Dans les systèmes agricoles tropicaux (Fig.1), des interactions se produisent entre les cultures, l'agroforesterie et le bétail à différentes échelles (au sein d'un champ ou d'une exploitation, à travers un paysage ou à l'échelle mondiale). À chaque échelle, les interactions sont complexes à la fois dans l'espace et dans le temps, ce qui rend difficile l'étude des processus et l'élaboration de modèles. Par conséquent, les modèles de simulation axés sur des systèmes individuels n'ont pas permis d'étudier les interactions entre les arbres, les cultures, le bétail et l'environnement, en particulier en Afrique subsaharienne où les systèmes agricoles et pastoraux sont très proches les uns des autres et souvent intimement liés. Les approches de modélisation doivent donc prendre en compte les interactions entre l'agroforesterie et le bétail à différentes échelles spatiales, en englobant les interactions entre le sol, les cultures, les arbustes, les prairies, les savanes et les forêts au niveau de la parcelle, du paysage et du temps. Par conséquent, il est nécessaire de coupler différents modèles de systèmes, tels que ceux axés sur le bétail, les cultures, les arbres et les bassins versants, afin d'aborder efficacement cette complexité. La difficulté réside dans le fait que les différents modèles fonctionnent à des échelles temporelles et spatiales distinctes et que les acteurs façonnent les interactions entre les composantes du système. Ces circonstances nécessitent une approche intégrée et transdisciplinaire qui aborde les défis liés à l'échelle et incorpore les perspectives des parties prenantes et la vision de la gestion dans le processus de modélisation.
Cadre de modélisation transdisciplinaire
(i) Concept
Le Plant Production Institute in the Tropics and Subtropics de l'UHOH apporte son expertise en matière de modélisation intégrée en proposant un cadre de modélisation transdisciplinaire (Fig. 2). Ce cadre s'appuie sur des plates-formes d'innovation établies localement, où les problèmes des parties prenantes sont identifiés et où des visions de gestion alternatives sont prises en considération. Tout au long de ce processus, les scénarios préférés des parties prenantes sont développés et ensuite transférés dans des scénarios de modélisation. Au cours de ce processus, il peut être nécessaire d'adapter/simplifier les scénarios pour les aligner sur les capacités et les résultats des modèles. Comme indiqué précédemment, les modèles doivent relever les défis liés à l'échelle, en englobant la gestion des troupeaux et le transfert de biomasse au niveau du paysage tout en reflétant les processus à l'échelle de la parcelle. Par conséquent, l'intégration de sous-modèles dynamiques axés sur les processus (liés au sol, aux plantes, aux arbres et au paysage) ainsi que le couplage de modèles de bétail (par exemple LivSim), de modèles de plantes/pâturages/bassins versants (par exemple LUCIA) et de modèles socio-économiques multi-agents (par exemple MPMAS) peuvent s'avérer nécessaires. Toutefois, certaines questions peuvent également être traitées à l'aide de modèles plus simples.
Après les simulations, les résultats générés par les modèles orientés processus seront adaptés à la compréhension des parties prenantes et intégrés dans le processus de discussion au sein de la plateforme d'innovation. Cette intégration, ainsi que la validation et le retour d'information des parties prenantes, associés à de nouvelles connaissances, permettent de modifier les scénarios alternatifs précédemment définis. Il est important que cette boucle de rétroaction soit un processus itératif avec les parties prenantes, qui favorise l'affinement continu jusqu'à ce qu'un résultat satisfaisant soit atteint.
(ii) Mise en œuvre
Le processus de paramétrage, d'étalonnage et de validation du modèle nécessite des données à différentes échelles, c'est pourquoi une combinaison d'outils de mise à l'échelle et de réduction d'échelle est nécessaire. À l'échelle du paysage, cela inclut l'utilisation de techniques de télédétection pour évaluer l'utilisation des terres, combinée à l'utilisation d'applications UAV pour caractériser l'utilisation des terres et la productivité potentielle, ainsi que la réalisation d'enquêtes socio-économiques pour comprendre les stratégies de gestion et de subsistance des agriculteurs. À l'échelle locale, des données expérimentales sont utilisées pour tester de nouvelles options de gestion. Ces données dépendantes de l'échelle servent d'informations essentielles pour la paramétrisation du modèle. Par la suite, les résultats générés par les modèles axés sur les processus doivent être traduits en messages simplifiés en fonction de la compréhension des parties prenantes, afin d'être intégrés dans le processus de discussion au sein de la plateforme d'innovation. Les outils de télédétection peuvent également jouer un rôle dans la mise à l'échelle de nouveaux scénarios de résultats de modèles de processus. Cela permet des évaluations régionales de certains paramètres tels que le changement d'utilisation des terres, la productivité de la biomasse et le piégeage du carbone. L'utilisation de la télédétection permet de mieux comprendre ces paramètres.
Rédigé par : Prof. Dr. Georg Cadisch and Dr. Eric Koomson from University of Hohenheim (UHOH)
Informations complémentaires
Littérature citée
Uni-hohenheim.de:
LUCIA - Land Use Change Impact Assessment tool
MPMAS - Mathematical Programming-based Multi-Agent Systems
Models.pps.wur.nl:
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