DG 10 - Gembloux Agro-Bio Tech

Unité de Science du Sol
GRENeRA
www.grenera.be
Projet SUN : Sustainable Use of Nitrogen
Dossier GRENeRA 10-06
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Ce document doit être cité de la manière suivante :
Deneufbourg M., Vandenberghe C., Marcoen J.M. 2010. Projet SUN ; Sustainable Use of Nitrogen.
Dossier GRENeRA 10-06 12 p. In Lambert R., Marcoen J.M., Detoffoli M., Vandenberghe C.,
Deneufbourg M., Imbrecht O., Benoit J., Bachelart F., 2010. Programme de gestion durable de l’azote
en agriculture wallonne – Rapport d’activités annuel intermédiaire 2010 des membres scientifiques de
la Structure d’encadrement Nitrawal. Université de Liège Gembloux Agro-Bio Tech et Université
catholique de Louvain, 62p. + annexes
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Table des matières
1.
INTRODUCTION............................................................................................................................4
2.
LES MODELES DE SIMULATION DE FLUX ...........................................................................6
2.1.
2.2.
3.
STICS (BRISSON ET AL, 2008) ...................................................................................................6
SWAT (NEITSCH ET AL, 2005)...................................................................................................6
ACTIONS MENEES .......................................................................................................................8
3.1.
3.2.
COLLECTE D’INFORMATIONS AUPRES DES AGRICULTEURS DES BASSINS ..................................8
TRANSFERT DES CONNAISSANCES RESPECTIVES SUR LES CONTEXTES PHYSIQUES ET
AGRICOLES DES BASSINS VERSANTS ET DES BASES DE DONNEES ..........................................................8
3.3. APPLICATION ET VALIDATION DES DEUX MODÈLES (STICS ET SWAT) SUR LES BASSINS
VERSANTS ...............................................................................................................................................9
3.4. COUPLAGE DU MODÈLE STICS AVEC DES BASES DE DONNÉES GÉRÉES SOUS LE SYSTÈME
D’INFORMATION GÉOGRAPHIQUE ARCINFO ..........................................................................................9
3.5. SIMULATION D’IMPACTS ENVIRONNEMENTAUX ET FINANCIERS ...............................................9
3.6. RAPPORTAGE ............................................................................................................................10
4.
CONCLUSION ..............................................................................................................................11
5.
BIBLIOGRAPHIE.........................................................................................................................12
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1. Introduction Une gestion plus durable de l’azote par le monde agricole est, depuis quelques décennies, un enjeu
environnemental majeur. En effet, la plupart des masses d’eau sont aujourd’hui touchées par la
pollution nitrique. L’agriculture, qui représente 77% du territoire européen, joue un rôle prépondérant
dans le maintien ou l’amélioration de la qualité de l’environnement. L’objectif d’un bon état écologique
des eaux pour 2015, imposé par la directive cadre européenne sur l’eau, est très exigeant car le temps de
réponse des systèmes hydrogéologiques est parfois supérieur à 20 ans dans la région d’action du projet.
Dans ce cadre, Gembloux Agro-Bio Tech (et plus particulièrement GRENeRA) assure la coordination,
depuis le 1er janvier 2010, du projet européen SUN (Sustainable Use of Nitrogen – programme
transfrontalier Interreg IV) qui réunit 10 partenaires en Wallonie (Belgique) et dans les départements de
l’Aisne et du Nord (France).
Ce projet a pour ambition de contribuer, par des actions de recherche et de vulgarisation collectives, à
une utilisation durable de l’azote en agriculture en vue d’en réduire les pertes dans le sol, l’eau et l’air.
Les objectifs opérationnels du projet sont :
•
améliorer les outils de conseil de fertilisation par la mise en commun de résultats
d’expérimentations menées en France (Départements de l’Aisne et du Nord) et en Belgique
(Wallonie) ;
•
évaluer, à l’échelle du bassin hydrologique, l’impact de l’agriculture sur la lixiviation du nitrate et
le bénéfice environnemental et économique attendu grâce à l’utilisation des outils de conseil de
fertilisation mis au point ;
•
diffuser les outils auprès des organismes de conseil en agriculture, informer les décideurs politiques
du bénéfice escompté par leur utilisation ;
•
inciter les agriculteurs à raisonner leur fertilisation et les encadrer dans leur démarche.
