Plateforme collaborative technologique pour la mise en place de la Directive Européenne 2000/60/CE dans un Contexte Agricole : Concert'eau : t.4

(1)

HAL Id: hal-02595233

https://hal.inrae.fr/hal-02595233

Submitted on 15 May 2020

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

place de la Directive Européenne 2000/60/CE dans un

Contexte Agricole : Concert’eau : t.4

Jean-Marie Lescot, A. Ridier, A. Kephaliacos, Pierre Bordenave, M. El Ghali

To cite this version:

Jean-Marie Lescot, A. Ridier, A. Kephaliacos, Pierre Bordenave, M. El Ghali. Plateforme collabora-tive technologique pour la mise en place de la Direccollabora-tive Européenne 2000/60/CE dans un Contexte Agricole : Concert’eau : t.4. [Rapport de recherche] irstea. 2009, pp.19. �hal-02595233�

(2)

LIFE Project Number

LIFE06 ENV/F/000132

LIFE PROJECT NAME

PLATEFORME COLLABORATIVE TECHNOLOGIQUE POUR LA

MISE EN PLACE DE LA DIRECTIVE EUROPEENNE 2000/60/CE

DANS UN CONTEXTE AGRICOLE

- CONCERT’EAU -

TASK 4 Deliverable 4.2.3.3. Report on cost of mitigation

measures : Cemagref ; AEAG ; ADERA-ECOBAG ;

INPT-ENSAT ; ENFA ; CNRS ; CRAN

30 septembre 2009

Rédaction : Jean-Marie Lescot, Aude Ridier, Aris Kephalacios, Paul

Bordenave, Mohamed El Ghali

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(3)

SOMMAIRE

I – Objectifs du présent rapport ; zone d’étude p 3

II - Méthodes utilisées pour traduire les scénarios d’acteurs en scénarios modélisés

adapté au territoire et aux modèles utilisés p 4

2.1. premiers scénarios modélisés avant la réunion du 4 juin ; construction du scénario de

référence (rappels) p 4

2.2. des scénarios issus des groupes d’acteurs aux scénarios

effectivement modélisés p 5

2.2.1. composition d’un scénario modélisé ou simulation p 6

2.2.2. traduction des scénarios issus des tables rondes en scénarios modélisés p 7

III - Résultats

3.1. Résultats obtenus avec la méthode agrégée au niveau du bassin versant p 8 3.1.1. rappels sur la méthode de calcul des coûts p 8

3.1.2. résultats obtenus p 8

3.2. Résultats pour les indicateurs calculés à l’exploitation agricole p 14 3.2.1. rappels indicateurs et méthodes retenus p 14

3.2.2. tableau des résultats p 15

3.2.3. les résultats obtenus p 17

IV - Conclusion p 19 CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

(4)

I - Objectifs du présent rapport

Il s’agit de présenter les résultats des calculs de coûts obtenus à partir des simulations de chacun des scénarios modélisables issus des différents groupes d’acteurs.

Les simulations sont effectuées sur l’ensemble du bassin versant du Gers-Amont (660 km2) mais, à la demande des groupes d’acteurs, les scénarios ne sont testés que sur la partie du bassin versant située dans le département du Gers (460 km2).

figure 1. la zone d’étude

Des zones d’action prioritaires, correspondant surtout à des zones de plus grande vulnérabilité (pente, distance au réseau hydrographique) et de pression (nature des cultures, quantités de fertilisants et de produits phytosanitaires épandues). Nous avons utilisé ces zonages, lors de la construction du système modélisé avec le modèle agro-hydrologique Soil and Water Assesment Tool (SWAT) de manière à être en mesure de simuler le plus possible des scénarios proposés par les groupes d’acteurs.

Auch Roquelaure Labarthe Masseube CHELAN

La zone d’application des scénarios : une partie du bassin versant du Gers-amont de

Chelan à Roquelaure (Rambert) correspondant à l’action test Gers-amont

(~460 km2) Auch Lannemezan Le Gers La Save

Le bassin versant modélisé : la partie amont du bassin versant du Gers de Lannemezan à « Roquelaure

Rambert » (~660 km2) Zones prioritaires d’action CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

(5)

II - Méthodes utilisées pour traduire les scénarios d’acteurs en scénarios modélisés adapté au territoire et aux modèles utilisés

2.1. premiers scénarios modélisés avant la réunion du 4 juin ; construction du scénario de référence (rappels)

