Compte rendu des actions 4&5 : « Impact de la hausse des prix sur la rentabilité de l'irrigation » et « Tarification et demande en eau au sein des ASA ». Convention 2007 MAP EAHER - Cemagref

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Compte rendu des actions 4&5 : “ Impact de la hausse

des prix sur la rentabilité de l’irrigation ” et “

Tarification et demande en eau au sein des ASA ”.

Convention 2007 MAP EAHER - Cemagref

S. Loubier, G. Gleyses, J.L. Fusiller

To cite this version:

S. Loubier, G. Gleyses, J.L. Fusiller. Compte rendu des actions 4&5 : “ Impact de la hausse des prix sur la rentabilité de l’irrigation ” et “ Tarification et demande en eau au sein des ASA ”. Convention 2007 MAP EAHER - Cemagref. [Rapport Technique] irstea. 2009, pp.59. �hal-02591762�

Sébastien Loubier

Guy Gleyses

Jean-Louis Fusiller

UMR G-EAU "Gestion de l'Eau, Acteurs et Usages"

Cemagref, 361 rue Jean François Breton, BP 5095

34196 Montpellier Cedex 5 – France

Convention 2007 MAP

EAHER - Cemagref

Compte rendu des actions 4&5 :

« Impact de la hausse des prix

sur la rentabilité de l’irrigation »

« Tarification et demande en eau

au sein des ASA »

Janvier 2009

Table des matières

Liste des figures...3

Liste des tableaux ...4

Introduction ...5

Introduction ...5

Partie 1. La zone d’influence du système Neste...6

1.1. Principales caractéristiques de la zone ...6

1.1.1. Les principales cultures ...7

1.1.2. Les cultures irriguées...8

1.1.3. La ressource en eau ...8

1.1.4. Les besoins en eau d’irrigation des cultures...10

1.2. Types d’exploitation...11

1.2.1. La classification par OTEX du recensement agricole de 2000 ...11

1.2.2. Classification des exploitations du fichier PAC 2003...12

1.2.3. Les exploitations-type modélisées...15

A - Région Astarac ... 15

B - Région Arrats & Gimone... 16

C - Région Osse & Baïse ... 17

Partie 2. Evaluation de l’impact de scénarios de changement globaux sur les exploitations irrigantes...18

2.1. Présentation des trois scénarios de changement global ...18

2.1.1. Présentation des scénarios ...18

A - Le scénario libéral... 18

B - Le scénario Interventionniste... 18

C - Le scénario tendanciel... 19

2.1.2. Les paramètres climatiques...19

2.1.3. L’incertitude sur la valeur des principaux paramètres ...20

2.2. Le Modèle utilisé...22

2.2.1. Les contraintes déterministes (2)...23

2.2.2. Les contraintes stochastiques (3) ...23

2.2.3. Les résultats obtenus...24

2.2.4. Rappel du phasage...25

2.3. Analyse des résultats ...26

2.3.1. Impacts des scénarios de changements globaux par rapport à la situation de

référence 26 CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

B - Scénario interventionniste ... 28

C - Scénario libéral ... 30

2.3.2. La contribution du changement climatique à l’impact des scénarios de changements globaux...34

A - Evaluation de l’impact du changement climatique dans la situation de référence ... 34

B - Evaluation de l’impact du changement climatique dans les scénarios de changements globaux ... 34

2.4. Evaluation du coût de l’impact du changement climatique...35

Partie 3. Comparaison de l’impact des scénarios au sein de réseaux collectifs d’irrigation par rapport aux irrigants individuels pour diverses modélisation de la perception du risque...39

3.1. Eléments de bibliographie sur la prise en compte du risque dans les modèles économiques d’exploitations agricoles ...39

3.1.1. L’approche safety first et les modèles à risque limité ...39

3.1.2. L’approche sélection de portefeuille ou modèle espérance-variance...40

3.1.3. L’approche Dominance stochastique...41

3.1.4. Limites de ces trois approches ...41

3.2. La modélisation de la perception du risque dans le modèle espérance – variance43 3.2.1. Equi-perception des évènements ...43

3.2.2. L’effet myopie ...44

3.2.3. La souvenance des évènements extrêmes ...44

3.3. Création d’une ASA type et modélisation des interactions ASA – irrigants ...45

3.3.1. Composition de l’ASA type ...45

3.3.2. Reconstitution des dépenses de l’ASA type ...45

3.4. Analyse des résultats ...46

3.4.1. L’importance de la perception du risque...46

3.4.2. Evaluation de l’impact de l’appartenance à une ASA ...47

3.4.3. Impact du choix de structures tarifaires ...48

Conclusion...52

Références bibliographiques ...53

Annexe 1 : Les paramètres du modèle...54

La ressource en eau ...54

Prix des productions agricoles ...54

Rendement des cultures ...55

Charges variables et marges brutes par activité...56

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Liste des figures

Figure 1 Cartographie des 6 petites régions de la zone d’influence du système Neste ....6

Figure 2 Phasage général de la méthode...25

Figure 3 Marge brute – Scénario tendanciel...26

Figure 4 Volumes consommés – Scénario tendanciel...27

Figure 5 Valeur marginale de l’eau – Scénario tendanciel ...27

Figure 6 Superficie irriguée – Scénario tendanciel ...28

Figure 7 Marge brute – Scénario interventionniste ...29

Figure 8 Volumes consommés – Scénario interventionniste ...29

Figure 9 Valeur marginale de l’eau – Scénario interventionniste...30

Figure 10 Superficie irriguée – Scénario interventionniste ...30

Figure 11 Marge brute – Scénario libéral...31

Figure 12 Volumes consommés – Scénario libéral...31

Figure 13 Valeur marginale de l’eau – Scénario libéral ...32

Figure 14 Superficie irriguée – Scénario libéral ...32

Figure 15 Consommation en eau de l’ASA selon le mode de modélisation de la perception du risque ...46

Figure 16 Impact de la perception du risque sur la consommation en eau de l’ASA pour chaque scénario ...47

Figure 17 Impact de la structure tarifaire sur les volumes consommés dans le scénario de référence...49

Figure 18 Impact de la structure tarifaire sur les volumes consommés dans le scénario interventionniste...50

Figure 19 Impact de la structure tarifaire sur les volumes consommés dans le scénario tendanciel ...50

Figure 20 Impact de la structure tarifaire sur les volumes consommés dans le scénario libéral ...51 CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

Liste des tableaux

Tableau 1 Principales cultures dans les 6 petites régions chez les irrigants et chez les non

irrigants (PAC 2003)...7

Tableau 2 Les cultures irriguées dans les six petites régions (PAC 2003) ...8

Tableau 3 Evolution des réserves d’eau disponibles pour l’irrigation et le soutien d’étiage et des superficies irriguées entre 1988 et 2000 sur la zone d’influence du système Neste...9

Tableau 4 Caractéristiques moyennes des exploitations qui irriguent sur la zone d’influence du système Neste...10

Tableau 5 Besoin en eau des trois principales cultures irriguées, moyenne et écart type en m3, le coefficient de variation (C.V.) est le rapport de l’écart type à la moyenne.. ...10

Tableau 6 Caractéristiques des exploitations selon les Otex ...11

Tableau 7 Effectifs d’animaux selon les orientations de production des exploitations ...12

Tableau 8 Répartition des exploitations et de la superficie irriguée par région, selon 13 classes d’exploitations...14

Tableau 9 Exemple d’impact du changement climatique sur les besoins en eau et sur l’écart à la moyenne des besoins pour un maïs irrigué à 100% de l’ETM...19

Tableau 10 Principales caractéristiques des scénarios...21

Tableau 11 Variations par rapport à la situation de référence des principaux indicateurs des scénarios interventionniste, tendanciel et libéral. ...33

Tableau 12 Evaluation de l’impact du changement climatique dans la situation de référence ...36

Tableau 13 Evaluation de l’impact (en valeur) du changement climatique des trois scénarios 37 Tableau 14 Evaluation de l’impact (en pourcentage) du changement climatique des trois scénarios ...38

Tableau 15 Perception du risque et pondération des années climatiques ...43

Tableau 16 Evaluation du surcoût d’appartenance à une ASA ...48

Tableau 17 Prix et taxes des productions végétales ...55

Tableau 18 Rendements des cultures, retenus dans les modèles des trois régions. ...55

Tableau 19 Charges variables et marges brutes des activités...56

Tableau 20 Charges d’élevage et marges brutes des productions animales...56

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Introduction

L’économie agricole rencontre souvent des difficultés d’évaluation d’impacts économiques à moyen et long terme. Ces difficultés tiennent en premier lieu à la frilosité du monde de la recherche et de l’expertise à développer des scénarios dont l’horizon dépasse celui des politiques publiques. Ceci est en particulier vrai pour la PAC. Quel scénario envisager dans 10, 15 ou 20 ans ?

