Introduction

Au commencement il y a ...

Un travail de groupe qui commence lors de MAPS-5 à Oléron en juin 2013

Marion Amalric (CITERES) Arnaud Banos (UMR 8504 Géographie-Cités) Marta Debolini (INRA - UMR EMMAH) Etienne Delay (GEOLAB) Aurélie Gaudieux (CEMOI et C3EDM) Hugo Thierry (UMR DYNAFOR - INRA/INPT-ENSAT ) Romain Reulier (LETG)

Travail sur l'évolution des paysages

Nous voulions tous travailler sur une question autour des paysages, en lien avec l'agriculture

• Notre 1er modèle = caricature de l'opposition Bio VS OGM
• Une question de fond sur le productivisme agricole au regard de la société

Une réponse : la modélisation

“un modèle est une abstraction qui simplifie le système réel étudié [...], pour se focaliser sur les aspects qui intéressent le modélisateur”

P. Coquillard et D.R.C. Hill 1997

“un modèle a pour fonction d'être un instrument de facilitation d'une médiation”

M.S. Morgan et M. Morrison 1999

Prédire ≠ Expliquer

“La théorisation [...] est liée à la possibilité de plonger le réel dans un virtuel imaginaire, doté de propriétés génératives, qui permettent de faire des prévisions”

R. Thom 2009

Le principe

• Un Modèle inspiré des travaux de T. Schelling (1971) sur la ségrégation
• Un automate cellulaire où chaque agent est une cellule
• Où l'on va s'intéresser aux formes de ségrégation spatiale qui peuvent se mettre en place
• Une cellule est un agriculteur

La formalisation

Les interactions entre les cellules seront basées sur une fonction d'utilité

où

• r est le rendement des cellules
• s est la pression sociale
• alpha + bêta = 1

Pour les conventionnels r est plus important que s

Pour les bio s est plus important que r

Les mêmes valeurs sont utilisées de manière croisée

Ce qui donnait par exemple :

Pour faire suite...

Nous avons voulu donner une suite à ce travail, mais l'opposition bio VS OGM n'était pas forcément utilisable. Nous avons donc choisi de nous intéresser à une réalité moins tranchée :

biologique VS conventionnel

Matériels et méthodes

La bio en France, où en est-on ?

Des données en openData pour 2010

Le script R est en annexe

Ce qui donne en négatif pour l'agriculture conventionnelle ...

La gamme de valeurs pour l'initialisation du modèle sera donc entre 91 et 100

En deux mots ... comment a-t-on procédé ?

1. On explore l'autre extrémité des valeurs du modèle...
2. Un modèle multi-agents developpé sur Netlogo
3. Une analyse de sensibilité avec OPENMOLE sur CALI (CAlcul en LImousin)
4. Une exploration des résultats avec R

Et l'analyse de sensibilité ?

1. 20 réplications par paramétrage
2. Une population initiale d'agriculteurs conventionnels entre 91 et 100% par pas de 0.1
3. Un alpha entre 0 et 1 par pas de 0.1
4. L'impact des politiques publiques de 0 à 0.2 par 0.1
5. Un seuil d'utilité entre 0 et 1 par 0.1

→600 000 simulations

RESULTATS et DISCUSSIONS

Exploration du système

Tout l'espace des paramètres

Exploration du système

La partie supérieure

Exploration du système

Le nombre d'agriculteurs(y) en fonction d'alpha (x) pour différentes valeurs de seuil

Exploration du système

Et si on associe les résultats à la carte ? Juste pour voir !

Quelques explications

1. Si α ↑
• On donne beaucoup de poids à l'économie et de moins en moins au social
• De manière générale, on va favoriser les agriculteurs conventionnels
2. Si le seuil de la fonction d'utilité ↑
• On augmente l'intolérance des agriculteurs à leurs conditions
• De manière générale, on va favoriser l'agriculture biologique dans des valeurs basses d'α

Et si on introduit des aides ?

entre 0, 10 et 20% des revenus

Et si on introduit des aides ?