En accord avec les décisions des Comité technique et Comité de direction, il a été décidé de construire et de modéliser pour la réunion du Groupe d’Acteurs du 4 juin deux premiers scénarios de façon à présenter des résultats concrets et intégrés. Ceci nous a permis de finaliser complètement le scénario de référence (scénario Avant Action Test appelé AVGA) qui représente, sous forme de tables de données spatiales (géodatabases) le bassin versant modélisé avant la mise en place de l’action test « Gers-Amont ». Il correspond à ce que l’on peut appeler le scénario 0 ou encore scenario de référence. . Les itinéraires techniques sont issus de données fournies par l’Agence de l’Eau Adour Garonne (AEAG), complétés par une expertise pour les nombreuses données manquantes. Les itinéraires techniques ainsi construits ont été comparés aux données d’enquêtes de la Chambre Régionale d’Agriculture Midi-Pyrénées qui présentent l’avantage de porter sur un plus grand nombre de parcelles (cf Milestone 1). Les autres données utilisées sont : le fichier des altitudes (MNT au pas de 25 mètres), la couche d’occupation du sol ou Land Use, les données pédologiques (source Chambre Régionale d’Agriculture Midi-Pyrénées et Cemagref Bordeaux), climatiques (source Météo France). Les méthodes utilisées sont décrites plus précisément dans le Milestone 1 pour la partie « environnementale » et « économique ».

Le deuxième scénario (scénario 1) est celui représentant les modifications apportées par les premières actions contractualisées dans le cadre de l’action Test Gers-Amont (GA). Il est dérivé du précédent en rajoutant sur la carte d’occupation du sol le contour des 122 exploitations (sur 700) ayant engagé contractuellement des modifications de leurs pratiques. Les modifications adoptées portent sur 10 % de la SAU de la zone d’étude. Elles ne concernent que les produits phytosanitaires mais la plupart d’entre elles sont susceptibles d’avoir un effet indirect sur les flux d’azote soit par variation des intrants (rotations longues…), soit par suite d’effets sur les transferts d’eau et/ou d’azote (travail superficiel du sol…). Dans le Land Use utilisé par le modèle SWAT, chaque modification est représentée spatialement par un cercle centré sur le siège de l’exploitation dont la surface correspond à la surface engagée. La localisation des mesures adoptées est utilisé ensuite pour définir des itinéraires techniques adaptés aux cultures et aux rotations pratiquées dans la zone. Par exemple : la mesure rotationnelle ne sera pas la même suivant que l’on se trouve dans une exploitation où se trouve du blé et du tournesol en rotation de deux ans que dans une autre où la rotation est plus longue (à base de maïs fourrage et prairies par exemple). Chaque scénario nécessite ainsi la traduction en mesures adaptées localement à la nature des activités.

Sur les zones agricoles, les mesures adoptées par les exploitations sont issues de données fournies par l’Agence de l’Eau Adour-Garonne. L’essentiel des mesures est constitué par une augmentation de la durée de rotation (mesure rotationnelle MAE 0201A13), puis par le développement de méthodes de travail superficiel du sol sans labour (MAE1303A11) puis la mise en place de cultures intermédiaires pièges à nitrate (CIPAN) (MAE0301A) sur les inter-cultures longues, c'est-à-dire entre inter-cultures d’hiver et de printemps. Une seule exploitation a développé l’agriculture biologique. Ces 4 MAE représentent 78 % de la surface engagée dans les modifications. La mise en place de haies (MAE0501B11) a été choisie essentiellement par une seule exploitation et n’a pas été modélisée en raison de la difficulté pour construire, dans les délais impartis, ce type d’aménagement quand on ne dispose pas du contour des parcelles. De chacune des couches créées d’abord pour modéliser l’efficacité environnementale, nous extrayons les données nécessaires au fonctionnement des modèles économiques, lesquels

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(6)

utilisent une résolution spatiale communale. Ainsi est réalisé le lien entre les deux types de modélisation.

Le scenario 0 prend aussi en compte la présence de bandes enherbées de 10 mètres (5 m de part et d’autre) le long des ruisseaux principaux sauf lorsqu’une prairie ou une surface toujours en herbe existe déjà. La présence des prairies en bordure des cours d’eau est modélisée à partir du traitement d’un traitement de trois images satellites (Landsat TM) de 2006. L’implantation spatiale des bandes enherbées est ensuite simulée à partir de la base de données Carthage avec vérification sur la base de données de référence de l’IGN. Ainsi, le réseau hydrographique pris en compte pour la modélisation des bandes enherbées du scénario de référence est proche, en longueur et position spatiale du réseau, effectivement pris en compte sur le terrain pour l’implantation des bandes enherbées (réseau sur la carte IGN en traits pleins et pointillés). La méthode utilisée pour construire ces deux scénarios a été ensuite généralisée à la construction et la modélisation de tous les scénarios produits par les groupes d’acteurs. Nous décrivons ci-dessous, de manière non exhaustive, les principes utilisés.

2.2. des scénarios issus des groupes d’acteurs aux scénarios effectivement modélisés

Le nouveau scénario de référence est le scenario GA précédent. On admet ainsi que les modifications adoptées par les 122 exploitations dans l’Action-Test Gers-Amont ont effectivement été mises en place.

