Simulation de stratégies de gestion de matières organiques...

Thème I

Actes du séminaire, juin 2002, Montpellier, France 1

F. Guerrin, J.-M. Paillat (éditeurs scientifiques), 2003. Modélisation des flux de biomasse et des transferts de fertilité - cas de la gestion des effluents d’élevage à l’île de la Réunion. Restitution des travaux de l’Atp 99/60. Actes du séminaire, 19-20 juin 2002, Montpellier, France, Cirad, Colloques, Cédérom.

Simulation de stratégies de gestion de matières organiques avec le modèle Magma

Application au cas d’une exploitation type

Jean-Marie PAILLAT*, François GUERRIN**, Jean-Michel MEDOC**, Christine AUBRY***

*Cirad-Tera/Inra-Ea, Umr Sol agronomie spatialisation, 65 rue de Saint-Brieuc, 35042 Rennes Cedex 01 — [email protected] **Inra-Bia/Cirad-Tera, Station de la Bretagne, équipe Gestion des déchets organiques BP 20, 97408 Saint-Denis Messag. Cedex 9 — {guerrin, medoc}@cirad.fr ***Inra-Sadapt, 78880 Thiverval-Grignon — [email protected]

Résumé – Simulation de stratégies de gestion de matières organiques avec le modèle Magma. Application au cas d’une exploitation type. Cet article est destiné à illustrer l’utilisation du modèle informatique d’aide à la gestion des matières organiques en agriculture (Magma) pour simuler différentes stratégies de gestion des effluents produits par une exploitation type fréquemment rencontrée dans les zones de piémont à la Réunion (notée Et20). Les principales fonctionnalités de Magma ainsi que les paramètres nécessaires à la spécification de scénarios de simulation, qui décrivent les caractéristiques structurelles et de gestion de l’exploitation, sont présentés. Les critères d’évaluation et de comparaison des simulations sont d’ordre agronomique, environnemental, économique et organisationnel. La démarche de simulation a été décomposée en 4 étapes : (i) simulation d’un scénario de base réaliste incorporant le minimum de contraintes de gestion et d’aléas ; (ii) modification des règles d’épandage basées sur la demande des cultures (doses, priorités) ; (iii) modification des règles d’épandage basées sur l’état des stocks de Mo ; (iv) modification de la structure de l’exploitation (ici, par ajout d’une unité de compostage). Le déroulement des simulations concernant Et20 sur des durées de 2 et 5 ans met en exergue l’importance des décisions stratégiques comme l’extension des capacités de stockage ou la construction d’une plate-forme de compostage afin de résorber les excédents de lisier.

Abstract – Simulating organic material management strategies using the Magma model. A case study of a representative farm. The present article highlights the use of the Magma model to simulate different strategies for managing animal waste produced by a typical farm in the foothills of Réunion (denoted ET20). The key functions of the Magma organic material management tool and the parameters required to outline simulation scenarios that describe the structural and management characteristics of the farm are presented. The simulation assessment and comparison criteria are agronomic, environmental, economic and organisational. The simulation process was divided into four steps: (i) simulation of a basic realistic scenario involving a minimum number of management constraints and random variables; (ii) modification of spreading guidelines according to crop requirements (dosages, priorities); (iii) modification of spreading guidelines according to the extent of OM stocks; and (iv) modification of the farm structure (here by adding a compost unit). The 2- and 5-year ET20 simulation results underline the importance of decision-making on the expansion of slurry pits or construction of a compost unit to reduce excess slurry.

Thème I

Modélisation des flux de biomasse et des transferts de fertilité 2

Introduction La quantité brute d’effluents d’élevage produite annuellement à la Réunion est d’environ 627 000 tonnes (Mvad, 2001). Ce volume d’effluents présente d’une part, des risques environnementaux importants (nuisances olfactives, pollutions diffuses et chroniques par les nitrates et phosphates des sols et des eaux), d’autre part, des enjeux économiques forts à travers sa transformation et la substitution possible d’une partie des engrais minéraux importés. Les agriculteurs, les conseillers agricoles et les élus sont demandeurs de références et d’outils pour améliorer la gestion de ces matières organiques (Mo) au niveau des exploitations agricoles et, globalement, sur l’ensemble du territoire.

Les pratiques actuelles de gestion des Mo par les agriculteurs ont été approchées par la réalisation de nombreuses enquêtes auprès d’exploitants agricoles et de conseillers agricoles de plusieurs régions de l’île. A partir de ces enquêtes, une typologie caractérisant les variables structurelles des exploitations types, ainsi que leurs stratégies de gestion des Mo, a été formalisée (Paillat, Aubry et Médoc, 2003), et un modèle conceptuel de la gestion des effluents d’élevage, constituant une synthèse des pratiques des agriculteurs, a été élaboré (Aubry, Paillat et Guerrin, 2001 ; 2003). En s’appuyant sur ce modèle conceptuel, on a construit un modèle d’aide à la gestion des matières organiques au niveau de l’exploitation agricole. Ce modèle, Magma (Guerrin, 2001 et 2003), permet de simuler dynamiquement des scénarios de gestion des Mo construits à partir des paramètres structurels et de gestion de l’exploitation. Les sorties de Magma sont, notamment, les évolutions des stocks de Mo, les flux épandus sur les cultures et les temps de travaux générés.

Dans cet article, nous présentons une démarche d’analyse et de test de stratégies de gestion des Mo par l’intermédiaire de simulations réalisées avec Magma, en prenant comme exemple une exploitation type. Dans cette démarche, nous montrons comment les simulations successives peuvent conduire progressivement à élaborer de nouveaux modes de gestion permettant, à priori, l’amélioration de l’utilisation des Mo produites, en fonction de critères de bonnes pratiques culturales et du respect de la réglementation (minimiser les débordements de stocks et la surfertilisation des cultures). Plusieurs niveaux d’intervention peuvent être distingués, selon que les modifications portent sur des règles de gestion existantes, certains éléments de structure de l’exploitation (bâtiments, équipements...), le mode de production ou d’organisation, voire, provoquent un changement complet du système de production (pour une description détaillée de ces niveaux, on se reportera à Paillat, Aubry et Médoc, 2003).

Après la présentation de l’ensemble des paramètres à renseigner pour spécifier un scénario de simulation avec Magma, nous donnerons les caractéristiques de l’exploitation type Et20, prise comme exemple pour illustrer notre démarche. Celle-ci présente un intérêt particulier : si sa production d’effluents paraît, en raisonnant de façon statique1, valorisable sans problème compte tenu du système de cultures pratiqué, nous verrons que, par simulation dynamique, il en va tout autrement.

A partir de cette expérience, nous avons commencé à réfléchir : – à l’intérêt d’utiliser des exploitations types pour évaluer les problèmes de gestion posés dans les exploitations réelles et tester des solutions envisageables ; – à l’élaboration d’une méthode d’expérimentation basée sur la simulation de modèles ; – aux méthodes permettant d’aider à acquérir et à capitaliser des connaissances nouvelles par simulation de modèles.

Ces réflexions sont présentées dans le paragraphe « Discussion et perspectives ».

Spécification d’un scénario de simulation avec Magma Toutes les variables de Magma sont des fonctions du temps, qu’il s’agisse de variables dynamiques (dont l’état dépend du pas de temps de simulation précédent), statiques (dont l’état ne dépend que du pas de temps courant) ou de constantes (dont l’état ne change pas au cours du temps). Certaines de ces variables sont des scalaires, d’autres (une grande majorité) des vecteurs. Dans Vensim, une variable scalaire est notée par son nom : Var. Elle est définie par l’expression mathématique permettant de la calculer à

1. C’est-à-dire en raisonnant sur le rapport global entre effluents produits annuellement et surface disponible (kg N/ha/an).

Thème I


chaque pas de temps : Var =... Les vecteurs, eux, sont notés avec un indice : Var[Indice], lui-même noté sous la forme d’une liste de mots (chaînes de caractères) représentant l’ensemble des éléments du vecteur :

Indice : comp1,..., compm

L’utilisation d’indices permet de coder avec une seule équation l’ensemble des équations relatives à chaque élément du vecteur. Ainsi l’équation unique définissant le vecteur :

Var[Indice] =...

est équivalente au système d’équations :

Var[comp1] =...

...

Var[compm] =...

Dans le cas où une variable vecteur est calculée à partir d’autres vecteurs, son indice sera donné par le produit cartésien des indices des variables dont elle est fonction, par exemple :

Var3[Indice1,Indice2] = Var1[Indice1] * Var2[Indice2]

où

Indice1 : comp11,..., comp1m

Indice2 : comp21,..., comp2n

[Indice1,Indice2] : [comp11,comp21],..., [comp1m,comp2n]

(Nb : m et n ne sont pas nécessairement égaux).

La spécification d’un scénario de simulation dans Magma revient à instancier les indices des variables du modèle et ses paramètres numériques (il s’agit, en général, de constantes). Dans sa version actuelle, Magma nécessite également le couplage à un fichier de données pluviométriques (précipitations journalières en mm) afin de prendre en compte l’impact du facteur pluie sur la gestion des effluents et le niveau des stocks dans une exploitation.

Nous présentons ci-après, pour chacun des modules de Magma (production, événements déclenchant les actions, transport, épandage, transformation) l’ensemble des indices et des paramètres à renseigner pour élaborer un scénario de simulation. Il s’agit essentiellement de paramètres permettant de décrire les caractéristiques structurelles de l’exploitation et ses caractéristiques de gestion. On donnera également, pour chaque module, les paramètres qui permettent de spécifier des options de simulation.

Production de Mo

Il s’agit essentiellement de décrire les caractéristiques liées à la structure de la production de Mo.

Nature des Mo épandables

Tout d’abord il est nécessaire de déclarer l’ensemble des Mo dont on souhaite simuler la production et l’utilisation. Cela revient à instancier l’indice mat_épandable par une liste de mots ayant, de préférence, un intitulé signifiant. Par exemple, si l’on considère une exploitation avec un atelier porcin naisseur-engraisseur (sur caillebotis), un élevage de poulets de chair, un atelier bovin (sur litière) et que l’on envisage la fabrication de compost, l’instanciation de cet indice pourra se faire sous la forme suivante :

mat_épandable : LISIER_P, FUMIER_VOL, FUMIER_B, COMPOST

Pour des raisons de simplification dans l’écriture du modèle (réduction du nombre d’équations) et d’économie dans la spécification d’un scénario, il est intéressant d’agréger les éléments de cette liste en sous-listes, dont les éléments ont en commun certaines caractéristiques (dans leur mode de gestion, notamment) :

lisier : LISIER_P

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fumier : FUMIER_VOL, FUMIER_B

mo_liquide : LISIER_P

mo_solide : FUMIER_VOL, FUMIER_B, COMPOST

mo_brute : LISIER_P, FUMIER_VOL, FUMIER_B

mat_ep_ut : FUMIER_VOL, LISIER_P /* MO utilisables sur UT2 */

mat_non_ep_ut : FUMIER_B, COMPOST /* MO non utilisables sur UT */

Caractéristiques structurelles de la production

Flux de production

La taille des différents cheptels correspondant aux productions de Mo brutes (hors compost) déclarées ci-dessus sera spécifiée sous deux formes distinctes3 : – l’unité utilisée pour exprimer la production journalière d’effluent par animal (nombre de truies naisseur-engraisseur, de poulets, de vaches laitières, par exemple), qui servira à calculer la production d’effluent en masse ; – leur équivalent exprimé en Ugb (unité de gros bétail), qui servira à calculer la production d’azote.

Les flux de production journalière d’effluent par animal devront évidemment être spécifiés en masse (kg Mo/jour/animal) et en azote4 (kg N/Ugb/jour).

Les cycles d’élevage sont décrits par les mêmes équations, qu’il s’agisse d’une production de Mo considérée comme : – continue ; c’est le cas des élevages en bandes décalées produisant des effluents liquides comme les porcs sur caillebotis ; – ou discontinue ; c’est le cas des effluents solides raclés périodiquement comme pour les poulets ou les bovins sur litière.

Les deux paramètres à renseigner sont la période du cycle et la durée de « vide » du bâtiment d’élevage (périodes d’absence des animaux pour vide sanitaire ou autre motif). Dans le cas d’une production conti-nue, la « période » du cycle sera ainsi donnée par le temps final de simulation (on considère que l’on n’a qu’un seul cycle) et la durée de vide sera nulle (effectif constant, du fait de l’élevage en bandes décalées) :

période_cycle_élevage[LISIER_P] = FINAL_TIME + 1

DURÉE_VIDE[LISIER_P] = 0

Dans le cas d’une production discontinue avec extraction des Mo à la fin de chaque bande et vide sanitaire (poulets), on aura par exemple :

période_cycle_élevage[FUMIER_VOL] = 42 /* durée d’une bande */

DURÉE_VIDE[FUMIER_VOL] = 21 /* durée vide sanitaire */

Dans le cas d’une production discontinue avec, quotidiennement, extraction des Mo et absence des animaux (bovins partageant leur temps entre étable et pâturage) :

période_cycle_élevage[FUMIER_B] = 0.7 /* 16 h/jour de présence */

DURÉE_VIDE[FUMIER_B] = 0.3 /* 8 h/jour d'absence */

Ces paramètres servent au calcul de l’état de présence ou d’absence des animaux dans le bâtiment d’élevage permettant de déterminer : – le flux réel de production d’effluent constituant le stock de Mo (les déjections faites à l’extérieur du

2. Unité de transformation des Mo brutes produites par les élevages (par exemple, plate-forme de compostage). 3. La conversion automatique par le modèle de l’une en l’autre est envisageable et a d’ailleurs existé dans des versions antérieures de Magma. 4. On prend, par défaut, la valeur correspondant à la norme Corpen (73 kg N/Ugb/an).

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bâtiment ne sont pas considérées) ; – les périodes et les quantités de Mo extraites du bâtiment (correspondant à un apport effectif au stock).

Stockage

Les capacités de stockage (en tonnes de Mo) doivent être fixées. Ce critère, essentiel pour la gestion des effluents liquides du fait des risques de débordement de fosses, est moins contraignant en ce qui concerne les effluents solides pour lesquels les « débordements » peuvent être considérés comme semi-virtuels du fait d’une certaine extensibilité des tas (on leur attribuera, en pratique, une capacité de stockage importante).