Concrètement, le projet est divisé en quatre actions :
1. Coordination : l’objectif est de coordonner la bonne exécution du projet tant sur les aspects
technique, administratif que financier.
2. Amélioration des outils d’aide à la décision : l’objectif est d’améliorer des outils de conseil de
fertilisation en vue d’optimiser l’utilisation d’engrais azoté en agriculture et, par conséquent, de
réduire les impacts négatifs sur l’environnement (air et eau).
3. Evaluation de l’impact environnemental : l’objectif est d’évaluer, par le recours à des outils de
simulation dans deux bassins versants, l’impact des systèmes de cultures sur la lixiviation de l’azote
nitrique et le bénéfice (environnemental et économique) attendu par l’utilisation du logiciel de
conseil de fertilisation mis au point.
4. Sensibilisation et diffusion : l’objectif est d’inciter les agriculteurs, par des actions de
communication, à raisonner leur fertilisation, les encadrer de manière individuelle dans leur gestion
de l’azote et les sensibiliser à l’importance de l’implantation des cultures pièges à nitrate.
Le but étant d’augmenter le nombre d’agriculteurs qui sollicitent, puis appliquent, des conseils de
fertilisation.
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Plus particulièrement, GRENeRA assure le bon déroulement de l’action 1 (coordination du projet) et,
en collaboration avec l’INRA 1 (Unité Agro-Impact, site de Laon), de l’action 3 (évaluation de l’impact
environnemental). Dans le cadre de l’action 3, il est prévu de quantifier, par modélisation numérique à
l’échelle du bassin versant, l’impact de l’agriculture sur la lixiviation du nitrate et le bénéfice
environnemental et économique attendu grâce à l’utilisation des outils de conseil de fertilisation mis au
point dans l’action 2 en comparaison avec la situation réelle et d’autres scénarios possibles.
Depuis plusieurs années, les partenaires de cette action (GxABT – GRENeRA et l’INRA) ont acquis
une expérience dans le suivi et la modélisation des flux d’eau et de nitrate dans de petits bassins
versants. Le bassin versant suivi par l’INRA se situe à Bruyères dans l’Aisne (Hulin et al, 2007), tandis
que le bassin versant suivi par GxABT – GRENeRA se situe à Arquennes en Wallonie (Deneufbourg et
al, 2010). Les modèles qui ont été exploités lors de précédentes études sur les bassins de Bruyères et
d’Arquennes, et qui seront testés au cours de cette étude, sont respectivement STICS (Brisson et al,
2008) et SWAT (Neitsch et al, 2005) (cf. §2). Il a été décidé que chaque opérateur utilisera les 2
modèles STICS et SWAT sur son bassin versant d’étude (Arquennes pour GxABT et Bruyères pour
l’INRA) plutôt que le modèle dont il a l’expertise (SWAT pour GxABT et STICS pour l’INRA) sur
chaque bassin versant.
L’action 3 est subdivisée en 6 sous-actions :
1. Collecte d’informations auprès des agriculteurs des bassins
2. Transfert des connaissances respectives sur les contextes physiques et agricoles des bassins
versants et des bases de données
3. Application et validation de deux modèles (STICS et SWAT) sur les bassins versants
4. Couplage des modèles avec des bases de données gérées sous le Système d’Information
Géographique ArcInfo
5. Simulation d’impacts environnementaux et financiers
6. Rapportage
1
Institut National de la recherche Agronomique
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2. Les modèles de simulation de flux 2.1. STICS (Brisson et al, 2008)
STICS (Simulateur mulTIdisciplinaire pour les Cultures Standards) est un modèle de fonctionnement
des cultures à pas de temps journalier. Ses variables d’entrées sont relatives au climat, au sol et au
système de culture. Ses variables de sortie sont relatives à la production (quantité et qualité), à
l’environnement et à l’évolution des caractéristiques du sol sous l’effet de la culture. STICS a été conçu
comme un outil de simulation opérationnel en conditions agricoles. Son principal objectif est de simuler
les conséquences des variations du milieu et du système de culture sur la production d’une parcelle
agricole. Les grands processus simulés sont la croissance et le développement de la culture, ainsi que
les bilans hydrique et azoté.