Les scénarios issus des tables rondes sont très divers dans leur structure et leur niveau de précision. Un scénario peut être constitué par une seule mesure, ou par une combinaison de mesure. De plus, chaque scénario peut être appliqué sur des zones différentes. Par ailleurs, les scénarios issus des tables rondes comportent un certain nombre d’incertitudes, d’imprécisions aussi bien sur le plan spatial que sur le plan des itinéraires techniques. Ceci est inhérent à toute méthode de simulation à base de scénarios. Ainsi, les scénarios produits par les acteurs comportent forcément une part de généralités, de présupposés et c’est bien l’objectif du projet que d’aider les acteurs à préciser l’application spatiale possible de leurs propositions. D’autre part, les outils de modélisation utilisés nécessitent une description très précise des zonages et des itinéraires techniques dans des formats informatiques qui leurs sont spécifiques.

Avant de valider la possibilité ou pas de modéliser un scénario, nous avons vérifié la possibilité de le traduire en tables de données adaptées aux modèles utilisés pour la modélisation « efficacité environnementale » et « économique » compte tenu des données disponibles et en relation avec les données spatiales.

Chaque type de scénario envisagé par les acteurs, même le plus simple à priori, donne lieu à plusieurs variantes possibles. Par ailleurs, il n’est pas possible non plus de simuler toutes les combinaisons. A ceci, il faut ajouter le fait que la modélisation en retour, qui consisterait à partir d’une qualité d’eau souhaitée pour remonter sur le scénario permettant de l’obtenir n’est pas opérationnelle ici, compte tenu de la taille des objets géographiques traités et de leur complexité. On utilise donc la méthode qui consiste à simuler plusieurs variantes d’un même scénario pour proposer aux acteurs un éventail d ‘évaluations. Il peut donc y avoir plusieurs simulations pour un seul scénario.

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(7)

2.2.1. composition d’un scénario modélisable ou simulation

description précise des itinéraires techniques (ITK) pour chacune des zones décrites dans le Land Use. Les ITK sont construits à partir des rotations types (cf Milestone 1). Les ITK sont ensuite entrés « manuellement » ou par l’intermédiaire de modules de programmation dans les fichiers .mgt (fichiers de management du modèle SWAT).

Les données nécessaires aux modèles économiques sont issues d’un traitement sous Système d’Information Géographique (SIG ArcGis 9.2 en l’occurrence) de chaque couche du Land Use. Il s’agit principalement de pourcentages surfaciques, de longueurs par communes pour les données spatiales, et des itinéraires techniques.

Le modèle sociologique utilise directement les scenarios issus de la table ronde (cf 8.1.)

En résumé, les simulations ont nécessité la réalisation d’un Système d’Information à Référence Spatiale (SIRS) basé sur SIG et sur des modules de programmation chargés de transférer l’information entre les bases de données « sources », les différentes unités spatiales et les modèles. De plus, pour éviter la saisie manuelle de chacun des scénarios, des modules de programmation en Visual Basic/Access/Visual C++/Visual Fortran ont été réalisés pour « automatiser » partiellement la modélisation des scénarios et le traitement des données produits par les modèles.

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(8)

2.2.2. traduction des scénarios issus de la table ronde en scénarios modélisables La première opération a été d’évaluer ce qui était modélisable puis d’élaborer les tables (géodatabases) correspondantes à chacun des scénarios et les variantes retenues. Plusieurs itérations, nécessitant des échanges entre les partenaires des différentes tâches, ont été nécessaires. La démarche est résumée ci-dessous.

figure 2. Shema décrivant la démarche utilisée pour la traduction des scenarios issus des tables

rondes en scenarios modélisables adaptés aux calculs des trois composantes du « développement durable » prises en compte dans la WebPlatform (suivant l’outil Mulino)

Scénarios modélisables et simulations Scen 1 simulation 1 Scen 2 simulation 2 Scen 2 simulation 3 Scen 3 simulation 4 Scen … simulation ….

Scénarios issus des tables rondes

Liste des scenarios Modélisable scen 1 oui scen 2 oui scen 3 Modélisable ? Variantes nécessaires ?

Une simulation nécessite :

Un “Land Use” (fichier « shape ») décrivant l’occupation du sol Des ITK adaptés aux découpages spatiaux du Land Use

Un traitement SIG pour extraire les données nécessaires aux modèles économiques à l’échelle communale et de l’exploitation type (ET)

Une adaptation pour

Modélisation

SWAT pour l’efficacité

environnementale

Modèles sous GAMS de calcul des coûts et d’optimisation Modèle sociologique CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

(9)

III Résultats

Les coûts ont été calculés par deux méthodes complémentaires. L’une réalise une évaluation permettant d’obtenir un coût agrégé au niveau du bassin versant. La résolution spatiale est la même que celle de l’évaluation de l’efficacité environnementale, c'est-à-dire proche de la commune. Le niveau de l’exploitation agricole n’est pas pris en compte. Ceci nous a amené avec le modèle SWAT.