Si le pas de la réalisation de scénarios est franchi, il reste encore à trouver, adapter des modèles capables de simuler des impacts économiques et environnementaux.

Le travail réalisé dans le cadre de l’action 4 de la présente convention montre comment à partir de modèles microéconomiques standards (programmation linéaire), il est possible :

• de prendre en compte des hypothèses de changement climatique (disponibilité en

eau, besoin en eau des cultures et variance des besoins),

• d’illustrer la diversité des futurs possibles en recourant à la méthode de Monte-Carlo,

• de permettre une prise en compte partielle des changements de structure des

exploitations, en particulier de la taille des ateliers d’élevage.

Notre objectif est d’apporter des éléments de réponse aux questions suivantes :

• Quels seront les impacts économiques de scénarios de changement globaux

(économique, politique et climatique) sur les exploitations irrigantes ?

• Quels seront les impacts en termes de consommation en eau et quel type de

scénario risque de conduire à des tensions importantes sur la ressource ?

• Quel est la part des impacts économiques attribuables à la variable changement

climatique ?

• Les impacts attendus de ces scénarios sont-ils les mêmes pour des agriculteurs

faisant parti de réseau collectif que pour des agriculteurs individuels ?

• Qu’en est-il lorsque les agriculteurs ont des perceptions différentes des risques ?

La réponse aux trois premières questions constitue les enjeux de recherche appliquée des travaux réalisés dans le cadre de l’action 4 de la présente convention alors que les deux dernières concernent l’action 5.

Les actions 4 et 5 sont présentées dans un document commun car le terrain d’étude est le même (les exploitations agricoles irrigantes du système réalimenté de la Neste) et les outils de modélisation reposent sur les mêmes fondements.

Ce document est donc structuré en trois parties. La première partie commune aux deux actions de la convention est consacrée à la présentation du système réalimenté de la Neste et de la typologie d’exploitation réalisée.

La seconde partie est consacrée à la présentation de la méthode utilisée pour développer les trois scénarios contrastés, des développements méthodologiques effectués et à l’analyse des résultats.

La troisième partie décrit les différents types de modélisation envisageables pour simuler l’impact de changements globaux sur le revenu et les consommations en eau d’agriculteurs. Une attention particulière est portée à l’analyse comparée de ces impacts selon la perception que les agriculteurs ont du risque et selon leur appartenance ou non à un réseau collectif d’irrigation, tel qu’une Association Syndicale Autorisée.

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Partie 1. La zone d’influence du système Neste

1.1. Principales caractéristiques de la zone

La présentation de la zone d’influence du système Neste est issue des travaux de Gleyses (2006) dont l’objectif était d’évaluer l’impact de la réforme de la PAC sur la demande en eau et le revenu des irrigants.

Le système Neste permet de réalimenter, à partir de la Neste et des réserves de haute montagne :

• les rivières de Gascogne (Save, Gesse, Gimone, Arrats, Gers, Baïse et l’Osse),

• le Bouès affluent rive droite de l’Arros sur le bassin de l’Adour

• la Noue et le bassin amont de la Louge sur la rive Gauche de la Garonne à l’amont

de Toulouse.

La zone d’influence du système Neste forme un territoire continu à cheval sur cinq départements du Sud-Ouest de la France : le Gers, les Hautes Pyrénées, la Haute Garonne, le Tarn et Garonne et le Lot et Garonne. Ce territoire, d’environ 550 000 hectares au dernier recensement, présente une assez grande hétérogénéité de ses potentialités agronomiques et de ses ressources en eau. Un découpage de la zone en six petites régions, permet de rendre compte de cette hétérogénéité (carte n° 1 )

Figure 1 Cartographie des 6 petites régions de la zone d’influence du système Neste

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1.1.1. Les principales cultures

Les sources de données utilisées proviennent des déclarations individuelles de 2003 pour les aides PAC.

Sur les six petites régions, il y a 9952 exploitations qui ont fait une demande d’aide aux cultures en 2003 (aides PAC), leur SAU totale est de 492 045 ha (Tableau 1). Un tiers de ces exploitations (3360) irriguent une partie de leurs cultures. Les irrigants ont en moyenne une SAU deux fois plus importante que celle des non irrigants, 76 ha contre 36 ha.

Ensemble non irrigants irrigants

Exploitations (nombre) 9 952 6 592 3 360

Surface agricole utile : SAU ha 492 045 237 087 254 958

Surface irriguée : SI ha 79 770

CEREALES ha 214 635 87 219 127 416

Maïs ha 73 213 13 188 60 025

dont maïs destiné à l'alimentation animale (1) _{ha 3 398 1 217 2 181}

Blé tendre ha 82 122 42 123 39 999 Blé dur ha 32 316 15 608 16 708 Sorgho ha 8 694 4 481 4 213 Autres ha 18 290 11 819 6 471 OLEAGINEUX ha 99 043 51 570 47 473 Colza ha 7 582 3 440 4 142 Tournesol ha 72 406 45 787 26 619 Soja ha 19 029 2 317 16 712 POIS ha 11 540 2 761 8 779 GEL ha 48 228 21 353 26 875

Surface fourragère principale : SFP (hors maïs) ha 95 882 62 825 33 057

Surface toujours en herbe : STH ha 34 073 25 159 8 914

(1) _{Cette surface correspond à la surface de maïs ensilage déclarée dans les "céréales}

aidées" plus les surfaces de maïs ensilage et de maïs grain déclarées dans les "surfaces destinées à l’alimentation animale".

Tableau 1 Principales cultures dans les 6 petites régions chez les irrigants et chez les non irrigants (PAC 2003)

Les céréales (214 635 ha) constituent les principales cultures, 44 % de la SAU totale. Elles sont représentées surtout par le blé tendre, le maïs et le blé dur. Le maïs regroupe différentes productions : maïs grain, maïs ensilage, maïs semence et maïs doux.

Viennent ensuite, à parts à peu près égales, les oléagineux (20 %) et la surface fourragère principale, SFP, (19,5 %). Les oléagineux (99 043 ha) sont surtout représentés par le tournesol (72 406 ha). La SFP (95 882 ha, hors maïs destiné aux animaux) est constituée pour 36 % de prairies permanentes.

Le sorgho et le colza sont peu développés dans ces régions. La superficie en jachère (48 228 ha) occupe 9,8 % de la SAU.

Si les mêmes grandes cultures sont présentes dans les deux sous populations, la répartition des cultures est différente : 50 % de la SAU est en céréales chez les irrigants contre 38 % chez les non irrigants, 13 % de SFP dans la SAU chez les irrigants avec une faible part de

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irrigants, les céréales sont composées pour moitié du maïs alors que chez les non irrigants, le maïs ne représente que 15 % des céréales, ces derniers ont proportionnellement plus de blé tendre, de blé dur et de sorgho. Le tournesol occupe une place plus importante dans l’assolement chez les non irrigants que chez les irrigants. Enfin 88 % du soja de la zone est chez des irrigants.