STICS est développé depuis 1996 à l’INRA en collaboration avec d’autres institutions de recherche,
professionnelles ou d’enseignement. Il est utilisé et amélioré depuis plus de 10 ans grâce à
l’interconnexion entre application et développement, impliquant des scientifiques et des techniciens
issus de disciplines variées.
STICS est un modèle dynamique, à une dimension, qui simule le comportement du système sol-culture.
La limite supérieure du système est l’atmosphère caractérisée par les variables climatiques standards
(rayonnement, températures minimale et maximale, pluie, évapotranspiration de référence ou
éventuellement vent et humidité) et la limite inférieure correspond à l’interface sol/sous-sol.
La culture est appréhendée globalement par sa biomasse aérienne et sa teneur en azote, son indice
foliaire ainsi que le nombre et la biomasse (et leur teneur en azote) des organes récoltés. Ainsi, les
organes végétatifs (feuilles, ramifications ou talles) ne sont pas individualisés. Le sol est assimilé à une
succession de couches horizontales, chacune de ces couches étant caractérisée par sa réserve en eau, en
azote minéral et en azote organique. Les interactions entre le sol et la culture sont assurées par les
racines, celles-ci étant définies par une distribution de densité racinaire dans le profil de sol. STICS
permet également de simuler les intercultures, seules ou en mélange. STICS simule le bilan de carbone,
le bilan d’eau et le bilan d’azote du système et permet de calculer à la fois des variables agricoles
(rendement, consommations d’intrants) et des variables environnementales (pertes d’eau et de nitrate)
dans diverses situations agricoles.
Une attention particulière est portée à l’effet des techniques culturales sur le fonctionnement du système
sol-culture-climat, sachant que la spécificité des cultures repose à la fois sur leur fonctionnement
écophysiologique mais aussi sur les itinéraires techniques qui leur sont appliqués.
2.2. SWAT (Neitsch et al, 2005)
Le modèle SWAT a été développé aux Etats-Unis afin de prédire les impacts de la gestion du territoire
sur l’eau, les sédiments et les rendements agricoles dans des bassins versants dont les sols et leur
occupation, ainsi que les pratiques de gestion, varient sur plusieurs années.
SWAT est un modèle qui satisfait aux objectifs suivants:
−
il est physiquement basé 2 ;
−
il utilise des variables d’entrée facilement disponibles pour l’utilisateur dans la majorité des cas ;
2
Les modèles physiquement basés, ou mécanistes, tentent de reproduire au mieux les processus réellement
observés à partir des mécanismes élémentaires de la physique, de la chimie, de la biologie,…
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−
il peut s’appliquer à de grandes superficies (plusieurs milliers de km²) comme à de petites surfaces
(quelques hectares) ;
−
il permet d’envisager des impacts à long terme (plusieurs dizaines d’années).
SWAT est un modèle continu dans le temps, à pas de temps journalier et à trois dimensions. Il peut être
classé dans la catégorie des modèles déterministes (ne faisant pas appel au calcul des probabilités, par
opposition aux modèles stochastiques) et semi-distribués (subdivisant le bassin versant en un certain
nombre de sous-ensembles spatiaux).
Horizontalement, l’unité spatiale de base est la HRU (Hydrological Response Unit) qui est le résultat de
la combinaison unique d’un type de sol, d’une classe d’occupation de sol et d’une série climatique.
Chaque HRU est supposée représenter un comportement agro-hydrologique homogène. Verticalement,
le modèle autorise la division de la zone racinaire en un maximum de 10 couches.
SWAT permet la modélisation, à l’échelle du bassin versant, de différents processus: la croissance
végétale 3 , le bilan hydrique3, l’érosion, le cycle des nutriments (azote3 et phosphore) et des pesticides.
Quel que soit le processus étudié, la "force motrice" du modèle est l’équilibre hydrique du système.
SWAT peut être utilisé pour la modélisation de scenarios liés au changement climatique. Il peut
s’appliquer à la simulation des flux d’un bassin unique ou d’un grand nombre de sous-bassins connectés
hydrologiquement.
