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18/11/2021

Allocation des terres et modes de production agricole : effets comparés du land sparing et du land sharing sur la biodiversité

Si les effets de l'activité humaine sur l'environnement ne font plus débat dans la communauté scientifique, les stratégies à mettre en œuvre pour en limiter l’impact suscitent encore des questions. Une analyse publiée en octobre 2021 dans le Journal of Zoology passe en revue différents travaux académiques évaluant les niveaux d'impact des modes de production agricole sur la biodiversité. Elle s'intéresse plus précisément à un continuum d'approches de l'allocation des terres, du land sharing au land sparing (figure ci-dessous). Le land sharing consiste à étendre les surfaces cultivées avec des pratiques agricoles respectueuses de l'environnement (diminution des intrants chimiques, préservation des habitats naturels, etc.), jusqu'à atteindre un niveau de production donné. Avec le land sparing, il s'agit à l'inverse de concentrer cette activité sur une surface minimale, en augmentant au maximum les rendements pour avoir le même niveau de production et préserver ainsi plus de terres « sauvages » (wild landscapes).

Le continuum entre les stratégies extrêmes de partage et de sauvegarde des terres

landsharingandsparring.jpg

Source : Journal of Zoology

Lecture : (a) sur la base d'une zone de paysage hypothétique de 5 km x 5 km, pour atteindre un même niveau de production : à gauche, le degré le plus élevé de partage des terres, nécessitant de cultiver l'ensemble de la zone au rendement le plus bas (rose moyen) ; à l'extrémité droite, le degré le plus poussé de sauvegarde des terres, avec le rendement le plus élevé (rouge foncé) sur la surface minimale cultivée.

(b) courbes de densité de population végétale ou animale selon les rendements pour, de gauche à droite, des espèces « gagnantes » (la densité de leur population augmente avec les rendements), puis des espèces perdantes selon les scénarios d'allocation des terres (land sharing, land sparing, niveau intermédiaire).

D'après l'auteur, les études s'accordent sur les impacts globalement négatifs sur la biodiversité de l'activité agricole, aussi respectueuse soit-elle. En revanche, leurs conclusions sur la meilleure stratégie à adopter sont discutées en fonction des indicateurs considérés. Le land sharing aurait un impact moindre sur la densité de population d'un plus grand nombre d'espèces, alors que le land sparing permettrait d'en conserver un nombre plus important en préservant les espèces animales ou végétales dites « spécialisées » (ayant besoin de conditions environnementales spécifiques pour prospérer). De plus, d'après des travaux récents, cette stratégie d'économie de terres serait associée au stockage d'une plus grande quantité de carbone organique dans les sols.

L'auteur préconise donc une stratégie de production agricole à haut rendement durable, préférable à une agriculture intensive, sur des zones peu étendues et déjà cultivées, optimisant les surfaces de terres « sauvages » sauvegardées. Il applique cette idée de concentration de l’empreinte de l’activité humaine à d'autres secteurs (urbanisme, pêche, aquaculture, etc.), afin de gérer au mieux la préservation de l'environnement par rapport aux besoins de la population.

On pourra sur ce sujet se reporter à une Analyse récente sur les liens entre hétérogénéité des paysages agricoles, biodiversité et services écosystémiques.

Jérôme Lerbourg, Centre d'études et de prospective

Source : Journal of Zoology

07:28 Publié dans Agronomie, Organisations agricoles, Territoires | Lien permanent | Tags : foncier, allocation des terres, biodiversité |  Imprimer | | | | |  Facebook

08/09/2017

Optimiser la répartition des cultures, dans un contexte d'irrigation contrainte : un défi pour les algorithmes

Dans un article publié en août dans la revue PloS ONE, des mathématiciens sud-africains ont approfondi leurs travaux sur les algorithmes permettant de répondre au problème d'allocation des cultures à l'échelle d'une région agricole, une problématique complexe qui retient de plus en plus l'attention des chercheurs en intelligence artificielle.

Ayant appliqué auparavant cette problématique à un système d'irrigation sous contrainte forte, ils ont raffiné leur analyse pour mieux refléter les conditions réelles des décisions d'allocation. Pour cela, ils ont introduit des paramètres économiques : d'une part le principe d'économies d'échelle au niveau des exploitations agricoles, d'autre part l'impact d'un déplacement de l'offre sur les prix d'équilibre des produits. Le principe des économies d'échelle est intégré via la séparation des coûts fixes et des coûts variables pour chaque culture. Les conditions de marché réagissent aux variations de la production de chaque culture en fonction de l'assolement, ce qui se traduit par une modification du prix d'équilibre.

Le système ainsi testé vise à optimiser l'allocation des terres entre cultures annuelles, dans un système irrigué où la disponibilité en eau est réduite et coûteuse, de façon à dégager le meilleur revenu à l'hectare. Les données utilisées sont celles du Vaalharts Irrigation Scheme, l'un des réseaux d'irrigation les plus importants au monde, couvrant plus de 36 000 hectares dans la région du Cap en Afrique du Sud.

Les auteurs poursuivent ainsi leurs travaux sur l'« algorithme renforcé de meilleure performance » (the enhanced Best Performance Algorithm, eBPA), nouvel outil appartenant à la famille des métaheuristiques. Ces algorithmes permettent de résoudre des problèmes d'optimisation difficiles en s'inspirant notamment de comportements observés dans le monde animal (colonies de fourmis, essaims d'abeilles, etc.), en particulier en utilisant des phénomènes d'apprentissage issu des expériences successives. Comparant ses performances avec deux autres algorithmes de la même famille, les chercheurs mettent en évidence l'efficacité de cet outil mathématique, qui a identifié la solution la meilleure (permettant le meilleur revenu à l'hectare) dans le minimum de temps. Ces travaux laissent entrevoir, à terme, des applications en matière d'aide à la décision pour les acteurs agricoles.

Muriel Mahé, Centre d'études et de prospective

Source : PloS ONE