Thèse Modélisation Multi-Échelle des Dynamiques de l'Eau et de l'Azote dans les Systèmes Agricoles Relier les Échelles Parcellaire et Exploitation pour Concilier Performance Économique et Résilien H/F Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Institut National Polytechnique de Toulouse École doctorale : SEVAB - Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques et Bioingenieries Laboratoire de recherche : AGIR - Laboratoire Agroécologie, Innovations, terRitoires Direction de la thèse : Marie-Hélène ROBIN ORCID 0000000231083908 Début de la thèse : 2027-09-01 Date limite de candidature : 2026-11-16T23:59:59 Les systèmes agricoles sont confrontés à des défis croissants liés aux changements climatiques, à la préservation des ressources naturelles et à la transition vers des modes de production plus durables. Dans ce contexte, il devient essentiel de mieux comprendre comment les pratiques agricoles influencent les cycles biogéochimiques et le fonctionnement des agroécosystèmes afin d'améliorer leur résilience.
En France, la ferme expérimentale de Lamothe (E.I. PURPAN, Seysses, sud-ouest de la France) dispose de données agronomiques et environnementales acquises sur le long terme, notamment sur le drainage, la lixiviation et les performances agronomiques de différents systèmes de culture. Une première dynamique de modélisation mobilisant le modèle STICS a récemment été engagée dans le cadre d'un stage de master, ouvrant de nouvelles perspectives pour l'analyse intégrée des dynamiques de l'eau et de l'azote.
Au Canada, les travaux menés par Agriculture et Agroalimentaire Canada, notamment au Centre de recherche et de développement de Québec, s'appuient sur des dispositifs expérimentaux et des expertises portant sur les systèmes de polyculture-élevage, la santé des sols, le stockage du carbone, les émissions de gaz à effet de serre et les impacts des changements climatiques sur les agroécosystèmes. Plusieurs travaux ont également mobilisé STICS pour analyser les rendements, les bilans hydriques et les flux d'azote dans différents contextes pédoclimatiques canadiens.
Le projet PERMANENCE a notamment permis d'étudier les effets de la diversification des rotations et de différentes stratégies de gestion sur les performances agronomiques, environnementales et la santé des sols dans les exploitations agricoles québécoises. Les bases de données constituées offrent un potentiel important pour développer des approches de modélisation permettant de quantifier les dynamiques de l'eau et de l'azote et d'évaluer la capacité d'adaptation des systèmes agricoles.
À l'échelle de l'exploitation, le modèle d'optimisation linéaire N-CyCLES, codéveloppé par l'Université Laval et l'Université du Wisconsin, permet de représenter de manière intégrée les flux de nutriments et le fonctionnement technico-économique des exploitations agricoles. Il offre ainsi une possibilité de traduire les processus et résultats simulés à l'échelle parcellaire en indicateurs de performance, de durabilité et de résilience à l'échelle de l'exploitation.
Les modèles de culture tels que STICS permettent de représenter finement les interactions entre sol, culture, eau et azote à l'échelle de la parcelle, tandis que N-CyCLES apporte une vision intégrée du fonctionnement de l'exploitation. Les liens entre ces deux niveaux d'organisation restent toutefois encore peu explorés. La thèse vise ainsi à développer une approche multi-échelle permettant d'articuler les processus simulés à l'échelle parcellaire et le fonctionnement global des exploitations agricoles dans des contextes contrastés entre la France et le Canada.
Le projet s'appuiera sur deux ensembles de dispositifs expérimentaux complémentaires : la ferme expérimentale de Lamothe en France, où seront mobilisées des données historiques et réalisées des observations complémentaires, et les dispositifs expérimentaux du projet PERMANENCE au Canada.
Les systèmes agricoles sont confrontés à des défis croissants liés aux changements climatiques, à la préservation des ressources naturelles et à la transition vers des modes de production plus durables. Dans ce contexte, il devient essentiel de mieux comprendre comment les pratiques agricoles influencent les cycles biogéochimiques et le fonctionnement des agroécosystèmes afin d'améliorer leur résilience.
En France, la plateforme expérimentale de Lamothe (E.I. PURPAN, Seysses, sud-ouest de la France) a été développée pour évaluer la résilience de systèmes de culture innovants dans une logique de transition agroécologique, avec un focus particulier sur la gestion des adventices, la diversification des cultures et la réduction des intrants (Alletto et al., 2015; Giuliano et al., 2016). Ce dispositif met à disposition un ensemble unique de données agronomiques et environnementales collectées sur le long terme, incluant notamment des mesures de drainage, de lixiviation et de performances agronomiques dans différents systèmes de culture. Bien que ces données constituent un support privilégié pour l'étude de la durabilité et de la résilience des systèmes agricoles, les dynamiques de l'eau et de l'azote y demeurent encore partiellement caractérisées. Une première dynamique de modélisation mobilisant le modèle STICS (Brisson et al., 2003) a récemment été engagée dans le cadre d'un stage de master, ouvrant de nouvelles perspectives pour l'analyse intégrée de ces processus.