SWAT est le résultat de trente années de modélisation américaine. Plusieurs modèles spécifiques ont
contribué significativement à son développement, tels que USLE (Universal Soil Loss Equation),
CREAMS (Chemicals, Runoff, and Erosion from Agricultural Management Systems), GLEAMS
(Groundwater Loading Effects on Agricultural Management Systems), SWRRB (Simulator for Water
Resources in Rural Basins), WEPP (Water Erosion Prediction Project) et EPIC (Erosion-Productivity
Impact Calculator). Cela souligne le caractère intégré du modèle SWAT.
3
Au cours d’une précédente étude sur le bassin d’Arquennes (Convention Nitrawal – SPGE, rapport final à
paraître), les paramètres de SWAT relatifs à ces processus ont été calibrés et validés aux conditions de la région
wallonne
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3. Actions menées 3.1. Collecte d’informations auprès des agriculteurs des bassins
Cette sous-action concerne uniquement le bassin versant de Bruyères étant donné que le bassin
d’Arquennes ne se situe pas en zone éligible.
Un inventaire des données manquantes et existantes, nécessaires à la modélisation à l’aide de SWAT, a
été fait par l’INRA en collaboration avec Gembloux Agro-Bio Tech. La plupart des données
manquantes ont été récupérées. Des données techniques manquantes (date et types d’interventions sur
les parcelles) de l’année 2008 sont encore à collecter auprès des agriculteurs de Bruyères.
3.2. Transfert des connaissances respectives sur les contextes physiques et
agricoles des bassins versants et des bases de données
Cette sous-action prévoit la mutualisation des connaissances en termes de modèles des flux et la mise
en cohérence des bases de données des deux bassins versants suivis ; elle prévoit également un
inventaire et des discussions sur des aspects relatifs à la métrologie sur les bassins versants suivis en
vue de la modélisation des flux.
Il a été décidé que chaque opérateur utilisera les 2 modèles STICS et SWAT sur son bassin versant
d’étude (Arquennes pour GxABT et Bruyères pour l’INRA) plutôt que le modèle dont il a l’expertise
(SWAT pour GxABT et STICS pour l’INRA) sur chaque bassin versant.
Conséquence directe de cette mutualisation des modèles, des journées de formation ont été organisées.
Du 20 au 22 avril 2010, une formation à l’utilisation du modèle STICS par le partenaire de l’INRA a eu
lieu à Laon. De la même façon, une formation au modèle SWAT a été organisée par le partenaire de
Gembloux Agro-Bio Tech du 10 au 12 mai 2010.
Ensuite, une prise de connaissance mutuelle des bassins versants de Bruyères et d’Arquennes a été
réalisée, d’abord par une présentation orale (état de la question, méthodologie,…), ensuite sur le terrain
(19 septembre et 20 octobre 2010 respectivement). Les contextes climatique et pédologique, les
pratiques culturales mais aussi les expérimentations menées sur ces bassins ont été décrits par chaque
opérateur. Ces échanges ont permis de bien identifier les particularités de chacun des bassins, de
détailler les bases de données existantes et donc d’en déduire les besoins en mesures supplémentaires et
en métrologie par rapport aux besoins et enjeux de l’action 3.
Pour le bassin versant de Bruyères, la création d’une base de données sous le logiciel PostGre (système
de gestion de base de données relationnelle) par l’INRA est en cours. L’objectif de cette base de
données est de pouvoir créer automatiquement les fichiers d’entrée des modèles STICS et de SWAT à
partir des données disponibles sur les deux bassins versants.
Pour le bassin versant d’Arquennes, il était initialement prévu que les fichiers de STICS soient créés
grâce au logiciel Microsoft Access. Or, il s’avère que ces fichiers d’entrée ont une structure trop
complexe pour être générés facilement avec ce logiciel. La base de données sous PostGre en cours de
réalisation étant créée pour être une base de données « générique », c’est à dire pouvant générer des
fichiers d’entrée des modèles STICS et SWAT à partir des données de n’importe quel site d’étude, il est
donc prévu qu’une fois la base de données terminée, les données d’Arquennes soient encodées dans
cette base de façon à générer automatiquement les fichiers d’entrée de STICS.
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3.3. Application et validation du modèle STICS sur les bassins versants
Afin de mener à bien cette sous-action, un tableau comparatif répertoriant les paramètres d’entrée des
deux modèles a été réalisé; ce tableau comprend près de 300 paramètres pour chaque modèle et permet
de mettre en avant les différences et les similitudes entre les deux modèles.