1.1.2. Les cultures irriguées

En 2003 il y a eu 79 770 hectares irrigués sur les six régions (déclarations PAC). Le maïs représente 68 % de cette surface, viennent ensuite le soja et le pois protéagineux. Les cultures spéciales (tabac, vergers, … ) représentent chacune moins de 1 % de la surface irriguée (Tableau 2).

Le taux global d’irrigation des trois principales cultures est élevé, 75 % du maïs et du soja de la zone sont irrigués. Le taux d’irrigation de ces cultures chez les irrigants est encore plus élevé 90 % du maïs et 85 % du soja. La surface en maïs pluvial est peu importante, cette culture se trouve vraisemblablement dans les parcelles qui résistent le mieux à la sécheresse, de plus, chez les non irrigants qui ont du maïs pluvial, la surface moyenne par exploitation est inférieure à 6 ha de maïs, ce qui limite l’impact d’une culture risquée. Chez les irrigants la surface moyenne en maïs est de 21 ha.

Cultures Hectares irrigués

Maïs (grain, semence, ensilage, doux) 53 899

Sorgho 2 297

Soja 14 206

Pois protéagineux 7 644

Tabac 328

Vergers 556

Légumes de plein champ 461

Divers semences 379

Total 79 770

Tableau 2 Les cultures irriguées dans les six petites régions (PAC 2003)

1.1.3. La ressource en eau

L’irrigation des cultures d’été est réalisée pour l’essentiel à partir de réserves artificielles. Sur la zone d’influence du système Neste il y a plusieurs ressources en eau (cf. Tableau 3) :

• les réservoirs collectifs des associations d’irrigants, ils servent uniquement pour

l’irrigation.

• les retenues collinaires individuelles d’irrigants.

• les réservoirs de soutien d’étiage des principales rivières de Gascogne, gérés par la

Cacg. Ils lui permettent d’offrir aux irrigants de la zone d’étude un débit de 29 541 l/s,

de garantir le DOE à l’aval des rivières et de fournir 10 Mm3 _{pour le refroidissement}

de la centrale de Golfech.

En 2000, la capacité de stockage recensée est de 176,3 Mm3, dont plus de la moitié (54 %) dans les réservoirs de réalimentation des rivières (recensement Cemagref des réservoirs de réalimentation et de ceux des réseaux collectifs, recensement agricole de 2000 pour les retenues individuelles). Pour les irrigants, l’accès à l’eau est assez bien sécurisé, puisque 2/3 des stocks sont dans des réservoirs de réalimentation ou de réseaux collectifs, qui ont bénéficié d’études fréquentielles de remplissage.

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Entre les recensements de 1988 et 2000, la construction de réservoirs a permis d’augmenter

le volume d’eau stocké de 63,2 Mm3_{, soit une augmentation du volume d’eau disponible de}

56 % (Tableau 3).

Plus de la moitié de l’augmentation du volume disponible (56 % = 34,5/63,2) est due à la construction de réservoirs pour la réalimentation des rivières.

Le volume disponible représenté par les réservoirs de réseaux collectifs a très fortement augmenté (+ 81 %), mais leur importance reste la plus faible. Le volume disponible des retenues collinaires individuelles a eu une croissance nettement plus modérée (+ 30 %).

L’augmentation de 63,2 Mm3 _{permet de réserver 10 Mm}3 _{pour Golfech, de mieux respecter}

le Débit Objectif d’Etiage et d’augmenter la superficie irriguée de 32 %.

années évolution 2000 - 1988

1988 2000 valeur %

Réservoirs de réalimentation des rivières gérés

par la Cacg. Mm3 61,3 95,8 + 34,5 + 56 %

Réservoirs des réseaux collectifs. Mm3 11,8 21,4 + 9,6 + 81 %

Retenues collinaires individuelles. Mm3 40,0 59,1 + 19,1 + 30 % Ensemble des réserves artificielles d’eau. Mm3 _{113,1 176,3 + 63,2 + 56 %}

hectares irrigués (SCEES : RA 1988 et RA 2000) 68 202 89 730 + 21 528 + 32 % Tableau 3 Evolution des réserves d’eau disponibles pour l’irrigation et le soutien d’étiage et

des superficies irriguées entre 1988 et 2000 sur la zone d’influence du système Neste.

L’eau du système Neste permet d’irriguer environ 60 % des 79 711 hectares irrigués de la zone d’influence. Toutefois l’importance de cette ressource est différente selon les régions (Tableau 4), 73 % de la surface irriguée de l’Astarac et 80 % de celle des Coteaux de Gascogne sont irriguées à partir du système Neste, sur les autres régions cette proportion est inférieure.

•••• L’Astarac se distingue très nettement des 4 régions du nord de la zone. La superficie des exploitations est en moyenne plus petite mais avec une plus forte proportion de la superficie qui est irriguée 43 %. La majeure partie de la superficie irriguée (73 %) utilise l’eau du système Neste. Le maïs occupe une place importante dans la SAU (44 %). Les exploitations se répartissent à parts égales entre les orientations de production de grandes cultures et de polyculture élevage.

•••• Les Coteaux ont en commun avec l’Astarac une même répartition des exploitations entre orientations de productions et une part importante de leur superficie irriguée avec l’eau du système Neste (80 %). Ils se distinguent par l’importance de la surface fourragère principale, SFP, (33 %), une surface agricole moyenne est plus grande, une plus faible part de SAU irriguée et une part de maïs dans la SAU moins importante.

•••• Les 4 régions du nord de la zone, Gesse & Save, Arrats & Gimone, Gers, Osse &

Baïse, présentent des caractéristiques assez opposées à celles de l’Astarac et des

coteaux. Plus des 2/3 des exploitations ont une orientation grandes cultures. Les exploitations sont plus grandes, 80 à 90 hectares et avec 25 à 30 % de leur superficie irriguée ; elles utilisent moins l’eau du système Neste. La majeure partie de la SAU

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est occupée par d’autres céréales (blés) que le maïs et par les oléagineux (soja, tournesol).

petites régions Astarac Coteaux de _Gascogne Gesse _{Save Gimone} Arrats Gers _Baïse Osse

hectares de SAU/ exploitation 59 67 94 83 79 80

surface irriguée/SAU % 43 32 32 26 27 31

% de surface irriguée par le système Neste 73 80 49 47 59 58

part de maïs dans la SAU (%) 44 33 17 15 19 21

part d’autres céréales dans la SAU (%) 12 16 30 35 29 27

part d’oléagineux dans la SAU (%) 9 9 23 24 21 20

part de protéagineux dans la SAU (%) 1 1 6 4 3 5

part de la SFP dans la SAU (%) 21 32 12 7 13 8

Tableau 4 Caractéristiques moyennes des exploitations qui irriguent sur la zone d’influence du système Neste.

1.1.4. Les besoins en eau d’irrigation des cultures

Les besoins en eau d’irrigation du maïs, du soja et du pois protéagineux sont calculés pour chacune des six régions, en fonction de la pluviométrie et de l’ETP observés sur 24 années de 1980 à 2003 inclus et pour une réserve utile en eau du sol (RU) de 100 mm/m.

Quelque soit la région, c’est le maïs qui a les besoins en eau les plus élevés, les besoins en eau du soja sont inférieurs, d’environ un tour d’eau ; les besoins en eau du pois sont faibles de un à deux tours d’eau mais avec une forte variabilité interannuelle (Tableau 5).

Les besoins en eau d’irrigation du maïs et du soja sur l’Astarac et les Coteaux de Gascogne, sont inférieur de 20 % à ce qu’ils sont sur les quatre autres régions (nord de la zone d’influence du système Neste). On retrouve une différence plus forte pour le pois (Tableau 5).

maïs soja pois

moyenne écart _type C.V. _% moyenne écart _type C.V. _% moyenne écart _type C.V. _%

Astarac 1740 782 45 1520 657 43 290 363 125

Coteaux de Gascogne 1790 760 43 1590 625 39 290 390 134

Osse & Baïse 2210 847 38 1960 748 38 620 433 70

Gers 2080 890 43 1830 796 44 630 404 64

Arrats & Gimone 2190 903 41 1970 798 41 660 496 75

Gesse & Save 2330 831 36 2130 750 35 640 609 95

Tableau 5 Besoin en eau des trois principales cultures irriguées, moyenne et écart type en m3, le coefficient de variation (C.V.) est le rapport de l’écart type à la moyenne.

