Modélisation d'accompagnement pour l'analyse des interactions entre usages des terres et de l'eau et migrations dans le bassin versant de la Lam Dome Yai au Nord Est de la Thaïlande

par Warong Naivinit

Thèse de doctorat en Géographie humaine, économique et régionale

Sous la direction de Guy Trébuil et de Nantana Gajaseni.

Soutenue en 2009

à Paris10 en cotutelle avec Čhulālongkǭnmahāwitthayālai .


  • Résumé

    La riziculture inondée est l’usage des terres dominant au nord-est de la Thaïlande. La production d’un cycle annuel à faible rendement est contrainte par la distribution erratique des pluies et la texture grossière des sols, et le revenu agricole par tête est très bas. Pour les paysans aux ressources limitées, les migrations de main d’œuvre constituent une stratégie d’adaptation fréquente. Une meilleure compréhension de l’interaction entre ces migrations et l’usage des terres et de l’eau est nécessaire car les autorités planifient de grands investissements dans l’irrigation. La modélisation d’accompagnement est utilisée pour faciliter le co-apprentissage de cette interaction entre chercheurs et différents types de riziculteurs locaux. Cette démarche itérative et évolutive favorise dialogue et partage de connaissances lors d’une recherche-action interdisciplinaire renforçant les capacités d’adaptation des acteurs. Elle est ici utilisée pour faciliter l’intégration des connaissances autochtones et académiques sur la gestion des rizières et des exploitations. Un long processus de modélisation collaborative a associé des jeux de rôles et la construction des versions successives d’un modèle informatique multi-agent avec les riziculteurs du village de Ban Mak Mai dans la province d’Ubon Ratchathani. Une représentation partagée de l’interaction étudiée a été produite pour l’exploration conjointe de futurs scénarios. Les agriculteurs considèrent que ce modèle représente suffisamment leurs pratiques de gestion rizicole et des migrations. Selon eux ce type de processus, stimulé par des exercices évolutifs de simulation, facilite efficacement échange et intégration des connaissances.

  • Titre traduit

    Companion modelling to analyse the land / water use and labour migration interactions in Lam Dome Yai watershed, Lower Northeast Thailand


  • Résumé

    Rainfed lowland rice is the dominant type of land use in lower northeast Thailand. Rice production is constrained by erratic rainfall and coarse textured soils leading to low yields of the single wet season crop cycle, and very low per capita farm incomes. Labour migration is a common adaptive strategy of resource-poor rice farmers. A better understanding of the interaction between labour migration and land and water use is needed as the authorities plan massive investments in new irrigation infrastructure. This research used the Companion Modelling (ComMod) approach to facilitate co-learning about this key interaction between researchers and a heterogeneous group of local rice farmers. ComMod is an iterative and evolving approach that facilitates dialogue and shared learning through interdisciplinary action-oriented research to strengthen the adaptive management capacity of stakeholders. It was used to enhance co-learning among stakeholders through knowledge exchange to integrate indigenous and academic knowledge on rice and farm management. A long ComMod process, associating modelling tools such as Role-Playing Games (RPG) and successive versions of an Agent-Based Model (ABM), was implemented with rice farmers from Ban Mak Mai village in Ubon Ratchathani province. A shared representation of the interaction under study was achieved to be used for joint exploration of possible future scenarios. Farmers consider that the co-designed ABM, sufficiently represents their farm management and labour migration practices. They also found that such a process, stimulated by evolutionary gaming and simulation exercises, is effective to facilitate knowledge exchange and integration.

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  • Détails : 1 vol. (XXX-299 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 279-299

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  • Cote : T 09 PA10-043

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