Et si on introduit des aides ?

entre 0, 10 et 20% des revenus

1. Si les aides ↑, pas de surprise
• on favorise l'installation en bio
• on augmente les situations favorables
2. Mais une surprise !
• on nivelle le nombre d'agriculteurs autour d'un équilibre (dynamique?)

Une petie carte ?

Et si on associe les résultats à la carte ? Juste pour voir !

Conclusion

Des conclusions sur le modèle

Si l'objectif est de conserver une coexistence des pratiques

• Il faut qu'il y ait une relative "intolérance" de la part des agriculteurs (seuil > 0.5), sans quoi la situation des agriculteurs biologiques n'est pas tenable
• Le poids de l'économie (α) doit être modéré

Pas de valeur prospective à proprement parler mais... des valeurs pédagogiques

• ... le modèle nous permet de nous interroger sur la possible coexistence entre les deux pratiques.
• Est-ce que α/β pourrait être la société ?
  → donc représenter les tendances de la construction d'un territoire entre environement et assouvissement d'un besoin essentiel qu'est se nourrir ?

Une piste à suivre ...

Attribuer une valeur de α par département pour explorer dans le temps les dynamiques spatiales

Un pur produit MAPS ?

A l'heure du bilan, maps5 a été :

• un espace/temps de rencontre
• un moment d'apprentissage
• une ouverture sur des sujets lointains...
• c'est l'aventure quoi!

Annexes

script R opendata

						    #script pour l'article MAPS5 sur l'agriculture biologique
						    #l'objectif est de pouvoir proposer une carte des départements FR avec des données de la bio
						    ##les données ont été téléchargées sur data.gouv.fr
						    #les données du RGA http://www.data.gouv.fr/DataSet/551794
						    #les surfaces en AB http://www.data.gouv.fr/DataSet/30378864
						    #le nombre de producteurs http://www.data.gouv.fr/DataSet/30378896

						    #auteur : E.DELAY (GEOLAB université de Limoges)
						    rm(list=ls())
						    setwd("~/git/publications/maps5/data/data_bio/")

						    #lecture des données chargées depuis data.gouv.fr
						    data_agri_general<-read.csv("Donnees_principales__canton_departements_.csv", head=TRUE, sep=";",quote = '"')
						    data_exp_bio<-read.csv("departements_Bio.csv", head=TRUE, sep=";",quote = '"')
						    data_surf_bio<-read.csv("surface_bio_departements.csv", head=TRUE, sep=";")

						    #on ne peut travailler que sur 2010, seule année en commun, donc il faut découper les données
						    #data general sur l'agriculture
						    data_agri_ge2010<-subset(data_agri_general,select=c(Libellé.du.département,X2010, X2010.2))
						    colnames(data_agri_ge2010)<-c("departement","nb.exploit","surf")
						    data_agri_ge2010$departement<-as.character(data_agri_ge2010$departement)

						    data_surf_agri2010<-as.data.frame(rowsum(data_agri_ge2010[,3],group=data_agri_ge2010$departement))

						    #data sur le nombre d'exploitants en Bio
						    data_exp_bio2010<-subset(data_exp_bio, Annee==2010,select=c(Annee,id_departement,Departement,Producteurs))


						    #data sur les surfaces en bio
						    data_surf_bio2010<-subset(data_surf_bio, Annee==2010)
						    for(i in c(6:9)){
						      data_surf_bio2010[,i]<-as.numeric(data_surf_bio2010[,i])
						    }
						    data_surf_bio2010$Surf.tot<-data_surf_bio2010[,6] + 
										data_surf_bio2010[,7] + 
										data_surf_bio2010[,8] +
										data_surf_bio2010[,9]

						    data_surf_bio2010D<-as.data.frame(as.table(rowsum(data_surf_bio2010[,10],group=data_surf_bio2010$Departement)))
						    data_surf_bio2010D$Var1<-as.character(data_surf_bio2010D$Var1)
						    data_surf_bio2010D$Freq<-as.numeric(data_surf_bio2010D$Freq)

						    table.agri<-NULL
						    for(i in 1 : length(data_surf_bio2010D[,1])){ #98 valeurs
						      for(j in 1 : length(data_agri_ge2010[,1])) { #100 valeurs
							if(toupper(data_agri_ge2010$departement[j])==data_surf_bio2010D$Var1[i]){
							  tps<-as.data.frame(c(data_surf_bio2010D[i,], data_agri_ge2010[j,]))
							  table.agri<-rbind(table.agri, tps)
							}
						      }
						    }

