Soutenance de thèse de Marion ROBERT

Modélisation des décisions adaptatives de l’agriculteur : Un modèle économique et décisionnel intégré, avec un cas d’étude en Inde


Titre anglais : Modeling adaptive decision-making of farmer: An integrated economic and management model, with an application to smallholders in India
Ecole Doctorale : SEVAB - Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques et Bioingenieries
Spécialité : Agrosystèmes, écosystèmes et environnement
Etablissement : Université de Toulouse
Unité de recherche : UMR 1248 - AGIR - Laboratoire Agroécologie, Innovations, terRitoires


Cette soutenance a eu lieu mercredi 21 décembre 2016 à 10h15
Adresse de la soutenance : 24 Chemin de Borde Rouge, 31326 Castanet-Tolosan - salle Marc Ridet

devant le jury composé de :
Jacques-Eric BERGEZ   Directeur de recherche   INRA   Directeur de thèse
Alban THOMAS   Directeur de recherche   INRA   CoDirecteur de thèse
Florence JACQUET   Directeur de recherche   INRA- UMR Moisa   Rapporteur
Françoise GOULARD   Ingénieur de recherche   Agence de l'eau Adour-Garonne   Examinateur
Benoît DEDIEU   Directeur de recherche   INRA   Examinateur
Lamaze THIERRY   Professeur des universités   Centre d'Etudes Spatiales de la Biosphère   Examinateur


Résumé de la thèse en français :  

Dans les régions semi-arides, les systèmes de production agricole dépendent fortement de l'irrigation et font face à des difficultés croissantes (épuisement des ressources naturelles, une forte volatilité des prix du marché, hausse des coûts de l'énergie, l'incertitude sur les changements climatiques de plus en plus). 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. Pour ce faire, cette thèse conçoit un système de production agricole adaptable dans un contexte de diminution de l'eau et de changement climatique. Elle fournit une méthodologie guidant l'acquisition de données, leur analyse et la conception de modèle. Elle propose un modèle de simulation NAMASTE représentant les décisions des agriculteurs, les interactions entre agriculteurs pour l'utilisation des ressources communes et met l'accent sur la rétroaction entre pratiques agricoles et évolution de la nappe phréatique. Le modèle a été initialement développé pour résoudre les problèmes critiques de baisse des eaux souterraines liés aux pratiques agricoles dans un bassin versant du sud-ouest de l'Inde. Sa structure, ses cadres conceptuels et ses formalismes peuvent être utilisés dans d'autres contextes agricoles.

 
Résumé de la thèse en anglais:  

In semi-arid regions, agricultural production systems depend greatly on irrigation and encounter increasing challenges (depletion of natural resources, high volatility in market prices, rise in energy costs, growing uncertainty about climate change). Modeling farming systems and how these systems change and adapt to these challenges is particularly interesting for policy makers to better assess their flexibility and resiliency. To understand the ability of farming systems to adapt, it is essential to consider the entire decision-making process: from long-term decision at the farm scale to short-term decision at the plot level. To this end, the thesis conceives a flexible and resilient agricultural production system under a context of water scarcity and climate change. It provides a step-by-step methodology that guides data acquisition and analysis and model design. It proposes a simulation model NAMASTE that simulates the farmers ‘decisions in different time and space scales, represents the interactions between farmers for resource use and emphasizes the feedback and retroaction between farming practices and changes in the water table. The model was initially developed to address critical issues of groundwater depletion and farming practices in a watershed in southwestern India. Its structure, frameworks and formalisms can be used in other agricultural contexts.

Mots clés en français :processus de décision,typologie,modèle conceptuel,programmation stochastique dynamique,changement climatique,politiques de gestion de l'eau
Mots clés en anglais :   farmers’ decision-making,farm typology,conceptual model,stochastic dynamic programming,climate change,water management policies