Les apports d’eaux parasites aux stocks peuvent, également, être considérés dans les simulations, car ils peuvent avoir un impact non négligeable sur les flux d’entrée dans les stocks et la teneur en azote des matières stockées (Guerrin, 2003). Cela nécessite de donner la valeur du flux d’eau de lavage (cas des porcins sur caillebotis ou bovins sur aire bétonnée) ainsi que l’aire découverte susceptible de drainer les eaux pluviales vers les stocks (il peut s’agir de fosses à lisier non couvertes, de caniveaux, du quai de chargement des porcs ou des aires d’exercice à bovins). Le flux d’eau de pluie entrant dans les stocks sera calculé, avec ce paramètre, à partir du fichier de données pluviométriques journalières couplé à Magma. La teneur en matière sèche doit également être renseignée pour permettre le calcul de la masse volumique et de la teneur en azote des Mo sous l’influence de l’intrusion d’eaux parasites.

Paramètres de simulation relatifs à la production de Mo

Il s’agit de la spécification de l’état initial des stocks, de la date de démarrage des flux de production de Mo brutes (si l’on a un besoin de synchronisation), et d’une constante switch5 permettant de supprimer la production d’un type de Mo, sans l’exclure des équations du modèle. Par exemple, si l’on souhaite, dans une simulation, supprimer la production de fumier de bovin :

SW_PMO[FUMIER_B] = 0

Sinon ces constantes sont mises à 1.

Événements déclenchant l’action (Eda)

Le déclenchement d’une action d’épandage est réalisé par rapport à des événements représentés, dans Magma, par une impulsion en créneau, signal binaire valant 1 lorsque l’Eda est en cours et 0 sinon. C’est toujours par rapport à la date de fin d’un Eda (détection des transitions 1-0) qu’est déterminée la date de démarrage au plus tôt d’un épandage. Ainsi, tout Eda est suivi6 par un épandage si les contraintes de réalisation de cet épandage sont satisfaites.

Dans la version actuelle du modèle, les Eda sont de deux types : – Eda1 : traduction de plans préétablis, comme la réalisation d’opérations culturales (récolte ou plantation), le cycle de fabrication de compost ou l’autorisation d’épandage sur friche ; – Eda2 : conséquence de l’évolution propre du système simulé, tel que le franchissement de seuils critiques comme indicateurs de stratégie de contrôle des stocks.

Les Eda1 sont, en quelque sorte, le résultat d’une planification déterminée à l’extérieur du système, tandis que les Eda2 sont réactifs par rapport à l’état des stocks.

Les Eda se distinguent des « actions » d’épandage, par le fait que leur gestion n’est pas explicitement prise en compte dans le modèle par des variables de contrôle permettant, par exemple, leur interruption ou leur report, la modification dynamique de leurs paramètres, etc.

5. Constante binaire prenant pour valeur 0 ou 1. 6. Dans le cas où l’on souhaite représenter une action d’épandage avant l’exécution d’un Eda, Magma se basera, en fait, sur la date de fin de l’Eda précédant pour calculer la date de démarrage au plus tôt de l’action d’épandage à réaliser.

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Nature des sites d'épandage

Les Eda1 portent sur les sites d’épandage dont la spécification se fait par instanciation de l’indice générique site_ep avec la liste de ses éléments, désignant tous les « sites » d’épandage considérés et les spéculations qui y sont associées (par exemple : les différentes cultures, les friches, les unités de transformation) :

site_ep : CANNE, CANNE_REPLANT_AV, CANNE_REPLANT_AP, FOURRAGE,

TOMATE, PASTEQUE, MAIS, FRICHE, UT_SUP, UT_EFF

Ceux-ci peuvent être regroupés en sous-indices selon des critères de gestion commune, par exemple, l’ensemble des cultures :

culture : CANNE, CANNE_REPLANT_AV, CANNE_REPLANT_AP, FOURRAGE,

TOMATE, PASTEQUE, MAIS

De même, parmi les cultures, on pourra distinguer par des sous-indices les cultures pérennes, les cultures maraîchères, celles qui ne sont pas assimilables à de la prairie, les cultures en replantation, celles qui ne sont pas en replantation, etc., selon les besoins du scénario que l’on souhaite simuler.

L’unité de transformation des effluents par compostage (Ut) est désignée, sous son double aspect d’apport de support carboné et d’effluent brut, par deux « sites » distincts (considérés comme physiquement superposés ; cf. infra) :

ut : UT_SUP, UT_EFF /* UT_SUP : support, UT_EFF : effluent */

On spécifiera également le sous-ensemble des sites qui ne sont pas des cultures :

non_culture : FRICHE, UT_SUP, UT_EFF

Comme également l’ensemble des sites privé de l’Ut ou de la friche.

Bien que chaque « site d’épandage » soit désigné par un seul indice, cette représentation peut recouvrir des réalités différentes : – à une spéculation (un élément de l’indice site_ep) correspond un seul site physique (par exemple, 1 culture = 1 parcelle), un seul cycle de production, et un seul mode de gestion des Mo : c’est le cas le plus général pour les cultures et pour la friche ; – plusieurs spéculations correspondent au même site physique, mais ont des cycles de production différents et relèvent de modes de gestion des Mo différents : c’est le cas de l’unité de transformation, dont les modalités sont regroupées dans le sous-indice ut ; – plusieurs spéculations correspondent au même site physique, ont des cycles de production différents, mais relèvent de modes de gestion des Mo identiques : c’est, dans le scénario qui sera présenté dans les paragraphes suivants, le cas des cultures de tomate et pastèque, regroupées dans le sous-indice maraichage, pour lesquelles on considère que l’on a deux cycles successifs sur la même parcelle ; – plusieurs spéculations correspondent au même site physique, ont des cycles de production identiques, mais relèvent de modes de gestion des Mo différents : c’est le cas de la canne en replantation dont les modalités (fumure avant et après plantation) sont regroupées dans le sous-indice replant : CANNE_REPLANT_AV, CANNE_REPLANT_AP.

Ces distinctions, dont la représentation est facilitée par l’utilisation de sous-indices (sous-ensembles de l’indice général site_ep), seront faites au plan « sémantique » par l’attribution de valeurs pertinentes aux paramètres appropriés tels que la distance séparant les sites des stocks, les cycles culturaux, les types de Mo dont l’épandage est autorisé, le calcul de la surfertilisation, etc. Nous signalerons ces distinctions aux endroits opportuns dans le texte.

Caractéristiques structurelles des Eda planifiés (Eda1)

Les paramètres dont il est question ici sont utilisés pour la détermination des cycles d’Eda1, représentés par une impulsion en créneau, c’est-à-dire un signal binaire prenant la valeur 0 lorsque l’Eda est absent, et 1 lorsqu‘il est en cours.

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Génération d’Eda1

Pour déterminer la date de déclenchement d’un Eda1 on dispose de 4 paramètres : – INIT_EDA1[site_ep] : sa date de démarrage ; – F_EDA1[site_ep] : sa périodicité d’exécution à partir de cette date7 ; – END_EDA1[site_ep] : date au-delà de laquelle sa périodicité d’exécution s’interrompt ; – SW_MODE_EDA[site_ep] : un switch déterminant s’il s’agit d’un Eda1 s’exécutant selon un mode « annuel » (dans ce cas, les dates de début et de fin sont relatives au temps annuel, c’est-à-dire le numéro du jour de l’année en cours) ou « continu » (dans ce cas la date de début est relative au temps absolu de la simulation, c’est-à-dire le numéro du jour de la première année simulée, et la date de fin, fixée par défaut à 365, n’est pas prise en compte).

Ainsi, le cycle de récolte du maïs, correspondant à deux cycles annuels séparés de 6 mois sera spécifié par :

INIT_EDA1[MAIS] = 60 /* démarrage au 60e jour de l’année */

F_EDA1[MAIS] = 180 /* se répète tous les 180 jours */

END_EDA1[MAIS] = 365 /* interruption en fin d’année en cours */

SW_MODE_EDA[MAIS] = 1 /* mode annuel : réinitialisation du cycle au début de l’année suivante */

Le cycle d’autorisation d’épandage sur friche, que l’on suppose quotidien, pourra être représenté par :

INIT_EDA1[FRICHE] = 0 /* démarrage dès le début de la simulation */

F_EDA1[FRICHE] = 1 /* se répète tous les jours */

END_EDA1[FRICHE] = 365 /* par défaut : fin d’année en cours */

SW_MODE_EDA[FRICHE] = 0 /* mode continu : pas de réinitialisation du cycle */

La représentation d’une même culture (replantation de canne), ayant le même cycle d’EDA1 déterminant deux types d’épandage (épandage avant et après replantation), se fera en utilisant le sous-indice

replant : CANNE_REPLANT_AV, CANNE_REPLANT_AP

qui désigne ces deux modalités de gestion des Mo : INIT_EDA1[replant] = 275 /* démarrage au 275ème jour de l’année */

F_EDA1[replant] = 275 /* on considère uniquement un seul cycle */

END_EDA1[replant] = 365 /* interruption en fin d’année en cours */

SW_MODE_EDA[replant] = 1 /* mode annuel */

En utilisant le sous-indice ut, le cycle d’épandage de support carboné et d’effluent sur une plate-forme de compostage sera représenté par : INIT_EDA1[ut] = 0 /* démarrage des apports à t = 0 */

F_EDA1[UT_SUP] = 42 /* apport de support tous les 42 jours */

F_EDA1[UT_EFF] = 7 /* apport d’effluent tous les 7 jours */

END_EDA1[ut] = 365 /* par défaut */

SW_MODE_EDA[ut] = 0 /* mode continu */

Dans la mesure du possible, on utilisera les sous-indices permettant d’agréger les caractéristiques communes à la gamme la plus large de sites d’épandage, par exemple : – dire que toutes les cultures ont un cycle d’Eda1 en mode annuel sera noté : SW_MODE_EDA[culture]= 1

7. Un exemple, portant sur la récolte du fourrage et dans lequel cette fréquence est variable au cours de l’année, est donné dans Guerrin, 2003. Dans la plupart des cas, cependant, une période unique est suffisante.

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– dire qu’à l’exception des cultures, tous les sites ont une fin de périodicité d’Eda1 prenant la valeur par défaut sera noté : END_EDA1[non_culture]= 365.

Un délai peut être introduit, si l’on souhaite retarder la date de déclenchement d’un Eda1, en donnant une valeur strictement positive au paramètre RETARD[site_ep]8 (en jours).

Dans la version actuelle de Magma, la durée des Eda1 est spécifiée en tant que telle par l’intermédiaire de la constante VAL_DUREE_EDA1[site_ep] exprimée en jour/ha9. Sa valeur peut être déterminée à dire d’expert ou d’acteur pour les cultures. Pour les sites d’épandage ne correspondant pas à des cultures, l’Eda est considéré comme « virtuel » (il ne correspond pas à une action identifiée dans le réel) et on lui attribue, par défaut, la valeur du pas de temps de simulation :

VAL_DUREE_EDA1[non_culture]= TIME_STEP

Fractionnement d’Eda1

La génération d’un Eda1 correspond à la réalisation d’un événement ayant une date de début et s’exécutant pendant une certaine durée. Cela revient à considérer que l’action, représentée par cet événement, s’exécute sans interruption à partir de sa date de déclenchement. Si cela est réaliste pour certaines actions (par exemple, des travaux sur une parcelle de petite taille ou la préparation d’une plate-forme de compostage), cela ne correspond pas à la réalité, par exemple, dans le cas de la récolte de certaines grandes cultures. Ainsi, la récolte de la sole cannière d’une exploitation se fait-elle de façon fractionnée : au cours d’une période déterminée (la campagne de coupe de la canne), le quota de livraison contractualisé entre le planteur et l‘usinier impose la récolte hebdomadaire d’une certaine quantité, correspondant au rapport entre la production totale estimée et le nombre de semaines de campagne. Les épandages de Mo, ne pouvant être réalisés avant la coupe de la surface à traiter, peuvent alors être fractionnés, en s’intercalant entre les périodes de coupes sur les surfaces libérées. Cette réalité revient à générer dans Magma, au lieu d’un Eda1 unique, un ensemble de sous-Eda1, démarrant à la même date et répartis sur une période prédéterminée (répartition uniforme dans la version actuelle du modèle). Cela est représentable à l’aide de 3 paramètres :

– SW_FRAC_EDA1[site_ep] : un switch permettant d’autoriser (= 1) ou non (= 0) le fractionnement des EDA1 ;

– ETENDUE_EDA1_FRAC[site_ep] : période globale au sein de laquelle doit s’inscrire l’ensemble des sous-Eda (par exemple, la durée totale de la campagne sucrière en jours) ;

– FRAC_EDA1[site_ep] : période de fractionnement au sein de la période globale (par exemple, tous les 7 jours pour la canne).

Naturellement, pour un Eda1 déterminé, la surface libérée pour l’épandage par chaque sous-Eda est en pro-portion de la surface totale qu’aurait libéré l’Eda1 unique. De même, le total des quantités de Mo épandues découlant des sous-Eda1 est, toutes choses égales par ailleurs, la même que celle qui aurait été épandue à la suite d’un Eda unique. Or, en fait, la réalisation d’une tâche d’épandage fractionnée s’étalant sur une période plus longue, rend celle-ci plus sujette aux fluctuations des contraintes qui la contrôlent. Selon les cas, cela pourra aboutir à une majoration ou à une minoration de la quantité de Mo effectivement épandue.

Caractéristiques de gestion des Eda réactifs (Eda2)

Le déclenchement d’Eda2 est un moyen de contrôle réactif des stocks basé sur la détection du franchissement d’un seuil de stockage. L’utilisation de ce type d’Eda consiste à générer, à l’instar des Eda1, un signal binaire de valeur 1 lorsque l’état du stock est supérieur ou égal au seuil, de valeur 0 sinon. Ce signal va permettre de déterminer, par détection de sa date de fin (transition 1-0), une nouvelle

8. C’est typiquement sur ce type de paramètres que peuvent être introduits dans Magma des aléas (par exemple, en utilisant une fonction de génération de nombres aléatoires affectant dynamiquement à ce paramètre une valeur tirée dans un certain intervalle numérique). 9. Dans une version antérieure de Magma, la durée d’EDA1 était calculée à partir de données relatives aux activités culturales représentées, telles que les rendements de la production, le rendement de la main-d’œuvre, etc. En fait, il a été considéré plus simple de renseigner directement ce paramètre.

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date au plus tôt d’épandage. La réalisation effective de cet épandage sera soumise, par ailleurs, aux mêmes conditions et contraintes que les épandages induits par les Eda1.

