Academic literature on the topic 'Modèle sol-culture STICS'

Les modèles de culture constituent des outils indispensables pour comprendre l’influence des conditions agropédoclimatiques sur le système sol-plante à différentes échelles spatiales et temporelles. A l’échelle locale de la parcelle agricole, le modèle peut être utilisé dans le cadre de l’agriculture de précision pour optimiser les pratiques de fertilisation azotée de façon à maximiser le rendement ou le revenu tout en minimisant le lessivage des nitrates vers la nappe. Cependant, la pertinence de l’utilisation du modèle repose sur la qualité des prédictions réalisées, basée entre autres sur une bonne détermination des paramètres d’entrée du modèle. Dans le cadre de l’agriculture de précision, les paramètres concernant les propriétés des sols sont les plus délicates à connaître en tout point de la parcelle et il existe très peu de cartes de sols permettant de les déterminer de manière précise. Néanmoins, dans ce contexte, on peut disposer d’observations acquises automatiquement sur l’état du système sol-plante, telles que des images de télédétection, les cartes de rendement ou les mesures de résistivité électrique du sol. Il existe alors une alternative intéressante pour estimer les propriétés des sols à l’échelle de la parcelle qui consiste à inverser le modèle de culture à partir de ces observations pour retrouver les valeurs des propriétés des sols. L’objectif de cette thèse consiste (i) dans un premier temps à analyser les performances d’estimation des propriétés des sols par inversion du modèle STICS à partir de différents jeux d’observations sur des cultures de blé et de betterave sucrière, en mettant en oeuvre une méthode bayésienne de type Importance Sampling, (ii) dans un second temps à mesurer l’amélioration des prédictions de variables agro-environnementales réalisées par le modèle à partir des valeurs estimées des paramètres. Nous montrons que l’analyse de sensibilité globale permet de quantifier la quantité d’information contenue dans les jeux d’observations et les performances réalisées en matière d’estimation des paramètres. Ce sont les propriétés liées au fonctionnement hydrique du sol (humidité à la capacité au champ, profondeur de sol, conditions initiales) qui bénéficient globalement de la meilleure performance d’estimation par inversion. La performance d’estimation, évaluée par comparaison avec l’estimation fournie par l’information a priori, dépend fortement du jeu d’observation et est significativement améliorée lorsque les observations sont faites sur une culture de betterave, les conditions climatiques sont sèches ou la profondeur de sol est faible. Les prédictions agro-environnementales, notamment la quantité et la qualité du rendement, peuvent être grandement améliorées lorsque les propriétés du sol sont estimées par inversion, car les variables prédites par le modèle sont également sensibles aux propriétés liées à l’état hydrique du sol. Pour finir, nous montrons dans un travail exploratoire que la prise en compte d’une information sur la structure spatiale des propriétés du sol fournie par les mesures de résistivité électrique, peut permettre d’améliorer l’estimation spatialisée des propriétés du sol. Les observations acquises automatiquement sur le couvert végétal et la résistivité électrique du sol se révèlent être pertinentes pour estimer les propriétés du sol par inversion du modèle et améliorer les prédictions des variables agro-environnementales sur lesquelles reposent les règles de choix des pratiques agricoles
Dynamic crop models are very useful to predict the behavior of crops in their environment and are widely used in a lot of agro-environmental work. These models have many parameters and their spatial application require a good knowledge of these parameters,especially of the soil parameters. These parameters can be estimated from soil analysis at different points but this is very costly and requires a lot of experimental work. Nevertheless,observations on crops provided by new techniques like remote sensing or yield monitoring, is a possibility for estimating soil parameters through the inversion of crop models. In my work, the STICS crop model is studied for the wheat and the sugar beet and it includes more than 200 parameters. After a previous work based on a large experimental database for calibrate parameters related to the characteristics of the crop, I started my study with a global sensitivity analysis of the observed variables (leaf area index LAI and absorbed nitrogen QN provided by remote sensing data, and yield at harvest provided by