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1.2. Types d’exploitation

La présentation de la typologie d’exploitation réalisée est issue pour l’essentiel des travaux de Gleyses (2006) dont l’objectif était d’évaluer l’impact de la réforme de la PAC sur la demande en eau et le revenu des irrigants.

Le but de cette typologie est d’identifier les systèmes de production les plus répandus dans la zone d’influence et qui représentent la majeure partie des superficies irriguées, afin de construire quelques modèles d’exploitation-type, pour simuler plusieurs scénarios de réforme de la PAC, dans différents contextes de production.

Les sources de données utilisées proviennent principalement de la statistique agricole : les déclarations individuelles de 2003 pour les aides de la PAC et des données du recensement agricole de 2000 agrégées par petite région. Ces deux sources d’information sont complémentaires. Le recensement permet d’avoir une vision exhaustive de l’agriculture irriguée et des orientations de production mais sur des données agrégeant plusieurs exploitations. Les fichiers des aides PAC permettent une analyse plus fine, mais limitée aux seules exploitations bénéficiaires des aides aux grandes cultures.

Les sources bibliographiques fournissent une expertise technique et économique sur les ateliers de productions. Ce sont les références technico-économiques des organismes de conseil et de gestion agricole, la typologie des exploitations agricoles pour l’évaluation économique du projet de barrage de Charlas (Cacg – ASCA -1993) et la typologie qui se rapporte au projet de réservoir de Gardères Eslourenties, dont la zone d’influence est le bassin amont de l’Adour, une région limitrophe au système Neste (« Pourquoi et comment Garderes Eslourenties ? » Cacg – Cemagref – nov 1996).

1.2.1. La classification par OTEX du recensement agricole de 2000

Sur la zone d’influence du système Neste, on dénombrait 3 336 exploitations ayant irrigué au moins une fois une partie de leurs terres. Elles représentent une SAU de 237 021 ha et une superficie irriguée de 70 538 ha, soit 30 % de leur surface cultivée.

Les deux tiers des exploitations ont une orientation céréalière, elles détiennent 71 % de la SAU et de la surface irriguée (SI). Il y a un quart des exploitations de polyculture élevage, 23 % de la SAU et de la surface irriguée (SI). Les exploitations spécialisées en bovin lait, bovin viande, fruits, vigne ou granivores sont peu nombreuses (Tableau 6).

Orientation de production nombre SAU (ha) SI (ha) SFP (ha)

Bovin lait (41) 79 4 745 1 412 3 185

Bovin viande (42 & 43) 71 3 933 679 3 308

Céréales (13 & 14) 2 187 168 857 50 367 9 895

Fruits vigne maraîchage (28, 29, 37, 38 & 39) 88 1 355 598 77

Granivores (50 & 70) 60 3 423 1 259 940

Ovins (44) 15 730 95 619

Polyculture élevage (60, 71, 81 & 82) 836 53 978 16 128 19 629

Ensemble 3 336 237 021 70 538 37 652

Tableau 6 Caractéristiques des exploitations selon les Otex

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Une part importante des productions animales sont dans des exploitations qui combinent grandes cultures et élevage (orientations céréales et polyculture élevage). Elles détiennent 65 % des vaches laitières, 85 % des vaches allaitantes, 68 % des porcs à l’engrais, 56 % des poules pondeuses, 90 % des poulets de chair et 49 % des canards pour la production de foie gras (Tableau 7).

Orientation de production _laitières Vaches _nourrices Vaches _l’engrais Porcs à _pondeuses Poules Poulets de _chair Canards _gras

Bovin lait 3 682 28 36 632 645 225

Bovin viande 299 3 194 42 509 715 212

Céréales 464 7 379 5 948 12 344 436 874 52 832

Fruits vigne maraîchage 10 0 6 693 3 391 258

Granivores 186 574 7 889 54 973 95 418 223 619

Ovins 19 209 13 129 126 44

Polyculture élevage 7 433 14 543 11 228 61 057 453 534 166 899

Ensemble 12 093 25 927 25 162 130 337 990 703 444 089

Tableau 7 Effectifs d’animaux selon les orientations de production des exploitations

1.2.2. Classification des exploitations du fichier PAC 2003

La classification Otex a montré qu’il y a moins de 10 % des irrigants de la zone d’influence, qui sont spécialisées dans l’une des activités suivantes : bovin lait, bovin viande, granivores, vignes ou fruits. Par ailleurs la majeure partie des effectifs animaux est dans des exploitations spécialisées en céréales où dans des exploitations mixtes. Enfin cette classification ne tient pas compte de la taille des exploitations.

Les fichiers de demandes d’aides PAC présentent l’avantage de pouvoir se prêter à un traitement des informations individuelles qu’ils contiennent avec les techniques de l’analyse des données (analyses en composantes principales, analyses d’histogrammes, …). L’objectif de ces traitements est d’identifier quelques critères de classification des exploitations.

Les variables retenues pour chaque exploitation sont les suivantes :

• la surface agricole utile (SAU),

• la surface totale irriguée, (SI)

• la surface fourragère principale (SFP), elle comprend la prairie cultivée, la prairie

permanente et le maïs ensilage,

• la surface en blé tendre, en blé dur, en maïs, en orge, en soja, en protéagineux,

• la surface de trois cultures regroupées, le sorgho, le colza et le tournesol.

Les analyses d’histogrammes ont porté sur la SAU, le ratio SI/SAU et le ratio SFP/SAU. Dans les analyses en composantes principales sont prises en compte la SAU, la SI, la SFP et pour chaque culture la part qu’elle représente dans l’assolement.

A l’issue de ces analyses, les critères de classification suivants sont retenus :

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• quatre classes pour la part de SFP dans la SAU : 0 % ; moins de 30 %, de 30 à moins de 60 % et 60 % et plus,

• deux classes de SAU : plus de 20 à moins de 75 ha ;75 ha et plus

• deux classes pour la part de surface irriguée dans la SAU : moins de 40 % ; 40 % et

plus.

La combinaison de ces critères permet d’obtenir 13 classes d’exploitations (Tableau 8) Ces 13 classes se rattachent à 4 catégories d’exploitations :

• céréaliers purs, ces exploitations n’ont aucune surface fourragère, elles représentent

42 % des exploitations, 46 % de la surface irriguée et 42 % de la SAU.

• céréaliers avec des bovins allaitants, ce sont des exploitations où les activités

céréalières sont dominantes mais qui ont quelques bovins viande (moins d’une vingtaine) pour valoriser des terres qui ne peuvent être cultivées. Elles représentent 22 % des exploitations, 26 % de la surface irriguée et 25 % de la SAU.

• culture et bovins, ce sont des exploitations où il y a une répartition équilibrée des

surfaces entre les céréales et l’élevage bovin. La taille de l’atelier bovin est d’une cinquantaine d’adultes, et selon les cas il s’agit soit de bovins viande, soit de bovin lait. Elles représentent 14 % des exploitations, 11 % de la surface irriguée et 14 % de la SAU.

• spécialisés bovins, ce sont les exploitations où la surface fourragère est dominante

dans l’utilisation du sol. La taille de l’élevage bovin est d’au moins 50 adultes ; comme dans la catégorie précédente il s’agit, soit de bovins viande, soit de bovin lait. Elles représentent 5 % des exploitations de la zone d’étude et 2 % de la surface irriguée.

Sur l’ensemble de la zone d’influence du système Neste, 742 exploitations ne correspondent à aucune des 13 classes, elles représentent 15 % de la SAU et de la surface irriguée des exploitations irrigantes de la zone (Tableau 8).

