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NAMASTE : un modèle pour la gestion de l’eau à l’échelle de l’exploitation

Des chercheurs des unités AGIR, TSE et MIAT du centre Inra Occitanie-Toulouse ont créé « NAMASTE », un modèle de simulation représentant un système de production agricole adaptable dans un contexte de diminution de l'eau et de changement climatique. Ces recherches ont fait l’objet d’une publication dans la revue Environmental Modelling & Software en février 2018.  

NAMASTE
Publié le 26/11/2018

Les exploitations agricoles sont des systèmes complexes pilotés, dynamiques et en interaction permanente avec leur environnement naturel, économique, social et politique. Ces systèmes évoluent avec le temps de par les décisions prises par les exploitants pour gérer les aléas. Ces décisions doivent permettre de répondre à différents objectifs telles que l’amélioration du revenu et de la qualité de vie, la limitation de l’impact environnemental et la pérennisation de l’exploitation. Ces décisions rationnelles prises par des agriculteurs aux visions néanmoins partielles de la réalité, sont constituées de choix successifs et interconnectés dans le temps et à de multiples échelles spatiales.

L’eau, qu’elle soit pluviale ou d’irrigation, est un intrant indispensable à la production agricole. En retour, l’agriculture a un impact sur l’état quantitatif et qualitatif de cette ressource. Dans les régions semi-arides en particulier, les systèmes de production agricole dépendent fortement de l'irrigation et font face à des difficultés croissantes (épuisement des ressources naturelles, forte volatilité des prix du marché, hausse des coûts de l'énergie, incertitude sur les changements climatiques). Modéliser ces systèmes agricoles et la façon dont ils s’adaptent est important pour les décideurs politiques afin de mieux évaluer leur flexibilité et leur résilience. Pour comprendre la capacité des systèmes agricoles à s’adapter, il est essentiel de considérer l'ensemble du processus de décision : des décisions sur le long terme à l’échelle de l’exploitation aux décisions de court-terme à l’échelle de la parcelle.

NAMASTE propose deux innovations principales :

  • son modèle de décision simule les processus adaptatifs de décision des agriculteurs dans un environnement incertain
  • sa représentation systémique de l’exploitation considère les interactions entre systèmes décisionnel, biophysique, économique et hydrologique dans un environnement incertain

Le modèle a été appliqué à une région semi-aride dans l’état de Karnataka au sud-ouest de l’Inde. Dans cette région, le maintien de la production agricole dépend fortement des moussons et des pluies hivernales. Ainsi tout changement climatique aura des conséquences sévères sur l’agriculture, les ressources naturelles et l’économie.  L’accès à l’irrigation à partir d’eau souterraine est un enjeu important pour la viabilité et le maintien d’une exploitation. Cependant la gestion de l’eau souterraine de ces trente dernières années a entrainé la baisse critique des niveaux de nappes phréatiques sur ce bassin versant. Les scénarios de changement climatique et de politiques publiques en gestion de l’eau ainsi modélisés viseraient à aider les décideurs politiques à mettre en place des législations et des restrictions sur les ressources naturelles et à encourager de nouvelles pratiques pour les agriculteurs.

Ce modèle est transposable à d’autres régions du monde puisque sa structure, ses cadres conceptuels et ses formalismes peuvent être utilisés dans d'autres contextes agricoles. Il s’avère être un outil intéressant pour permettre une meilleure gestion de l’eau en prenant en compte les stratégies individuelles des usagers des ressources et les stratégies institutionnelles de gestion de ces ressources.

Références publications :

Marion Robert, Alban Thomas , Muddu Sekhar, Hélène Raynal, Éric Casellas , Pierre Casel,  Patrick Chabrier, Alexandre Joannon, Jacques-Éric Bergez. A dynamic model for water management at the farm level integrating strategic, tactical and operational decisions. 2018. Environmental Modelling & Software, vol. 100, p. 123-135. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.11.013