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Analyse des conditions pour le développement des grains à légumineuses dans la région Midi-Pyrénées (France), en utilisant la chaîne de modélisation APES-FSSIM-indicateurs / Analysis of the conditions for the development of grain legumes in the Midi-Pyrénées region (France), using the APES-FSSIM-Indicators modeling chainMahmood, Faisal 15 December 2011 (has links)
Les légumineuses sont souvent considérées comme des cultures clés pour une agriculture durable. Dans ce cadre, elles sont souvent cultivées en association avec les céréales et présentent de nombreux avantages d'ordres agronomique, environnemental et socio-économique. Cependant, malgré ces nombreux avantages, leur part dans l'agriculture européenne est encore très limitée. Dans la région Midi-Pyrénées (sud-ouest de la France), la superficie occupée par les légumineuses ne représente que 1 à 3% de la superficie totale cultivée, traduisant la réticence des agriculteurs à cultiver ce type de culture. Dans ce contexte, l'objectif de la thèse étaient de: i) identifier les principales contraintes pour la production de légumineuses dans la région Midi-Pyrénées, ii) identifier les principaux leviers techniques et socio-économiques (exprimés sous forme de scénarios) afin de promouvoir les légumineuses dans les systèmes de cultures actuels et iii) évaluer, en utilisant la chaîne de modélisation APES-FSSIM-indicateurs, les impacts de ces scénarios en calculant des indicateurs socio-économiques et environnementaux au niveau de trois exploitations représentatives (FT1, FT2 et FT3) de la diversité observée au niveau de la zone d'étude.L'identification des principales contraintes a été basée sur la bibliographie et les dires d'experts locaux. Ces contraintes traduisent la sensibilité des légumineuses aux types de sols et de climat, les compétences techniques demandées pour cultiver convenablement des légumineuses, la compétitivité économique des légumineuse par rapport aux autres cultures et à l'actuel prix et rendement des légumineuses et surtout leurs variabilité inter-annuelle. Pour promouvoir les légumineuses, des scénarios alternatifs ont été définis et comparés à la situation actuelle (scénario de référence). Les scénarios alternatifs, se différencie par rapport au scénario de référence par les paramètres suivantes: l'introduction de nouvelles rotations à base de légumineuses dans les systèmes de culture actuels (Stec.innov), l'octroie d'une prime spécifique aux légumineuses (Spremium), l'augmentation du prix de vente ( Sprice) et du rendement (Syield) des légumineuses, la réduction de la variabilité du prix (Sprice.var) et du rendement (Syield.var) des légumineuses et enfin, la combinaison de tous ces paramètres dans un seul scénario (Scomb). Tous les scénarios ont été simulés et comparés en utilisant la chaîne de modèles APES-FSSIM-indicateurs. Cette chaine de modèles a permis de calculer des indicateurs environnementaux et socio-économiques.Les résultats ont montré que, contrairement aux attentes, l'introduction de nouvelles rotations et la réduction de la variabilité des rendements ou des prix (Stec.innov, Sprice.var et Syield.var) n'entrainent pas l'augmentation de la superficie des légumineuses. Toutefois, une augmentation de la superficie des légumineuses a été observée pour les scénarios Spremium, Sprice, Syield et Scomb. Le scénario combiné (Scomb) a été jugé comme le plus efficace, montrant une augmentation importante de la superficie des légumineuses, soit 34 ha, 32 ha et 7 ha respectivement pour FT2, FT3 et FT1. Ce changement a entrainé également une modification significative au niveau des valeurs des indicateurs socio-économiques et environnementaux. L'augmentation de la superficie des légumineuses et la variation des indicateurs économiques et environnementaux dépendent des caractéristiques structurelles des exploitations, de la part de la surface irriguable, des systèmes de culture présents et des types de sol au niveau de chaque exploitation.Les résultats de cette étude montrent que l'application d'une nouvelle politique pour promouvoir les légumineuses, peut conduire, selon les stratégies de production adoptées par les agriculteurs afin de maximiser leurs revenus, à plusieurs changements économiques et environnementaux. Ces stratégies se traduisent principalement par la modification des superficies allouées / Grain legumes are generally considered as key crops for sustainable agriculture. They offer many agronomic, environmental and socio-economic benefits when grown in succession with cereals. Although grain legumes have many advantages, their share in European agriculture is still very limited. In the Midi-Pyrénées region (south-west of France), their area varies from 1 to 3% of the total cultivated area, moreover farmers show little interest in growing grain legumes on their farms. In this context, the objectives of the thesis were to; i) identify the main constraints for grain legume production in the Midi-Pyrénées region, ii) identify key technical and socio-economic levers (expressed as scenarios) to promote grain legumes in current cropping systems and iii) assess, by using the APES-FSSIM-Indicators modelling chain, the impacts of these scenarios on the socio-economic and environmental behaviours of three representative arable farm types (FT1, FT2 and FT3) of the Midi-Pyrénées region.The main constraints have been identified based on bibliography and in consultation with local experts. These constraints are derived from the grain legumes sensitivity to: soils and climatic conditions, farmer technical skill and expertise for sowing and harvesting the grain legumes, economic competitiveness in comparison with cereals and their yield and market prices amounts and fluctuations. From the above statement, the alternative scenarios, in comparison to the current situation (reference scenario) have been identified to promote grain legumes. They included, the introduction of new grain legumes rotations in current cropping systems of the region (Stec.innov), provision of more premiums to grain legumes (Spremium), increase in sale price (Sprice) and yield (Syield) of grain legumes, reduction in price (Sprice.var) and yield (Syield.var) variability of grain legumes, and combination of all these components (Scomb). All scenarios have been assessed with quantitative environmental and socio-economic indicators and are calculated with the APES-FSSIM-Indicators modeling chain.Results show that, contrary to expectation, the introduction of new legumes rotations or the reduction of yield or price variability (Stec.innov, Sprice.var and Syield.var) did not increase the grain legumes area. However, an increase in grain legumes area was observed for Spremium, Sprice, Syield and Scomb. The combined scenario (Scomb) was found to be most efficient, showing an important increase in grain legumes area by 34 ha, 32 ha and 7 ha respectively for FT2, FT3 and FT1 with a significant change in socio-economic and environmental indicators for all three farm types. The increase in grain legumes area and modification in economic and environmental indicators depend on the farm characteristics and can be explained by the differences in irrigable area between irrigated crops (i.e. maize, peas and soybean), cropping pattern, soil types and climatic conditions (rainfed and irrigation) on the three farms types.The results obtained from this study show that the modification of policies or the inclusion of new technologies, may lead to several economic and environmental changes, which reveal the adaptation strategies adopted by farmers in order to optimize their farm income. These strategies are mainly implemented by modifying the areas allocated to different crops on different soil types and by changes of management practices. The grain legumes area can be increased on Midi-Pyrénées farming system by the combination of slightly increase in premium, sale price and crop yield of the grain legumes. This methodology can easily be adapted to other regions of France and also EU for identifying the main developmental conditions for grain legumes production provided the skilled experts are properly selected and sufficient data are available for parameterization of the modeling chain.
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