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Astarac Coteaux de _Gascogne Osse & Baïse Gers Arrats & Gimone Gesse & Save Ensemble SAU SFP/SAU SI/SAU effectif hectares _{irrigués effectif} hectares _{irrigués effectif} hectares _{irrigués effectif} hectares _{irrigués effectif} hectares _{irrigués effectif} hectares _{irrigués effectif} hectares _irrigués Céréaliers < 40 % 21 300 17 224 88 964 56 586 152 1 970 37 470 371 4 515 20 à 75 ha 0 _{40 % 106 3106 25 624 55 1 473 37 891 48 1 113 41 1 214 312 8 421} < 40 % 16 541 11 410 65 1 767 80 1 935 158 4 631 69 2 376 399 11 660 75 ha et plus 0 40 % 34 2532 8 549 44 3 012 14 1 033 33 2 338 36 2 508 169 11 972

Céréaliers avec bovins allaitants

< 40 % 48 707 28 376 18 209 29 280 93 1 048 17 120 233 2 741

20 à 75 ha >0 et <30 % _{40 % 99 2676 21 452 15 389 12 293 13 271 6 136 166 4 217}

< 40 % 25 753 19 546 42 1 148 33 786 83 1 997 36 1 279 238 6 508

75 ha et

plus >0 et <30 % 40 % 37 2367 18 1 073 8 751 20 1 332 11 740 12 1 106 106 7 368

Cultures et élevage bovin

< 40 % 70 801 47 599 20 244 21 240 37 342 14 168 209 2 395 20 à 75 ha 30 et < 60 % 40 % 30 653 9 199 2 43 2 74 1 27 3 79 47 1 074 < 40 % 33 795 43 1 061 18 423 27 516 32 672 29 887 182 4 353 75 ha et plus 30 et < 60 % 40 % 11 590 7 398 1 44 1 54 0 0 0 20 1 086

Spécialisés élevage bovin

total 58 549 58 547 6 120 17 280 10 156 18 219 167 1 871

TOTAL 588 16 369 311 7 058 382 10 587 348 8 246 671 15 306 318 10 562 2 618 68 128

Exploitations non classées 167 2 723 51 543 183 3 196 143 2 114 148 2 492 50 574 742 11 642

Total zone d’influence Neste 755 19 092 362 7 601 565 13 783 491 10 360 819 17 798 368 11 136 3 360 79 770

Tableau 8 Répartition des exploitations et de la superficie irriguée par région, selon 13 classes d’exploitations.

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1.2.3. Les exploitations-type modélisées

Pour tenir compte de la diversité des exploitations qui ont recours à l’irrigation sur la zone d’influence du système Neste. Les exploitations-types modélisées sont choisies parmi 8 classes (colorées en vert dans le Tableau 8) et situées dans 3 régions :

• d’une part l’Astarac qui est représentatif du sud de la zone,

• d’autre part l’Arrats – Gimone et l’Osse – Baïse qui sont caractéristiques du nord de

la zone.

Ces 8 classes d’exploitations représentent la majeure partie de la surface irriguée de la zone. En effet si elles regroupent 47 % des irrigants de la zone, soit 1592 exploitations sur 3360, elles ont une place plus importante par leur SAU, 162104 ha (64 % de la SAU totale des irrigants) et par la surface irriguée, 55585 ha (70 % de la surface irriguée totale).

Le croisement des 8 classes d’exploitations et des 3 régions, en privilégiant les classes importantes en effectif et en surface irriguée a permis de définir 11 modèles d’exploitations-type (couleur jaune dans le Tableau 8).

A l’échelle de l’ensemble de la zone ces 11 modèles représentent 659 exploitations, (20 % des irrigants), 64859 hectares de SAU (25 % de la SAU des irrigants) et 22799 hectares de cultures irriguées (29 % de la surface irriguée).

Sur la région Astarac, une forte proportion de l’agriculture irriguée est modélisée, il y 6 modèles qui représentent 320 exploitations (42 % des irrigants), 22204 hectares de SAU (50 % de la SAU des irrigants) et 12066 hectares de culture irriguée (63 % de la surface irriguée).

Sur la région Arrats-Gimone, il ya 4 modèles qui représentent 274 exploitations (33 % des irrigants), 34475 hectares de SAU (51 % de la SAU des irrigants) et 8966 hectares de culture irriguée (50 % de la surface irriguée).

A - Région Astarac

Sur cette région la majeure partie de la surface irriguée est dans des exploitations qui ont plus de 40 % de la SAU irriguée. Elle est répartie à parts à peu près égales entre exploitations de moins de 75 ha de SAU et exploitations plus grandes.

AS02 : petit maïsiculteur avec élevage hors sol, (SAU<75 ha, SFP = 0, SI/SAU 40 %). Caractéristiques moyennes :

- SAU : 48 ha, 60 % de la SAU est irriguée,

- le maïs, grain et semence, est la principale culture, 28 ha,: 58 % de la SAU - les autres cultures sont le tournesol, 3 ha, le blé, 3ha.

- un atelier de poulet label, - une unité de main d’œuvre.

AS04 : gros maïsiculteur, (SAU 75 ha, SFP = 0, SI/SAU 40 %). Caractéristiques moyennes :

- SAU : 120 ha, 63 % de la SAU est irriguée,

- le maïs, grain et semence, est la principale culture, 74 ha : 62 % de la SAU - les autres cultures sont le tournesol, 7 ha, le blé, 12ha.

- deux unités de main d’œuvre.

AS06 : petit maïsiculteur avec vaches allaitantes, (SAU<75 ha, 0<SFP/SAU<30 %, SI/SAU 40 %). Caractéristiques moyennes : CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

16 - SAU : 48 ha, 56 % de la SAU est irriguée,

- le maïs, grain et semence, est la principale culture, 26 ha : 55 % de la SAU - les autre cultures sont le tournesol, 3 ha, le blé, 1ha.

- un élevage de 8 vaches allaitantes, - une unité de main d’œuvre.

AS08: gros maïsiculteur avec vaches allaitantes, (SAU 75 ha, 0<SFP<30, SI/SAU 40 %). Caractéristiques moyennes :

- SAU : 109 ha, 59 % de la SAU est irriguée,

- le maïs, grain et semence, est la principale culture avec 60 ha, soit 54 % de la SAU

- les autres cultures sont secondaires, le tournesol et le soja 7 ha, le blé, 9ha. - un élevage de 14 vaches allaitantes et 12 ha de surface fourragère,

- 1,5 unité de main d’œuvre.

AS11 : céréalier avec vaches laitières, (SAU 75 ha, 30 SFP<60, SI/SAU<40 %). Caractéristiques moyennes :

- SAU : 105 ha, 23 % de la SAU est irriguée,

- la surface fourragère occupe la moitié de la SAU, prairie temporaire 37 ha, STH 8 ha,

- la sole des cultures est diversifiée : maïs 24 ha, blé 16,2 ha, soja et tournesol 8 ha. - un élevage de 55 vaches laitières,

- 2 unités de main d’œuvre.

AS12 : maïsiculteur avec vaches laitières, (SAU 75 ha, 30 SFP<60, SI/SAU 40 %). Caractéristiques moyennes :

- SAU : 110 ha, 49 % de la SAU est irriguée,

- la surface fourragère occupe un tiers de la SAU, prairie temporaire 32,5 ha, STH 3,4 ha,

- le maïs est la principale culture 46,5 ha, les autres cultures ont une surface peu importante et ne sont pas toujours présente dans les exploitations, blé 6,4 ha, soja 7 ha.

- un élevage de 50 vaches laitières, - 2 unités de main d’œuvre.

B - Région Arrats & Gimone

Plus de la moitié (54 %) de la surface irriguée de cette région est dans des exploitations où le taux de SAU irriguée est inférieur à 40 %. Ces exploitations répartissent leur surface cultivée, de façon équilibrée entre céréales d’automne et cultures de printemps. Pour les cultures de printemps certaines exploitations choisissent le tournesol et le soja, type 7, alors que d’autres choisissent le tournesol et le maïs, ces exploitations sont représentées par les types 8 et 10.