yield monitoring) to the soil parameters, in order to determine which of them have to be estimated. This study was made in different climatic and agronomic conditions and it reveals that 7 soil parameters (4 related to the water and 3 related to the nitrogen) have a clearly influence on the variance of the observed variables and have to be therefore estimated. For estimating these 7 soil parameters, I chose a Bayesian data assimilation method (because I have prior information on these parameters) named Importance Sampling by using observations, on wheat and sugar beet crop, of LAI and QN at various dates and yield at harvest acquired on different climatic and agronomic conditions. The quality of parameter estimation is then determined by comparing the result of parameter estimation with only prio rinformation and the result with the posterior information provided by the Bayesian data assimilation method. The result of the parameter estimation show that the whole set of parameter has a better quality of estimation when observations on sugar beet are assimilated. At the same time, global sensitivity analysis of the observed variables to the 7 soil parameters have been performed, allowing me to build a criterion based on sensitivity indices (provided by the global sensitivity analysis) able to rank the parameters with respect to their quality of estimate. This criterion constitutes an interesting tool for determining which parameters it is possible to estimate to reduce probably the uncertainties on the predictions. The prediction of the crop behaviour when estimating the soil parameters is then studied. Indeed, the quality of prediction of agro-environmental variables of the STICS crop model (yield, protein of the grain and nitrogen balance at harvest) is determined by comparing the result of the prediction using the prior information on the parameters and the result using the posterior information. As for the estimation of soil parameters, the prediction of the variable is made on different climatic and agronomic conditions. According to the result of parameter estimation, assimilating observations on sugar beet lead to a better quality ofprediction of the variables than observations on wheat. It was also shown that the number ofcrop seasons observed and the number of observations improve the quality of the prediction

Les modèles de culture constituent des outils indispensables pour comprendre l'influence des conditions agropédoclimatiques sur le système sol-plante à différentes échelles spatiales et temporelles. A l'échelle locale de la parcelle agricole, le modèle peut être utilisé dans le cadre de l'agriculture de précision pour optimiser les pratiques de fertilisation azotée de façon à maximiser le rendement ou le revenu tout en minimisant le lessivage des nitrates vers la nappe. Cependant, la pertinence de l'utilisation du modèle repose sur la qualité des prédictions réalisées, basée entre autres sur une bonne détermination des paramètres d'entrée du modèle. Dans le cadre de l'agriculture de précision, les paramètres concernant les propriétés des sols sont les plus délicates à connaître en tout point de la parcelle et il existe très peu de cartes de sols permettant de les déterminer de manière précise. Néanmoins, dans ce contexte, on peut disposer d'observations acquises automatiquement sur l'état du système sol-plante, telles que des images de télédétection, les cartes de rendement ou les mesures de résistivité électrique du sol. Il existe alors une alternative intéressante pour estimer les propriétés des sols à l'échelle de la parcelle qui consiste à inverser le modèle de culture à partir de ces observations pour retrouver les valeurs des propriétés des sols. L'objectif de cette thèse consiste (i) dans un premier temps à analyser les performances d'estimation des propriétés des sols par inversion du modèle STICS à partir de différents jeux d'observations sur des cultures de blé et de betterave sucrière, en mettant en oeuvre une méthode bayésienne de type Importance Sampling, (ii) dans un second temps à mesurer l'amélioration des prédictions de variables agro-environnementales réalisées par le modèle à partir des valeurs estimées des paramètres. Nous montrons que l'analyse de sensibilité globale permet de quantifier la quantité d'information contenue dans les jeux d'observations et les performances réalisées en matière d'estimation des paramètres. Ce sont les propriétés liées au fonctionnement hydrique du sol (humidité à la capacité au champ, profondeur de sol, conditions initiales) qui bénéficient globalement de la meilleure performance