Modélisation des flux de biomasse et de nutriments dans les territoires agricoles : simulation et évaluation de scénarios appliqués à un cas d’étude en France

par Hugo Fernandez mena

Thèse de doctorat en Biogéochimie et écosystèmes

Sous la direction de Sylvain Pellerin et de Thomas Nesme.


  • Résumé

    Nourrir une population mondiale croissante dans un contexte de changements globaux pose de nouveaux défis à l’agriculture en termes d’efficience de production et d’impacts environnementaux. Rendre les systèmes agro-alimentaires plus soutenables nécessite de mieux recycler la biomasse et les nutriments, c’est-à-dire de tendre vers des flux de fertilisants, de produits végétaux, d’aliments du bétail, de coproduits et de déchets plus circulaires. À ce titre, il est nécessaire de développer de nouveaux outils pour mieux explorer et évaluer les échanges de matières entre les fermes et leurs partenaires économiques amont et aval dans les territoires. Dans le travail présent, l’état de l’art concernant les méthodes d’analyse, de modélisation et d’évaluation environnementale des flux de biomasse et d’éléments minéraux à différentes échelles est réalisé. Le modèle multi-agents FAN (« Flows in Agricultural Network») qui simule les flux des matières entre les fermes et leurs partenaires économiques dans les territoires agricoles a été développé. Les processus de FAN sont expliqués en détail et une analyse de sensibilité des variables clefs est présentée. Par ailleurs, le modèle FAN a été appliqué à un cas d’études en France pour évaluer la performance des scénarios contrastés visant à améliorer l’efficience d’utilisation des éléments minéraux, développer le recyclage de la matière, favoriser la production du biogaz ou reconcevoir les systèmes de production. Les sorties de simulations des scénarios sont analysées en termes de production alimentaire et énergétique, de flux de matières et de logistique, de cycle des nutriments et d’émissions de gaz à effet de serre. Ce travail montre l’utilité des outils de prospective et modèles multi-agents pour améliorer la durabilité des systèmes agricoles et des chaines alimentaires, pour créer et évaluer des solutions collectives tendant vers l’économie circulaire et pour prendre en charge les interactions entre acteurs économiques au sein des chaines et filières alimentaires complexes.

  • Titre traduit

    Modelling biomass and nutrient flows in agro-food systems at the local scale : scenario simulation and assessment in a French case-study


  • Résumé

    Feeding the growing global population in a context of global change raises new challenges for agriculture regarding its production efficiency and impacts on natural resources. Solutions for towards farming sustainability require to improve nutrient and biomass recycling in agro-food systems, i.e. to move from linear to more circular flows of fertilizers, crop products, feedstuff, by-products and organic wastes. Innovative tools exploring material exchanges between farms and their upstream and downstream partners in agro-food systems at the local scale are needed. In the present work, the state of the art about analysis methods, models and environmental tools addressing nutrient and biomass flows at different scales is reviewed. The FAN (“Flows in Agricultural Network”) model, an agent-based model that simulates a range of material flows among farms and their partners within agricultural districts is developed. FAN processes are explained in details and a sensitivity analysis to some key variables is performed. In addition, the FAN model is applied to a French case-study to assess the performances of contrasted scenarios aiming to enhance nutrient use efficiency, recycling strategies, biogas production and system redesign. The outcomes from the scenario simulation are analyzed are assessed in terms of food provisioning, nutrient cycling and greenhouse gas emissions. This work shows the usefulness of prospective, agent-based tools for greater farming and food-chain sustainability, to design and evaluate collective solutions for circular economy and to account for interactions among economic actors within complex agro-food systems.


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