Stage Grandes cultures à l’INRAE de Colmar
Offre de stage Master 2 / Ingénieur de 6 mois
Evaluation de la résilience de 4 formes d’agriculture en grandes cultures en Grand Est
Date limite de candidature : 30/09/2020
Contexte du stage
Les exploitations agricoles en grande culture dans la région Grand Est subissent des perturbations climatiques et économiques répétées et qui tendent à s’intensifier sous les changements climatiques.
4 formes d’agriculture (Therond et al., 2017) en grandes cultures ont été distinguées dans le cadre du travail de thèse de Manon Dardonville. Elles sont distinguées en fonction du rôle et du poids des intrants anthropiques (pesticides, carburant, fertilisants, irrigations) et/ou des services écosystémiques dans le processus de production agricole (Duru et al., 2015).
Une question clef maintenant est d’estimer dans quelle mesure ces formes d’agriculture présentent une résilience différente aux perturbations qui leurs sont exogènes. La connaissance des propriétés d’un système résilient aux perturbations permettrait aux acteurs du monde agricole d’accompagner les agriculteurs vers des formes d’agriculture moins vulnérables. Peu d’évaluations de la résilience des systèmes agricoles sont réalisées via l’utilisation de méthodes quantitatives d’estimation de la dynamique des performances de ces systèmes.
Objectifs de ce stage Grandes cultures
L’objectif du stage est d’appliquer une méthode quantitative d’évaluation pour évaluer la résilience des différentes formes d’agriculture de grandes cultures du Grand Est identifiées par Manon Dardonville. Pour cela, il faudra:
- Caractériser les perturbations climatiques et économiques des années passées via l’utilisation d’indicateurs appropriés ;
- Mettre en oeuvre une (ou plusieurs méthodes) d’évaluation telles que :
- La régression linéaire à effets mixtes développée par Martin et al. (2017) et appliquée dans Bouttes et al. (2018); Perrin et al. (2020)
- Les random forest combinées avec des critères de dynamique (variabilité, tendance) (à développer)
- L’identification des déviants positifs par la décomposition de la RMSE des séries temporelles (en cours de développement).
- Appliquer la méthode pour estimer la résilience des formes d’agriculture aux perturbations et identifier les facteurs explicatifs de celle-ci.
La méthode sera appliquée sur un jeu de données existant fournissant l’historique des performances agronomiques et économiques de 30 exploitations agricoles en grandes cultures dans le Grand Est sur les 10 dernières années, ainsi que les caractéristiques des systèmes de culture.
Profil de la personne recherchée
Ce stage s’adresse à des étudiant.e.s ayant :
- De bonnes connaissances en analyse statistique ou data mining ;
- Des connaissances agronomiques et sur les enjeux liés au monde agricole ;
- Une utilisation aisée de R.
Durant ce stage, il sera demandé à l’étudiant.e de faire preuve d’autonomie et de rigueur scientifique. En fin de stage, l’étudiant(e) aura acquis des compétences sur :
i) la réalisation d’un travail de recherche,
ii) le développement et/ou l’application d’une méthode de bio-informatique,
iii) et de synthèse et d’analyses de résultats à partir de données collectées.
Conditions matérielles
Durée : 6 mois à réaliser entre septembre 2020 et février 2021.
Lieu de stage : INRAE de Colmar.
Indemnités de stage par INRAE.
Possibilité de louer un logement à faible coût sur place.
Candidature
Référence de cette offre de stage agriculture à l’INRAE : OE-240620-2
Date limite de candidature : 30/09/2020
Lettre de motivation et CV sont à envoyer à Manon Dardonville (Agrosolutions & UMR LAE INRA Colmar) par e-mail en cliquant ci-dessous. Les candidatures seront étudiées au fur et à mesure. N’hésitez pas à nous contacter pour plus d’informations.
Bibliographie conseillée
Bouttes, M., San Cristobal, M., Martin, G., 2018. Vulnerability to climatic and economic variability is mainly driven by farmers’ practices on French organic dairy farms. European Journal of Agronomy 94, 89–97. https://doi.org/10.1016/j.eja.2018.01.013
Duru, M., Therond, O., Martin, G., Martin-Clouaire, R., Magne, M.-A., Justes, E., Journet, E.-P., Aubertot, J.-N., Savary, S., Bergez, J.-E., Sarthou, J.P., 2015. How to implement biodiversity-based agriculture to enhance ecosystem services: a review. Agronomy for Sustainable Development 35, 1259–1281. https://doi.org/10.1007/s13593-015-0306-1
Martin, G., Magne, M.-A., Cristobal, M.S., 2017. An Integrated Method to Analyze Farm Vulnerability to Climatic and Economic Variability According to Farm Configurations and Farmers’ Adaptations. Frontiers in Plant Science 8, 1483. https://doi.org/10.3389/fpls.2017.01483
Perrin, A., Cristobal, M.S., Milestad, R., Martin, G., 2020. Identification of resilience factors of organic dairy cattle farms. Agricultural Systems 183, 102875. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102875 Therond, O., Duru, M., Roger-Estrade, J., Richard, G., 2017. A new analytical framework of farming system and agriculture model diversities. A review. Agronomy for Sustainable Development 37. https://doi.org/10.1007/s13593-017-0429-7
Clôture des candidatures : 30/09/2020