Le paramétrage de cette fonctionnalité se fait de la façon suivante :

– SW_EDA_SURSTOCK[mat_épandable,site_ep] : un switch autorisant (= 1) ou interdisant (= 0) le recours au contrôle réactif ;

– SEUIL_EDA_SURSTOCK[mat_épandable] : le seuil de déclenchement d’Eda2 exprimé par le coefficient de remplissage relatif de chaque stock (état courant du stock/capacité totale) ;

– DURÉE_EDA2[mat_épandable,site_ep] : la durée d’Eda2 (en jours) correspondant, par exemple, au temps de réponse de l’exploitant.

Paramètre de simulation relatif aux Eda

Le switch SW_OK_EDA[site_ep] est une commodité permettant de supprimer l'exécution d’Eda1 (= 0) lorsque l’on considère qu'ils n’ont pas lieu d’être dans le scénario de simulation sans toutefois modifier le modèle. Cela a pour conséquence de supprimer tout épandage sur le site correspondant, quelle que soit la valeur donnée par ailleurs aux switches de contrôle des épandages sur ce site.

Transport de Mo

Caractéristiques structurelles du transport

Le temps de travail consacré à l’épandage est l’un des critères retenus pour l’évaluation des stratégies simulées. Il est représenté, pour chaque couple (Mo, site d’épandage), par la somme des temps pris par les opérations de remplissage, de transport aller et retour et d’épandage sur site proprement dit. Afin de permettre son calcul dans les simulations, il est nécessaire de spécifier : – la distance entre le lieu de stockage et les sites d’épandage (en km), par exemple :

DISTANCE_ÉLEVAGE_SITE[maraichage] = 0.5 DISTANCE_ÉLEVAGE_SITE[MAIS] = 1

DISTANCE_ÉLEVAGE_SITE[FRICHE] = 3

DISTANCE_ÉLEVAGE_SITE[zut] = 0.1

– les capacités des moyens de transport utilisés (en m3), par exemple : CAPACITE_TRANS[mo_liquide] = 6 /* tonne à lisier */

CAPACITE_TRANS[mo_solide] = 12 /* épandeur à fumier */

– les débits de remplissage et d’épandage (en m3/h) ; – les vitesses moyennes de déplacement (en km/h, à plein et à vide).

On a également la possibilité d’entrer directement le temps total relatif à chaque épandage lorsqu’il est connu (cas fréquent lorsqu’on interroge les exploitants). Notons que, la distance étant liée à la localisation d’une parcelle particulière et non d’une culture, la spécification de plusieurs parcelles d’une même culture (différant par leur localisation mais bénéficiant, donc, de la même gestion) peut être faite en spécifiant un sous-indice représentant la culture dont les éléments représentent les parcelles :

canne : CANNE1, CANNE2, CANNE3...

Dans ce cas, le nom générique canne sera utilisé comme indice des variables permettant de calculer des caractéristiques communes aux différentes parcelles et chaque élément sera utilisé comme indice des variables spécifiques aux parcelles (notamment la constante spécifiant leurs distances aux stocks de Mo, leur surface, etc.). Cet artifice est également utilisé pour spécifier la distance d’une même parcelle sur laquelle sont pratiquées plusieurs cultures en cycles successifs (cf. ci-dessus, la distance spécifiée pour maraichage: TOMATE, PASTEQUE).

Notons également que, dans la mesure où l’on utilise uniquement l’indice relatif au site d’épandage dans la spécification des distances, on fait l’hypothèse implicite que tous les stocks de Mo sont localisés au même endroit (ou tout au moins à la même distance des sites d’épandage...). Si cela devait ne pas être le cas, il serait nécessaire d’introduire la double indexation (Mo, site d’épandage) pour spécifier les distances.

Thème I


Caractéristiques de gestion du transport

Elles concernent uniquement le temps de travail maximum que l’on est susceptible de consacrer à l’épandage (en h) :

TWMAX = 6 qui servira à déterminer le volume maximal journalier épandable, ainsi qu’un coefficient permettant de spécifier la fraction de la capacité de transport minimale autorisée pour un transport (valeur comprise entre 0 et 1). Ainsi,

K[mat_épandable] = 1

spécifie que, pour tout type de Mo, on ne fait que des transports à pleine capacité. On peut, naturellement, donner à ce paramètre n’importe quelle valeur entre 0 et 1 ; celle-ci aura, on s’en doute, une incidence sur la quantité de Mo effectivement épandue par rapport à la quantité requise lorsqu’elle n’est pas un multiple entier de la capacité de transport.

Épandage

A partir de la détection de la date de fin d’Eda1 ou d’Eda2, la date de déclenchement de l’épandage correspondant va être déterminée, sous réserve que différentes contraintes de faisabilité soient satisfaites : autorisation d’épandage, respect de délais de latence et de report autorisé, seuils minimaux de durée et de quantité en stock, aléa climatique, organisation du travail. Une fois déclenchée, la poursuite de l’action engagée sera elle-même sujette à la satisfaction de certaines de ces contraintes (ainsi un épandage en cours pourra-t-il être interrompu si la Mo vient à manquer ou s’il vient à pleuvoir). Sur la base des doses de Mo à épandre (fixées par l’utilisateur), de la surface à traiter, du temps et de la capacité de transport, Magma détermine, pour chaque action, la quantité à épandre et la durée prévue pour l’épandage. Le temps total journalier disponible est ainsi partagé, selon des règles de priorité, entre l’ensemble des actions candidates, c’est-à-dire chaque couple (matière épandable, site d’épandage), à un instant donné. A partir du temps alloué à chaque action (en h/jour) et du temps d’épandage par m3, calculé à partir des caractéristiques du transport, on calcule le flux d’épandage (m3/jour). L’action d’épandage se termine lorsque le temps alloué est épuisé. Les paramètres de gestion à spécifier par l’utilisateur pour paramétrer ce mécanisme sont exposés ci-après.

Autorisation-interdiction d’épandage

Pour chaque couple (site d’épandage, matière épandable) un switch permettra d’autoriser ou d’interdire la réalisation des épandages. Par exemple, l’autorisation des Mo liquides et l’interdiction des Mo solides sur les cultures pérennes sera donnée par :

SW_EPANDAGE[perenne,mo_liquide] = 1

SW_EPANDAGE[perenne,mo_solide] = 0

La différenciation entre les deux modalités de gestion des Mo sur la canne en replantation (une fumure de fond avant plantation, un épandage de lisier après) sera codée par :

SW_EPANDAGE[CANNE_REPLANT_AV,mo_solide]= 1

SW_EPANDAGE[CANNE_REPLANT_AV,mo_liquide]= 0

SW_EPANDAGE[CANNE_REPLANT_AP,mo_solide]= 0

SW_EPANDAGE[CANNE_REPLANT_AP,mo_liquide]= 1

De même, la spécification des matières à épandre pour la fabrication de compost sur l’unité de transformation selon ses deux aspects (apport de fumier de volailles comme support carboné et de lisier de porc) se fera par :

SW_EPANDAGE[UT_SUP,FUMIER_VOL]= 1

SW_EPANDAGE[UT_SUP,LISIER_P]= 0

SW_EPANDAGE[UT_EFF,FUMIER_VOL]= 0

SW_EPANDAGE[UT_EFF,LISIER_P]= 1

SW_EPANDAGE[ut,mat_non_ep_ut]= 0

Thème I


La dernière équation indique que tout apport de compost à l’ut est, bien sûr, interdit.

Dans le cas où SW_EPANDAGE[site_ep,mat_épandable] est mis à 0 pour un site particulier, aboutissant à interdire tout épandage sur ce site, il est alors recommandé (sauf raison particulière) de supprimer la génération des Eda correspondant qui n’ont plus lieu d’être, en mettant le paramètre SW_OK_EDA[site_ep] à 0 pour ce même site.

Date de déclenchement au plus tôt et fenêtre temporelle d’épandage

A partir de la date déterminée par la fin d’un Eda, une date « au plus tôt » de déclenchement de l’épandage correspondant va être obtenue par le rajout d’un temps de « latence », spécifié par un paramètre pouvant avoir une valeur positive, négative10 ou nulle :

– LATENCE[site_ep] > 0 : le début au plus tôt de l’épandage a lieu à la date de fin d’Eda majorée du temps de latence ;

– LATENCE[site_ep]= 0 : le début au plus tôt de l’épandage suit immédiatement la date de fin d'Eda ;

– LATENCE[site_ep] < 0 : le début au plus tôt de l’épandage précède la date de début d’Eda de la valeur absolue du temps de latence.

Pour deux sites d’épandage considérés par Magma pour un même site réel, ce paramètre permet d’instaurer un délai minimal entre deux apports de Mo. Par exemple, – LATENCE[UT_SUP]= 0

– LATENCE[UT_EFF] = 0.5

permettra de séparer l’apport de support carboné sur l’ut et le premier apport de lisier sur l’ut d’une demi-journée.

Mais la détermination d’une date au plus tôt n’est pas suffisante pour permettre effectivement la réalisation d’un épandage. Il est aussi nécessaire qu’un certain nombre de contraintes soient satisfaites pour, d’une part, déterminer une date d’épandage effective, d’autre part, maintenir l’exécution d’un épandage en cours jusqu’à son terme. De plus, un délai d’étalement est spécifié pour chaque site d’épandage (en jours) : DELAI_ÉTALEMENT_ÉP[site_ep]

On n’autorisera le déclenchement d’un épandage qu’au sein de la fenêtre temporelle ouverte à la date effective d’épandage et pour la durée de DELAI_ÉTALEMENT_ÉP. Cette disposition est nécessaire pour prendre en compte, par exemple, la repousse de la canne après une coupe, qui interdit, après un certain temps (environ 45 jours), la pénétration d’un tracteur avec une tonne à lisier ou un épandeur à fumier dans la parcelle sous peine d’écraser les jeunes pousses. Par conséquent, si pour une raison ou une autre, liée à la non-satisfaction des contraintes exposées ci-après, l’épandage n’a pu se faire à l’intérieur de cette fenêtre temporelle, il n’aura plus lieu.

Contraintes de durée et de quantité minimales

Contraintes portant sur la détermination de la date d’épandage

Pour être réaliste, le déclenchement d’un épandage est soumis à des seuils de durée minimale d’épandage et de quantité minimale de Mo en stock, les agriculteurs ne pouvant raisonnablement se déplacer pour quelques kilos ou litres d’effluents seulement. Ces seuils sont fixés par les paramètres DUREE_MIN[site_ep] et DOSE_VOL_MIN[mat_épandable, site_ep]. Leur action porte sur la détermination de la date effective du prochain épandage : une action prévoyant une durée inférieure à DUREE_MIN[site_ep] et une quantité d’effluent en stock inférieure à : DOSE_VOL_MIN[mat_épandable, site_ep], ne permettront pas de déterminer une nouvelle date d’épandage. Notons que lorsque DOSE_VOL_MIN est mis à 0, c’est la quantité épandable au cours de DUREE_MIN qui est prise en compte.

10. En fait, la possibilité de latence négative a été supprimée dans la dernière version de Magma afin d’alléger le modèle.

Thème I


Contraintes portant sur l’action d’épandage

Deux seuils minimaux portant sur les Mo en stock devront être respectés pour qu’une action d’épandage ait lieu (soit qu’elle se déclenche, soit qu’elle se poursuive). L’un s’exprime en valeur absolue (m3) : SEUIL_INF_CTRL[mat_épandable]

l’autre en valeur relative (coefficient de remplissage du stock, compris entre 0 et 1) : SEUIL_INF_SURSTOCK[site_ép]

SEUIL_INF_CTRL correspond à une quantité minimale à conserver en stock. Bien qu’en réalité cette quantité puisse être nulle, dans la version actuelle du modèle, une valeur faible mais non nulle est utile, pour éviter d’avoir des stocks négatifs du fait de « l’inertie » de la simulation, car un ordre d’arrêt d’épandage ne sera exécuté qu’au pas de temps suivant. Les valeurs minimales par défaut sont : SEUIL_INF_CTRL[mo_liquide]= 10

SEUIL_INF_CTRL[mo_solide]= 1.5

SEUIL_INF_SURSTOCK spécifie qu’une action d’épandage est déclenchée ou se poursuit uniquement lorsque le stock est, en valeur relative (comprise entre 0 et 1), au-dessus de la valeur qui lui est assignée. Cela permet, par exemple, d’interrompre un épandage sur friche dès lors que le stock de Mo épandue a été ramené au-dessous de son seuil de déclenchement (par exemple, 0.9). Dans le cas où l’on souhaite que cette condition soit toujours remplie, il suffit de mettre ce paramètre à 0 (ce qui est logiquement le cas pour les cultures ou pour une unité de transformation).

Contraintes liées à l’aléa climatique

Outre l’incidence de la pluie sur les flux alimentant les stocks de Mo et la teneur en azote des Mo stockées, celle-ci constitue un facteur susceptible d’empêcher la réalisation d’épandages pour des raisons réglementaires (interdiction d’épandage de Mo par temps de pluie) ou, simplement, de possibilité physique d’accès aux parcelles par les équipements d’épandage.

Cette possibilité nécessite le renseignement de trois paramètres : SW_CTRL_PLUIE[site_ep] : un switch permettant de prendre en compte (= 1) ou non (= 0), pour chaque site d’épandage, cette contrainte ;

SEUIL_PLUIE_J : un seuil de pluviométrie correspondant au jour courant (en mm) ;

SEUIL_PLUIE_J12 : un seuil de pluviométrie correspondant au cumul du jour courant avec les 2 jours précédents (en mm).

Ainsi, si l’on veut spécifier que la contrainte « pluie » sera appliquée à tous les sites d’épandage, sauf à l’unité de transformation (considérée accessible en tout temps et non sujette à contrainte réglementaire), on le fera par : SW_CTRL_PLUIE[non_ut] = 1

SW_CTRL_PLUIE[ut] = 0

En utilisant le fichier de données pluviométriques couplé à Magma, le modèle calculera à chaque instant : – la valeur de pluviométrie du jour courant ; – cette même valeur cumulée avec la pluviométrie des 2 jours précédents ; et effectuera la comparaison de ces valeurs avec les seuils.

Par exemple : SEUIL_PLUIE_J = 5

SEUIL_PLUIE_J12 = 20

permet de spécifier la règle : SI pluie du jour J courant est ≥ 5 mm OU cumul de la pluie à J, J-1 et J-2 est ≥ 20 mm, ALORS l’épandage est interdit, SINON il est autorisé.

L’expression de cette contrainte disjonctive se fera par l’intermédiaire d’une variable binaire (valant 0 en cas d’interdiction, 1 sinon) agissant sur la détermination d’une date d’épandage et sur la réalisation des actions d’épandage éventuellement en cours (celles-ci sont représentées par des impulsions en créneau comme les Eda).