3.1. Résultats obtenus avec la méthode agrégée au niveau du bassin versant

3.1.1. Rappel sur la méthode de calcul des coûts

Les couts sont évalués par une approche Programmation Linéaire à nombres entiers agrégée au niveau de la commune. L’échelle de calcul est la commune puis le bassin versant. Nous faisons l’hypothèse que le niveau d’incitation relatif à une mesure qui est nécessaire et suffisant pour la faire apparaitre dans la solution optimale représente le coût direct de sa mise en place. Le passage de l’exploitation à la commune puis au sous bassin est réalisé en agrégeant les ressources de la commune et en modélisant les variables agrégées comme une unique grande exploitation avec une seule rotation standard identique à celle de la modélisation hydrologique. La matrice des coefficients techniques est construite à partir de références techniques régionales ( et d’expertise locale.

La fonction objectif est la maximisation de la Marge Brute Totale fc(X) au niveau de la

commune pour les activités élevage et cultures à « l’échelle » de the commune Max fc(X)

avec =

∑∑∑

− + c i , p,k ,c ipk i i , p,k k i p k f ( X ) ( X * y * p cv inc ) ₊ _{l , p,c} _{l , p} _l _{l , p} l p X * y * p −cv

∑∑

pour tout c (1) avec

c: commune (commune ayant au moins 10% de sa surface à l’intérieur du basin versant) i: activités cultures

l: activités élevage

p: niveau d’intensité des pratiques (intensif, moyen, extensif)

k: pratiques standard k1 ou avec une mesure agroenvironnementale k2

Xipkc: surface de l’activité cultures i, intensité p et la pratique k (ha) à l’intérieur de la

commune c

yipk: rendement de l’activité [tonnes grains ou Matière Sèche ha-1] par culture, niveau

d’intensité et type de pratique 3.1.2. Résultats obtenus

Le modèle permet d’obtenir par commune les couts marginaux de mise en place des mesures et par intégration les couts totaux (Tableau 1).

Les couts marginaux sont très variables selon la surface de mesure mise en place (tableau 1). Un cout moyen par ha est utilisé pour l’indicateur Mulino. Ce cout moyen varie également selon les communes en raison des différences de systèmes de cultures qui y sont représentés et de paramètres physiques comme la présence ou non de ruisseaux d’eau pour la mise en place des zones enherbées.

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(10)

C’est donc finalement la moyenne inter communale des couts moyens des communes qui est utilisée pour l’outil de concertation Mulino. Du fait qu’une information importante sur la spatialisation des coûts et sur leur variabilité n’est pas prise en compte dans l’utilisation de l’outil Mulino, nous avons proposé une représentation graphique des couts de mis en place à l’échelle communale permettant ainsi de montrer leur disparité entre communes.

Afin de mettre en comparaison les coûts des changements de pratique avec l’efficacité de leur mise en place, nous avons proposé de recalculer les couts à l’échelle des sous bassins versants et du bassin versant en affectant les couts à un sous bassin proportionnellement à la surface communale concernée. La figure 1 montre à titre d’exemple la disparité à l’échelle des sous bassins des couts de mise en place des bandes enherbées étendues sur zones prioritaires (10 m de part et d’autre des ruisseaux à la place des 5 m règlementaires).

Les résultats (graphique 1) montrent clairement que les mesures les plus Cout/Efficace sont : W les bandes enherbées (scenarii 11, 12 et 15) qui pour une bonne efficacité

environnementale sont relativement peu couteuses.

W Les mesures abandon du désherbage chimique et passage au désherbage mécanique (scenario 4) avec une bonne efficacité ont également un bon rapport cout/ efficacité

W Bien qu’ayant une bonne efficacité, sont relativement plus chers à mettre en place, les scenario impliquant la mise en place de cultures arborées (scenario18 et 19 ) ou l’aide à la réintroduction de l’herbe (scenario40).

D’autres mesures apparaissent comme très peu efficaces comme notamment la rotation longue (scenarii 26 et 27 ) ou bien même les actions PAT (scenarii 2 et 3) avec des coûts non négligeables.

