Agricultural yield loss / Pertes de rendement agricole

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This performance indicator estimates the agricultural income loss caused by flooding. Crop yield loss depends on the timing of floods, as early spring floods can cause a delay of the sowing period, whereas late flooding can lead to the complete destruction of crops. Monetary valuation of crop yield loss at a specific time step depends on the crop area that is flooded (ha), crop unit price ($/T or $/ha), crop yield rate (kg/ha or T/ha) and a proportion of yield loss based on the timing of the flood relative to sowing and harvesting dates (Rousseau and Savary, 2020). Yield loss curves, based on HAZUS-MH (FEMA, 2009), provide an estimation of monetary losses as a proportion of crop value, for each crop type, for each day of the year, with higher values between the last day of sowing and the last day of harvesting. HAZUS-MH curves were calibrated using crop values and sowing and harvesting dates per crop type provided by agencies in Canada and the U.S. (Bachand et al. 2022). Yield loss is obtained from cross referencing flood depth maps with crops coverage data from Agriculture and Agri-Food Canada (AAC, 2019) and of the National Agricultural Statistics Service (NASS) of the United States Department of Agriculture (USDA). Simulations are carried out over the historical reference period of 1924 to 2018. To account for crop rotation, the yield loss average is estimated using the crop coverage of eight consecutive years (2011-2018). Modelling results are presented for each country separately in their respective currency, for the following three structural flood mitigation measures: 

1. Selective excavation of the Saint-Jean-sur-Richelieu Shoal to remove human-made features and other selected areas of higher elevation on the shoal that act as a constriction, with a permanent submerged weir to help moderate flow and avoid low water levels during dry periods.  

2. Diversion of significant flow (400 m ³ /s) through the Chambly Canal during flood events to increase water flows and thereby decrease upstream river and lake water levels.  

3. Diversion of a moderate amount of flow (80 m ³ /s) through the Chambly Canal, in conjunction with Measure 1 (selective excavation and submerged weir). 

Cet indicateur de performance estime la perte de revenu agricole causée par les inondations. La perte de rendement des cultures dépend du moment où surviennent les inondations, car les inondations printanières précoces peuvent retarder la période de semis, tandis que les inondations tardives peuvent entraîner la destruction complète des cultures. L'évaluation monétaire de la perte de rendement des cultures dépend de la surface cultivée qui est inondée (ha), du prix unitaire des cultures ($/T ou $/ha), du taux de rendement des cultures (kg/ha ou T/ha) et d'une proportion de la perte de rendement basée sur le moment de l'inondation par rapport aux dates de semis et de récolte (Rousseau et Savary, 2020). Les courbes de perte de rendement, basées sur HAZUS-MH (FEMA, 2009), fournissent une estimation des pertes monétaires en tant que proportion de la valeur de la culture, pour chaque type de culture, pour chaque jour de l'année, avec des valeurs plus élevées entre le dernier jour de semis et le dernier jour de récolte. Les courbes HAZUS-MH ont été calibrées à l'aide de la valeur des cultures et des dates de semis et de récolte par type de culture fournies par des agences au Canada et aux États-Unis (Bachand et al. 2022). La perte de rendement est obtenue en croisant les cartes de profondeur d'eau produites par le système ISEE (Roy et al. 2020) avec les données des cultures d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC, 2019) et du National Agricultural Statistics Service (NASS) du Département de l'agriculture des États-Unis (USDA). Les simulations ont été effectuées sur la période de référence historique de 1924 à 2018. Pour tenir compte de la rotation des cultures, la moyenne des pertes de rendement a été estimée en utilisant les données des cultures de huit années consécutives (2011-2018). Les résultats de la modélisation sont présentés pour chaque pays séparément dans leur devise respective pour l’état de référence et pour les trois mesures de mitigation suivantes : 

1. Excavation sélective du haut-fond de Saint-Jean-sur-Richelieu pour en retirer les traces d’interventions anthropiques (artefacts) et écrêtement des parties les plus élevées du haut-fond qui ralentissent l’écoulement. L’aménagement d’un seuil submergé permanent contribuera à modérer le débit et à hausser les bas niveaux d’eau en période d’étiage.  