Thème I


Contraintes liées à l’organisation du travail

Week-end

Une contrainte peut être imposée pour empêcher la réalisation d’épandages certains jours de la semaine (week-end, par exemple) par l’intermédiaire de 3 paramètres : SW_CTRL_WEEKEND : switch d’activation (= 1) ou désactivation (= 0) de la contrainte d’interdiction d’épandage ;

NB_JOURS_WEEKEND : nombre de jours consécutifs considérés hebdomadairement ;

INIT_WEEKEND : paramètre de synchronisation correspondant à la date de début du tout premier week-end de la simulation.

Non-simultanéité Eda-épandages

Le switch SW_NO_ÉP_SI_EDA[mat_épandable,site_ep] permet d’activer ou de désactiver l’option permettant d’interdire dynamiquement la réalisation d’épandages ou de les interrompre lorsque au moins un Eda est actif. Cette interdiction porte à la fois sur la détermination de la date d’épandage et l'interruption des épandages en cours. On suppose donc, implicitement, que les Eda sont toujours prioritaires sur la réalisation des épandages. L’idée est de contraindre les actions d’épandage, en considérant que les Eda sont des opérations culturales et que, comme telles, elles empêchent l’exploitant d’aller épandre pendant qu’il les exécute (au moins pour les Eda de durée supérieure à la valeur du pas de temps de simulation affectée, par défaut, aux Eda « virtuels »). En fait, on peut remettre en cause cette hypothèse, car les Eda ne sauraient représenter exhaustivement toutes les activités de l’exploitant, à moins d’étendre considérablement le modèle. La prise en compte, néanmoins, de la variabilité du temps de travail journalier disponible pour l’épandage au cours du temps apparaît nécessaire pour plus de réalisme dans les simulations (on rappelle qu’actuellement, celui-ci est spécifié par une constante : TWMAX). De ce fait, on envisage de représenter plutôt TWMAX comme un tableau de données, mettant en relation le temps maximal d’épandage disponible par jour et la période de l’année. Il est en effet probable qu’à certaines périodes ce temps puisse être nul (récolte, plantation) et que, par contre, à d’autres périodes, il puisse être considérablement plus élevé que la valeur arbitraire qui lui est affectée. L’une des hypothèses que nous formulons est que, du fait que l’épandage de Mo n’est pas considéré comme une activité « productive11 », l’efficience de sa gestion soit assez étroitement liée au temps disponible pour l’exploitant, une fois accomplies les autres activités. Si c’était le cas, la définition de stratégies de gestion des Mo devrait, alors, se baser sur l’optimisation des épandages aux périodes creuses et, éventuellement, repenser l’organisation globale du travail ou les activités en fonction de leur consommation de la ressource temps de travail.

Coordination entre actions d’épandage

Le paramètre coordate[mat_épandable,site_ep] permet de coordonner la détermination de la date d'épandage d'une Mo avec celle prévue pour une autre Mo. Par exemple, si l’on souhaite spécifier qu’on ne doit déterminer une date d'apport du lisier sur l’Ut que si une date a été préalablement déterminée pour l'apport de support on écrira la règle : coordate[LISIER_P,ZUT_EFF]=

IF_THEN_ELSE(date_epandage[FUMIER_VOL,ZUT_SUP],1,0)

ce paramètre étant mis à 1 pour tous les autres couples [mat_épandable,non_zut] : coordate[mat_épandable,non_zut] = 1

coordate[mat_épandable,UT_SUP] = 1

coordate[mo_solide,UT_EFF] = 1

11. Les effluents n’étant pas crédités d’une valeur fertilisante et les productions végétales étant, en général, secondaires dans les exploitations d’élevage intensif (Aubry, Paillat et Guerrin, 2001 et 2003).

Thème I


Doses à épandre

Spécification des doses

Selon les études réalisées auprès des exploitants, il n’existe pas de modèle générique permettant de calculer les doses d’apport de Mo sur les cultures ou sur la friche à chaque épandage (Aubry, Paillat et Guerrin, 2001 ; 2003). Il est donc nécessaire de les déclarer directement dans Magma, selon le scénario que l’on veut simuler, en les déterminant en fonction de considérations agronomiques, des pratiques des exploitants ou de contraintes réglementaires. Elles peuvent être exprimées indifféremment : – en t/ha avec DOSE_MAX[mat_épandable,site_ep];

– en kg N/ha avec le paramètre DOSE_N_MAX[culture].

Dans les deux cas, il faut considérer qu’il s’agit de doses maximales. La friche, traitée comme une « culture » avec des paramètres adaptés, se verra attribuer une dose d’apport par épandage très élevée pour représenter son rôle d’exutoire. Les doses d’apport de support et d’effluent pour l’unité de compostage sont déterminées par ailleurs, dans le module spécifique à la transformation des Mo.

Contrôle des stocks par modification dynamique des doses

Un mécanisme de contrôle des stocks consiste à modifier dynamiquement (hormis pour l’ut) les doses à épandre proportionnellement au coefficient de remplissage des stocks. L’idée est d’augmenter relativement les doses d’épandage des stocks les plus pleins, représentant plus de risques de débordement que les autres. Ceci se fait à l’aide du switch :

SW_DOSE_CTRL_STOCK[mat_épandable,site_ep]

Norme d’épandage pour le calcul de la surfertilisation

Une « norme » d’épandage sera spécifiée pour les cultures (en kg N/ha/an) par le biais du paramètre NORME_EPANDAGE[culture] selon des critères laissés au choix de l’utilisateur, agronomiques ou réglementaires12. Cette norme sera utilisée pour calculer un indice de fertilisation relatif (rapport entre quantités d’azote épandu annuellement et la norme utilisée) et les quantités absolues d’azote épandues en excédent par rapport à la norme (celles-ci entreront dans les critères d’évaluation des stratégies de gestion simulées).

Priorités d’épandage et allocation de temps de travail aux actions

Degré de priorité des actions d’épandage

L’attribution de degrés de priorité à chaque couple (matière épandable, site d’épandage) est une modalité de gestion importante dans les exploitations réunionnaises (Aubry, Paillat et Guerrin, 2001 ; 2003). Dans Magma, ces degrés de priorité interviennent dans l’allocation à chaque action d’une part du temps total d’épandage journalier disponible (spécifié par la constante TWMAX), en fonction du temps requis par chacune d’elles et des paramètres de partage (dont les priorités). Précisons que la part allouée à chaque action est une fonction croissante de son degré de priorité. Ce mécanisme, permettant de gérer des actions concurrentes (i.e. candidates à se déclencher à la même date) est décrit en détail dans Guerrin (2001) et Guerrin (2003).

Les degrés de priorité peuvent être entrés en attribuant une valeur, pour chaque demandeur représenté par un couple [mat_épandable,site_ep], à la constante :

PRIORITE_MO[mat_épandable,site_ep]

12. Pour plus de réalisme, les normes réglementaires pourront être, éventuellement, adaptées, pour tenir compte de la spécificité des conditions tropicales qui autorisent la réalisation de plusieurs cycles de production par an et, par conséquent, une exportation d’autant plus importante d’azote par les récoltes. Cette position est néanmoins soumise à débat.

Thème I


Néanmoins, afin d’obtenir une différenciation plus poussée ou plus juste dans la hiérarchie des priorités spécifiée par le paramètre précédent, un second paramètre, donnant les priorités entre sites d’épandage peut être utilisé : PRIORITE_SITE_EP[site_ep]

La priorité attribuée à chaque action sera donnée par le produit de ces deux paramètres (il faut donc mettre le second à 1 s’il n’est pas utilisé).

La structure de cette hiérarchie de priorités sera déterminante sur les épandages. Il y a donc lieu de fixer avec soin la priorité de chaque couple13 et de vérifier leur classement. La friche, considérée comme un site d’épandage de dernier recours, devra se voir attribuer la priorité la plus faible ( = 0). Selon que l’on considère la fabrication de compost comme activité d’appoint ou prioritaire, on lui attribuera un degré de priorité faible ou élevé. Si le compostage nécessite l’intervention de deux actions d’épandage distinctes (comme dans le cas de l’imprégnation-compostage de lisier sur support carboné), les apports de support et d’effluent devront avoir le même degré de priorité. Ceci pourra être commodément spécifié par l’utilisation des indices regroupant ces deux modalités, par exemple : PRIORITE_MO[mat_ep_ut,ut]= 2

PRIORITE_SITE_EP[ut]= 1

Partage de la ressource temps de travail

Le paramètre de partage entre actions, selon leurs priorités respectives, est la constante WIDTH (Guerrin, 2001 et 2003). La fraction allouée aux non prioritaires est une fonction croissante de sa valeur. Pour donner un ordre d’idée, pour un rapport de priorité de 3 : 2 entre une action prioritaire et un ensemble d’actions moins prioritaires, la répartition selon les valeurs de WIDTH s’effectue comme suit : WIDTH = 1 ⇒ 0 % non prioritaires, 100 % au prioritaire ;

WIDTH = 2 ⇒ 25 % non prioritaires, 75 % prioritaire ;

WIDTH = 3 ⇒ 33,33 % non prioritaires, 66,66 % prioritaire ;

WIDTH = 4 ⇒ 37,5 % non prioritaires, 62,5 % prioritaire ;

WIDTH = 5 ⇒ 40 % non prioritaires, 60 % prioritaire ; ...

WIDTH = 50 ⇒ 49 % non prioritaires, 51 % prioritaire.

On voit donc qu’en prenant 1 comme valeur de ce paramètre (valeur par défaut dans Magma), seule l’action prioritaire sera exécutée. Une action concurrente, non prioritaire, sera alors reportée ou interrompue si elle avait déjà été engagée. En prenant des valeurs supérieures à 1, on pourra obtenir un partage moins inégalitaire, revenant à autoriser des actions d’épandage en parallèle. La coordination entre actions d’épandage s’effectue, donc, par ce mécanisme de partage de la ressource commune qu’est le temps de travail journalier disponible.

Contrôle des stocks par modification dynamique des priorités

Un autre mécanisme de contrôle des stocks utilisable dans Magma consiste à modifier dynamiquement les priorités des couples [mat_épandable,site_ep] proportionnellement à l’état des stocks exprimé par leur coefficient de stockage relatif (compris entre 0 et 1). L’idée est de diminuer la priorité des stocks les moins pleins au profit des stocks les plus pleins (comme dans le cas de la modification dynamique des doses d’épandage). Les valeurs de priorité à spécifier (cf. ci-dessus) sont donc les valeurs maximales (celles que l’on souhaite avoir lorsque le coefficient de stockage est égal à 1). Le switch SW_PRIOSTOCK[mat_épandable] permet d’activer cette option.

13. Sachant que ce sont les rapports de priorité entre couples qui sont déterminants, un ensemble de priorités de valeur 1, 2, 3,... sera équivalent à 10, 20, 30,...

Thème I


Unité de transformation

Caractéristiques structurelles du procédé

Le procédé de transformation modélisé dans Magma est basé sur l’imprégnation-compostage d’un effluent liquide (lisier, purin) sur support carboné (fumier de volailles, paille de canne...). Il se déroule en trois phases : – constitution d’un batch sur la plate-forme de compostage, par un apport unique de support (mis en tas ou en andain) suivi par des apports réguliers de lisier ; – fermentation ; – maturation.

Seule, la première phase s’effectue sur la plate-forme de compostage, la rendant disponible, après déstockage, pour la constitution d’un nouveau batch.

Les périodes d’apport de support et d’effluent, correspondant à la phase d’imprégnation, sont, comme pour tout site d’épandage, spécifiées dans le module de simulation des Eda. Les paramètres restant à spécifier, ici, sont : – PERTES_PHASE_1 : le taux de perte de masse (eau, azote) au cours de la phase d’imprégnation (valeur comprise entre 0 et 1 ; par défaut : 0.65 pour l’imprégnation-compostage de lisier de porcs sur fumier de volailles) ; – DUREE_FERMENT : la durée de fermentation (par défaut : 105 jours) ; – DUREE_PHASE_2 : la durée de maturation (par défaut : 42 jours) ; – PERTES_PHASE_2 : le taux de perte global au cours de la fermentation (par défaut : 0.10).

Le flux de déstockage de la plate-forme de compostage à l’issue de la phase d’imprégnation, DÉBIT_DÉSTOCK, doit également être spécifié (en t/jour).

Ces paramètres servent à calculer les flux de production aux différentes phases. Le flux de production de compost, après maturation, ira alimenter le stock de compost dans le module Production.

La prise en compte d’autres procédés de transformation est tout à fait possible, en appliquant ce principe de bilan matière aux phases caractéristiques du procédé considéré. Elle peut nécessiter, néanmoins, une légère adaptation du modèle à chaque cas.

Caractéristiques de gestion du procédé

Le volume de chaque batch (en support carboné et en effluent liquide) est déterminé selon : – BATCH_SUP : un paramètre spécifiant le volume (m3) souhaité de support carboné pour ce batch, dont la valeur sera confrontée au stock de support disponible et adaptée à sa disponibilité le cas échéant ;

– RATIO_MELANGE : le rapport volumique effluent/support (1:1, par défaut).

Ces deux paramètres permettront de déterminer, comme pour les autres sites d’épandage, les doses d’apport de support et d’effluent.

Un autre paramètre à fixer est le délai séparant deux batches consécutifs sur la plate-forme : DELAI_IN_OUT (en jours).

Paramètre de simulation

Il s’agit du stock initial (t) de la phase d’imprégnation : STOCK_INIT_ZUT_1 (par défaut = 0).

Importation et exportation de Mo

Afin de mieux évaluer les possibilités d’exportation ou d’importation de Mo d’une exploitation (Le Page et Martin, 2003), il était nécessaire d’intégrer dans Magma des capacités d’anticipation des besoins et des surplus. En effet, ces notions s’évaluent dans la pratique, non pas de façon instantanée, mais en référence à une période déterminée. Cette anticipation est réalisée par deux simulations successives de Magma :

Thème I


– une première simulation, destinée à décrire l’évolution au cours du temps des besoins cumulés de l’exploitation (sommation des quantités de Mo prévues pour l’épandage) et de ses surplus (sommation des débordements de stocks et des quantités épandues sur friche) en l’absence de tout transfert (import ou export) ; – une seconde simulation, alimentée par le fichier résultat de la première, au cours de laquelle on calcule à tout instant t l’offre ou la demande de Mo à partir des besoins et surplus à deux horizons d’anticipation différents : t+h1 et t+h2 avec h1 < h2 (constantes spécifiées par l’utilisateur) permettant de déterminer une fenêtre temporelle glissante (t+h1, t+h2).