AR03 : céréales et oléagineux, (SAU 75 ha, SFP = 0, SI/SAU<40 %) Caractéristiques moyennes :

- SAU : 120 ha, 21 % de la SAU est irriguée,

- les principales cultures sont le blé 51 ha, le tournesol 25 ha et le soja 18 ha, - 1 unité de main d’œuvre.

AR04 : céréalier, (SAU 75 ha, SFP = 0, SI/SAU<40 %)

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Caractéristiques moyennes :

- SAU : 120 ha, 23 % de la SAU est irriguée,

- les principales cultures sont le blé 44 ha, le maïs 25 ha, le tournesol 21 ha, - 1 unité de main d’œuvre.

AR05 : maïsiculteur, (SAU 75 ha, SFP = 0, SI/SAU 40 %) Caractéristiques moyennes :

- SAU : 135 ha, 52 % de la SAU est irriguée,

- ces exploitations associent principalement le maïs (64 ha) et le blé (35 ha), - 1,3 unité de main d’œuvre.

AR07 : céréaliers avec vaches allaitantes, (SAU 75 ha, 0<SFP<30, SI/SAU<40 %) Caractéristiques moyennes :

- SAU : 120 ha, 21 % de la SAU est irriguée,

- les principales cultures sont le blé 38 ha, le tournesol 20 ha et le maïs 16,5 ha, - un élevage de 8 vaches allaitantes avec 11 ha de surface fourragère,

- 1,1 unité de main d’œuvre.

C - Région Osse & Baïse

OB03 : céréales et oléagineux, (SAU 75 ha, SFP = 0, SI/SAU<40 %) Caractéristiques moyennes :

- SAU : 121 ha, 24 % de la SAU est irriguée,

- les principales cultures sont le blé 42 ha, le maïs 18 ha, le tournesol 19 ha et le soja 13 ha,

- 1,2 unité de main d’œuvre.

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Partie 2. Evaluation de l’impact de scénarios de changement

globaux sur les exploitations irrigantes

2.1. Présentation des trois scénarios de changement global

2.1.1. Présentation des scénarios

Cette phase concerne le développement de scénarios contrastés combinant les caractéristiques économiques et politiques d’une part et des caractéristiques climatiques d’autre part. Quatre scénarios ont été construits en collaboration avec les économistes du BRGM : un scénario dit « libéral », un scénario « interventionniste », un scenario tendanciel et enfin un scénario dit de référence illustrant la situation en 2005. Les valeurs des paramètres retenus pour chacun des scénarios sont présentées dans le Tableau 10.

A - Le scénario libéral

Le scénario libéral se rapproche de deux types de scénarios déjà établis dans la littérature : le scénario A2 d’évolution des gaz à effet de serre et le scénario « Le galop » établis dans le cadre de l’études « Prospective Agriculture 2013 » (INRA 2007) qui permet d’identifier des variations probables de prix relatifs des produits agricoles. A la combinaison de ces deux scénarios a été ajouté des variables illustratives du caractère « libéral » des économies et politiques mises en œuvre (suppression / modification de certaines politiques sectorielles et application du principe pollueur ou préleveur – payeur). Le scénario A2 du GIEC est caractérisé par une forte croissance économique qui repose encore sur de « vieilles » technologies. Cette croissance accélérée crée des tensions sur les prix des matières premières, agricoles et non agricoles. Les préoccupations liées à l’environnement se maintiennent mais elles restent un facteur « secondaire » relativement à la préoccupation de l’approvisionnement alimentaire concurrencé par les usages non alimentaires des produits agricoles (biocarburants). L’UE poursuit le processus de réforme de la PAC qui aboutit à un découplage total des aides et à une réduction de 35% des DPU (INRA 2007). Ce scénario est caractérisé par une dérégulation des marchés et par l’application des principes dit de pollueur / préleveurs – payeurs. L’interdiction de retournement des prairies et levé, la détaxe du fuel agricole supprimée, les quotas laitiers quasiment supprimés, la jachère obligatoire supprimée et la redevance prélèvement des agences de bassin est multipliée par 4. Ceci se traduit par une flambée des prix de l’énergie et donc une hausse du prix des produits dérivés (engrais, frais de séchage), une hausse importante du prix des céréales et des oléagineux dont l’utilisation énergétique concurrence l’usage alimentaire. Le prix des produits laitiers et dans une moindre mesure de la viande augmentent également mais de manière moins soutenue que les productions végétales.

B - Le scénario Interventionniste

Le scénario Interventionniste est construit sur la base des scénarios B2 du GIEC et « Le pas » du rapport INRA Prospective Agriculture 2013. A la combinaison de ces deux scénarios a été ajouté des variables illustratives du caractère « interventionniste – régulateur » des économies et politiques mises en œuvre (maintient de politiques sectorielles de soutien). L’économise est caractérisée par un ralentissement de la croissance économique et donc par une moindre tension sur les prix des matières premières (céréales et énergie). L’Union européenne maintient la PAC et les accords à l’OMC n’avancent pas. Le découplage des aides PAC est intégral sauf pour les éleveurs dont leur rôle important est reconnu. Les quotas laitiers sont nettement revus à la hausse. La redevance prélèvement est doublée afin de financer d’importants programmes de création de ressources rendant sa disponibilité comparable à celle d’aujourd’hui. Les prix du lait et de la viande stagnent et sont peu variables. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref

C - Le scénario tendanciel

Le scénario tendanciel correspond à un scénario intermédiaire : ‘’le trot’’ dans le rapport INRA Prospective Agriculture 2013. Les négociations internationales aboutissent à un accord modéré, la PAC est peu modifiée : découplage total sauf pour les éleveurs, légère révision à la hausse des quotas laitiers, la jachère obligatoire est maintenue sauf pour y substituer des cultures énergétiques. Les éleveurs, qui ont la possibilité de valoriser au sein de leurs exploitations les tourteaux de colza, sont autorisés à produire pour compte propre de l’huile végétale. La croissance économique se poursuit renchérissant significativement les prix de l’énergie et des produits dérivés et dans une moindre mesure du prix des céréales et des oléagineux. De même, le prix de la viande et du lait augmentent mais modérément.

2.1.2. Les paramètres climatiques

Les paramètres climatiques retenus sont communs à tous els scénarios. Nous supposons une basse de disponibilité en eau de 5%, une hausse des besoins en eau des cultures de 5% et une hausse de l’écart-type des besoins en eau de 15% afin d’illustrer la hausse des variations climatiques interannuelles. Seul le scenario interventionniste voit sa disponibilité en eau inchangée grâce au programme de création de ressources. Le Tableau 9 illustre l’impact du changement climatique sur les besoins en eau et sur les écarts à la moyenne des besoins en eau du maïs irrigué à 100% des besoins dans la petite région Astarac.

Besoins en eau Ecarts à la moyenne des besoins

Sans changement climatique Avec changement climatique Variation Sans changement climatique Avec changement climatique Variation 1980 760 763 0% - 350 - 402 15% 1981 610 591 3% - 500 - 575 15% 1982 930 959 -3% - 180 - 207 15% 1983 2 050 2 247 -10% 940 1 081 15% 1984 1 620 1 752 -8% 510 587 15% 1985 1 250 1 327 -6% 140 161 15% 1986 1 760 1 913 -9% 650 748 15% 1987 1 150 1 212 -5% 40 46 15% 1988 790 798 -1% - 320 - 368 15% 1989 1 780 1 936 -9% 670 771 15% 1990 1 410 1 511 -7% 300 345 15% 1991 890 913 -3% - 220 - 253 15% 1992 320 257 20% - 790 - 908 15% 1993 1 170 1 235 -6% 60 69 15% 1994 1 620 1 752 -8% 510 587 15% 1995 1 470 1 580 -7% 360 414 15% 1996 600 579 3% - 510 - 586 15% 1997 400 349 13% - 710 - 816 15% 1998 1 180 1 246 -6% 70 81 15% 1999 520 487 6% - 590 - 678 15% 2000 660 648 2% - 450 - 517 15% 2001 710 706 1% - 400 - 460 15% 2002 830 844 -2% - 280 - 322 15% 2003 2 150 2 362 -10% 1 040 1 196 15% Moyenne 1 110 1 165 -5%

Tableau 9 Exemple d’impact du changement climatique sur les besoins en eau et sur l’écart à la moyenne des besoins pour un maïs irrigué à 100% de l’ETM

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2.1.3. L’incertitude sur la valeur des principaux paramètres

Afin d’éviter de ne figer les situations futures associées à chacun des scénarios développés (obtention d’une solution unique), nous avons associé un caractère aléatoire à la valeur de certains paramètres, ainsi que des degrés de corrélation entre paramètres. La nature des variables utilisées peut donc être déterministe (PAC, ressource en eau), aléatoire de premier rang ou bien aléatoire de second rang (Tableau 10).