Fig. 3 - Distribution des Coûts, Efficacités et ratios C/E à l’intérieur du bassin versant GA-mesure bandes enherbées CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

(11)

Fig. 4 - Distribution des Coûts, Efficacités et ratios C/E à l’intérieur du bassin versant GA- mesure allongement des rotations

Fig. 5 - Distribution des Coûts, Efficacités et ratios C/E à l’intérieur du basin versant GA- mesure désherbage chimique>désherbage mécaniques CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

(12)

Figure 6 – Coût et Efficacité des scenarii proposés

Comparaison des Coûts et Efficacité

des scenarii - 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 12 000 14 000 16 000 18 000 20 000 22 000 24 000 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Efficacité (% réduction) C oût s ( k€)

Scénario 1 Scénario 2 Scénario 3 Scénario 4 Scénario 5 Scénario 6 Scénario 7 Scénario 8 Scénario 9 Scénario 10 Scénario 11 Scénario 12 Scénario 15 Scénario 45 Scénario 35 Scénario 36 Scénario 40 Scénario 41 Scénario 16 Scénario 26 Scénario 27 Scénario 30 Scénario 31 Scénario 17 Scénario 18 Scénario 19 Scénario 20 Scénario 21 Scénario 22 Scénario 23 Scénario 48 Scénario 49 Scénario 50 Scénario 51

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(13)

Scénario Zones géographiques d'actions Cout € ha-1 Coût (min_max)

Indicateur Mulino Cout moyen et variabilité

Scénario 0 Avant Action Test Gers Amont 0

Scénario 1 Action Test Gers Amont 280 280(198-512)

Scénario 2 PAT 2009 Sur zones prioritaires de 2008 et 2009 331 331(300-420)

Scénario 3 PAT 2012 Sur toutes les zones prioritaires 472 472(300-600)

Scénario 4 Table ronde Agriculture alternative 1 Tout Gers Amont 181 99(0-800) 82(0-500) Scénario 5 Table ronde Agriculture alternative 2 Zones prioritaires 212 98(0-750) 114(20-260) Scénario 6 Table ronde Agriculture alternative 3 Tout Gers Amont 240 240 (131-600) Scénario 7 Table ronde Agriculture alternative 4 Tout Gers Amont 105 105 (20-260) Scénario 8 Table ronde Agriculture alternative 5 Zones prioritaires 114 114(20-260)

Scénario 9 Table ronde Agriculture biologique 1 Tout Gers Amont 1342 462(320-550) 533(340-350) 99(0-750) Scénario 10 Table ronde Agriculture biologique 2 Tout Gers Amont 1342 462(320-550) 533(340-350) 99(0-750) Scénario 11

Table ronde Aménagements bords de

parcelle 1 Zones prioritaires 468 468 (320-550)

Scénario 12 Table ronde Aménagements bords de parcelle 2 Tout Gers Amont 240 240(327-600)

Scénario 13 Table ronde Aménagements bords de parcelle 3 Zones prioritaires

Scénario 14 Table ronde Aménagements bords de parcelle 4 Parties basses de la vallée Scénario 15 Table ronde Aménagements bords de parcelle 5 Zones prioritaires 248 248 (0-600)

Scénario 16 Table ronde Grandes cultures 1 Zones prioritaires 248 248 (0-600)

Scénario 17 Table ronde Grandes cultures 2 Tout Gers Amont 248 248 (0-600)

Scénario 18 Table ronde Grandes cultures 3 Zones prioritaires 583

Scénario 19 Table ronde Grandes cultures 4 Tout Gers Amont 584

Scénario 20 Table ronde Grandes cultures 5 Zones prioritaires 80 80(20-180)

Scénario 21 Table ronde Grandes cultures 6 Tout Gers Amont 80 80(20-180)

Scénario 22 Table ronde Grandes cultures 7 Zones prioritaires 75 75(0-420)

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(14)

Scénario 23 Table ronde Grandes cultures 8 Tout Gers Amont 82 82(0-500)

Scénario 24 Table ronde Grandes cultures 9 Zones prioritaires

Scénario 25 Table ronde Grandes cultures 10 Tout Gers Amont

Scénario 26 Table ronde Grandes cultures 11 Zones prioritaires 98 98 (0-750)

Scénario 27 Table ronde Grandes cultures 12 Tout Gers Amont 99 99 (0-800)

Scénario 34 Table ronde Elevage et Epandage 1 Tout Gers Amont

Scénario 35 Table ronde Elevage et Epandage 2 Zones prioritaires 465 465 (320-550)

Scénario 36 Table ronde Elevage et Epandage 3 Sur zone de captage 485 485(340-700)

809(180-950)

Scénario 40 Table ronde Elevage et Epandage 7 Sur zone de captage 757 700(700-850)

Scénario 45 Table ronde Elevage et Epandage 12 Tout Gers Amont 36 36 (32-40)

Scénario 48 Autres propositions 1 Zones prioritaires 0

Scénario 49 Autres propositions 2 Tout Gers Amont 0

Scénario 50 Autres propositions 3 Zones prioritaires 217 217(0-340)

Scénario 51 Autres propositions 4 Tout Gers Amont 231 231(20-600)

Tableau 1 – Coûts marginaux et moyens des scenarii- valeurs de l’indicateur économique Mulino

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(15)

3.2. Résultats pour les indicateurs calculés à l’exploitation agricole 3.2.1- Rappel indicateurs et méthode retenus

Cette deuxième méthode est complémentaire de la première. Il s’agit de prendre en compte dans l’évaluation la logique technico-économique de l’exploitant, dans trois systèmes de production représentatifs de chaque zone (Type 1 ; grandes cultures en sec de coteaux, type 2 : grandes cultures irriguées de plaine, type 3 : polyculture-élevage),. Les indicateurs évalués sont l’évolution de la marge brute par hectare et l’évolution du temps travaillé par

hectare, suite aux changement de pratique.