Les premières simulations ont été réalisées à l’aide du modèle STICS sur quelques parcelles
représentatives des bassins d’Arquennes. Les premiers résultats ont été traités et analysés en
collaboration avec les partenaires de l’INRA.
Il a été décidé d’utiliser une fonction spécifique développée sous le logiciel R (language de
programmation et environnement mathématique utilisés pour le traitement des données et l’analyse
statistique) pour confronter les résultats du modèle STICS aux observations. Une routine spécifique
développée pour STICS permet de calculer la moyenne des observations, l’efficience du modèle, le
RMSE (Root Mean Square Error), le RRMSE (Relative Root Mean Square Error), le RMSES
(Systematic Root Mean Square Error), le RMSEU (Unsystematic Root Mean Square Error), et la
différence moyenne. Elle permet aussi de générer automatiquement des graphes confrontant les données
observées et les données simulées.
Il est prévu dans la suite du projet de tester la sensibilité de sorties d’intérêt du modèle à certains
paramètres d’entrée. Les variables de sortie d’intérêt sélectionnées sont les suivantes :
−
rendements (et teneur en azote)
−
reliquats azotés entrée d’hiver
−
drainage
−
lixiviation
−
bilan d’azote (entrée – sortie) : azote exporté, azote volatilisé, azote dénitrifié, azote organique.
3.4. Couplage du modèle STICS avec des bases de données gérées sous le
Système d’Information Géographique ArcInfo
Il est prévu dans la suite du projet de coupler le modèle STICS avec le Système d’Information
Géographique ArcInfo pour obtenir des simulations intégrant la variabilité des sols et des techniques à
l’échelle du bassin. Ce travail sera mené dans le courant de l’année 2011 par les partenaires de l’INRA.
3.5. Simulation d’impacts environnementaux et financiers
Cette sous-action consiste en la définition et le test de scénarios agricoles et climatiques sur les deux
bassins étudiés à l’aide des modèles SWAT et STICS. La définition de ces scénarios se fera par une
démarche de co-construction avec un ‘groupe scénarios’ qui est composé de plusieurs partenaires du
projet et de représentants d’Aquawal 4 , de l’Agence de l’Eau Artois-Picardie 5 et de la FWA 6 .
Un cahier des charges des simulations a été établi à partir des objectifs et contraintes du projet. Il a été
décidé de limiter le nombre de scénarios qui seront testés à cinq par bassin versant. Trois objectifs ont
été retenus pour cette étude :
4
Union professionnelle des opérateurs publics du cycle de l’eau en Wallonie
Etablissement public du ministère français qui a pour mission de contribuer à réduire les pollutions de toutes
origines et à protéger les ressources en eau et les milieux aquatiques
6
Fédération Wallonne de l’Agriculture, syndicat agricole en région wallonne
5
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−
un premier objectif est de définir des scénarios améliorant les systèmes de production par
optimisation de la fertilisation. Les scénarios intégrant conseils de fertilisation des outils mis au
point dans l’action 2 du projet s’intègrent dans cette catégorie de scénarios ;
−
un deuxième objectif est de définir des scénarios qui remettent en cause le système de production
pour répondre aux exigences environnementales de la DCE ;
−
le changement climatique est également un facteur à prendre en compte. Les scénarios climatiques
futurs possibles qui seront testés seront choisis parmi ceux définis par le GIEC (GIEC, 2001).
Une étude bibliographique a été réalisée afin d’identifier les grands types de scénarios testés et
d’estimer leur efficacité en terme de diminution de la pollution azotée. Dans la littérature scientifique, 5
grands types de scénarios se distinguent comme étant les plus souvent testés (Figure 1):
−
diminution de la fertilisation (organique ou minérale) ;
−
augmentation de la couverture du sol par introduction de CIPAN (sur une partie ou sur toute la
surface cultivée) ;
−
conversion des surfaces cultivées (en prairie ou en forêt) ;
−
modification du travail du sol (non labour) ;
−
passage en agriculture biologique.
