Pollutions diffuses : du bassin versant au littoral
on peut faire appel à des modèles sectoriels plus ou moins désagrégés
géographiquement. Le nombre de variables est en général assez élevé puisqu’égal au nombre d’activités multiplié par le nombre de technologies
susceptibles d etre employées et par les possibilités d’intensification et,
même par le nombre d années de simulation, en cas de modélisation
dynamique. Les contraintes associées sont quant à elles en nombre restreint et, comme les algorithmes utilisés en programmation linéaire
donnent un nombre de variables non nulles égal au total des contraintes,
on a des résultats éloignés de la réalité, d'où la nécessité d'un calibrage
des paramètres, c’est-à-dire de leur donner une valeur. Ceci peut se faire
élégamment à l'aide de la programmation mathématique positive (PMP),
selon la méthode proposée par Howitt (1995).
L'intérêt cle cette méthode réside dans la possibilité d’estimer une fonction cle rendement ou une fonction de coût non linéaire par le calcul
cles valeurs duales attachées aux contraintes de résultat d’une simulation antérieure. Le calibrage s’effectue en deux étapes. Ainsi, dans la
modélisation de l’offre des grandes cultures, on peut partir du programme de maximisation de la marge brute des producteurs exprimé
sous forme de programme linéaire. Celui-ci est résolu en supposant
que les paramètres de la fonction de coût sont nuls et que la surface allouée
à chaque culture est inférieure à la surface initiale. La résolution de ce
modèle linéaire fournit des valeurs duales mesurant le coût marginal
cle chaque culture. Ces valeurs duales sont ensuite utilisées dans la
seconde étape, avec d’autres données exogènes, pour calibrer les paramètres de la fonction de coût (Chantreuil & Gohin, 1999).
La possibilité cle relier l’apport d’azote au rendement par le biais d’une
fonction quadratique permet de prendre en compte explicitement les
problèmes environnementaux. On peut ainsi en déduire comment,
compte tenu du comportement cles producteurs, il conviendrait d'agir
pour remédier aux situations à problèmes. Au-delà, ces modélisations
à caractère régional permettent d’introduire des contraintes sur les
terres à préserver par jachère écologique ou toute autre forme de conservation cles sols. On peut en déduire les modalités les plus efficientes. Le
recours à ce type d’approche offre l’avantage d’avoir des outils beaucoup
plus généraux à usage multiple. La possibilité de les utiliser pour simuler à la fois cles politiques agricoles et cles politiques environnementales
leur donne un champ d’action plus important. Même si, sur Ies seuls
aspects environnementaux, ils s’avèrent moins performants, leur caractère polyvalent les rend relativement moins coûteux à construire.
Références bibliographiques
Amigues J.-R, Bontemps C., Thomas A., 1998. Pollutions diffuses et
ressources renouvelables. In: Gestion des pollutions, protection du
consommateur et compétitivité. Inra, octobre 1 998, chap. 2, 49-80.
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on peut faire appel à des modèles sectoriels plus ou moins désagrégés
géographiquement. Le nombre de variables est en général assez élevé puisqu’égal au nombre d’activités multiplié par le nombre de technologies
susceptibles d etre employées et par les possibilités d’intensification et,
même par le nombre d années de simulation, en cas de modélisation
dynamique. Les contraintes associées sont quant à elles en nombre restreint et, comme les algorithmes utilisés en programmation linéaire
donnent un nombre de variables non nulles égal au total des contraintes,
on a des résultats éloignés de la réalité, d'où la nécessité d'un calibrage
des paramètres, c’est-à-dire de leur donner une valeur. Ceci peut se faire
élégamment à l'aide de la programmation mathématique positive (PMP),
selon la méthode proposée par Howitt (1995).
L'intérêt cle cette méthode réside dans la possibilité d’estimer une fonction cle rendement ou une fonction de coût non linéaire par le calcul
cles valeurs duales attachées aux contraintes de résultat d’une simulation antérieure. Le calibrage s’effectue en deux étapes. Ainsi, dans la
modélisation de l’offre des grandes cultures, on peut partir du programme de maximisation de la marge brute des producteurs exprimé
sous forme de programme linéaire. Celui-ci est résolu en supposant
que les paramètres de la fonction de coût sont nuls et que la surface allouée
à chaque culture est inférieure à la surface initiale. La résolution de ce
modèle linéaire fournit des valeurs duales mesurant le coût marginal
cle chaque culture. Ces valeurs duales sont ensuite utilisées dans la
seconde étape, avec d’autres données exogènes, pour calibrer les paramètres de la fonction de coût (Chantreuil & Gohin, 1999).
La possibilité cle relier l’apport d’azote au rendement par le biais d’une
fonction quadratique permet de prendre en compte explicitement les
problèmes environnementaux. On peut ainsi en déduire comment,
compte tenu du comportement cles producteurs, il conviendrait d'agir
pour remédier aux situations à problèmes. Au-delà, ces modélisations
à caractère régional permettent d’introduire des contraintes sur les
terres à préserver par jachère écologique ou toute autre forme de conservation cles sols. On peut en déduire les modalités les plus efficientes. Le
recours à ce type d’approche offre l’avantage d’avoir des outils beaucoup
plus généraux à usage multiple. La possibilité de les utiliser pour simuler à la fois cles politiques agricoles et cles politiques environnementales
leur donne un champ d’action plus important. Même si, sur Ies seuls
aspects environnementaux, ils s’avèrent moins performants, leur caractère polyvalent les rend relativement moins coûteux à construire.
Références bibliographiques
Amigues J.-R, Bontemps C., Thomas A., 1998. Pollutions diffuses et
ressources renouvelables. In: Gestion des pollutions, protection du
consommateur et compétitivité. Inra, octobre 1 998, chap. 2, 49-80.
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