Au Canada, les travaux de recherche menés au Centre de recherche et de développement de Québec (Agriculture et Agroalimentaire Canada) ont permis de constituer d'importantes bases de données expérimentales et de développer des expertises reconnues sur les systèmes de polyculture-élevage (Payant et al., 2021), la santé des sols et le stockage du carbone (Angers, 2026; Maillard et al., 2025), les émissions de gaz à effet de serre associées aux pratiques agricoles (Rochette, 2008) ainsi que les impacts des changements climatiques sur les agroécosystèmes (Thivierge et al., 2017). Plusieurs études ont également mobilisé le modèle STICS afin d'analyser les effets des pratiques agricoles sur les rendements, les bilans hydriques et les flux d'azote dans différents contextes pédoclimatiques canadiens et pour diverse cultures tels que le maïs, l'orge de printemps, les cultures fourragères, etc. (Duchemin et al., 2019; Jégo et al., 2025, 2024, 2015, 2014). Les activités de recherche s'inscrivent dans une approche intégrée visant à mieux comprendre les interactions entre pratiques agricoles, fonctionnement des sols, cycles biogéochimiques et résilience des systèmes de production.
Plus récemment, le projet PERMANENCE a permis d'étudier les effets de la diversification des rotations culturales et de différentes stratégies de gestion des systèmes de production sur les performances agronomiques, environnementales et la santé des sols dans les exploitations agricoles québécoises (Khechine et al., 2025; Maillard et al., 2025). Les travaux issus de ce projet ont notamment permis de mieux comprendre les interactions entre pratiques culturales, fonctionnement des sols et durabilité des systèmes agricoles. Les bases de données expérimentales constituées dans ce cadre offrent aujourd'hui un fort potentiel pour le développement d'approches de modélisation agronomique visant à quantifier les dynamiques de l'eau et de l'azote, analyser les performances des systèmes de production et évaluer leur capacité d'adaptation face aux changements globaux.
À l'échelle de l'exploitation, le modèle d'optimisation linéaire N-CyCLES (Nutrient Cycling: Crops, Livestock, Environment, and Soil), codéveloppé par l'Université Laval et l'Université du Wisconsin, constitue un outil pertinent pour représenter de manière intégrée le fonctionnement technico-économique et les flux de nutriments des exploitations agricoles. Son utilisation a notamment été développée pour analyser les performances de fermes laitières, en intégrant les choix de cultures, l'alimentation animale et la gestion des déjections (Binggeli et al., 2021; Fournel et al., 2019). L'étude de Ouellet et al. (2021) constitue à cet égard une référence particulièrement proche de l'approche envisagée dans cette thèse, en évaluant la rentabilité et les performances environnementales de différentes stratégies fourragères à l'échelle d'exploitations laitières de l'Est du Canada. N-CyCLES permet ainsi d'explorer, par optimisation, différents scénarios de systèmes de culture et de gestion et d'évaluer leurs conséquences sur les performances économiques et environnementales de l'exploitation.
Les modèles de culture tels que STICS permettent de représenter les interactions entre le sol, la culture, l'eau et l'azote à l'échelle parcellaire, tandis que N-CyCLES offre une approche intégrée du fonctionnement des exploitations agricoles, notamment des systèmes laitiers. Malgré les avancées réalisées à ces deux échelles, les possibilités d'articulation entre les processus biophysiques simulés à la parcelle et les décisions et performances à l'échelle de l'exploitation restent encore peu explorées.
Dans cette thèse, les simulations réalisées avec STICS fourniront des informations sur les rendements, les bilans hydriques, les flux d'azote et la lixiviation, qui seront mobilisées dans N-CyCLES pour explorer différentes combinaisons de cultures et de rotations à l'échelle de l'exploitation. L'objectif est ainsi d'identifier des stratégies permettant de concilier performance économique, gestion de l'eau et des intrants et résilience environnementale, dans des contextes agricoles contrastés en France et au Canada.
La thèse vise ainsi à établir un lien entre les deux niveaux d'organisation et à évaluer l'intérêt de cette approche multi-échelle pour accompagner l'évolution vers des systèmes agricoles plus durables et résilients. Si nécessaire, les données requises pour construire un scénario français pourront être mobilisées grâce à la collaboration existante avec l'Institut de l'Élevage (IDELE).
Le projet s'appuiera sur deux dispositifs expérimentaux complémentaires :
- la ferme expérimentale de Lamothe (France), où seront mobilisées des données historiques et où des observations et mesures complémentaires vont être réalisées dans le cadre de cette thèse, afin d'améliorer la compréhension des dynamiques de l'eau et de l'azote dans des systèmes de culture diversifiés. Si nécessaire, les données requises pour construire un scénario français pourront être mobilisées grâce à la collaboration existante ente l'Université de Laval et l'Institut de l'Élevage (IDELE).
- les dispositifs expérimentaux du projet PERMANENCE et d'autres sites d'étude québécois (Canada), consacrés à l'étude de systèmes agricoles diversifiés.