Diminution de la fertilisation (-20% ou fertilisation azotée)
Introduction de CIPAN (de quelques % à 100% de la surface cultivée, certaines fois avec
modification du travail du sol)
Conversion en prairie ou en forêt (de 7 à 20% de la surface cultivée)
Passage en agriculture biologique (de 5 à 30% de la surface cultivée)
% de réduction des flux
azotés à la base de la zone
racinaire
32
28
24
20
16
12
8
4
0
-4
Données bibliographiques
Figure 1. Réduction des flux d’azote à la base de la zone racinaire par des scénarios agricoles innovants
(études sur des périodes de 6 à 20 ans)
Les prochaines étapes prévues dans cette sous-action sont la définition des scénarios et des pratiques
agricoles correspondantes sur les deux bassins par démarche de co-construction avec le ‘groupe
scénarios’ (prévu en 2011) et la simulation de l’impact des scénarios sur la qualité de l’eau de
percolation avec les modèles STICS et SWAT (prévu en 2012).
3.6. Rapportage
Le rapportage des activités du semestre à l’Europe est effectué tous les 6 mois.
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4. Conclusion Le projet SUN a pour ambition de contribuer à réduire les quantités d’azote apportées grâce à une
meilleure gestion de l’azote dans les systèmes de culture. Il permet, dans le cadre de l’action 3, de
partager et de valoriser l’expérience acquise par les deux partenaires Gembloux Agro-Bio Tech et
INRA dans le suivi et la modélisation des flux d’eau et de nitrate dans de petits bassins versants. Les
deux modèles STICS et SWAT sont utilisés sur les bassins versants de Bruyères et d’Arquennes, suivis
par les deux partenaires.
Conformément au planning de travail, la première année du projet a été mise à profit pour un transfert
de connaissances sur les contextes physiques des bassins versants étudiés afin d’en déduire les besoins
en mesures supplémentaires et en métrologie. Chaque partenaire a assuré une formation au modèle dont
il a l’expertise. Les premières simulations ont été réalisées sur les bassins d’Arquennes à l’aide de
STICS. Une interface sous PostGre est en cours de création afin de pouvoir gérer les bases de données
des deux bassins versants avec les deux modèles SWAT et STICS sans devoir réencoder toutes les
données. Enfin, la méthodologie de travail pour la définition des scénarios agricoles et climatiques a été
déterminée.
Au cours de l’année à venir, l’application des deux modèles sur les bassins versants se poursuivra, ainsi
que la création de l’interface PostGre pour la gestion des bases de données. Une analyse de sensibilité
des sorties d’intérêt des modèles à certaines entrées sera réalisée. Le modèle STICS sera couplé au SIG
ArcInfo afin d’intégrer la variabilité des sols et des pratiques culturales à l’échelle du bassin. Enfin, les
scénarios agricoles innovants qui seront testés à l’aide des modèles sur les bassins versants suivis seront
définis en collaboration avec d’autres partenaires du projet et des représentants d’Aquawal, de l’Agence
de l’Eau Artois-Picardie et de la FWA.
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5. Bibliographie Neitsch S.L., Kiniry J.R., Arnold J.G., Williams J.R., 2005. Soil and Water Assessment tool.
Theoretical documentation – Version 2005. USDA Agricultural Research Service, Temple, 476p.
Brisson N., Launay M., Mary B., Beaudoin N., 2008. Conceptual basis, formalisations and
parametrization of the STICS crop model. Versailles: Quae. 297p.
Deneufbourg M., Vandenberghe C., Marcoen J-M., 2010. Mise en oeuvre du Programme de Gestion
Durable de l’Azote et évaluation d’impact à l’échelle d’un bassin versant agricole (Arquennes,
Belgique). Biotechnology, Agronomy, Society and Environment, 14 (S1), 27-38.
Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat, 2001. Bilan 2001 des changements
climatiques: les éléments scientifiques, 97p. http://www.ipcc.ch/pdf/climate-changes-2001/scientificbasis/scientific-spm-ts-fr.pdf
Hulin G., Venet E., Brayer C., Delfosse O., Alavoine G.,Van Laethem C., Beaudoin N., 2007.
Maitrise du cycle de l’azote en systèmes de cultures à l’échelle du bassin hydrologique, site de
Bruyères et Montberault (02). Rapport d’activités. 67p.
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