2. Dérivation d’un débit important (400 m ³ /s) par le canal de Chambly en cas de crue afin d’augmenter le débit et de diminuer ainsi les niveaux du lac et de la rivière en amont.  

3. Dérivation d’un débit modéré (80 m ³ /s) par le canal de Chambly, conjointement avec la mesure 1 (excavation sélective et seuil submergé). 

Maps of simulated agricultural yield loss are presented for three historical floods in order to illustrate cases of minor loss (year 2014), moderate loss (year 1998), major loss (year 2011). 

Les cartes des pertes de rendement agricole simulées sont présentées pour trois inondations passées afin d'illustrer les cas de pertes mineures (année 2014), modérées (année 1998) et majeures (année 2011). 

Geospatial files presenting simulated crop yield loss for the reference period and for three flood thresholds. Download link (coming soon)  Complete modelling results for all years of the reference period Download link (coming soon)

Données géospatiales présentant les pertes de rendement agricoles simulées pour la période de référence et trois seuils d'inondation. Lien de téléchargement (à venir) Jeu de données complet de modélisation de chaque année de la période de référence Lien de téléchargement (à venir)

Agriculture yield loss modelling / Modélisation des pertes de rendement agricole  Rousseau, A.N. and Savary, S. (2020). Agricultural Performance Indicators - 2019-2020 Progress Report submitted to Environment and Climate Change Canada and the International Joint Commission. Institut national de la recherche scientifique Centre - Eau Terre Environnement; 33 pages. (INRS Centre Eau Terre Environnement, Documents scientifiques et techniques; Rapport d’état d’avancement R1921). 

Hydrodynamic modelling / Modélisation hydrodynamique  Gosselin, R., Doghri, M., Champoux, O. and Morin, J. (2022). Lake Champlain and Richelieu River steady hydrodynamic modelling. Technical report prepared by the Hydrodynamic and Ecohydraulic Section, National Hydrological Service, Environment and Climate Change Canada. Technical report prepared for the International Lake Champlain – Richelieu River Technical Working Group. 

  Integrated Socio-Economic Environmental System  /  Système intégré Social Économique Environnemental   Roy, M., Fortin, N., Poirier, G., Gosselin, R., Thériault, D., Maranda, A., Champoux, O., Bachand, M. et Morin, J. (2022). Système intégré social, économique et environnemental (ISEE) : Étude du lac Champlain et de la rivière Richelieu (2017-2022). Environnement et Changement climatique Canada - Section hydrodynamique et écohydraulique. RT-155, 62 pp.

 Yield loss PI sheet  /  Fiche d’information sur la perte de rendement (modèle et sources des données)  Bachand, M., Roy, M., Maranda, A., Thériault, D., Poirier, G., Julien, M-F., Oubennaceur K., Fortin, N., Leach, J., Marcotte, C., Hennebert, A. and Morin, J (2022). Performance indicators Fact Sheets: Lake Champlain Richelieu River Study. Hydrodynamic and Ecohydraulic Section. Environment and Climate Change Canada, Hydrodynamic and Ecohydraulic Section, RS-118, 179pp.  

 Evaluation of structural alternatives using performance indicators  /  Évaluation des mesures de mitigation structurelles à l’aide des indicateurs de performance   Roy, M., Bachand, M., Maranda, A., Gosselin, R., Thériault, D., Poirier, G., Champoux, O., Fortin, N., Julien, M-F., Marcotte, C., Hennebert, A., Oubennaceur K. and Morin, J. (2022). Evaluation of Structural Flood Mitigation Alternatives Using Performance Indicators: Lake Champlain Richelieu River Study. Environment and Climate Change Canada, Hydrodynamic and Ecohydraulic Section, RS-117, 293 pp

 Evaluation of structural alternatives  /  Évaluation des mesures de mitigation structurelles  Moin, S., Werick, B. and Yuzyk, T. (2022). Evaluation of Potential Structural Solutions in the Richelieu River to Mitigate Extreme Floods, prepared by Flood Management and Mitigation Measures Technical Working Group for the International Lake Champlain-Richelieu River Study, 93 pp.