Agricultural systems are facing increasing challenges related to climate change, natural resource conservation, and the transition toward more sustainable production systems. In this context, there is a growing need to better understand how agricultural practices influence biogeochemical cycles and agroecosystem functioning in order to enhance their resilience.

In France, the Lamothe Experimental Farm (PURPAN Engineering School, Seysses, southwestern France) was established to assess the resilience of innovative cropping systems within an agroecological transition framework, with a particular focus on weed management, crop diversification, and the reduction of external inputs (Alletto et al., 2015; Giuliano et al., 2016). This long-term experimental platform provides a unique set of agronomic and environmental data, including measurements of drainage, nutrient leaching, and agronomic performance across different cropping systems. Although these datasets represent a valuable resource for studying the sustainability and resilience of agricultural systems, water and nitrogen dynamics remain only partially characterized. An initial modeling effort using the STICS crop model (Brisson et al., 2003) was recently initiated through a master's internship, opening new perspectives for the integrated analysis of these processes.

In Canada, research conducted at the Quebec Research and Development Centre of Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) has generated extensive experimental datasets and developed recognized expertise in mixed crop-livestock systems (Payant et al., 2021), soil health and carbon sequestration (Angers, 2026; Maillard et al., 2025), greenhouse gas emissions associated with agricultural practices (Rochette, 2008), and the impacts of climate change on agroecosystems (Thivierge et al., 2017). Several studies have also used the STICS model to analyze the effects of agricultural practices on crop yields, water balances, and nitrogen fluxes under a range of Canadian soil and climate conditions and for different crops such as maize, spring barley, and forage crops (Duchemin et al., 2019; Jégo et al., 2014, 2015, 2024, 2025). These research activities follow an integrated approach aimed at improving the understanding of interactions among agricultural practices, soil functioning, biogeochemical cycles, and the resilience of production systems.

More recently, the PERMANENCE project investigated the effects of crop rotation diversification and different production system management strategies on agronomic performance, environmental outcomes, and soil health on farms in Quebec (Khechine et al., 2025; Maillard et al., 2025). The findings of this project have improved our understanding of the interactions between cropping practices, soil functioning, and the sustainability of agricultural systems. The experimental databases generated through this project now offer strong potential for the development of agronomic modeling approaches aimed at quantifying water and nitrogen dynamics, analyzing production system performance, and evaluating their adaptive capacity in the face of global change.

At the farm scale, the linear optimization model N-CyCLES (Nutrient Cycling: Crops, Livestock, Environment, and Soil), jointly developed by Université Laval and the University of Wisconsin, provides a valuable tool for representing the integrated techno-economic functioning and nutrient flows of agricultural enterprises. Its application has been particularly developed for the analysis of dairy farms, integrating crop selection, animal feeding strategies, and manure management (Binggeli et al., 2021; Fournel et al., 2019). The study by Ouellet et al. (2021) is especially relevant to the approach proposed in this PhD project, as it evaluated the profitability and environmental performance of different forage strategies on dairy farms in eastern Canada. N-CyCLES enables the exploration and optimization of alternative cropping and management scenarios, as well as the assessment of their economic and environmental consequences at the farm level.