d'estimation par inversion. La performance d'estimation, évaluée par comparaison avec l'estimation fournie par l'information a priori, dépend fortement du jeu d'observation et est significativement améliorée lorsque les observations sont faites sur une culture de betterave, les conditions climatiques sont sèches ou la profondeur de sol est faible. Les prédictions agro-environnementales, notamment la quantité et la qualité du rendement, peuvent être grandement améliorées lorsque les propriétés du sol sont estimées par inversion, car les variables prédites par le modèle sont également sensibles aux propriétés liées à l'état hydrique du sol. Pour finir, nous montrons dans un travail exploratoire que la prise en compte d'une information sur la structure spatiale des propriétés du sol fournie par les mesures de résistivité électrique, peut permettre d'améliorer l'estimation spatialisée des propriétés du sol. Les observations acquises automatiquement sur le couvert végétal et la résistivité électrique du sol se révèlent être pertinentes pour estimer les propriétés du sol par inversion du modèle et améliorer les prédictions des variables agro-environnementales sur lesquelles reposent les règles de choix des pratiques agricoles

Les sols agricoles contribuent à fournir de nombreux services écosystémiques (SE) aux agriculteurs et à la société. Stockage et restitution d'eau verte et bleue, fourniture de nutriments, régulation de la qualité de l'eau, séquestration du carbone, etc. Or, la majeure partie des écosystèmes agricoles est encore cultivée de manière intensive via l'utilisation d'intrants de synthèse, sans réelle considération des effets négatifs de ces pratiques sur l'environnement et sur la capacité des sols à fournir ces SE. Un des enjeux de la transition agroécologique est de parvenir à concevoir des systèmes de production plus durables, qui limitent l'utilisation des intrants de synthèse, en favorisant notamment une agriculture basée sur la biodiversité et les SE supports de la production. Cela nécessite d'approfondir nos connaissances sur les interactions spatio-temporelles qui existent entre pratiques agricoles, production agricole, SE et impacts environnementaux. Ce manuscrit présente une synthèse des travaux de recherche réalisés dans le cadre d'un partenariat INRAE - ANDRA et qui avait pour but de répondre, du moins en partie, à cet enjeu. Ils furent structurés en deux grandes phases. La première consistait en une revue systématique de la littérature sur les relations qui existent entre la production agricole, les SE et les impacts liés au fonctionnement du sol, dans les systèmes de grandes cultures en climat tempéré. Afin de pouvoir comparer et synthétiser les résultats des 40 études sélectionnées, nous avons développé une nouvelle ontologie des SE et des impacts liés au fonctionnement du sol. Cette revue a permis de mettre en évidence que les relations entre la production de biomasse et les autres SE et impacts étaient majoritairement non significatives, confirmant qu'il n'y a pas d'antagonisme systématique entre production agricole et SE de régulation. Elle a également permis d'identifier des relations qui n'ont pas été étudiées dans les études synthétisées, comme celles entre la séquestration du C et la régulation de la qualité physique du sol ou le maintien de sa biodiversité. En outre, une analyse des effets des déterminants de ces services a révélé que les trois piliers de l'agriculture de conservation et la fertilisation organique semblent être des pratiques prometteuses pour promouvoir l'expression de bouquets équilibrés de SE. La seconde phase a été basée sur la modélisation et simulation de systèmes de culture actuels et agro-écologiques au sein du territoire de l'Observatoire Pérenne de l'Environnement de l'ANDRA. Elle avait comme objectifs d'évaluer les effets de systèmes visant une plus grande autonomie en azote et une atténuation du changement climatique sur les relations temporelles qui existent entre la production agricole, 5 SE et 3 impacts environnementaux liés au fonctionnement du sol. Ces systèmes de culture ont été conçus en mobilisant trois leviers agronomiques : a) les couverts intermédiaires avec légumineuse (trèfle incarnat), b) les légumineuses à grain (pois) et c) les légumineuses fourragères (luzerne). Pour évaluer les performances de ces systèmes, nous avons mobilisé le modèle de culture STICS, qui simule le fonctionnement du système sol-plante au pas de temps journalier. Cette analyse a été réalisée sur deux périodes de 20 ans : une première simulation en climat passé récent (2000-2021), et une seconde simulation, sous projection climatique RCP 8.5 (2036-2057). Si la plupart des relations temporelles analysées ressortent non significatives, il apparait que la mise en place de couverts intermédiaires longs dans la rotation permet de fournir les plus hauts niveaux de séquestration de carbone et de fourniture en azote minéral et parmi les plus bas niveaux de lixiviation d'azote