Par différence, on détermine à tout instant les besoins et surplus anticipés pour la période (t+h1, t+h2) qui permettent de calculer : – la demande à t : comme la différence entre les besoins exprimés pour la période (t+h1, t+h2) et l’état du stock prévu à t+h1 dans la limite de la capacité de stockage résiduelle à t ; – l’offre à t : comme la quantité prévue en surplus pendant la période (t+h1, t+h2) dans la limite de la quantité de Mo en stock à t.

En dehors du cadre multi-agents de MagmaS [où plusieurs instances de Magma, représentant chacune un exploitant, vont communiquer par le biais d’un modèle externe spécialisé (Le Page et Martin, 2003)], cette fonctionnalité peut être aussi utilisée dans Magma en simulation d’exploitation individuelle. Pour cela, il suffit de spécifier une fonction Φ permettant de « connecter » la variable offre_demande, évaluant à tout instant l’offre et la demande de Mo de l’exploitant (en t), à la variable impex, qui représente les quantités de Mo effectivement importées ou exportées :

impex[mat_épandable] = Φ (offre_demande[mat_épandable])

La variable impex permet ainsi de calculer les flux d’importation et d’exportation de l’exploitation (en t/jour). Le premier flux ira s’ajouter au flux d’entrée du stock correspondant, le second ira le débiter. De façon simple, Φ peut être spécifié comme le produit de offre_demande par un coefficient à valeur tirée aléatoirement dans l’intervalle [0,1], représentant ainsi une variabilité arbitraire d’acceptation de l’offre ou de satisfaction de la demande par d’hypothétiques partenaires extérieurs.

Notons que les variables offre_demande et impex peuvent prendre des valeurs positives, négatives ou nulles, indiquant respectivement une offre et une exportation, une demande et une importation, un équilibre (ni offre, ni demande ; ni exportation, ni importation).

Critères d’évaluation et de comparaison des simulations

Les critères retenus pour juger de la pertinence des stratégies de gestion et comparer les simulations entre elles sont d’ordre agronomique, environnemental, économique et organisationnel. Dans la version actuelle de Magma, les critères habituellement pris en compte sont : – comme indicateur de « risque » environnemental : la somme des quantités d’azote cumulées correspondant aux débordements de stocks, aux épandages sur friche et à la surfertilisation des cultures ; – comme indicateur agronomique : les quantités d’azote effectivement épandues sous forme de Mo par hectare cultivé et par an ; – comme indicateur économique : le cumul des temps de travaux liés à la gestion de la Mo (inclut les temps de chargement, d’épandage et de transport aller et retour) ; – comme indicateur organisationnel : les fréquences d’épandage et leur répartition dans l’année.

Le premier indicateur est obtenu par intégration, sur le temps de simulation, des flux de débordement des stocks, d’épandage sur friche, et d’épandage de Mo sur les cultures, en ne retenant, dans ce dernier cas, que la quantité d’azote excédentaire par rapport à une « norme ». La norme utilisée ici correspond à la réglementation (Arrêtés types, 1999 ; Code des bonnes pratiques agricoles, 1994 ; Directive nitrates, 1991) qui impose, hors zone d’excédents structurels (cas de la Réunion), des apports en fertilisation azotée dans la limite de 200 kg N/ha/an pour les cultures (sauf prairie) et 350 kg N/ha/an pour les prairies. Un indice de fertilisation, calculé comme le rapport entre le cumul des quantités épandues

Thème I


(kg N/ha/an) et cette norme, permet d’apprécier le degré de satisfaction de cette contrainte14. On considérera comme satisfaisants (par rapport à la norme choisie) les épandages ayant un indice de fertilisation, apprécié à la fin de chaque année de simulation, compris entre 0,8 et 1,2 ; on caractérisera, respectivement, des situations de sous- et surfertilisation lorsque l’indice aura une valeur inférieure à 0,8 ou supérieure à 1,2.

Caractéristiques de l’exploitation type Et20 Il s’agit d’une exploitation de type IIb (Paillat, Aubry et Médoc, 2003) avec un système de production mixte comprenant des ateliers de production animale hors-sol et des productions végétales (canne à sucre : 1 à 8 ha). Le rapport Ugb/Sau est compris entre 2,5 et 15 et le nombre d’Ugb est un peu supérieur à 25. Les ateliers hors-sol produisent des effluents liquides, essentiellement du lisier de porc, et solides, essentiellement du fumier de volailles. Ce type d’exploitation est très engagé dans la production hors-sol. L’intensification recherchée est orientée vers les productions animales. Les cultures permettent de valoriser une grande partie des effluents produits et pilotent les modalités de gestion des effluents. Ce type d’exploitation est fréquemment rencontré à la Réunion, notamment dans les zones de piémont.

Caractéristiques structurelles

Production de Mo

Les caractéristiques de la production d’effluent de ce type d’exploitation sont données au tableau I. La production annuelle de lisier de porc est d’environ 400 t (masse volumique = 1 t/m3) et sa teneur en azote total est de 4,4 kg/t, soit une production d’azote de 1 765 kg par an. La production annuelle de fumier de volailles est de 38 t (masse volumique = 450 kg/m3) et sa teneur en azote total est de 23,6 kg/t, soit une production d’azote de 897 kg par an. Il n’y a ni importation, ni exportation d’effluent. On considère également qu’il n’y a pas de transformation des effluents produits sur l’exploitation (cette possibilité constitue néanmoins une alternative de gestion qui sera étudiée dans les paragraphes suivants).

Tableau I. Caractéristiques de la production d’effluents de l’exploitation type Et20.

Cheptel Porcs : 20 Tne soit 25 Ugb

Volailles : 180 m2 de bâtiment, soit 15 Ugb (3000 poulets de chair/bande et 5,8 bandes/an)

Capacités de stockage Lisier de porc : 150 t15

Fumier de volaille : 200 t

Compost : 100 t

Capacités de transport de Mo Mo liquide : 6 m3

Mo solide : 12 m3 soit 5,3 t

Nb : Tne : truie naisseur-engraisseur; Ugb : unité de gros bétail produisant 73 kg N/an (d’après Corpen, In : Institut de l’élevage, 1996). On considère généralement une capacité équivalente à 3 à 5 mois de stockage de lisier ; la capacité de stockage du fumier de volailles a été spécifiée très grande pour représenter le fait qu’un stockage très important pouvait avoir lieu au champ.

14. Dans la mesure où la norme choisie ici est issue de la réglementation de protection de l’environnement, il s’agit d’un indice permettant d’évaluer une stratégie de gestion plutôt sur le plan environnemental ; rien n’empêche cependant d’utiliser d’autres critères comme, par exemple, des préconisations agronomiques ou l’évaluation des besoins des plantes en fertilisation azotée pour en faire un critère d’évaluation agronomique. 15. La capacité de stockage du lisier de porc caractérisant l’Et20 (Paillat, Aubry et Médoc, 2003) est de 130 t ce qui correspond au minimum réglementaire de 4 mois de stockage. La capacité de stockage de 150 t adoptée ici correspond à 4,4 mois de stockage.

Thème I


Consommation de Mo

Les caractéristiques des cycles des cultures considérées pour Et20 sont données au tableau II. Le maraîchage est constitué d’un 1er cycle de tomates (plantation en février-mars) et d’un second cycle de pastèque (plantation en août-septembre). La superficie développée des cultures représente 14 ha pour une superficie réelle de 11 ha, car les parcelles de maïs et de maraîchage accueillent deux cycles annuels. Les cycles culturaux, représentés par les Eda1, sont fractionnés pour l’ensemble des cultures sauf pour le maïs.

Les distances moyennes entre le lieu de stockage des Mo (généralement le bâtiment d’élevage) et les parcelles sont de 2 km pour la canne en repousse et en replantation (on considère que la sole cannière est indivise), 1 km pour le maïs et 0,5 km pour le maraîchage.

Le matériel pour réaliser les épandages est constitué d’un tracteur, d’une tonne à lisier de 6 000 l et d’un épandeur à fumier de 12 m3. Le transport s’effectue à 12 km/h à plein et à 24 km/h à vide ; les débits de remplissage et d’épandage sont de 36 et 12 m3/h pour les Mo liquide et solide, respectivement.

Tableau II. Caractéristiques des cultures considérées dans l’exploitation type Et20.

Canne repousse

Canne replantation

Maïs Maraîchage : tomate ; pastèque

Surface (ha) 6,4 1,6 1 2

Eda récolte plantation récolte plantation

Nb. de cycles/an 1 1 2 1

Date initiale J 180 J 275 J 60 ; J 240 J35 ; J 200

Etendue de fractionnement (j) 178 85 - 35 ; 60

Période de fractionnement (j) 28 30 - 20 ; 30

Nb. sous-Eda 7 3 1 2

Durée Eda (j/ha) 10 2 15 2 ; 15

Sur ce type d’exploitation, on considère une main d’œuvre de 2 Uth16 qui peut être mobilisée pour l’épandage des effluents à raison de 6 h/j de travail au total. On considèrera ici que ce temps de travail journalier disponible est constant au cours du temps17.

Bilan annuel production-consommation

En raisonnant de façon globale (et statique), à partir des caractéristiques structurelles de l’exploitation, la production d’effluent ne paraît pas excessive par rapport aux cultures de l’exploitation. Le bilan annuel d’azote produit sous forme d’effluents rapporté à l’ensemble de la sole cultivée (2 662 kg N/an pour 14 ha, soit environ 190 kg N/ha/an) est, en effet, inférieure à la dose maximale autorisée par la réglementation (200 kg N/ha/an hors Zes). En distinguant les deux effluents produits, le lisier de porc peut être épandu sur 10 ha (canne à sucre, maïs), soit un apport de 176 kg/ha/an, et le fumier sur 7,6 ha (canne en replantation, maraîchage et maïs), soit un apport de 118 kg/ha/an.

Une approche dynamique, par simulation avec Magma, nous permettra, en fait, de mettre en évidence des problèmes de gestion (débordement de stocks, surfertilisation...) découlant précisément du caractère dynamique des processus de production et de consommation de Mo et de leur assujettissement à différentes contraintes (calendriers, temps de travaux, aléas, seuils de capacité de transport ou de stockage...).

16. Unité de travail humain. 17. En fait, en raison des contraintes imposées par les cultures de l’exploitation (récolte de la canne à sucre, installation et récoltes des productions maraîchères et du maïs), la main d’œuvre est, en réalité, moins disponible à certaines périodes de l’année. On considère que 2 j/semaine sont disponibles pour l’épandage les mois de juillet et octobre, 3 j/semaine en décembre, janvier, avril, mai et juin, et enfin 4 j/semaine pour les mois de février, mars, août, septembre et novembre. Ces fluctuations annuelles de disponibilité de la main d’œuvre ne sont pas prises en compte dans les simulations présentées ici.

Thème I


Mode de gestion des effluents

La totalité des effluents produits par les ateliers d’élevage est épandue sur les surfaces cultivées de l’exploitation. Le lisier de porc est principalement épandu sur les parcelles de canne à sucre en repousse, mais également juste après la replantation. Le fumier de volailles est réservé au maraîchage et au maïs, mais peut aussi être épandu juste avant la replantation de la canne. Le lisier n’est jamais apporté sur les parcelles maraîchères (tomate, pastèque).

Les principaux paramètres de gestion des épandages sont les suivants : – la latence (délai obligatoire entre la fin d’un Eda et l’épandage correspondant) est de 1 j pour toutes les cultures, sauf pour la replantation (épandage après) où elle est de 10 j ; – les délais d’étalement des épandages (possibilité de report après l’Eda) sont de 30 j pour la canne en repousse, de 7 et 45 j respectivement pour la canne en replantation avant (fumier) et après (lisier), et de 15 j pour le maïs et le maraîchage ; – les doses maximales épandues pour chaque cycle de culture sont spécifiées dans le tableau III ; – les distances entre les stocks de Mo et les sites d’épandage ainsi que les priorités d’épandage des couples (Mo, sites d’épandage) sont données dans le tableau IV. Tableau III. Doses maximales d’épandage spécifiées pour chaque culture (t/ha/cycle) et unités d’azote correspondantes entre parenthèses (kg N/ha/cycle).

Canne repousse Canne replantation Maïs Maraîchage

Lisier de porc 46 (202 N) 46 (202 N) 46 (202 N) -

Fumier de volailles - 9 (212 N) 9 (212 N) 9 (212 N)

Compost - 15 (144 N) 15 (144 N) 15 (144 N)

Nb : les teneurs en azote des effluents retenues pour ces calculs sont de 4,4, 23,6 et 9,6 kg/t pour le lisier non dilué, le fumier de volailles et le compost, respectivement.

Tableau IV. Distances entre le lieu de stockage et les sites d’épandage et priorités d’épandage pour les couples [Mo, site d’épandage].

Canne repousse Canne replantation Maïs Maraîchage Ut

Distance (km) 2 2 1 0,5 0,1

Priorités :

Lisier de porc 8 6 12 0 2

Fumier de volailles 0 9 8 20 2

Compost 0 3 8 15 0

Scénarios de simulation

Les simulations sont organisées de la façon suivante (figure 1) : à partir d’un scénario de base, noté Et20_00, dont les principaux paramètres ont été donnés dans les caractéristiques de l’exploitation, on ajoute successivement des contraintes destinées à représenter de façon réaliste la situation que l’on souhaite analyser. Il s’agit ici des simulations : – Et20_00a : ajout de la contrainte d’interdiction d’épandage le week-end ; – Et20_00b : ajout de la contrainte d’interdiction d’épandage par temps de pluie ; – Et20_00c : ajout d’une aire découverte de 20 m2 drainant les eaux de pluie vers le stock de lisier.

Nous considérons le scénario Et20_00c comme représentatif des pratiques actuelles de l’agriculteur. A partir de l’analyse des résultats de simulation de ce scénario, on modifie progressivement les règles de gestion ou les caractéristiques structurelles de l’exploitation pour définir de nouvelles stratégies de gestion permettant de remédier aux défauts constatés. Ces stratégies sont établies en référence aux 4 niveaux définis dans l’article de Paillat, Aubry et Médoc (2003), que nous rappelons ci-après.

Thème I


ET20_02a

ET20_00

ET20_00bET20_00a ET20_00c

ET20_01a ET20_01b

ET20_01d

ET20_01e

ET20_03

Simulation de base

Ajout de contraintes pour aboutir à une situation réaliste

(2) Modification d’éléments structurels sans remise en cause du système de production

(1) Modification de règles de pilotage ou de planification des épandages

(3) Modification du mode de production et de l’organisation de la gestion des effluents

ET20_02b

ET20_01c

ET20_02a

ET20_00

ET20_00bET20_00a ET20_00c

ET20_01a ET20_01b

ET20_01d

ET20_01e

ET20_03

Simulation de base





ET20_02b

ET20_01c

ET20_02a

ET20_00

ET20_00bET20_00a ET20_00c

ET20_01a ET20_01b

ET20_01d

ET20_01e

ET20_03

Simulation de base


Simulation de base





ET20_02b

ET20_01c

Figure 1. Graphe d’héritage des simulations effectuées montrant les niveaux de modification.