Crop models such as STICS represent interactions among soil, crops, water, and nitrogen at the field scale, whereas N-CyCLES provides an integrated representation of farm functioning, particularly in dairy production systems. Despite significant advances at both scales, the connections between biophysical processes simulated at the field level and decision-making and performance at the farm level remain insufficiently explored.

In this PhD project, simulations generated with STICS will provide information on crop yields, water balances, nitrogen fluxes, and nitrate leaching, which will subsequently be incorporated into N-CyCLES to explore different crop and rotation combinations at the farm scale. The objective is to identify management strategies that reconcile economic performance, efficient water and input management, and environmental resilience under contrasting agricultural conditions in France and Canada.

The project therefore aims to establish a link between these two organizational levels and to evaluate the relevance of such a multi-scale approach for supporting the transition toward more sustainable and resilient agricultural systems. If required, the data needed to build a representative French farm scenario may be obtained through the existing collaboration with the French Livestock Institute (IDELE).

The project will rely on two complementary experimental platforms:

The Lamothe Experimental Farm (France), where historical datasets will be used and where additional observations and measurements will be conducted as part of the PhD project to improve the understanding of water and nitrogen dynamics in diversified cropping systems. If necessary, the data required to build a representative French farm scenario may be obtained through the existing collaboration between Université Laval and the French Livestock Institute (IDELE).
The PERMANENCE experimental platforms and other study sites in Quebec (Canada), dedicated to the investigation of diversified agricultural systems.

Références
Alletto, L., Pot, V., Giuliano, S., Costes, M., Perdrieux, F., Justes, E., 2015. Temporal variation in soil physical properties improves the water dynamics modeling in a conventionally-tilled soil. Geoderma 243-244, 18-28. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2014.12.006
Angers, D., 2026. The benefits of no-till on soil organic carbon are greater under drier than humid moisture regimes: exploring the causes. Soil Science and Plant Nutrition 72, 159-163. https://doi.org/10.1080/00380768.2025.2547182
Binggeli, S., Lapierre, H., Charbonneau, E., Ouellet, D.R., Pellerin, D., 2021. Economic and environmental effects of revised metabolizable protein and amino acid recommendations on Canadian dairy farms. Journal of Dairy Science 104, 9981-9998. https://doi.org/10.3168/jds.2020-19893
Brisson, N., Gary, C., Justes, E., Roche, R., Mary, B., Ripoche, D., Zimmer, D., Sierra, J., Bertuzzi, P., Burger, P., Bussière, F., Cabidoche, Y.M., Cellier, P., Debaeke, P., Gaudillère, J.P., Hénault, C., Maraux, F., Seguin, B., Sinoquet, H., 2003. An overview of the crop model stics. European Journal of Agronomy 18, 309-332. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00110-7
Duchemin, M., Jégo, G., Morissette, R., 2019. Simulating switchgrass aboveground biomass and production costs in eastern Canada with the Integrated Farm System Model. Can. J. Plant Sci. 99, 785-800. https://doi.org/10.1139/cjps-2018-0331
Fournel, S., Charbonneau, É., Binggeli, S., Dion, J.-M., Pellerin, D., Chantigny, M.H., Godbout, S., 2019. Optimal Housing and Manure Management Strategies to Favor Productive and Environment-Friendly Dairy Farms in Québec, Canada: Part II. Greenhouse Gas Mitigation Methods. Transactions of the ASABE 62, 973-984. https://doi.org/10.13031/trans.13272
Giuliano, S., Ryan, M.R., Véricel, G., Rametti, G., Perdrieux, F., Justes, E., Alletto, L., 2016. Low-input cropping systems to reduce input dependency and environmental impacts in maize production: A multi-criteria assessment. European Journal of Agronomy 76, 160-175. https://doi.org/10.1016/j.eja.2015.12.016
Jégo, G., Chantigny, M., Pattey, E., Bélanger, G., Rochette, P., Vanasse, A., Goyer, C., 2014. Improved snow-cover model for multi-annual simulations with the STICS crop model under cold, humid continental climates. Agricultural and Forest Meteorology 195-196, 38-51. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2014.05.002
Jégo, G., Crépeau, M., Jing, Q., Grant, B., Smith, W., Cannon, A.J., Lafond, J., Dyck, M., Qian, B., 2024. Spring barley yield and potential northward expansion under climate change in Canada. Agronomy Journal 116, 217-236. https://doi.org/10.1002/agj2.21482
Jégo, G., Crépeau, M., Jing, Q., Grant, B., Smith, W., Mesbah, M., Qian, B., 2025. Potato yield projections under climate change in Canada. Agronomy Journal 117, e70017. https://doi.org/10.1002/agj2.70017
Jégo, G., Pattey, E., Mesbah, S.M., Liu, J., Duchesne, I., 2015. Impact of the spatial resolution of climatic data and soil physical properties on regional corn yield predictions using the STICS crop model. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 41, 11-22. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.04.013
Khechine, M.T., Thivierge, M.-N., Chantigny, M.H., Bélanger, G., Hassanat, F., Charbonneau, É., Brégard, A., Vanasse, A., Royer, I., Jégo, G., Maillard, É., Tremblay, G.F., Angers, D.A., Halde, C., 2025. Performance and legacy effect of crop rotations on eastern Canadian dairy farms. Agronomy Journal 117, e70007. https://doi.org/10.1002/agj2.70007
Maillard, É., Chantigny, M.H., VanderZaag, A., Smith, E.L., Angers, D.A., Samson, M.-É., Gregorich, E.G., Fuller, K.D., Pelster, D.E., Thivierge, M.-N., 2025. Early improvement of soil health under cropping systems including perennial forage crops and dairy cattle slurry in a cool humid climate. Can. J. Soil. Sci. 105, 1-22. https://doi.org/10.1139/cjss-2024-0085
Ouellet, V., Tremblay, G.F., Laroche, J.-P., Bélanger, G., Binggeli, S., Jégo, G., Charbonneau, E., 2021. Modeling whole farm profitability and environmental performance of four alfalfa-grass binary mixtures in eastern Canadian dairy farms. Agronomy Journal 113, 4047-4063. https://doi.org/10.1002/agj2.20793
Rochette, P., 2008. No-till only increases N2O emissions in poorly-aerated soils. Soil and Tillage Research 101, 97-100. https://doi.org/10.1016/j.still.2008.07.011
Thivierge, M.-N., Jégo, G., Bélanger, G., Chantigny, M.H., Rotz, C.A., Charbonneau, É., Baron, V.S., Qian, B., 2017. Projected impact of future climate conditions on the agronomic and environmental performance of Canadian dairy farms. Agricultural Systems 157, 241-257. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.07.003

