L'UMR EMMAH : Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes

Les recherches menées par l’UMR EMMAH portent sur la compréhension et la modélisation du fonctionnement des agrosystèmes en interaction avec les hydrosystèmes souterrains. Ceci amène l’UMR à considérer le système aquifère-sol-plante-atmosphère à différentes échelles de temps et d’espace. Le fonctionnement de ce système nécessite, pour le comprendre et le modéliser, de prendre en compte de nombreuses interactions entre la dynamique du couvert végétal, les processus physiques, chimiques, biologiques dans les sols, les interactions avec l’atmosphère et les hydrosystèmes ainsi que les modalités de gestion des agrosystèmes. Les travaux menés visent, notamment, à caractériser à différentes échelles spatiales (du millimètre au kilomètre) et temporelles (de la seconde à quelques décennies), les flux de masse entre l’atmosphère, le couvert végétal, le sol et l’aquifère souterrain et les processus intervenant dans la production végétale en relation avec les facteurs du milieu. Ainsi, l’UMR EMMAH contribue à l’évaluation de la durabilité des ressources hydriques souterraines et des systèmes de culture dans un double contexte de changements globaux et de transition agroécologique. Le pourtour méditerranéen reste un terrain d’étude privilégié, région marquée par une évolution rapide du climat et des tensions fortes sur l’eau liées à l’adaptation des systèmes de cultures et une forte pression démographique.

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Photo de vers de terre
Article

11 juin 2024

Rédaction : C. Pelosi

Participation de Céline PELOSI à la Terre au carré

Céline a participé à l'émission "la Terre au carré" présenté par Mathieu Vidard et Camille Crosnier lundi 10 juin 2024.
Bandeau logo chaire partenariale
Avignon Université, en partenariat avec INRAE et IFP Énergies nouvelles, lance la chaire partenariale GeEAUde « Dynamique des ressources en eau souterraine et interactions avec les écosystèmes associés ».
Rhianna a participé à "ma thèse depuis l’espace" organisée le 14 mai 2024.
Traveau Urcel EGU 2024
Urcel Kalenga-Tshingomba a présenté son travail de postdoc à la conférence internationale de l'EGU.

HAL : Dernières publications

  • [hal-04606232] Novel phages of Pseudomonas syringae unveil numerous potential auxiliary metabolic genes

    Relatively few phages that infect plant pathogens have been isolated and investigated. The Pseudomonas syringae species complex is present in various environments, including plants. It can cause major crop diseases, such as bacterial canker on apricot trees. This study presents a collection of 25 unique phage genomes that infect P. syringae . These phages were isolated from apricot orchards with bacterial canker symptoms after enrichment with 21 strains of P. syringae . This collection comprises mostly virulent phages, with only three being temperate. They belong to 14 genera, 11 of which are newly discovered, and 18 new species, revealing great genetic diversity within this collection. Novel DNA packaging systems have been identified bioinformatically in one of the new phage species, but experimental confirmation is required to define the precise mechanism. Additionally, many phage genomes contain numerous potential auxiliary metabolic genes with diversified putative functions. At least three phages encode genes involved in bacterial tellurite resistance, a toxic metalloid. This suggests that viruses could play a role in bacterial stress tolerance. This research emphasizes the significance of continuing the search for new phages in the agricultural ecosystem to unravel novel ecological diversity and new gene functions. This work contributes to the foundation for future fundamental and applied research on phages infecting phytopathogenic bacteria.

    ano.nymous@ccsd.cnrs.fr.invalid (Chloé Feltin) 10 Jun 2024

    https://hal.inrae.fr/hal-04606232
  • [hal-04602996] Differentiation of Sahelian aquifers from chemical and isotopic composition using linear statistics and machine learning

    In Sahelian Africa, the characteristics of boreholes are often lost and, when several aquifers are present on the same site, it is difficult to know which one is being tapped or is likely to be contaminated, which hinders good management of the resource. In this study conducted on 153 wells distributed in the four major aquifers of Burkina Faso, the variation in chemical composition within the aquifers is high compared to that between the aquifers. In spite of this, treatment by linear statistical analysis and/or machine learning allows the discrimination of the aquifers with a success rate of about 80%. The introduction of water isotopes as an additional parameter and a dimensional reduction by principal component analysis allowed a discrimination rate of 87.6% to be achieved. The pathway of water from sedimentary to basement aquifers explains some of the confusion.

    ano.nymous@ccsd.cnrs.fr.invalid (Abdoul-Azize Barry) 06 Jun 2024

    https://hal.inrae.fr/hal-04602996
  • [hal-04527880] Improvement of the KarstMod modeling platform for a better assessment of karst groundwater resources

    We propose an updated version of KarstMod, an adjustable platform dedicated to lumped parameter rainfall-discharge modeling of karst aquifers. KarstMod provides a modular, user-friendly modeling environment for educational, research and operational purposes. It also includes numerical tools for time series analysis, model evaluation and sensitivity analysis. The modularity of the platform facilitates common operations related to lumped parameter rainfall-discharge modeling, such as (i) set up and parameter estimation of a relevant model structure, and (ii) evaluation of internal consistency, parameter sensitivity and hydrograph characteristics. The updated version now includes (i) external routines to better consider the input data and their related uncertainties, i.e. evapotranspiration and solid precipitation, (ii) enlargement of multi-objective calibration possibilities, allowing more flexibility in terms of objective functions as well as observation type and (iii) additional tools for model performance evaluation including further performance criteria and tools for model errors representation.

    ano.nymous@ccsd.cnrs.fr.invalid (Vianney Sivelle) 03 Jun 2024

    https://hal.science/hal-04527880

Animations scientifiques