Agricultural soils provide many ecosystem services (ES) to farmers and Society such as green and blue water provision, nutrient provision to crops, water quality regulation, carbon sequestration etc. However, most cropping systems are still intensively managed, based on chemical inputs, with little to no consideration of the possible effects of such practices on the environment and the ability of soils to provide these ES. One issue of agroecological transition is to design more sustainable production systems, with limited use of chemical inputs, that provide and benefit from biodiversity and the ES support of agricultural production. We thus need to improve our knowledge on the spatio-temporal relationships that may exist between management practices, agricultural production, ES and environmental impacts. This manuscript synthesizes the results of a three years INRAE-ANDRA collaboration that aimed at providing key information on soil-crop functioning while facing this challenge. This work was structured into two parts. We first conducted a systematic literature review of the relationships between agricultural production, the ES and the impacts linked to soil functioning, within temperate annual production systems. In order to be able to compare the results of the 40 studies selected, we developed a new ontology of soil-based ES and impacts. This review evidenced mainly non-significant relationships between Biomass production and the ES and impacts investigated suggesting that there is no systematic trade-off between agricultural production and regulating ES. We also identified key relationships that have never been investigated in the studies selected as those between C sequestration and Physical soil quality regulation or Soil biodiversity. Also, an analysis of the effects of drivers of these ES revealed that the three pillars of conservation agriculture, as well as organic fertilization, seem promising practices to provide balanced bundles of ES. We then performed simulation analyses of actual and agroecological cropping systems of the French long-term Environmental Observatory of ANDRA. The objectives were to assess the effects of more N self-sufficient cropping systems, with a climate change mitigation purpose, on the temporal relationships between agricultural production, 5 ES and 3 impacts linked to soil functioning. These cropping systems were designed by implementing three agroecological management practices: a) long cover crops with legume (crimson clover), b) grain legumes (pea) and c) fodder legumes (alfalfa). To assess the performances of these systems, we used the STICS model, that simulates the functioning of the soil-crop system at a daily time-step. Simulations were run over two 20-years time periods: a first one for recent past climate (2000-2021) and a second one for future climate projection using RCP 8.5 (2036-2057). If most of the temporal relationships analysed were non-significant, results highlighted that the use of long cover crops in the rotation provided the highest values of N provision to crops and C sequestration and the lowest values of NO3 lixiviation

L’orge de printemps (Hordeum vulgare L.) et la fléole des prés (Phleum pratense L.) sont des cultures de première importance économique pour la Province du Québec et d’autres régions de climat continental froid et humide (Amérique du Nord, les pays nordiques…). Les modèles sol-culture sont des outils puissants capables de calculer de nombreuses variables d’intérêt agronomique et environnemental. Ils sont conçus pour simuler les interactions complexes entre les cultures, l'eau et l'azote (N) du sol dans le continuum sol–plante–atmosphère. Entre autres modèles, STICS est un modèle sol–culture basé sur les processus, qui a été développé initialement pour des conditions agropédoclimatiques de régions tempérées. Cependant, étant un modèle générique, il est possible de l’adapter aux conditions d’autres agrosystèmes.Les objectifs de cette thèse étaient d’analyser et d’élargir le domaine d’application de STICS à ces deux cultures d’importance économique cultivées dans des conditions agropédoclimatiques de la province de Québec et d’évaluer les performances prédictives du modèle sur des simulations sur le long