Building capacity for spatial-based sustainability metrics in agriculture.

Kouadio, L. et Newlands, N.K. (2015). « Building capacity for spatial-based sustainability metrics in agriculture. », Decision Analytics, 2(2), p. 18 pages. doi : 10.1186/s40165-015-0011-9  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Le rendement d’une culture dépend, dans le temps et l’espace, d’un large éventail de variables liées à sa génétique, aux pratiques agricoles et à l’environnement auxquels la culture réagit de façon dynamique pour maximiser son potentiel de croissance et sa survie. Cette variabilité peut présenter une incertitude considérable et d’importants risques dans l’utilisation de cadres décisionnels en matière de viabilité agricole dont la principale mesure est le rendement de la culture. L’analyse décisionnelle peut jouer un rôle essentiel en guidant l’utilisation d’analyses statistiques de façon à intégrer un degré d’intelligence plus élevé permettant de meilleures approches prédictives (prévision du rendement des cultures au cours de la saison de croissance et d’une année à l’autre) et prescriptives (optimisation à différentes superficies et subdivisions de cultures). Bien qu’on puisse modéliser la variabilité interannuelle du rendement selon une tendance déterministe avec une variation stochastique, la quantification de la variabilité du rendement à différentes résolutions spatiales demeure une importante lacune dans les connaissances. Pour mieux comprendre comment le rendement varie selon l’échelle spatiale, cette étude intègre, pour la première fois, des mesures du rendement de cultures de blé de printemps à différentes échelles et de sa variance (du champ au district et à la région) dans les Prairies canadiennes (ouest du Canada), la principale région de culture du blé au pays. Nous avons trouvé de grandes différences dans le rendement moyen et la variance entre les différentes échelles (champ, district et région), à partir desquelles nous avons déterminé des facteurs d’échelle spatiale (propres au site) pour la moyenne et la variance du rendement des cultures. D’après notre analyse, nous faisons plusieurs recommandations importantes pour le renforcement des capacités d’évaluation de la viabilité agricole à l’aide de mesures spatiales. L’utilisation de ces mesures permettrait d’élargir l’adoption et l’application cohérente de nouveaux protocoles et pratiques de gestion agricole viable selon une approche de gestion prudente et adaptative.

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