L’évaluation de ces deux types d’indicateurs est fondée sur un méthode d’optimisation menée à l’échelle de l’exploitation en programmation mathématique, selon une hypothèse de maximisation de l’utilité espérée de revenu sous contraintes agronomiques et de disponibilité en travail(chaque opération culturale est détaillée par mois en fonction de la culture et de la conduite technique)..

Méthode de simulation :

1- Partant d’une représentation modélisée des exploitations –types moyennes présentes dans chacune des trois zones, avant l’Action Test. Le modèle est calibré selon ces 3 exploitations. Pour chacune, une marge brute moyenne et un temps de travail moyen par hectare sont obtenus. En pondérant ces valeurs en fonction des surfaces présentes dans chaque exploitation-type, on obtient une valeur moyenne pour l’ensemble de la zone Gers-Amont.

2- Pour chaque scénario, on impose, par des contraintes et des coefficients techniques supplémentaires dans le modèle de programmation mathématique, que les exploitations-types mettent en place des nouvelles techniques ou pratiques décrites dans les scénarios.

3- La différence de revenu observée correspond à la prime incitative par hectare qu’il serait nécessaire de mettre en œuvre pour que les exploitations adoptent la mesure. 4- Le temps de travail moyen par hectare est un indicateur du caractère intensif ou

extensif de la mesure par rapport à la contrainte de travail. En effet, certaines mesures peuvent être peu coûteuses à mettre en place mais requièrent un recours plus important à la main d’œuvre familiale ou salariée. Il est donc important de pondérer l’évaluation de la mesure par ce critère.

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(16)

3.2.2- Résultats

Zones géographiques d'actions Marge brute moy _{(€ /ha)} Temps de travail de _{l’agriculteur (heures /ha)} Scénario 0 Avant Action Test Gers Amont 534,91 14,68

Scénario 1 Action Test Gers Amont 551,09 14,04

Scénario 2 PAT 2009 Sur zones prioritaires 2008 et 2009 499,75 14,45

Scénario 3 PAT 2012 Sur toutes les zones prioritaires 495,59 14,41

Scénario 4 Table ronde Agriculture alternative 1 Tout Gers Amont 484,12 15,50 Scénario 5 Table ronde Agriculture alternative 2 Zones prioritaires 484,12 15,50 Scénario 6 Table ronde Agriculture alternative 3 Tout Gers Amont 498,71 14,13 Scénario 7 Table ronde Agriculture alternative 4 Tout Gers Amont 476,01 17,27 Scénario 8 Table ronde Agriculture alternative 5 Zones prioritaires 476,01 17,27 Scénario 9 Table ronde Agriculture biologique 1 Tout Gers Amont 488,67 15,10 Scénario 10 Table ronde Agriculture biologique 2 Tout Gers Amont 594,34 15,10 Scénario 11 Table ronde Aménagements bords de parcelle 1 Zones prioritaires 481,64 13,92 Scénario 12 Table ronde Aménagements bords de parcelle 2 Tout Gers Amont 515,93 14,45 Scénario 13 Table ronde Aménagements bords de parcelle 3 Zones prioritaires

Scénario 14 Table ronde Aménagements bords de parcelle 4 Parties basses de la vallée

Scénario 15 Table ronde Aménagements bords de parcelle 5 Zones prioritaires 513,97 14,54 Scénario 16 Table ronde Grandes cultures 1 Zones prioritaires 517,16 14,56

Scénario 17 Table ronde Grandes cultures 2 Tout Gers Amont 517,16 14,56

Scénario 18 Table ronde Grandes cultures 3 Zones prioritaires 513,98 14,54

Scénario 28 Table ronde Grandes cultures 13 Zones prioritaires Scénario 29 Table ronde Grandes cultures 14 Tout Gers Amont

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(17)

Scénario 30 Table ronde Grandes cultures 15 Zones prioritaires Scénario 31 Table ronde Grandes cultures 16 Tout Gers Amont Scénario 32 Table ronde Grandes cultures 17 Zones prioritaires Scénario 33 Table ronde Grandes cultures 18 Tout Gers Amont Scénario 34 Table ronde Elevage et Epandage 1 Tout Gers Amont