terme. Cette thèse est une contribution à l’étude de la généricité de STICS pour des agrosystèmes québécois. Outre le contexte climatique, l’originalité de ce travail porte sur les cultures étudiées, orge de printemps et fléole des prés, et le nombre d’années successives de simulations en continu (sans réinitialisation annuelle). Les performances prédictives de STICS ont été analysées pour la production de biomasse aérienne annuelle, sa teneur en N et la quantité de N exporté pour i) une monoculture d’orge de printemps de 31 ans cultivée avec deux modes de travail du sol et fertilisée avec deux sources de N différentes (engrais azoté minéral et lisier de vaches laitières) ; et ii) une prairie de fléole des prés de 8 ans, fertilisée chaque année avec quatre doses d’engrais azoté minéral (0, 60, 120, 180 kg N ha-1). Nous avons utilisé les bases de données de deux dispositifs expérimentaux au champ d’Agriculture et Agroalimentaire Canada.Pour la monoculture d’orge, la procédure de calibration de STICS a nécessité l'ajustement des paramètres de cultivar en particulier, confirmant ainsi la généricité de la plupart des paramètres des plantes définis dans STICS. Les valeurs simulées sur une période de 31 ans se sont révélées être correctement en accord avec les valeurs observées des variables d’intérêt pour les différents traitements, mais avec une plus grande dispersion pour la nutrition azotée. Les résultats de la simulation des attributs de la production végétale au moment de la récolte étaient plus précis pour les années où les précipitations étaient proches de la normale. Pour la prairie de fléole des prés suivie pendant 8 ans, la correspondance entre les valeurs observées et simulées était satisfaisante pour la première coupe effectuée au printemps. STICS a correctement simulé l'effet positif de la dose de fertilisation azotée sur la production de biomasse et la nutrition azotée des plantes. Néanmoins, les valeurs simulées étaient surestimées par le modèle en l’absence de fertilisation azotée. Si l’on excepte cette situation très particulière, non représentative des pratiques agronomiques, les performances de STICS sont donc satisfaisantes dans le contexte dans le contexte des deux essais au champ étudiés. De plus, STICS a bien reproduit la tendance à la baisse de la productivité de la fléole des prés observée en fonction de l'âge de la prairie. Les résultats ont montré que cette baisse de rendement au fil du temps est fortement corrélée à la réduction de la réserve métabolique dans les organes de réserve.En conclusion, ce travail de thèse a montré l’applicabilité et la fiabilité du modèle STICS pour la simulation sur le long terme de la production de biomasse et de la nutrition azotée d'orge de printemps et de la fléole des prés dans des conditions agropédoclimatiques de la Province de Québec
Spring barley (Hordeum vulgare L.) and timothy (Phleum pratense L.) are crops of prime economic importance for the province of Quebec and other regions with cold, humid continental climate (North America, Nordic countries, etc.). Soil-crop models are powerful tools for calculating, a wide range of agronomic and environmental variables, since they are designed to simulate the complex interactions between crops, water, and soil nitrogen (N) in the soil–plant–atmosphere continuum. Among other models, STICS is a process-based soil-crop model developed initially for temperate agropedoclimatic conditions. However, it can be adapted to conditions of other agrosystems.The objectives of this thesis were to analyze and extend the scope of application of STICS to these two economically important crops grown under agropedoclimatic conditions in the Province of Quebec, and to evaluate the model's predictive performance on long–term simulations. This thesis is a contribution to the study of the genericity of STICS for Quebec agrosystems. In addition to the climatic context, the originality of this work lies in the crops studied – spring barley and timothy – and the number of successive years of continuous simulations (without annual reinitialization). The predictive performances of STICS were analyzed for aboveground biomass production, N content and N export for i) a 31-year spring barley monoculture grown under two tillage systems and fertilized with two N sources (mineral N and liquid dairy manure); and ii) an 8-year timothy grassland, fertilized each year with four application N rates (0, 60, 120, 180 kg N ha-1). We used databases from two experimental field trials conducted by Agriculture and Agri-Food Canada.For the barley monoculture, the STICS calibration procedure