Les stratégies de niveau 1 sont issues de la modification de règles de pilotage ou de planification des épandages : déclenchement des épandages basé sur l’état des stocks de Mo, fractionnement des épandages, adaptation des doses, modification du calendrier ou des modalités d’épandage. Cinq scénarios correspondent à ce niveau : – Et20_01a : ajout de l’interdiction des apports de fumier sur la canne en replantation et le maïs ; – Et20_01b : augmentation des doses d’épandage de lisier à 60 m3/ha ; – Et20_01c, d et e, respectivement : autorisation du déclenchement des épandages à partir d’un taux de remplissage des stocks de 80 %, modification dynamique de dose d’épandage et des priorités des couples [Mo, site d’épandage] proportionnellement à l’état des stocks ; ces règles, correspondent à un contrôle en boucle fermée du système (modification des entrées en fonction des sorties).

Les stratégies de niveau 2 sont basées sur la modification de certains éléments structurels sans remise en cause du système de production de l’exploitation : capacités de stockage, bâtiments d’élevage, couverture des surfaces exposées à la pluie, matériel de transport et d’épandage, etc. Les scénarios Et20_02a et b, qui font passer la capacité de la fosse à lisier de 150 à 250 m3, soit 7,5 mois de stockage au lieu de 4,4 (tableau I), correspondent à ce niveau de stratégie.

Les stratégies de niveau 3 modifient le mode de production et l’organisation de la gestion des effluents dans l’exploitation : transformation des effluents, exportation ou importation d’effluents, recours à de nouvelles surfaces d’épandage (location ou emprunt de terres, mise en culture des friches, modification des assolements...). Le scénario Et20_03, qui introduit l’imprégnation-compostage de fumier de volailles par du lisier de porc correspond à ce niveau de stratégie.

Thème I


Simulation de l’exploitation Et20 avec Magma

Scénario de « base » (Et20_00) Dans l’optique de mettre au point un scénario jugé réaliste, cette première simulation du scénario « de base » Et20_00 permet de vérifier, pas à pas, la correction du modèle. Notamment, les dates d’occurrence des Eda et leur nombre sont vérifiés (figure 2).

0 73 147 221 295 369 443 517 591 665 739Temps (jour)

TOMATE

MAIS

CANNE

PASTEQUE

CANNE_REPLANT_AV

0 73 147 221 295 369 443 517 591 665 739Temps (jour)

TOMATE

MAIS

CANNE

PASTEQUE

CANNE_REPLANT_AV

Figure 2. Réalisation des Eda1 dans la simulation du scénario de base Et20_00.

Les Eda1 se réalisent chaque année conformément aux paramètres spécifiés. Pour les cultures dont les Eda1 sont fractionnés on obtient bien : 7 sous-Eda pour la canne en repousse, 3 pour la replantation, et 2 pour la tomate et la pastèque. Le maïs, dont les Eda1 ne sont pas fractionnés, montre bien deux cycles annuels. Certaines cultures font apparaître de longues périodes sans Eda et, par conséquent, sans épandage possible. Les cultures consommatrices de lisier (canne en repousse et en replantation, maïs) ne reçoivent aucun épandage pendant plus de 4 mois par an (jours 60-180). Il en est de même pour les cultures fertilisées avec du fumier (canne en replantation, maïs, maraîchage) entre les jours 70 et 200. Des débordements de Mo au cours de ces périodes sans épandage sont constatés sur la figure 3. On y observe des débordements de lisier matérialisés par les plateaux à 150 t, capacité maximale de la fosse à lisier. En seconde année, ces débordements représentant 116 t sont permanents entre les jours 470 et 555. En revanche, la quantité de fumier stockée reste à des niveaux faibles avec de fréquentes périodes pendant lesquelles le stock est pratiquement vide. Toutefois, comme pour le lisier, pendant la période sans Eda, entre les jours 70 et 200, nous notons une augmentation du stock de fumier de volaille. Cependant, il n’y a pas de débordement, du fait que la capacité de stockage a été fixée volontairement très élevée (200 t) pour tenir compte du stockage au champ.

Les épandages de lisier sont réalisés sur la canne à sucre et le maïs conformément aux doses visées. On note un déficit d’épandage par rapport aux doses visées après la replantation, du fait d’un effet de seuil lié au fractionnement des Eda1 qui induisent 3 épandages par cycle sur la sole à replanter : la dose visée (40 t/ha soit environ 39 m3/ha) conduit sur les 1,6 ha de la sole à une quantité à épandre de 62,4 m3 soit 62,4/3 = 20,8 m3 par épandage, ce qui ne correspond qu’à 18 m3 effectivement épandus du fait de l’obligation spécifiée dans le scénario de n’épandre que par citernes entières de 6 m3. Ce problème de seuil existe également pour le maïs. Il permet néanmoins de limiter la surfertilisation sur ces cultures (cf. infra). Le lisier apparaît donc fortement excédentaire dans ce scénario.

Thème I


160

140

120

100

80

60

40

20

00 37 74 111 148 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 592 629 666 703 740

Temps (jour)

LP

FV

160

140

120

100

80

60

40

20

00 37 74 111 148 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 592 629 666 703 740

Temps (jour)

LP

FV

Figure 3. Evolution des stocks de lisier (LP) et de fumier de volailles (FV) simulés sur 2 ans (en t) dans le scénario de base Et20_00.

Les épandages de fumier se répartissent entre la canne en replantation (32 %), la pastèque (31 %), le maïs (24 %) et la tomate (13 %). Globalement, on constate une pénurie de fumier qui explique qu’aucune des cultures ne reçoit la dose visée (notamment, la tomate). On note ainsi une mauvaise répartition du fumier entre, d’une part les cultures maraîchères sous-fertilisées, d’autre part, la canne en replantation et le maïs qui sont surfertilisés (ces cultures reçoivent, en outre, du lisier). Ce problème devrait être résolu en interdisant le fumier sur la canne en replantation et le maïs pour le réserver aux cultures maraîchères.

La figure 4 présente les indices de fertilisation pour chaque culture (indice relatif à la norme réglementaire de 200 kg N/ha/cycle). La valeur 1 de l’indice (ligne discontinue) représente respectivement 200 kg N/ha pour la canne en repousse, la tomate et la pastèque, 100 kg N/ha pour la canne en replantation (un apport possible avant et un second apport possible après) et 400 kg N/ha pour le maïs (2 cycles par an). Les valeurs d’indice de 0,8 et 1,2 matérialisent les bornes de sous-fertilisation et de surfertilisation de la culture.

La canne à sucre en replantation est largement en surfertilisation, qu’il s’agisse des épandages de fumier avant plantation ou de lisier après. En revanche, la tomate et la pastèque sont sous-fertilisées. Seuls, la canne en repousse et le maïs présentent des niveaux de fertilisation acceptables, malgré un léger excédent pour le maïs qui reçoit, comme la canne replantée, à la fois du lisier et du fumier.

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE

CANNE_REPLANT_AVCANNE_REPLANT_AP

TOMATEPASTEQUE

MAIS

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

Figure 4. Indice de fertilisation des cultures à J718 dans la simulation du scénario de base Et20_00.

Thème I


Scénario « réaliste » obtenu par ajout de contraintes (Et20_00c)

Les scénarios suivants nous amènent, par ajout progressif de contraintes au scénario de base, à un scénario de gestion jugé réaliste pour l’exploitation type Et20. Il s’agit de : – Et20_00a avec une contrainte d’interdiction d’épandage le week-end (2 jours par semaine) ; – Et20_00b avec une contrainte d’interdiction d’épandage par temps de pluie (si la pluie du jour J est supérieure à 5 mm et la pluie cumulée des jours J, J-1 et J-2 est supérieure à 20 mm) ; – Et20_00c qui définit une aire découverte de 20 m2 drainant l’eau de pluie vers la fosse à lisier (augmentation et dilution du flux de production).

Les résultats obtenus par simulation de ces 3 scénarios, comparés avec le scénario de base Et20_00 pour les débordements de lisier et la surfertilisation des cultures sont présentés dans les figures 5 et 6.

ET20_00a

1,160

1,040

920

800ET20_00 ET20_00b ET20_00cET20_00a

1,160

1,040

920

800ET20_00 ET20_00b ET20_00c

Figure 5. Débordements de lisier (kg N cumulés sur 740 j de simulation) observés dans les simulations Et20_00, Et20_00a, Et20_00b et Et20_00c.

480

440

400

360

320

280

240

200ET20_00 ET20_00a ET20_00b ET20_00c

480

440

400

360

320

280

240

200ET20_00 ET20_00a ET20_00b ET20_00c

Figure 6. Surfertilisation (kg N cumulés sur 740 j de simulation) observés dans les simulations Et20_00, Et20_00a, Et20_00b et Et20_00c.

Le débordement du lisier (figure 5) est aggravé progressivement par l’interdiction d’épandage le week-end (+9 t par an avec Et20_00a), par les aléas climatiques (+4,5 t par an avec Et20_00b) et l’intrusion d’eau de pluie dans le stock (+18 t/an avec Et20_00c). Au final, le scénario Et20_00c, qui incorpore ces 3 contraintes, présente un débordement supplémentaire de 32 t/an par rapport au scénario de base, soit +110 kg N/an. Dans ce scénario, les débordements de lisier totalisent plus de 150 t représentant 650 kg N par an. Ils varient d’une année à l’autre en fonction du régime des pluies.

La surfertilisation des cultures (figure 6) est, par contre, diminuée lorsque la pluie intervient (Et20_00b) : (i) parce que des épandages n’ont pas pu avoir lieu, notamment sur la canne en repousse et le maïs, et (ii) par l’effet dilution qui abaisse la concentration en azote du lisier. La surfertilisation des cultures est ramenée de 230 à 175 kg N par an en moyenne sur l’ensemble de l’exploitation. Globalement, le scénario réaliste (avec contraintes) génère plus de rejets illicites : 707 kg N pour Et20_00c contre

Thème I


650 pour Et20_00 (moyenne sur 2 ans) avec une part plus importante du débordement de stock par rapport à la surfertilisation (75 % contre 65 %, respectivement). L’amélioration des stratégies de gestion doit donc surtout porter sur le débordement du lisier.

Malgré les contraintes d’épandage, la canne replantée (figure 7) reste une trop forte consommatrice de fumier (avant la plantation) et de lisier (après la plantation). Par contre, la diminution des épandages et la baisse de la teneur en azote du lisier provoquent une sous-fertilisation de la canne en repousse. Les con-traintes climatiques ont fortement réduit les apports de fumier au maïs, dont la fertilisation devient très correcte. En conséquence, le fumier, bien que restant en déficit, est devenu disponible pour d’autres cultures, surtout la tomate. On peut toutefois se demander si ce report s’effectue bien chaque année, dans la mesure où il est fortement lié aux aléas climatiques. La gestion du fumier reste donc déficiente dans ce scénario.

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

ET20_00

ET20_00c

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

ET20_00

ET20_00c

Figure 7. Indice de fertilisation en fin de simulation (J729) comparé entre les simulations Et20_00 et Et20_00c (base 200 N/ha pour chaque cycle cultural).

Modifications de niveau 1 : planification et pilotage des épandages (Et20_01)

Fumier de volailles réservé aux cultures maraîchères (Et20_01a)

Pour permettre aux cultures maraîchères d’être correctement fertilisées avec le fumier de volailles, seul utilisable sur ces cultures, il faut en interdire l’épandage sur la replantation de canne et le maïs. Cette stratégie Et20_01a ne provoque aucun changement dans les débordements car la consommation du lisier par la canne et le maïs n’a pas été modifiée par rapport au scénario précédent. Le maïs et la canne en replantation, ne recevant plus de fumier, deviennent fortement sous-fertilisés (figure 8).

Par contre, le stock de fumier, plus important (figure 9), permet une meilleure fertilisation de la pastèque (2e cycle de maraîchage) après que le stock de fumier ait pu se constituer. Celle-ci devient même légèrement surfertilisée (figure 8). La culture de tomate n’a pu profiter du fumier disponible à cause de la pluie, mais ce phénomène ne se répétera peut-être pas tous les ans. Afin de pouvoir évaluer l’effet des aléas climatiques on doit raisonner les stratégies sur un plus long terme, par exemple en fixant un horizon de simulation de cinq ans.

Thème I


1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE

CANNE_REPLANT_AVCANNE REPLANT AP

TOMATEPASTEQUE

MAIS

ET20_00c

ET20_01a

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE

CANNE_REPLANT_AVCANNE REPLANT AP

TOMATEPASTEQUE

MAIS

ET20_00c

ET20_01a

Figure 8. Indices de fertilisation comparés entre les simulations Et20_00c (scénario « réaliste ») et Et20_01a (interdiction du fumier sur canne en replantation et maïs) en fin de simulation (J729).

28

25

22

19

17

14

11

8.

5

2

00 37 74 111 148 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 592 629 666 703 740

Temps (jour)

ET20_01a

ET20_00c

28

25

22

19

17

14

11

8.

5

2

00 37 74 111 148 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 592 629 666 703 740

Temps (jour)

ET20_01a

ET20_00c

Figure 9. Evolution du stock de fumier (en t) comparée entre les simulations Et20_00c (scénario « réaliste ») et Et20_01a (interdiction du fumier sur canne en replantation et maïs).

Augmentation des doses de lisier (Et20_01b)

Une possibilité d’action supplémentaire est de jouer sur les doses ou les calendriers d’épandage comme le font les agriculteurs. Pour une exploitation de type Et20 ces ajustements pourraient concerner : – l’augmentation de la dose de lisier sur la canne, en repousse et en replantation, et sur le maïs pour compenser l’absence de fumier ; sur la canne en replantation, on peut aussi envisager de faire un épandage de lisier supplémentaire avant plantation ; – allonger la durée possible d’épandage sur la tomate de manière à être moins dépendant des aléas clima-tiques (l’agriculteur n’installera sa culture de tomate que s’il a pu y apporter la fumure organique nécessaire).

