Projet H2020 BESTMAP : Outils comportementaux, écologiques et socioéconomiques pour la modélisation des politiques agricoles

Le lot de travail 1, « Gestion de projet », était axé sur le suivi de l’avancement du projet et sur la gestion et l’atténuation des risques. Le plan de gestion des données a été mis à jour régulièrement et les codes/résultats du modèle, ainsi que les résultats des exercices de modélisation et des analyses, ont été stockés dans Zenodo, GitLab (https://git.ufz.de/), GeoNetwork (https://geonetwork.ufz.de) et le tableau de bord du projet. Des lignes directrices et des protocoles ont été créés et développés pour harmoniser les activités dans les études de cas (CS). Le lot de travail 1 a également assuré l’achèvement des activités d’exploitation, y compris l’approbation d’un protocole d’accord pour l’exploitation future de l’expérience et des outils de modélisation développés au cours du projet. Le groupe de travail 2, « Co-conception et co-développement », était chargé de développer une approche de co-conception avec les parties prenantes pour identifier les scénarios politiques pertinents pour les CE afin de modéliser leurs impacts, et 5 programmes agro-environnementaux et leurs scénarios de mise en œuvre ou de non-mise en œuvre ont été sélectionnés. Les sessions ont également été essentielles pour co-concevoir le tableau de bord interactif (https://www.ogc.grumets.cat/bestmap/) avec les futurs utilisateurs, en créant une exigence utilisateur des fonctionnalités dont les parties prenantes auraient besoin. En outre, un scénario économique de référence a été élaboré à l’aide du modèle CGE DART-Bio, qui mettait l’accent sur les synergies entre la politique de la directive européenne sur les énergies renouvelables (RED 2), les quotas mondiaux de biocarburants et les politiques climatiques internationales dans le cadre de l’Accord de Paris. L’étude a révélé que la mise en œuvre de politiques en matière de biocarburants dans les régions hors UE conduit à une évolution générale vers une utilisation accrue des terres cultivées comme matières premières pour les biocarburants, ce qui a un impact sur les pâturages et les cultures non utilisés pour la production de biocarburants. Cette tâche met également en évidence le fait que les politiques climatiques influencent différemment les changements d’affectation des terres selon qu’elles ciblent les émissions de CO2 ou l’ensemble des émissions de gaz à effet de serre. Le groupe de travail 3, « Archétypes des systèmes agricoles » (FSA), était chargé de collecter toutes les données géospatiales nécessaires à la création des modèles. Un ensemble de modèles biophysiques personnalisables, open source et spatialement explicites a été développé et/ou adapté pour estimer les effets de certaines pratiques agroenvironnementales (PAE) sur les SSE. Les modèles ont été utilisés pour cartographier la fourniture d'ESS, la biodiversité et les résultats socio-économiques dans différents scénarios d'adoption de PAA dans les cinq CES du projet. Le WP3 a également développé des AAF, une catégorisation des exploitations agricoles en fonction de leur spécialisation et de leur taille économique, qui ont été cartographiées pour chaque CES et peuvent être visualisées sur le tableau de bord. Le lot de travail 4, « Modélisation et analyse basées sur les agents », s’est concentré sur le développement et la mise en œuvre d’ABM dans chaque CS. La structure de base des ABM était cohérente dans tous les CS, mais ils ont été adaptés aux spécificités locales en raison des différences de disponibilité des données et des politiques et réglementations existantes. Les ABM ont été appliqués à différents scénarios de programmes agroenvironnementaux (SEA) pour étudier les effets des paramètres du SEA sur les taux d'adoption du SEA, par rapport aux taux d'adoption réels. Le lot de travail 4 a également examiné comment l’adoption de l’EES entraîne des compromis et des synergies entre l’EES, la biodiversité et les résultats socio-économiques, en se concentrant sur deux scénarios différents, avec et sans EES. En outre, le Work Package 4 a examiné les indicateurs politiques provenant de différentes sources liées aux pratiques agricoles, et les indicateurs les plus pertinents ont été sélectionnés et analysés pour déterminer leur degré d’association avec les résultats du modèle BESTMAP. Enfin, le Work Package 4 a synthétisé et comparé les principales conclusions des CS régionales, qui ont servi de base aux notes d’orientation BESTMAP. Le lot de travail 5, « Mise à l’échelle », avait pour mission d’utiliser les résultats ESS au niveau SC pour prédire les résultats ESS moyens au niveau des exploitations agricoles au niveau NUTS3 dans les autres régions NUTS3 de l’UE et d’autres pays européens. La mise à l'échelle a été réalisée à l'aide de prédicteurs environnementaux et économiques au niveau européen, utilisés dans des métamodèles pour prédire les résultats au niveau européen, déterminés par des prévisions CS interrégionales. Le modèle de marché d'actifs à l'échelle européenne (AMM) a prédit l'adoption de l'AES dans l'UE en utilisant une approche de modèle linéaire généralisée, montrant comment l'adoption variait selon les pays. Le groupe de travail 5 a également piloté un projet visant à étudier les méthodes de télédétection pour la cartographie des types de cultures, la cartographie du rendement des cultures et la cartographie des limites des parcelles. Les résultats, en résumé, montrent le potentiel des techniques de télédétection pour générer des ensembles de données complémentaires pour la cartographie des dimensions de l'ASF, mais ils manquent de précision pour des mesures telles que le rendement ou la composition des cultures. Une feuille de route a été élaborée pour étendre BESTMAP en une plate-forme de modélisation paneuropéenne opérationnelle, et divers domaines d’amélioration et de recherche future ont été explorés à travers des analyses pilotes. Le lot de travail 6, « Renforcement des capacités et diffusion », a abordé l'intégration avec d'autres projets en élaborant un plan d'engagement pour établir un pipeline stratégique pour les processus de renforcement des relations avec les parties prenantes identifiées, y compris la participation conjointe à divers événements au sein du cluster AGRIMODELS. Les informations et les résultats du projet ont été diffusés par divers canaux et des notes d'orientation ont également été produites, couvrant des propositions pour le nouveau règlement statistique de l'UE et la politique agricole commune, ainsi que des scénarios spécifiques. Le lot de travail 7, « Éthique », a assuré le respect des exigences éthiques du projet.