required the adjustment of cultivar parameters in particular, thus confirming the genericity of most plant parameters defined in STICS. There is a good agreement between observed and predicted variables of interest with the various tillage systems and N sources during the 31 successive barley cropping years, but with greater dispersion for the N nutrition. Predictions of crop attributes were more accurate in years with rainfall close to the long-term average. For timothy grassland grown over 8 years, the agreement between observed and predicted values was satisfactory for the first harvest. STICS correctly simulated the positive effect of the N application rates on biomass production and plant N nutrition. Nevertheless, the predicted values were overestimated by the model in the absence of N fertilization. Except for this very specific situation, which is not representative of agronomic practices, STICS performed satisfactorily in the context of the two field experiments studied. In addition, STICS reproduced well decreasing trend in timothy productivity observed with the age of the sward. The results showed that this decrease in yield over time is strongly correlated with the reduction in metabolic reserve in the perennial organs.In conclusion, this thesis work has demonstrated the applicability and reliability of the STICS model for the long-term simulation of biomass production and N nutrition of spring barley and timothy under agropedoclimatic conditions in the Province of Quebec

Le concept de « service écosystémique », en plein essor depuis la publication du Millenium Ecosystem Assessment en 2005, a permis de souligner l'importance des performances non-marchandes des écosystèmes. En arboriculture, assurer une bonne productivité tout en préservant les ressources naturelles et la santé humaine est aujourd’hui un défi majeur, qui peut être analysé sous l’angle des services écosystémiques. Quels sont ces services au sein d’un verger de pommiers ? Comment les analyser ? Quels sont les liens - conflits et synergies - entre services écosystémiques multiples et comment les systèmes de culture modifient-ils les profils de services multiples? Ce travail de thèse vise à répondre à ces questions avec une démarche novatrice combinant mesures expérimentales, modélisation et analyse statistique. Suite à une analyse bibliographique des services écosystémiques pouvant être délivrés dans des vergers, cinq services ont été sélectionnés. Il s’agit de la production de fruits, de la disponibilité de l’azote dans le sol, de la régulation du climat reposant sur la prévention de la dénitrification de l’azote et sur la séquestration du carbone, de la maintenance et de la régulation du cycle de l’eau y compris de sa qualité, et de la régulation des bioagresseurs. Conjointement à ces services nous avons considéré les nuisances environnementales dues aux pesticides. Pour chaque service nous avons identifié les fonctions écosystémiques sous-jacentes ainsi que les pratiques agricoles et les conditions pédoclimatiques ayant un impact sur ces fonctions. Les services et fonctions ont été décrits par un ou plusieurs indicateurs et quantifiés à l’aide de modèles dans les cas suivants : (i) neuf systèmes de culture réels sur deux dispositifs expérimentaux dans le sud-est de la France et (ii) 150 systèmes de culture fictifs conçus à partir de la combinaison de cinq leviers de pratiques et de leurs modalités, dans des conditions pédoclimatiques identiques. Les deux modèles utilisés ont été STICS, un modèle générique de simulation du fonctionnement du sol et des cultures sous l’influence des pratiques, qui a nécessité une paramétrisation et une évaluation sur pommier à partir de mesures expérimentales, et IPSIM, une plateforme de modélisation simulant les effets des pratiques et des conditions du milieu sur les dégâts aux cultures causés par les bioagresseurs. IPSIM a été paramétré sur pommier, sur la base d’une importante étude bibliographique et à dires d’experts. Les simulations des modèles ont fait l’objet d’analyses statistiques simples dans le cas des systèmes de culture réels, et d’analyses multivariées à deux tableaux (analyse en composantes principales avec variables instrumentales) pour les systèmes de culture fictifs. Pour les neufs systèmes de culture réels, 14 liens importants entre services écosystémiques ont été identifiés, notamment des conflits comme celui entre la prévention de la dénitrification ou de la lixiviation de l’azote et la disponibilité de l’azote dans le sol à court terme, et des synergies, comme celle entre l’humidité du sol ou la séquestration du