Scénario 35 Table ronde Elevage et Epandage 2 Zones prioritaires 507,83 14,28 Scénario 36 Table ronde Elevage et Epandage 3 Sur zone de captage 540,13 15,22 Scénario 37 Table ronde Elevage et Epandage 4 Tout Gers Amont

Scénario 38 Table ronde Elevage et Epandage 5 Tout Gers Amont Scénario 39 Table ronde Elevage et Epandage 6 Tout Gers Amont

Scénario 40 Table ronde Elevage et Epandage 7 Sur zone de captage 524,47 14,14 Scénario 41 Table ronde Elevage et Epandage 8 Tout Gers Amont

Scénario 42 Table ronde Elevage et Epandage 9 Tout Gers Amont Scénario 43 Table ronde Elevage et Epandage 10 Tout Gers Amont Scénario 44 Table ronde Elevage et Epandage 11 Tout Gers Amont

Scénario 45 Table ronde Elevage et Epandage 12 Tout Gers Amont 538,35 15,47 Scénario 46 Table ronde Elevage et Epandage 13 Tout Gers Amont

Scénario 48 Autres propositions 1 Zones prioritaires 578,16 14,65

Scénario 49 Autres propositions 2 Tout Gers Amont 578,16 14,65

Scénario 50 Autres propositions 3 Zones prioritaires 517,22 13,43

Scénario 51 Autres propositions 4 Tout Gers Amont 507,32 13,38

Tableau 2 – Marge brute moyenne et temps de travail moyen par scénario

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(18)

3.2.3. - Les résultats obtenus

Les valeurs présentées dans le tableau global (tableau 2) montrent que certaines des pratiques et scénarios proposés permettent une baisse des coûts de production et une amélioration de la marge brute de l’exploitation, si les rendements productifs sont maintenus (scénarios 36 et 45 par exemple). Mais cette augmentation de revenu doit être pondérée par un accroissement de la contrainte de travail (liée par exemple à l’utilisation plus importante de techniques de désherbage mécanique) qui est sans doute un obstacle à l’adoption de ces mesures.

Même si ce sont des indicateurs moyens pour l’ensemble du bassin versant qui sont restitués dans la phase de concertation, la méthode permet aussi d’obtenir une appréciation de l’impact des mesures en fonction des différents systèmes de production. Par exemple un scénario de réduction des produits phytosanitaires sur la zone amène des résultats contrastés : Pour les deux exploitations céréalières de plaine et de coteaux, la marge brute diminue, ce qui est expliqué par la baisse de rendement et l’augmentation de la charge de travail due à la substitution du désherbage chimique, qui nécessite moins de temps, par un désherbage mécanique. Cette augmentation du temps de travail limite les choix productifs de l’agriculteur, en particulier pour les agriculteurs en coteaux secs qui n’ont pas une grande marge de manœuvre. Pour l’exploitation de polyculture-élevage en revanche la diminution assez importante des coûts liés aux herbicides compense les coûts de travail supplémentaire. En outre la marge de ce type d’exploitation est principalement basée sur la vente de viande et non sur celle de céréales, donc la diminution des rendements n’a pas d’influence directe sur le revenu de l’agriculteur (tableaux 3, 4, 5).

Marge brute €/ha Travail Heures /ha

Avant G-A 422 8,8

Réduction herbicide 67% 350 9,9

Tableau 3 ; Résultats de simulation pour l’exploitation type 1 (côteaus secs 150 ha)

Scénarios Marge brute €/ha Heures /ha Travail

Avant G-A 596 9,8

Après réduction herbicide 67% 501 14,8

Tableau 4 ; Résultats de simulation pour l’exploitation type 2 (maïs irrigué 120 ha)

Scénarios Marge brute €/ha Heures /ha Travail

Avant G-A 740 35

Après réduction herbicide 67% 759 39

Tableau 5 ; Résultats de simulation pour l’exploitation type 3 (Polyculture-élevage 73 ha)

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(19)

IV - Conclusions

Concernant les méthodes utilisées, on notera que les deux approches, à l’échelle de la commune et à l’échelle de l’exploitation sont complémentaires. En effet, l’avantage de la première réside dans le fait qu’elle permet, par agrégation, d’atteindre l’échelle du sous-bassin versant, échelle pertinente pour la comparaison avec l’évaluation du point de vue environnemental. L’avantage de la seconde est qu’elle offre la possibilité d’effectuer des mesures (marge-brute et impact sur le facteur travail) tenant compte des objectifs et des contraintes de l’exploitation agricole, éléments incontournables si l’on pense à l’implémentation pratique des mesures de remédiation. En même temps les résultats obtenus par chacune des deux méthodes corroborent les résultats de l’autre. Précisons également que les évaluations des indicateurs économiques pour les deux échelles s’appuient sur les mêmes données issues de références technico-économiques régionales et d’expertises techniques sur la zone. Ces données correspondent aux ITK utilisés pour le Modèle agro-hydrologique SWAT. De plus, chaque méthode approfondit un domaine différent utile au regard de la demande des acteurs. La première méthode vise le coût de mise en œuvre des mesures du point de vue des politiques publiques tandis que la seconde est plus orientée vers l’acceptabilité de ces mesures du point de vue du secteur agricole. Enfin, les résultats des deux évaluations sont aisément rendues homogènes pour la mise en forme nécessaire à l’intégration dans l’outil d’inter-comparaison Mulino.

