Article de synthèse / Review Article

SARRA, histoire d’un modèle de simulation des cultures pour les zones intertropicales

SARRA: The History of a Crop Simulation Model for Intertropical Zones

¹ CIRAD, UMR TETIS, 34000 Montpellier, France
² TETIS, Univ. Montpellier, AgroParisTech, CIRAD, CNRS, INRAE, Montpellier, France
³ CIRAD, UMR AGAP, 34000 Montpellier, France
⁴ AGAP, Univ. Montpellier, CIRAD, INRAE, L’Institut Agro Montpellier, Montpellier, France
⁵ CIRAD, UPR AIDA, Université Eduardo Mondlane, 11000 Maputo, Mozambique
⁶ AIDA, Univ. Montpellier, CIRAD, Montpellier, France
⁷ CIRAD, UMR INNOVATION, 34000 Montpellier, France
⁸ INNOVATION, Univ. Montpellier, INRAE, L’Institut Agro, CIRAD, Montpellier, France
⁹ Laboratoire CeRCLEs de l’École des Hautes Études en Sciences Sociales (EHESS), 13000 Marseille, France
¹⁰ INRAE – UR 767 Ecodéveloppement, 84000 Avignon, France
¹¹ Parc naturel régional des Monts d’Ardèche, 07380 Jaujac, France
¹² Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Brasília-DF, Brazil
¹³ Centre Régional AGRHYMET, 11011 Niamey, Niger
¹⁴ Espace-Dev (Univ. Montpellier, IRD, Univ. Antilles, Univ. Guyane, Univ. Nouvelle Calédonie, Univ. Perpignan, Univ. Réunion), Montpellier, France
¹⁵ CIRAD, UMR TETIS, 97410 Saint Pierre, La Réunion, France
¹⁶ LIRMM, Université de Montpellier, CNRS, 34000 Montpellier, France
¹⁷ CIRAD, UPR Couverts permanents, 34000 Montpellier, France
¹⁸ Couverts permanents, Univ. Montpellier, CIRAD, Montpellier, France

^* Auteur correspondant : jeremy.lavarenne@cirad.fr

Résumé

La famille de modèles SARRA (Système d’Analyse Régional des Risques Agroclimatiques) est développée par le Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement (CIRAD) depuis les années 1970. Utilisées dans les régions intertropicales, les premières versions du modèle permettaient d’évaluer l’impact des stress hydriques, c’est-à-dire le manque d’eau accessible par la culture, sur sa production ainsi que les pertes de semis. Elles avaient pour objectif d’améliorer l’estimation des risques, la gestion des semis et de servir de système d’alerte à l’échelle régionale pour la sécurité alimentaire. À partir des années 2000, le modèle a été sollicité pour analyser les effets du changement climatique sur les risques agroclimatiques. Plusieurs évolutions ont permis d’intégrer, d’une part, les caractéristiques génétiques des plantes et, d’autre part, une meilleure prise en compte des dynamiques spatio-temporelles, notamment par le biais de la télédétection. Par ailleurs, SARRA a progressivement évolué d’un modèle descriptif vers un outil d’anticipation et de simulation de scénarios, nécessitant des transformations structurelles et l’adoption de techniques modernes de programmation et de versioning afin d’assurer la traçabilité et la reproductibilité des simulations. Reconnus pour leur simplicité, parcimonie et robustesse, ces modèles se sont avérés efficaces pour le suivi des campagnes agricoles, la gestion de la sécurité alimentaire et la prise de décision face aux risques climatiques. Cet article propose une rétrospective de leur développement et met en lumière les innovations majeures ainsi que leur potentiel pour guider des pratiques agricoles résilientes face aux défis climatiques actuels.

Abstract

The SARRA (Regional Analysis System for Agroclimatic Risks) model family has been under development by the French Agricultural Research Centre for International Development (CIRAD) since the 1970s. Used in intertropical regions, the early versions of the model were designed to assess the impact of water stress—that is, the lack of accessible water for crops—on production and seedling losses. Their objectives were to improve risk estimation, optimize sowing management, and serve as a regional-scale early warning system for food security. Since the 2000s, the model has been increasingly used to analyze the impacts of climate change on agroclimatic risks. Several developments have enabled the integration of, on the one hand, the genetic characteristics of crops, and on the other hand, a better consideration of spatio-temporal dynamics, particularly through the use of remote sensing. Additionally, SARRA has gradually evolved from a descriptive model into a scenario-based anticipation tool, requiring structural transformations and the adoption of modern programming and versioning techniques to ensure traceability and reproducibility of simulations. Recognized for their simplicity, parsimony, and robustness, these models have proven effective for monitoring agricultural seasons, managing food security, and supporting decision-making in the face of climate risks. This article provides a retrospective analysis of their development, highlighting major innovations and their potential to guide resilient agricultural practices in response to current climate challenges.