carbone et la disponibilité de l’azote dans le sol à court terme. Ces liens entre services sont expliqués par les fonctions écosystémiques sous-jacentes. La comparaison de profils de services entre systèmes a mis en évidence l’impact de pratiques agricoles sur certains services. Ainsi, sur un même site, une forte densité de plantation augmente la production de fruits et la séquestration du carbone. La fertilisation exclusivement sous une forme organique diminue la production de fruits via un stress azoté mais diminue également la lixiviation. Par ailleurs, les profils de services sont fortement influencés par les caractéristiques pédoclimatiques de chaque site. Ces résultats confortent la nécessité d’une prise en compte explicite de l’interdépendance ‘pratiques x conditions du milieu’ pour analyser les services
The concept of « ecosystem service », which has been used increasingly since the publication of the Millennium Ecosystem Assessment in 2005, has highlighted the importance of ecosystem’s non-marketed performances. In orchards, ensuring high productivity while preserving natural resources and human health has become a real challenge that could be analyzed with the concept of ecosystem service. Which ecosystem services are delivered in an apple orchard? How to analyze them? What are the relationships - conflicts or synergies – among multiple ecosystem services and how do cropping systems change multiple ecosystem service profiles? This PhD work aims at answering those questions with an innovative approach combining experimental measures, modeling and statistical analysis.Based on a literature review of ecosystem services in orchards, five services were selected: fruit production, nitrogen availability in soil, climate regulation based on the prevention of nitrogen denitrification and on carbon sequestration, maintenance and regulation of water cycle, including water quality, and pest control. We also considered the environmental disturbances caused by the use of pesticides. For each service, we identified the underlying ecosystem functions as well as the agricultural practices and soil and climate conditions affecting these functions. Services and functions were described by one or multiple indicators and quantified using models in the case of (i) nine existing cropping systems on two experimental sites in southeastern France differing in terms of soil and climate conditions, and (ii) 150 virtual cropping systems designed out of the combination of five major agricultural practice levers and their modalities, in identical soil and climate conditions. The two models used were STICS, a generic soil-crop simulation model under the influence of practices which required a parameterization and an evaluation on apple orchards based on experimental measures, and IPSIM, a generic modeling framework simulating the impacts of agricultural practices and local conditions on crop injuries caused by pests. IPSIM was parameterized on apple orchards, based on an important literature review and expert opinions. Model simulations were analyzed with simple statistics in the case of the nine existing cropping systems and with two-table multivariate analyses (principal component analysis with instrumental variables) for virtual cropping systems.Concerning the existing cropping systems, 14 important relationships were identified among ecosystem services, especially conflicts, like the one between nitrogen denitrification or leaching prevention and soil nitrogen availability on the short term, and synergies such as the one between soil humidity or carbon sequestration and nitrogen availability on the short term. These relationships are explained by the underlying ecosystem functions. Comparing service profiles among cropping systems highlighted the impacts of agricultural practices on some services. That way, on a same site, a high planting density increases fruit production and carbon sequestration. An exclusively organic fertilization decreases fruit production through nitrogen stress but also nitrogen leaching in drained water. Furthermore, service profiles are strongly influenced by the soil and climate conditions of each site. These results strengthen the need to explicitly consider the ‘agricultural practices x soil and climate conditions’ interdependence in order to analyze ecosystem services. The results obtained with the virtual cropping systems simulations confirmed those of the existing ones and gave precision on the impacts of fertilization, irrigation and pest control for codling moth, rosy apple aphid and apple scab on ecosystem functions and services