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Unité Agronomie - centre Versailles-Grignon

AGRONOMIE

Evaluer, à l’échelle globale, les performances et les impacts des systèmes de culture mondiaux actuels et futurs

Responsable de thème : David Makowski

Notre objectif est d’identifier des systèmes de culture qui permettraient d’assurer un niveau de production satisfaisant tout en limitant au maximum les impacts environnementaux négatifs à l’échelle mondiale. Nos travaux portent principalement sur :

  • la réalisation de méta-analyses sur les performances de systèmes de culture à larges échelles (voir section)
  • l’étude de l’évolution des rendements des principales cultures dans le monde, et l’analyse de leurs variabilités spatiales et temporelles

Références récentes 

Ben-Ari T., Adrian J., Klein T., Calanca P. Van der Velde M., Makowski D. 2016. Identification of accurate indicators for extreme wheat and maize yield loss. Agriculture and Forest Meteorology 220, 130-140.

Ben-Ari T., Makowski D. 2016. Analysis of the trade-off between high crop yield and low yield instability at the global scale. Environmental Research Letter 11 104005.

Cernay C., Pelzer E., Makowski D. 2016. A global experimental dataset for assessing grain legume production. Scientific data 3 160084.

Gerber J.S., Kimberly M. Carlson, Makowski D, Iñaki Garcia de Cortazar-Atauri, Petr Havlík , Mario Herrero , Marie Launay,., Nathaniel D. Mueller,  Christine S. O’Connell , Pete Smith , Paul C. West. 2016. Spatially explicit estimates of N2O emissions from croplands suggest climate mitigation opportunities from improved fertilizer management. Global Change Biology 22 3383–3394.

Hossard L. Archer, D.W., Bertrand, M., Colnenne-David, C., Debaeke, P., Erfors, M., Jensen, E.S., Jeuffroy, M.H., Munier-Jolain, N., Nilsson, C., Sanford, G.R., Snapp, S.S., Makowski, D. 2016. A Meta-Analysis of Maize and Wheat Yields in Low-Input vs. Conventional and Organic systems. Agronomy Journal, 108:1155-1167.

Lechenet M., Makowski D., Py G., Munier-Jolain N. 2016. Profiling farming management strategies with contrasting pesticide use in France. Agricultural Systems149 40–53

Makowski D. A simple Bayesian method for adjusting ensemble of crop model outputs to yield observations. European journal of Agronomy. dx.doi.org/10.1016/j.eja.2015.12.012. 

Makowski D. et al. 2015. A statistical analysis of ensembles of crop model responses to climate change factors. Agriculture and Forest Meteorology 214–215, 483–493

Sharif B., Makowski D., Plauborg F., Olesen J.O. Comparison of regression techniques to predict response of oilseed rape yield to variation in climatic conditions in Denmark. European Journal of Agronomy. dx.doi.org/10.1016/j.eja.2016.09.015

Yu Y., Makowski D., Stomph T-J., van der Werf W. 2016. Robust increases of land equivalent ratio with temporal niche differentiation: a meta-quantile regression. Agronomy Journal 108 2269-2279.

Yu Y., Stomph T-J., Makowski D., van der Werf W. 2016. A meta-analysis of relative crop yields in cereal/legume mixtures suggests options for management. Field Crop Research 198, 269–279

Thèses et Post-doc

Analyse du risque de maladie sur blé et vigne en combinant des bases de données régionales et des informations locales en cours de saison

Mathilde Chen

Encadrement : David Makowski et François Brun (ACTA)

ImageAG

Ratios de rendements en grains estimés pour 7 espèces de légumineuses comparées au Pois en Europe. Méta-analyse basées sur un jeu de données publié (Cernay et al. 2016, Scientific Data).