						    #reconfigurer le data.frame avec seulement les colonnes à conserver dans l'ordre
						    table.agri<-table.agri[,c("departement", "nb.exploit", "Freq","surf")]
						    colnames(table.agri)<-c("departement", "nb.exploit", "surf.bio","surf.tot")


						    #calcul du pct de terre en Bio
						    table.agri$pct.bio<- (table.agri$surf.bio * 100) / table.agri$surf.tot
						    boxplot(table.agri$pct.bio, outline = FALSE)
						    summary(table.agri$pct.bio)

						    ##ICI on se retrouve avec des valeurs aberrantes pour certains départements... donc
						    ##il faut les supprimer
						    for (i in 1 : length(table.agri[,1])){
						      if (table.agri$pct.bio[i]> 15) {
							table.agri$pct.bio[i]<-NA
						      }
						    }

						    ## la partie qui s'intéresse au nombre de fermes bio par département
						    for (i in 1 : length(table.agri[,1])){
						      for (j in 1 : length(data_exp_bio2010[,1])){
							if (toupper(table.agri$departement[i])==data_exp_bio2010$Departement[j]){
							  table.agri$agri.bio[i]<-data_exp_bio2010$Producteurs[j]
							}
						      }
						    }
						    #reconfigurer le data.frame avec seulement les colonnes à conserver dans l'ordre
						    table.agri<-table.agri[,c("departement", "surf.bio","surf.tot","pct.bio","agri.bio","nb.exploit")]
						    table.agri$pct.agri.bio<- (table.agri$agri.bio * 100) / table.agri$nb.exploit 

						    summary(table.agri$pct.agri.bio) #le dernier decile est autour de 10%
						    boxplot(table.agri$pct.agri.bio, outline = FALSE)
						    #il faut là encore supprimer les valeurs abusives
						    for (i in 1 : length(table.agri[,1])){
						      if (table.agri$pct.agri.bio[i]> 10) {
							table.agri$pct.agri.bio[i]<-NA
						      }
						    }

						    ##Maintenant on veut faire une belle carte avec les départements français!
						    #chargement des librairies
						    library("rgdal")
						    library("maptools")
						    library("ggplot2")
						    library("plyr")
						    library("grid")##librairie pour arranger les graphes les uns à coté des autres avec ggplot

						    #chargement du shapeFile
						    dep_shp<-readOGR(dsn="/home/delaye/git/publications/maps5/data/shp_dep/", layer="departement_geofla")
						    dep_shp@data$NOM_DEPT<-as.character(dep_shp@data$NOM_DEPT)

						    ##A la sortie de la boucle j'ai les pct de bio dans le shp
						    for (i in 1 : length(table.agri[,1])){
						      for (j in 1 : length(dep_shp@data$NOM_DEPT)){
							if (toupper(table.agri$departement[i])==dep_shp@data$NOM_DEPT[j]){
							  dep_shp@data$pct.bio[j]<-table.agri$pct.bio[i]
							  dep_shp@data$pct.agri.bio[j]<-table.agri$pct.agri.bio[i]
							}
						      }
						    }


						    ##let's go for ggplot2
						    dep_shp@data$id<-rownames(dep_shp@data)
						    dep_shp.point<-fortify(dep_shp,region="id")
						    dep_shp.df<-join(dep_shp.point, dep_shp@data, by="id")
						    write.csv(dep_shp.df, "dep_shp_df.csv")


						    p<-ggplot()+
						      geom_polygon(data=dep_shp.df, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=pct.bio))+
						      theme_bw()+
						      coord_equal()

						    q<-ggplot()+
						      geom_polygon(data=dep_shp.df, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=pct.agri.bio))+
						      theme_bw()+
						      coord_equal()

						    vplayout <- function(x, y) viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)

						    grid.newpage()
						    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(1, 2)))
						    print(p, vp = vplayout(1, 1))
print(q, vp = vplayout(1, 2))

# q
# q