Nous testons ici la solution consistant à augmenter les doses d’épandage. Dans le scénario Et20_01b, on porte la dose maximale sur la canne (en repousse et après replantation) et sur le maïs à 60 t/ha. Les débordements de lisier sont alors réduits de plus de 40 %, de 532 kg N à 310 kg N/an, mais cela ne suffit pas à les éviter complètement (figure 10) ; même en spécifiant une dose de 100 t/ha sur ces mêmes cultures, les débordements subsistent.

Thème I


150

135

120

105

90

75

60

45

30

15

00 37 74 111 148 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 592 629 666 703 740

Temps (jour)

ET20_01a

ET20_01b

150

135

120

105

90

75

60

45

30

15

00 37 74 111 148 185 222 259 296 333 370 407 444 481 518 555 592 629 666 703 740

Temps (jour)

ET20_01a

ET20_01b

Figure 10. Evolution du stock de lisier (en t) comparée entre Et20_01a et Et20_01b (augmentation de la dose d’épandage de lisier).

La figure 11 montre qu’on obtient cependant une fertilisation organique correcte pour les cultures consommatrices de lisier (canne en repousse, en replantation et maïs). Cependant, la canne en replantation ne reçoit rien avant plantation (aucun effluent spécifié en remplacement du fumier interdit depuis le scénario Et20_01a) et les consommateurs de fumier restent, évidemment, dans la même situation (sous-fertilisation de la tomate et surfertilisation de la pastèque).

La simulation sur 5 ans du scénario Et20_01b (figure 12) montre que la disponibilité en fumier est relativement importante, à part deux petites périodes de pénurie au cours de la 4e année, ce qui indique que des épandages convenables doivent être possibles sur le long terme (tableau V). Par contre, les débordements de lisier se reproduisent chaque année de façon cyclique avec une période critique entre les jours 147 et 197. L’augmentation de la dose d’épandage du lisier, si elle réduit la durée de cette période critique, ne la supprime pas. Sachant que la quantité débordée chaque année, en un seul débordement, est d’environ 70 t, on peut envisager d’augmenter la capacité de stockage d’au moins cette valeur, la portant ainsi à 150 t + 70 t = 220 t au minimum.

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

ET20_01a

ET20_01b1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

ET20_01a

ET20_01b

Figure 11. Indices de fertilisation comparés entre Et20_01a et Et20_01b en fin de simulation (J729).

Thème I


28

25

22

19

17

14

11

8

5

2

0 0 122 244 366 488 610 732 854 976 1098 1220 1342 1464 1586 1708 1830Temps (jour)

(a)

150

135

120

105

90

75

60

45

30

15

00 244 488 732 976 1220 1464 1708

Temps (jour)(b)

28

25

22

19

17

14

11

8

5

2

0 0 122 244 366 488 610 732 854 976 1098 1220 1342 1464 1586 1708 1830Temps (jour)

(a)

150

135

120

105

90

75

60

45

30

15

00 244 488 732 976 1220 1464 1708

Temps (jour)(b)

28

25

22

19

17

14

11

8

5

2

0 0 122 244 366 488 610 732 854 976 1098 1220 1342 1464 1586 1708 1830Temps (jour)

(a)

150

135

120

105

90

75

60

45

30

15

00 244 488 732 976 1220 1464 1708

Temps (jour)(b)

150

135

120

105

90

75

60

45

30

15

00 244 488 732 976 1220 1464 1708

Temps (jour)(b)

Figure 12. Evolution (a) des stocks de fumier et (b) de lisier sur 5 ans (en t) dans le scénario Et20_01b.

Tableau V. Indices de fertilisation des cultures sur 5 années.

Cultures Année 1 Année 2 Année 3 Année 4 Année 5

Canne en repousse 0,98 0,98 0,94 1,0 0,83

Canne en replantation 0,1 0,81 0,23 0,3 1,1

Tomate 0,36 0,40 1,3 1,2 0,6

Pastèque 0,95 1,25 1,25 1,12 1,25

Maïs 1,0 0,82 1,15 1,20 1,15

La simulation sur cinq ans nous renseigne également sur la variation inter-annuelle des situations de fertilisation (tableau V) : – la canne en repousse, la pastèque et le maïs sont fertilisés correctement, une légère sur-fertilisation pour les deux dernières cultures étant constatée certaines années ; – contrairement aux autres cultures, la canne en replantation et la tomate ont des indices de fertilisation très variables d’une année à l’autre du fait : (i) pour la canne en replantation, de pénurie de lisier à cause de la concurrence avec la canne en repousse qui est prioritaire sur les épandages à la même période ; (ii) pour la tomate, de l’aléa pluie (années 2 et 5) et de la pénurie de fumier (en année 1, avec un stock initial vide).

Cette simulation confirme la nécessité d’augmenter le délai de report des épandages pour la tomate et de réaliser un épandage de lisier supplémentaire avant la replantation de la canne. Néanmoins, certaines années, la pénurie de lisier sera accentuée et la fertilisation organique de la canne en replantation restera insuffisante. Pour une meilleure gestion du lisier, on pourrait envisager d’étendre la période de replantation de la canne au delà de la période d’épandage sur la canne (actuellement la replantation s’arrête en décembre pour la canne de petite saison récoltée après 12 mois de développement), alors qu’elle pourrait se poursuivre jusqu’à la fin de la saison des fortes pluies en mars (canne de grande saison récoltée après 18 mois de développement) et aussi de raccourcir la période d’épandage sur la canne en repousse de 1 à 2 mois. Malgré tout, il pourrait subsister des débordements de lisier aux périodes où les épandages ne sont pas possibles. L’augmentation de la capacité de stockage pourrait être une bonne solution de même que le compostage d’une partie du lisier pour mieux fertiliser les cultures maraîchères.

Modifications de niveau 2 : structure de l’exploitation

Augmentation de la capacité de stockage du lisier (Et20_02)

Afin de réduire les débordements de lisier constatés dans le scénario précédent (Et20_01b), on veut tester l’augmentation de la capacité de stockage du lisier qui passe ici de 150 à 250 t.

La figure 13 présente l’évolution du stock de lisier sur 5 ans selon deux possibilités.

Thème I


250

225

200

175

150

125

100

75

50

25

0

0 244 488 732 976 1220 1464 1708

Temps (jour)

ET20_02b

ET20_02a

250

225

200

175

150

125

100

75

50

25

0

0 244 488 732 976 1220 1464 1708

Temps (jour)

ET20_02b

ET20_02a

Figure 13. Evolution du stock de lisier (en t) pour Et20_02a et Et20_02b.

Et20_02a : la dose d’épandage du lisier est maintenue à 60 t/ha. Les débordements sont totalement supprimés. De plus, la fertilisation des cultures recevant du lisier est améliorée, notamment pour la canne en repousse. Le lisier auparavant déversé devient à présent disponible pour l’épandage et les doses effectives se rapprochent de la dose visée.

Et20_02b : la dose d’épandage du lisier est réduite à 54 t/ha. Malgré une nette amélioration par rapport à ET20_01b (figure 12), on observe un petit débordement (20 t, soit 86 kg N) lors de la seconde année (très pluvieuse), à la période critique précédant la coupe de la canne. Paradoxalement, la fertilisation de la canne à sucre est accrue, allant même jusqu’à une légère surfertilisation, car la pénurie de lisier étant moins fréquente que dans l’alternative précédente, cette culture reçoit systématiquement la dose prévue. La fertilisation de la canne en replantation et du maïs est un peu diminuée, mais globalement, la surfertilisation est un peu plus élevée que dans l’alternative précédente (dose de 60 t/ha).

Ces deux scénarios, s’ils permettent pratiquement d’éliminer les débordements de lisier entraînent quand même un doublement de la surfertilisation des cultures par rapport au scénario Et20_01b. Essayer de jouer sur les doses ne suffit donc pas, car on est pris dans un dilemme : augmentation des doses entraînant la surfertilisation des cultures ou diminution des doses entraînant le débordement de stock (sauf à augmenter encore la capacité de stockage). Pour ces deux scénarios, le stock est mal régulé car il oscille annuellement entre pénurie et débordement (figure 13). On peut donc envisager d’introduire un contrôle des flux basé sur l’état des stocks.

Gestion des épandages en fonction de l’état des stocks (Et20_01c, d, e)

Il s’agit ici d’une modification de niveau 1 (portant sur des règles de gestion) qui est motivée par les résultats obtenus par la modification structurelle précédente (augmentation de la capacité de stockage). Partant du scénario précédent (Et20_02b où la dose de lisier est fixée à 54 t/ha et la capacité de stockage est de 250 t), trois règles sont appliquées successivement.

• Et20_01c : les épandages, normalement déclenchés par des Eda1 « planifiés », sont également déclenchés lorsque le stock de Mo atteint un seuil critique, fixé ici à 80 % de la capacité de stockage. A la suite des Eda2 « réactifs » (cf. § Caractéristiques de gestion des Eda réactifs) ainsi générés, des épandages supplémentaires sont réalisés (ceux-ci peuvent correspondre, dans la réalité, à un changement de modalité d’épandage : passage au tuyau ou au coude en bord de champ au lieu de l’épandage à la tonne en plein champ).

Thème I


• Et20_01d : la dose épandue sur les cultures est proportionnelle à l’état des stocks (lorsque le stock est plein, la dose maximale est appliquée) ; cette règle est fondée sur l’heuristique qui veut que plus un stock est plein et plus l’agriculteur aura tendance à forcer la dose.

• Et20_01e : les priorités d’épandage sont modifiées proportionnellement à l’état de remplissage des stocks, afin de privilégier l’épandage du stock le plus plein.

La figure 14 montre l’évolution du stock de lisier sur 740 jours.

235

212

188

165

141

117

94

70

47

23

00 43 86 129 172 215 258 301 344 387 430 473 516 559 602 645 688 740

Temps (jour)

ET20_01d et ET20_01e

ET20_01c235

212

188

165

141

117

94

70

47

23

00 43 86 129 172 215 258 301 344 387 430 473 516 559 602 645 688 740

Temps (jour)

ET20_01d et ET20_01e

ET20_01c

Figure 14. Evolution du stock de lisier (en t) pour Et20_01c, Et20_01d et Et20_01e.

La première règle permet d’éviter les débordements, mais accroît en conséquence les épandages sur maïs et replantation de canne (la fertilisation de cette culture restant correcte du fait de l’absence d’épandage avant replantation). Les épandages sur canne en repousse restent en dessous des 54 t/ha, du fait d’une pénurie de lisier à certains moments. Pour peaufiner encore davantage la gestion du lisier, il faudrait spécifier des doses différentes entre maïs (par exemple 45 t/ha par cycle), canne en replantation (60 t/ha) et canne en repousse (54 t/ha).

La seconde règle, s’ajoutant à la première, a davantage de conséquences. Si elle améliore encore la régulation des stocks, elle accentue les écarts de fertilisation entre cultures : le maïs étant fertilisé à une période où le lisier est en abondance, il en reçoit beaucoup trop (indice de fertilisation de 1,96) ; par contre, la canne en repousse et en replantation n’est plus suffisamment fertilisée (indices de 0,75 et 0,67, respectivement) car la dose appliquée est fortement réduite en cas de stock faible. Un autre effet non souhaité est apparu dans le cas du fumier : du fait de la capacité de stockage spécifiée volontairement élevée pour les Mo solides, le taux relatif de remplissage toujours faible réduit les doses à appliquer aux cultures maraîchères souvent en deçà du seuil de remplissage de la remorque ou du temps minimal à passer pour effectuer un épandage. Le résultat de cet effet de seuil est que de nombreux épandages sur ces cultures ne se font plus. A priori, on peut donc penser que ce type de règle devrait être réservé aux stocks d’effluents liquides, pour lesquels la notion de débordement (et celle d’urgence à épandre pour l’éviter) a un sens concret.

La troisième règle n’a aucune conséquence dans le cas étudié, car il n’y a pas d’actions concurrentes sur les cultures : aucune culture ne reçoit à la fois du lisier et du fumier dans ce scénario.

Thème I


Modification de niveau 3 : unité de transformation (Et20_03)

Dans le cas de l’exploitation Et20, les effluents produits sont globalement en adéquation avec les cultures pratiquées, tant en qualité qu’en quantité. Les problèmes constatés résident principalement, nous l’avons montré dans les simulations précédentes, dans la mauvaise synchronisation des flux de production et de consommation, parfois rendue difficile du fait d’aléas climatiques. Pour cette exploitation, la mise en place d’une unité de transformation des effluents n’est pas primordiale. Néanmoins, le choix du compostage peut être envisagé pour réduire, à la fois, les débordements de lisier, la surfertilisation des cultures et disposer d’un produit organique hygiénisé facilement utilisable sur les cultures maraîchères18.

Le scénario présenté ici (Et20_03) reprend certaines caractéristiques de gestion du scénario précédent (Et20_01e) : contrôle possible par les stocks, dose d’épandage de lisier fixée à 54 t/ha, sauf pour le maïs où elle est réduite à 30 t/ha. L’attribution des effluents aux cultures reste inchangée, hormis le fait que le compost produit peut, outre le fumier, être épandu sur les cultures maraîchères. Les capacités de stockage sont fixées ici à 250 t pour le lisier et 100 t pour le fumier et le compost (on réduit les capacités de stockage des Mo solides pour éviter l’artefact de simulation conduisant à un sous-dosage en maraîchage ; cf. ci-dessus).

Le compost est produit par imprégnation-compostage de lisier de porc sur fumier de volailles. Avec ce procédé, les émissions d’azote dans l’atmosphère sous forme ammoniacale peuvent être très importantes (perte d’environ 75 % de l’azote initial selon nos essais non publiés). Notons que ces émissions sont aussi néfastes pour l’environnement. Les caractéristiques de l’unité de transformation spécifiée dans ce scénario sont celles données au § «Unité de transformation » ; rappelons que la taille visée d’un batch de compost est de 36 m3 de fumier de volailles pour le même volume de lisier fractionné hebdomadairement par cycle de 42 jours.

Après simulation, on constate l’absence de débordement de lisier, comme dans le cas de la simulation précédente (Et20_01e), mais avec une régulation meilleure du stock du fait de la fréquence élevée des prélèvements destinés à alimenter l’unité de transformation (figure 15).

200

160

120

80

40

00 193 386 579 772 965 1158 1351 1544 1737

Temps (jours)

Figure 15. Evolution du stock de lisier sur 5 ans dans le scénario ET20_03 (en t).

En régime stabilisé, le stock varie entre 100 et 200 t environ, soit 100 t d’amplitude. Une capacité de stockage de 150 t, comme initialement prévue, serait suffisante, à condition que suffisamment de fumier soit disponible, dès le début de la simulation, pour lancer le compostage (il suffit pour cela de spécifier correctement la valeur initiale du stock). On constate également que le stock de fumier de volailles évolue en flux quasi-tendu, du fait de son utilisation par le compostage (figure 16).

