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Dernière mise à jour : Mai 2018

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SAD-APT UMR INRA Agroparistech

Noémie Schaller

Docteur en agronomie

Noémie Schaller
Le 2 décembre 2011 à AgroParisTech, Noémie SCHALLER a soutenu sa thèse en agronomie, intitulée « Modélisation des décisions d’assolement des agriculteurs et de l’organisation spatiale des cultures dans les territoires de polyculture-élevage ».

Composition du jury

  • Mme Delphine LEENHARDT, Directrice de recherche, UMR AGIR, INRA Toulouse (Présidente du jury)
  • M. Philippe FAVERDIN, Directeur de recherche, UMR PL, INRA Rennes (Rapporteur)
  • M. Philippe LETERME, Professeur, UMR SAS, Agrocampus Ouest Rennes (Rapporteur)
  • M. Patrick CARON, Directeur général délégué, Cirad Montpellier, (Examinateur)
  • Mme Anna Camilla MOONEN, Maître de conférences, Land Lab, Scuola Superiore Sant'Anna, Pise, Italie (Examinatrice)
  • Mme Christine AUBRY, Ingénieure de recherche, UMR SAD-APT, INRA Paris (Co-directrice)
  • M. Philippe MARTIN, Professeur, UMR SAD-APT, AgroParisTech (Directeur de thèse)

Modélisation des décisions d’assolement des agriculteurs et de l’organisation spatiale des cultures dans les territoires de polyculture-élevage

Résumé - Face aux enjeux de conciliation entre production agricole et protection des écosystèmes, l’organisation spatiale et temporelle des cultures à l’échelle des paysages peut être un levier d’action privilégié. Les décisions d’assolement que prennent les agriculteurs au niveau de leurs exploitations individuelles sont un des moteurs de cette organisation. L’objectif général de cette thèse était d’étudier en quoi une modélisation des décisions d’assolement dans leurs dimensions spatiale et temporelle au niveau de l’exploitation permet de rendre compte de l’organisation spatiale des cultures au niveau du paysage.
 Dans la plaine de Niort (Poitou-Charentes), nous avons tout d’abord identifié (i) des régularités d’organisation des cultures au niveau paysage et (ii) des règles de décisions d’agriculteurs au niveau exploitation. La comparaison de ces deux éléments a confirmé que les régularités d’organisation spatiale et temporelle des cultures pouvaient relever de décisions qui étaient communes entre agriculteurs.
 A partir d’enquêtes dans 12 exploitations, nous avons ensuite construit le modèle DYSPALLOC. Ce modèle conceptuel permet de simuler l’organisation spatiale des cultures d’une année à l’autre à l’échelle de l’exploitation, via la représentation spatiale et temporelle des décisions de planification d’assolement. Applicable aux exploitations de grandes cultures et de polyculture-élevage, ce modèle a en outre permis d’expliciter les règles de délimitation des parcelles au sein des EA. Nous avons défini trois types de parcelles en fonction de leurs limites : îlots élémentaires, parcelles fixes et parcelles temporaires.
 L’évaluation du modèle a montré que l’allocation des cultures simulée était correcte dans 83% des parcelles. Une expérimentation virtuelle a de plus permis de valider les concepts de parcelles fixes et parcelles temporaires.
 Enfin, nous avons utilisé le modèle à l’échelle d’un paysage composé d’exploitations, avec des données d’entrée construites à partir de bases de données spatialisées. Nous avons montré que l’organisation spatiale des cultures simulée à partir de la prise en compte des décisions d’assolement était plus proche de l’organisation réelle observée, que ne l’était l’organisation simulée aléatoirement, même en intégrant des contraintes agronomiques.
 Ce travail pourrait donc contribuer à favoriser la coordination des décisions d’assolement individuelles des agriculteurs pour générer des organisations spatiales de cultures favorables au fonctionnement des écosystèmes à l’échelle des paysages agricoles.
 
 Mots clés : agronomie des territoires ; décisions ; assolement ; exploitation ; paysage ; modèle conceptuel ; parcelles ; îlots PAC ; polyculture-élevage ; bases de données spatialisées
 
 Abstract - In order to conciliate agricultural production and ecosystem protection, managing the spatial and temporal organization of crops at the landscape level could be an interesting option. Decisions farmers make for their cropping plan at the farm level are among the underlying controlling factors of this organization. The main aim of this thesis was to analyze how the modelling of farmer cropping plan decisions in their spatial and temporal dimensions could explain the spatial crop organization at the landscape level.
 In the Niort plain (Poitou-Charentes region), we first identified (i) landscape regularities in crop organization and (ii) farmer decision rules at the farm level. The comparison of these two elements confirmed that regularities in spatial and temporal crop organization could be explained by generic farmer decisions.
 Based on 12 on-farm surveys, we then built the DYSPALLOC model. This conceptual model can simulate the spatial crop organization from one year to another at the farm level, through the spatial and temporal representation of the farmer cropping plan decision process. This model, suitable for both arable and mixed crop-livestock farms, gave the possibility to specify the rules for defining plot limits inside the farming territory. We defined three types of plots based on their boundaries: elementary islets, permanent plots and temporary plots.
 The evaluation of the model showed an 83% rate of success in the crop allocation to plots. A virtual experimentation also validated the concepts of permanent and temporary plots.
 We finally used the model at the level of a landscape composed of several farms, using input data built on the basis of spatial data-bases. We demonstrated that the spatial crop organization was closer to the real one when simulated taking farmer cropping plan decisions into account than when simulated randomly, even when introducing agronomic constraints.
 This work could thus support the coordination of individual farmer cropping plan decisions at the landscape level for building spatial crop organization favourable to ecosystem services.
 
 Key-words: landscape agronomy; decisions; cropping plan; farm; landscape; conceptual model; plots; CAP islets; mixed crop-livestock farming; spatial data-bases

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