Les variables aléatoires de premier rang sont au nombre de 4 : prix du pétrole, du blé, du colza et lait. Pour chacune de ces variables, un tirage aléatoire entre des bornes minimale et maximale est effectué. Nous procédons ensuite au tirage aléatoire de variables de second rang, c’est-à-dire des variables liées aux variables de premier rang. Le principe est d’exprimer les variations de prix des variables de second rang de manière proportionnelle à la variation de prix des variables de premier rang auxquelles elles sont liées mais en admettant le caractère aléatoire de cette auto corrélation. Prenons l’exemple du prix du pétrole (variable de premier rang). Dans le scénario interventionniste, son prix est supérieur à celui du scénario de référence de n 75% en moyenne ; il est plus précisément compris entre +50 et +100%. Supposons un tirage aléatoire lui donnant la valeur de +85% par rapport à 2003. Cette valeur va avoir un impact sur le prix des engrais (variables de second rang). Supposons maintenant la corrélation entre ces deux variables connue mais pas avec certitude, c’est-à-dire que l’évolution du prix des engrais est en moyenne 40% celle du pétrole avec une fourchette d’incertitude de +/– 10%. Nous procédons alors à un tirage aléatoire du degré de corrélation du prix des engrais à celui du pétrole : 32% par exemple. La variation du prix des engrais sera alors de 85% x (1 + 32% ) soit une hausse de 12% du prix des engrais par rapport à leur valeur de référence.

Pour pouvoir avoir une image assez fidèles des conséquences associées à chacun des scénarios, il est nécessaire de procéder à un grand nombre de tirage aléatoire de scénarios, de simuler les effets de ces scénarios et d’analyser la distribution (min, max, moyenne, médiane, écart-type) des principaux paramètres étudiés (demande en eau, valeur marginale de l’eau, revenu…). La mise en œuvre de cette méthode (Monté Carlo) permet d’illustrer la diversité de résultats au sein de chaque scénario.

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Type de

variable Nom de la variable Référence Tendanciel Libéral Interventionniste

Découplage Partiel Total sauf élevage Total Total sauf élevage

Baisse du DPU 0% 0% 35% 0%

Jachère obligatoire Oui Oui Non Oui

Surprime irrigation Oui Non Non Non

Autorisation de cultures énergétiques sur jachère oui oui non non

Hausse des quotas laitiers 0% 10% 50% 30%

Retournement des prairies Interdit Interdit Autorisé Interdit

Prime carbone Oui Oui Non Oui

Possibilité de produire de l'HVB à partir de colza Non Oui pour les éleveurs Oui Oui pour les éleveurs

Hausse de la redevance prélèvement d'eau 0% 0% 300% 100%

Politiques publiques

Taxation du carburant (TIPP=0,5€/l) non non oui non

Hausse des besoins moyens en eau des cultures 0% 5%

Hausse de l'écart-type des besoins en eau 0% 10%

Climatiques

Baisse de la disponibilité en eau 0% 5% 0%

1er _{rang Prix du carburant (agrardiesel) 0% +100 à +200% +200 à +300% +50 à +100%}

2° rang Prix de l'engrais 0% 30% à 50% de la variation du prix des carburants 2° rang Prix du séchage 0% 40% à 60% de la variation du prix des carburants

1er rang Prix du blé 0% 10% à 30% 25% à 50% -5% à 15%

2° rang Prix du maïs et autres céréales 0% 80% à 120% de la variation du prix du blé 3° rang Prix maïs semence 0% 25% de la variation du prix du maïs

1er rang Graine de colza 0% 0 à +20% +40 à +70% -10 à + 5%

2° rang Autres oléagineux et protéagineux 0% -10% à +10% de la variation du _{prix des graines de colza}

2° rang Prix soja 0%

40 à 60% de la variation du

prix des graines de colza _{0 à 30% de la variation du prix} des graines de colza

80% à 120% de la variation du prix des graines de colza

1er rang Prix du lait 0% +5% à +15% +15% à +25% -5 à +5%

2° rang Prix de la viande 0% 40% à 60% de la variation du prix du lait 80% à 120% de la variation du _{prix du lait} 2° rang Prix aliments pour animaux 0% 50% de la variation du prix du blé + 50% de la variation des graines de colza

E co no m iq ue s

2° rang Prix achat paille 0% - 25% de la variation du prix du blé

Tableau 10 Principales caractéristiques des scénarios

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2.2. Le Modèle utilisé

Le modèle utilisé est comparable à celui utilisé par Gleyses (2006). Le comportement des exploitations est représenté à l’aide d’un programme d’optimisation linéaire. On fait l’hypothèse que l’agriculteur recherche un revenu maximum, et qu’il prend ses décisions en fonction des facteurs fixes de l’exploitation, des techniques de production à sa disposition et des conditions économiques. Ce programme s’écrit comme suit sous la forme standard :

Maximiser c1x1 + c2 x2 + …. + cn xn (1)

Sous les contraintes :

a11 x1 + a12 x2 + ……….. + a1n xn b1 (2)

am1 x1 + ………….………... + amn xn bm (2)

eau1 x1 + aeau2 x2 …… + eaun xn + e (3)

x1 0 ; x2 0 et xn 0. (4)

Ce modèle calcule la combinaison de productions qui maximise la marge brute en tenant compte d’un ensemble de contraintes. La recherche du profit maximum revient à maximiser la marge sur charges variables (1), si l’on fait l’hypothèse que les charges fixes ne changent pas (pas de nouveaux investissements à court et moyen terme). Les charges variables sont liées aux facteurs qui disparaissent avec la production. Les aides couplées aux facteurs de

production sont introduites dans le modèle avec le calcul de la marge unitaire c1 sur charges

variables, et définie comme suit : Cv

p r

c1= 1. 1+

β

Avec :

r

p

β

Cv

Les quantités produites avec chaque technique sont notées x1 , x2 …. xn .

Ce programme comprend n variables xn qui correspondant à différentes activités :

- des activités de productions végétales et de productions animales,

- des activités pour représenter les intra consommations pour l’alimentation animale, le modèle a le choix entre faire consommer les céréales produites ou les vendre.

- des activités pour représenter l’embauche de main d’œuvre, - des activités pour représenter les aides PAC (gel de terre, DPU).

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A chaque activité de production végétale et animale est associé un itinéraire technique caractérisé par le rendement et la consommation en facteurs variables de production, dont la consommation d’eau. Pour la production de maïs et de soja irrigués, la flexibilité de choix technique est représentée par plusieurs activités.

Nous avons par exemple 5 activités pour le maïs, correspondant à 5 niveaux de satisfaction du déficit hydrique. Le rendement à l’hectare de la culture décroît avec le taux de couverture du besoin en eau. Les charges variables d’irrigation sont différentes entre les activités, par contre les autres charges variables (semences, engrais, produits phytosanitaires, récolte, divers) sont identiques pour les 5 activités maïs d’une part et les 4 activités soja d’autre part. Le modèle agronomique permet de calculer les besoins en eau du maïs et du soja à l’ETM, à partir des conditions climatiques (pluie, ETP), des caractéristiques du sol (RU) et des caractéristiques des cultures. On en déduit les besoins en eau à 85 %, à 75 %, à 65 % et à 50 % de l’ETM. Le modèle permet ensuite de calculer la perte de rendement réelle par rapport à un rendement objectif pour une dose d’irrigation donnée.