Objectif 1 : Analyser les dynamiques de l'eau et de l'azote à l'échelle parcellaire
Caractériser les dynamiques de l'eau et de l'azote dans des systèmes de culture contrastés à partir des données expérimentales françaises et canadiennes ; mettre en oeuvre, évaluer et adapter le modèle STICS sur les différents sites d'étude ; et identifier les facteurs influençant la résilience des systèmes de culture dans des contextes pédoclimatiques contrastés.
Objectif 2 : Représenter et évaluer le fonctionnement des exploitations agricoles
Mobiliser le modèle N-CyCLES pour représenter les exploitations agricoles et évaluer leurs performances agronomiques, environnementales et leur résilience ; analyser le rôle des rotations, des assolements, des intercultures et des stratégies de gestion ; et simuler des scénarios de réorganisation des exploitations.
Objectif 3 : Développer une approche multi-échelle reliant parcelle et exploitation
Étudier les complémentarités et les possibilités de couplage méthodologique entre STICS et N-CyCLES afin de transférer les informations issues des simulations parcellaires - eau, azote, rendement et lixiviation - vers l'échelle de l'exploitation ; comparer les indicateurs produits aux différentes échelles et évaluer l'intérêt de cette approche pour l'analyse de scénarios d'adaptation aux changements globaux.
Objective 1: Analyse water and nitrogen dynamics at the field scale
Characterize water and nitrogen dynamics in contrasting cropping systems using French and Canadian experimental data; implement, evaluate and adapt STICS across the study sites; and identify factors influencing cropping-system resilience under contrasting pedoclimatic conditions.
Objective 2: Represent and assess agricultural systems at the farm scale
Use N-CyCLES to represent farms and assess their agronomic and environmental performance and resilience; analyse the role of rotations, crop allocations, intercrops and management strategies; and simulate farm reorganization scenarios.
Objective 3: Develop a multi-scale approach linking field and farm scales
Investigate methodological complementarities and coupling possibilities between STICS and N-CyCLES to transfer information from field-scale simulations - water, nitrogen, yield and leaching - to the farm scale; compare indicators produced at different scales and assess the value of this approach for analysing adaptation scenarios under global change.