18. La réglementation interdit, en effet, d’épandre le lisier ou le fumier de volailles non hygiénisé sur les cultures maraîchères.

Thème I


80

70

60

50

40

30

20

10

00 122 244 366 488 610 732 854 976 1098 1220 1342 1464 1586 1708 1830

Temps (jours)

Compost

Fumier

Figure 16. Evolution sur 5 ans des stocks de fumier de volaille et de compost dans le scénario ET20_03 (en t).

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0CANNE


TOMATEPASTEQUE

MAIS

Figure 17. Indices de fertilisation des cultures au jour 729 dans le scénario Et20_03.

Le stock de compost (figure 16) s’accroît régulièrement pour n’être consommé qu’en milieu de 2e année sur la pastèque, lorsque le stock a atteint une masse suffisante (application de la règle de dose proportionnelle au stock). Le compost produit est utilisé uniquement sur les productions maraîchères en remplacement du fumier de volailles, qui est dirigé en totalité vers l’unité de compostage. Toutes les cultures sont cependant sous-fertilisées à l’exception du maïs (figure 17).

Cette sous-fertilisation organique n’est d’ailleurs pas acceptable, car elle constitue une perte de matière fertilisante pour l’exploitation. Sur le plan environnemental, si l’on se borne à comptabiliser les débordements de stock et la surfertilisation, il reste que ce scénario est nettement meilleur que tous les précédents comme on peut le constater sur la figure 18. Néanmoins, on devrait tenir compte du fait que, dans ce cas-ci, la pollution est transférée par le compostage vers l’atmosphère sous forme d’ammoniac.

Thème I


3,000

2,000

1,000

00 131 262 393 524 655 786 917 1048 1179 1310 1441 1572 1703 1834

Temps (jour)

ET20_01b

ET20_01e

ET20_03

3,000

2,000

1,000

00 131 262 393 524 655 786 917 1048 1179 1310 1441 1572 1703 1834

Temps (jour)

ET20_01b

ET20_01e

ET20_03

Figure 18. Cumul des rejets illicites des scénarios Et20_01b, Et20_01e et Et20_03 pendant 5 ans (en kg N).

Dans le cas de l’exploitation Et20, le compostage devrait, en fait, être envisagé avec un objectif principal d’hygiénisation des fumiers de volailles, ce qui suppose, pour éviter les pertes ammoniacales, l’ajout de substrat carboné. L’apport de lisier à ce compost en faible quantité permettrait de réduire les apports d’eau, nécessaire au compostage des fumiers secs. Pour le lisier, l’objectif est de supprimer les excédents qui interviennent peu souvent dans l’année. Une option qui pourrait être testée, alternative au compostage permanent de ce scénario, pourrait être de composter la totalité du fumier produit en une seule fois dans l’année, à la période où apparaît le surplus de lisier, c’est-à-dire vers le mois de mai. Le niveau du stock de lisier pourrait peut-être alors être suffisamment bas pour attendre les épandages sur la canne en repousse au mois de juillet.

Discussion et perspectives

Démarche d’analyse par simulation

Dans cet article, nous avons présenté, à la fois, une démarche d’utilisation d’un modèle de simulation pour analyser des stratégies de gestion d’un système de production et des résultats concernant une exploitation type. La démarche adoptée suit, de façon itérative, une logique expérimentale : construction d’une situation de départ correspondant au mieux à la réalité à étudier, analyse de cette situation, identification et test des modifications susceptibles de remédier aux défauts constatés. Sa progression est conforme à celle d’un agriculteur ou d’un conseiller agricole qui voudrait améliorer la gestion agronomique et environnementale des matières organiques produites sur une exploitation : partant de modifications mineures et peu coûteuses, elle peut aller jusqu’à une remise en cause du système de production. Avec un objectif d’aide à la gestion, cette démarche reste cependant à valider avec les acteurs agricoles.

Les critères utilisés pour l’évaluation et la comparaison des simulations (débordement de stock, niveau de fertilisation des cultures, épandage sur friche, temps de travaux) sont très imparfaits. Ils sont surtout basés sur le respect de la réglementation (norme d’épandage de matières azotées, interdiction d’épandage sur friche, conformité des installations d’élevage, respect du plan d’épandage). Celle-ci, si elle a l’avantage de constituer une référence stable, a l’inconvénient majeur d’être réductrice (car essentiellement motivée par la protection de la ressource en eau) et peu adaptée au contexte tropical. Par exemple, il serait utile de prendre en compte les émissions vers l’atmosphère liées aux épandages ou à la transformation des effluents pour comparer plus valablement des modes de gestion différents. Les indicateurs utilisés ne

Thème I


prennent pas suffisamment en compte la réalité du risque environnemental ni sa relativité dans le contexte concret de l’exploitation simulée. La difficulté principale tient à la méconnaissance des processus biophysiques qui gouvernent le devenir de l’azote et des autres composés potentiellement polluants dans l’environnement et, dans l’état actuel de nos connaissances, à leur trop grande variabilité pour constituer une norme « objective » (Morvan et al., 2003 ; Génermont et al., 2003 ; Ruiz, 2003).

Intérêt de raisonner sur des exploitations types

Magma, à travers une vision de chercheur, illustre la gestion des matières organiques au sein d’une exploitation agricole. Cette conception présente l’inconvénient d’avoir peu impliqué les acteurs de terrain. Il se pose désormais la question de l’évaluation de Magma et de son transfert vers les acteurs de la « filière » matière organique. Est-ce l’outil à transférer ? Vers qui : agriculteurs, conseillers agricoles, décideurs publics ? Ce modèle peut-il être utile ? A qui et à quoi ?

Le modèle Magma peut très bien être utilisé pour simuler des exploitations réelles. D’ailleurs, une expérience chez des agriculteurs a déjà été tentée (Viard, 2000). Par cette utilisation en situation réelle, on vise un conseil de gestion basé sur l’utilisation d’un outil informatique. Cependant, Magma se veut aussi suffisamment générique pour pouvoir s’adapter à une large gamme d’exploitations très différentes (les 26 cas types décrits dans l’article de Paillat, Aubry et Médoc, 2003) ; les règles de gestion qui y sont implémentées ne correspondent donc pas forcément étroitement aux stratégies mises en œuvre spécifiquement par un agriculteur. De plus, il n’est pas toujours possible, dans une exploitation donnée, de renseigner tous les paramètres nécessaires, par manque de connaissance ou d’information issue de mesures adaptées (y compris de l’agriculteur lui-même). La réponse, notamment en terme de précision, peut donc s’avérer inadaptée à la demande, d’ailleurs fluctuante, d’un agriculteur en particulier (par exemple, le modèle n’a pas été conçu dans une optique de conseil en fertilisation ou d’évaluation des coûts).

L’autre utilisation possible, qui a été présentée dans cet article, est de travailler à partir de cas types. Cette possibilité est d’autant plus intéressante que l’on dispose d’une typologie des systèmes de gestion des effluents qui couvre l’ensemble des systèmes de production animale générateurs d’effluents rencontrés à la Réunion (Paillat, Aubry et Médoc, 2003). Ainsi, on s’extrait des particularités individuelles qui peuvent se révéler difficiles à quantifier ou à obtenir et qui peuvent induire des biais, si elles sont mal estimées, dans les résultats de simulation. L’autre intérêt est de pouvoir régionaliser les pratiques et les stratégies de gestion à partir de données de l’administration ou des organisations professionnelles (le recensement de l’agriculture réalisé en 2000, par exemple). L’utilisation de Magma dans ce cadre peut servir de base à un conseil aux décideurs professionnels ou publics, grâce à un nouveau référentiel établi sur la base de simulations. Cette régionalisation des pratiques pourrait, à terme, être couplée à une évaluation environnementale et agronomique basée sur le fonctionnement estimé des systèmes sol-plante, grâce à une typologie des systèmes de culture en cours de réalisation et à l’utilisation de modèles biophysiques, lorsqu’il sera possible de les paramétrer (Saint Macary, Médoc et Chabalier, 2003 ; Ruiz, 2003).

Dans les deux cas d’utilisation, les acteurs concernés et le type de conseil dispensé sont différents : l’agriculteur et un raisonnement portant sur une exploitation spécifique dans le premier cas, des conseillers ou des décideurs professionnels ou publics et un raisonnement sur la filière ou le territoire dans le second cas. Les résultats obtenus lors du processus de simulation peuvent être considérés comme des « objets intermédiaires » permettant (i) de stimuler le questionnement de l’utilisateur afin de lui apporter un éclairage utile pour sa prise de décision, (ii) de créer un espace d’apprentissage susceptible d’aboutir à l’émergence d’un nouvel espace du problème, (iii) de mettre en œuvre la co-construction d’un outil de gestion opérationnelle adapté s’il y a lieu (grille d’évaluation, tableau de bord, par exemple). De plus, l’approche par exploitations types et l’approche en intervention avec des agriculteurs ne sont pas exclusives l’une de l’autre. On peut même se demander dans quelle mesure elles ne pourraient pas être complé-mentaires. Dans cette optique, il nous paraît intéressant de comparer si les problèmes et solutions envisa-geables sur une exploitation réelle sont cohérents avec ceux identifiés par simulation de l’exploitation type à laquelle elle peut être rattachée dans la typologie. Donc, au-delà de l’étude de la place des modèles dans l’aide à la gestion des effluents, on peut envisager d’évaluer la place du raisonnement sur des exploitations types qui, en tant qu’idéalisations-généralisations de la réalité, sont aussi des modèles de celle-ci.

Thème I


Processus d’acquisition de connaissances par usage d’un modèle de simulation

Une première perspective envisagée à la suite de ce travail porte sur l’évaluation du modèle Magma en tant qu’outil expérimental permettant, par le biais de la simulation de différents scénarios concernant des exploitations types, la réflexion et l’acquisition de connaissances nouvelles par des utilisateurs professionnels (conseillers agricoles, techniciens, agriculteurs…). L’élaboration d’une démarche méthodologique permettant de capitaliser les connaissances issues de ces expériences constitue une seconde perspective. Pour l’aide à la gestion de systèmes complexes comme les agrosystèmes, on peut concevoir l’utilisation de modèles de simulation selon deux usages principaux : – utilisation en situation opérationnelle, où le modèle est intégré dans la pratique de gestion comme outil à la disposition du décideur lui-même ; – utilisation en situation de recherche ou de formation (donc, non-opérationnelle), où le modèle est considéré comme un banc-test, capable de mettre un utilisateur, non nécessairement investi d’une responsabilité décisionnelle, en situation réaliste (et non pas réelle), lui permettant d’acquérir des connaissances nouvelles sur le système par l’exploration de ses caractéristiques et l’expérimentation d’alternatives de gestion.

On envisage de privilégier ce second cas de figure, où le modèle est utilisé comme un « jeu d’entreprise » où les acteurs, plongés dans la réalité d’une exploitation virtuelle, sont amenés à réagir. Cette approche a déjà été mise en œuvre dans le cadre de systèmes multi-acteurs/multi-agents (D’Aquino et al., 2001) ; elle permet de révéler les comportements d’acteurs en interaction autour de situations fictives de gestion de ressources. Dans ce cas, le modèle (informatisé ou le jeu de rôle) sert, en quelque sorte, de médiateur à l’expression de comportements et de questionnements difficilement accessibles par enquête-interview classique.

Dans un futur projet de recherche, en continuité de l’Atp, nous nous proposons donc : – de former à l’utilisation du modèle Magma quelques cadres techniques agricoles, choisis sur la base de leur expertise dans l’une des principales filières d’élevage à la Réunion, du questionnement qu’ils peuvent avoir vis-à-vis de la gestion des Mo au niveau des exploitations agricoles, et de leur intérêt pour l’utilisation d’un modèle de simulation en tant qu’outil d’exploration de stratégies de gestion ; – de confronter à leur expérience l’ensemble des situations types définies (exploitations types et stratégies de gestion associées), de les valider ou les réajuster si nécessaire ; – d’organiser, avec eux, la simulation de scénarios appropriés et de dégager, grâce à l’interaction avec le modèle, les problèmes de gestion caractéristiques de chaque type d’exploitations, de définir des procédures de simulation efficaces pour répondre à ces questions, et, surtout, de suivre l’évolution du questionnement de l’utilisateur et des connaissances acquises au fur et à mesure de l’avancement du processus de simulation ; – de trouver les moyens de représentation de cette démarche de simulation et de capitalisation des connaissances issues de cette pratique ; on pense à la réalisation d’une trace graphique du cheminement de la démarche de simulation sous la forme d’un arbre et de liens hypertextes permettant de synthétiser la définition de chaque scénario et les hypothèses sous-jacentes, les questions posées et les résultats attendus avant simulation, les réponses obtenues et les explications fournies par simulation (notamment dans le cas de l’obtention de résultats inattendus ou paradoxaux), les nouvelles questions posées, enfin la récapitulation des connaissances acquises par utilisation du modèle en vue de leur réutilisation ; il s’agira, en particulier, de permettre la traçabilité des décisions prises par l’utilisateur pour élaborer de nouveaux scénarios de simulation et les tester.

Les résultats attendus de cette recherche sont : – une démarche d’utilisation d’une typologie d’exploitations pour la conception de stratégies de gestion (construction d’exploitations types définies par leurs caractéristiques structurelles et les modes de gestion actuels ou envisageables) ; – une méthode d’expérimentation basée sur la simulation d’un modèle pour tester et concevoir des stratégies de gestion, trouver des réponses à des questions suscitées par l’interaction avec le modèle ; – des méthodes de description du processus d’acquisition des connaissances par simulation du modèle et de capitalisation de ces connaissances.

Thème I


Bibliographie

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Thème I


SAINT MACARY H., MEDOC J.-M. CHABALIER P.-F., 2003. Systèmes de culture de la Réunion. Typologie, spatialisation et éléments pour un référentiel. In F. Guerrin, J.-M. Paillat (éds), 2003. Modélisation des flux de biomasse et des transferts de fertilité - cas de la gestion des effluents d'élevage à l'île de la Réunion. Restitution des travaux de l'Atp 99/60. Actes du séminaire, 19-20 juin 2002, Montpellier, France, Cirad, Colloques, Cédérom.

VIARD G., 2000. Mise à l'épreuve d'un modèle d'aide à la gestion des effluents d'élevage ; validation et potentialités d'aide à la décision en agriculture. Mémoire Daa Sciences animales, Ina-Pg, 68 p.

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