2.2.1. Les contraintes déterministes (2)

La première des contraintes (2) vérifie que la consommation du facteur 1 par les n activités

ne dépasse pas la quantité de ce facteur fixe b1 . Les coefficients a11, … a1n correspondent à

la consommation du facteur 1 par chaque activité pour produire une unité de bien.

Les coefficients bn représentent les ressources en facteurs fixes de l’exploitation : SAU

totale, surface irrigable, main d’œuvre au moment des semis d’automne et de printemps et en été, quotas de production (lait, vaches allaitantes primées), offre de contrats de production (maïs semence, poulets label), droits à paiement uniques.

Parmi les contraintes déterministes, certaines sont des relations entre activités de production végétale pour formaliser les rotations culturales pour le blé, le soja, le pois, le colza, le tournesol et les prairies permanentes. D’autres sont des relations entre activités de productions animales et activités de productions fourragères.

2.2.2. Les contraintes stochastiques (3)

Les contraintes (3) concernent le facteur eau d’irrigation et rendent compte du caractère aléatoire des besoins en eau des cultures d’une année à l’autre (sur le système Neste on considère qu’il n’y a pas d’aléa sur la ressource en eau). Cet aléa introduit un risque, par voie de conséquence, sur le rendement et sur la marge brute. L’agriculteur prend ses décisions d’après la connaissance qu’il a de cet aléa et de la perception qu’il a du risque. La perception qu’ont les agriculteurs du risque, de ne pas pouvoir satisfaire les besoins en eau des cultures, est représentée par un coefficient d’aversion au risque, qui est variable selon les agriculteurs.

La probabilité que les besoins en eau des cultures retenues pour l’assolement soient satisfaits doit être supérieure à une probabilité qui est fonction de l’aversion au risque de l’agriculteur, on a : αi i iX b A ob(~ ≤ )≥ Pr

où Ai~ est le i ème vecteur ligne des coefficients techniques aléatoires (besoin en eau

de l’activité xj _, αi _{est le seuil de probabilité minimal que la contrainte doit satisfaire et X est}

le vecteur des activités. Dans notre cas, les besoins en eau de la situation de référence et des trois scénarios développés sont différents. Ils sont en moyenne supérieurs de 5%

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(baisse de la pluviométrie, hausse des températures…) et leur écart-type est supérieur de 10% (hausse de la variabilité du besoin moyen en eau). Plus l’agriculteur sera averse au risque, plus la valeur de sera élevée.

Sous l’hypothèse que les besoins en eau suivent une loi de probabilité normale, l’équivalent déterministe de la contrainte stochastique des besoins en eau des plantes, ci-dessus, s’écrit sous la forme linéaire (3).

eau1 x1 + aeau2 x2 …… + eaun xn + e (3)

Dans (3) on a :

est le coefficient d’aversion au risque de l’agriculteur, est un estimateur de la variance des besoins en eau.

eaun est l’espérance des besoins en eau de la culture n.

e est le volume d’eau disponible. Il est identique dans le scénario de référence et le

scénario interventionniste (la baisse de la disponibilité en eau est compensée par la création de ressource) et il est réduit de 5% dans les scénarios libéral et tendanciel.

Cette contrainte prend en compte une prime de risque , produit d’un estimateur de la variance des besoins en eau et d’un coefficient d’aversion au risque. Le modèle agronomique permet de calculer l’espérance et l’estimateur de la variance des besoins en eau à partir des chroniques des besoins en eau des cultures.

Pour chaque exploitation-type, le modèle se compose de quatre éléments :

• la liste des activités, elles se distinguent par leur contribution à la fonction objectif

(marge brute unitaire),

• la matrice technologique, qui donne les quantités de facteurs consommés pour une

unité de chaque activité,

• le vecteur ressource, il s’agit des facteurs de production détenus par les exploitations

(SAU totale, surface irrigable, main d’œuvre, ressource en eau),

• le vecteur des marges unitaires.

Les paramètres du modèle, caractérisant la situation de référence sont décrits en annexe 1 : la ressource en eau, le rendement des cultures, le prix des productions et des charges opérationnelles.

2.2.3. Les résultats obtenus

Le modèle d’optimisation détermine pour chaque type d’exploitation l’assolement, la consommation d’eau et la marge brute espérés, c’est à dire l’assolement avant la campagne d’irrigation. L’assolement calculé par le modèle représente la meilleure décision de production que puissent prendre les agriculteurs, compte tenu de leur perception de l’aléa et de leur aversion au risque. Il donne également la valeur marginale des facteurs fixes en propre à l’exploitation et qui sont des contraintes pour le choix de l’assolement optimal.

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2.2.4. Rappel du phasage

Le processus de modélisation et d’analyse d’impact des divers scénarios suit le phasage décrit ci-dessous et dans la figure 2.

1. Réalisation d’une typologie d’exploitations,

2. Définition des scénarios et représentation des incertitudes relatives à la valeur de paramètres de politique publiques et de marché,

3. Modélisation des types d’exploitations et des contraintes spécifiques associées à chaque scénario,

4. Sélection d’un scénario,

5. Tirage aléatoire des paramètres du scénario,

6. Optimisation pour chacun des types avec le même jeu de paramètres, 7. Stockage des résultats et reprise à l’étape 5 afin d’obtenir 200 simulations,

8. Analyse des résultats stockés par type d’exploitation et / ou par zone géographique et sélection d’un nouveau scénario à l’étape 4,

9. Analyse et comparaison des scénarios.

Figure 2 Phasage général de la méthode

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2.3. Analyse des résultats

2.3.1. Impacts des scénarios de changements globaux par rapport à la

situation de référence

A - Scénario tendanciel

Quels que soient les types d’exploitation modélisés, les conditions économiques du scénario tendanciel, contribuent à une hausse de marge brute, particulièrement prononcée chez les éleveurs laitiers (Tableau 11). Malgré le changement climatique, les volumes consommés baisse très peu (2.6% sur l’ensemble des exploitations modélisées) alors même que la superficie irriguée baisse sensiblement (-13%) et que la superficie en maïs irrigué baisse encore plus (18%). Ceci traduit principalement une irrigation plus intensive. Ceci s’explique également par le découplage total des aides en particulier de la surprime irrigation.

Les figures 3 à 7 permettent de porter un jugement sur la variabilité de ces résultats. Contrairement à la superficie irriguée et aux volumes consommés qui sont relativement stables voire constants, la marge brute est relativement variable à l’échelle de l’ensemble des exploitations comme au sein de chaque type (de l’ordre de +10 à -10% autour de la médiane. La valeur marginale de l’eau est très variable, entre 4 et 13c€/m3, et illustre l’instabilité des conditions politiques et économiques pouvant conduire parfois à une forte tension sur la ressource (une forte expression de demande même si celle-ci n’est pas satisfaite), parfois à une moindre tension (ne se traduisant pas pour autant par une baisse de la demande en eau significative).

- 20 000 40 000 60 000 80 000 100 000 120 000 140 000 160 000

OB03 AR03 AR04 AR05 AR07 AS02 AS04 AS06 AS08 AS11 AS12

Min Max Médiane

Figure 3 Marge brute – Scénario tendanciel

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- 20 000 40 000 60 000 80 000 100 000 120 000

OB03 AR03 AR04 AR05 AR07 AS02 AS04 AS06 AS08 AS11 AS12

Min Max Médiane

Figure 4 Volumes consommés – Scénario tendanciel

- 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

OB03 AR03 AR04 AR05 AR07 AS02 AS04 AS06 AS08 AS11 AS12

Min Max Médiane

Figure 5 Valeur marginale de l’eau – Scénario tendanciel

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