Concernant les résultats, on retiendra que pour une mesure donnée, les coûts marginaux et totaux calculés varient largement entre les communes étant donné d’une part que les changements sont appliqués sur différentes cultures et rotations (cf. fig.1, 2 et 3) et d’autre part sur des surfaces différentes. Les coûts marginaux peuvent en effet différer largement entre les systèmes de culture ce qui est confirmé par la deuxième approche prenant en compte des systèmes de production-type et expliquer en partie les résultats obtenus. Ainsi par exemple, la mesure longue rotation appliquée sur des communes de monoculture de maïs sera mise en place à des coûts bien plus élevés que sur des communes ayant des systèmes de culture déjà plus diversifiés où la même mesure peut être adoptée à des coûts très bas voire même sans coûts supplémentaires. A l’opposé, le passage du désherbage chimique au désherbage mécanique est bien plus coûteux quand il est appliqué sur tout GA étant donné qu’il concerne principalement les cultures annuelles. Les coûts marginaux dépendent dans tous les cas de la surface concernée par la mesure, la formalisation du modèle utilisé dans la méthode agrégée conduisant par ailleurs pour les coûts, à une fonction affine par paliers. Par ailleurs les coûts totaux sont calculés en faisant l’hypothèse que la mesure est appliquée sur l’ensemble de la surface où elle peut être mise en place. Les modèles proposés permettent cependant de calculer pour différents niveaux de surface d’installation, et les coûts totaux et l’efficacité d’une mesure. La question se pose alors de savoir d’une part où appliquer une mesure pour un coût minimum et une efficacité maximale, et d’autre part quel est le niveau minimum de surface à mettre en place pour atteindre les objectifs de réduction des pesticides. Quand on analyse les coûts des mesures relativement à leur efficacité, nous pouvons mettre en évidence que les ratios Coût-Efficacité dépendent fortement de l’endroit où une mesure est mise en place. En effet, de même que les coûts varient entre communes en raison de la distribution des systèmes de cultures, de même, l’efficacité varie aussi largement entre sous-bassins, en raison des propriétés spatialement variables du bassin-versant (topographie et sols déterminant les processus d’écoulement et les potentialités de production), les activités variables (cultures et pratiques) relatives aux systèmes de culture. En cartographiant les coûts et l’efficacité au niveau du sous bassin, on peut ainsi mettre en évidence les zones où la mise en place des mesures aura le meilleur ratio coût efficace (figures 1, 2 et 2).

En additionnant les coûts totaux par sous bassin, on peut calculer les coûts totaux des mesures pour l’ensemble du bassin GA et les comparer à leur efficacité (fig. 4). Il est alors possible de

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

(20)

faire ressortir les mesures les plus coût-efficaces pour un objectif donné (réduction des concentrations en pesticides dans le cas présenté).

Cette approche Cout –Efficacité a cependant ses limites dans la mesure où elle se focalise sur le principal résultat direct de la mesure pour laquelle sont faits l’évaluation de son efficacité et de son coût. L’utilisation de l’analyse Cout-Efficacité peut s’avérer ainsi non pertinente ou même contre-productive quand les mesures sont susceptibles de générer d’autres résultats secondaires ou indirects qui ne sont pas pris en compte. Si nous considérons par exemple la réduction des pollutions, à la fois pour les pesticides et le nitrate, l’utilisation d’un ratio CE s’avère mal adaptée, une mesure pouvant avoir des effets inverses pour ces deux objectifs. De même pour la mesure concernant l’abandon du désherbage chimique. Ses effets favorables pour réduire les concentrations en pesticides peuvent être totalement inverses pour l’érosion et accroître la présence de matières en suspension dans les cours d’eau, problème qui est aussi largement rencontré dans la zone des coteaux de Gascogne. De plus, les effets quantitatifs et qualitatifs sont difficiles à prendre en compte simultanément aussi si l’ACE donne la possibilité d’évaluer l’efficacité d’une mesure, elle ne peut servir à en évaluer sa pertinence. L’utilisation des méthodes multicritères peut apporter alors un complément d’aide pour la décision en intégrant d’autres effets quantifiables.

*** * * * ***

CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref