Les auteurs de mon étude

1. Simulation de l’impact des aléas climatiques sur les décisions des éleveurs et sur la durabilité des élevages de bovins allaitants : modèle en programmation mathématique (dyball) Les auteurs de mon étude Claire Mosnier INRA, UMR1213 Herbivore, F-63122 Saint-Genès Champanelle

2. Introduction : pourquoi considérer les risques? • Si les risques affectent le fonctionnement et/ou les profits de l’exploitation • Pour analyser la durabilité des systèmes agricoles en présence d’ aléas • Pour mieux simuler les choix de production si + Les éleveurs ont des moyens pour réduire leur exposition à ces risques ou pour réduire leurs effets + Les éleveurs ont de l’aversion pour les risques ou les évènements favorables ne compensent pas les évènements défavorables OU le risque est asymétrique

3. Introduction : l’aléa climatique en élevage • Gestion des risques climatiques : Aléas t Anticipation Observation/ réalisation Plan prévisionnel: Choix de moyen et longs termes Ajustements: Adaptation de court terme / aléa - Utilisation finale des cultures et prairies - Achats/vente d’aliment - Alimentation et Ventes d’animaux • Taille du troupeau - Cultures à double fins • Assurances

4. Choix du type de modèle • Cahier des charges: simuler à des fins de recherches • Des adaptations de long terme • Des ajustements de court terme aux aléas qui peuvent avoir des conséquences sur l’année en cours et sur les années qui suivent • Intégrer les principales productions existantes dans les élevages de allaitants • Des règles de décisions valables dans différents contextes de prix, climat, de politique agricole.. • Le choix qui a été fait : • Modèle d’optimisation en programmation stochastique, implémenté sous GAMS

5. Modélisation: le système de production

6. Modélisation : décisions de l’éleveur : • définition d’un plan de production • Contraintes structurelles : • SAU • Contexte : • Prix des intrants et des produits, PAC, Climat, risques sur les prix • Contraintes de production : • Démographie et besoin du troupeau • rotation • ensemble des types de production et des itinéraires de production possible Choix de production Maximisation d’une fonction d’utilité des profit

7. p1 * p6 t1 t2 t3 Représentation des dynamiques • 2 types de dynamique : • Cyclique : le mois de l’année (p) : • l’accès au pâturage, les possibilités de fauche • le vêlage • l’age et les besoins de chaque type d’animaux • Linéaire : la succession des années • La taille du troupeau, l’état des stocks évoluent d’une année sur l’autre C.Mosnier

8. Introduction du risque 1 2 3 4 5 L’année 2 devient l’état initial de l’optimisation suivante 2 3 4 5 6 Décisions initiales c1 c4 c5 c2 c3 Profits (réalisation du climat) • Ajustement à des aléas non anticipés: séquence récursive d’optimisations • Adaptation des décisions stratégiques à des risques anticipés C.Mosnier

9. Introduction du risque Décisions initiales t1 Ajustement des décisions (climat) t2 Ajustement des décisions (climat) Profits (climat) • Anticipation que les profits seront affectés par le risque mais que l’agriculteur pourra ajuster ses décisions Assurance rendement des prairies et auto-assurance

10. Exemple d’Application : introduction de l’assurance prairie 1) Analyser la substitution entre assurance prairie et auto-assurance (niveau de chargement) dans les élevages de bovins allaitants tout herbe 2) effet des assurances sur la stabilisation des revenus Assurance rendement des prairies et auto-assurance

11. Scénarios le titre de ma comm 3R 2013

12. Calibration/ Validation • Comparaison de la variation de la marge brute en fonction des quantités d’herbe récoltée par UGB entre les simulation (scénario Base_av) et les résultats d’une étude portant sur 291 fermes de bovins allaitants françaises sur la période 2000-2009. le titre de ma comm 3R 2012

13. Résultats le titre de ma comm 3R 2012

14. résultats • Sensibilité aux aléas selon les scénarios le titre de ma comm 3R 2012

15. Conclusion • Les modèles d’optimisation - les règles de décisions sont endogènes au modèle, ce qui facilite la conception d’un système qui n’existe pas encore • permet d’obtenir un système à l’équilibre • Permet d’émettre des hypothèses sur les résultats que vont obtenir de tels systèmes en condition réelle • Limites Il est nécessaire de faire des arbitrages entre : • Le nombre de périodes anticipés • Le nombre d’états de l’aléa climatique • Les choix de production et les ajustements possibles • Le niveau de détail Les décisions des éleveurs sont souvent multi-critères

16. Conclusions • Les résultats des différentes utilisations de ce modèle ne sont pas transposables directement aux exploitations • Perspectives : • Rendre le modèle plus générique pour intégrer des systèmes de production différents (laitier, ovin..) • Rajouter des « innovations » favorables à l’adaptation au changement climatique • Intégrer les émissions de gaz à effet de serre • Simuler des trajectoires d’évolution sur le long terme..

17. Simulation de des aléas climatiques sur les décisions des éleveurs et sur la durabilité des élevages de bovins allaitants : modèle en programmation mathématique Les auteurs de mon étude Claire Mosnier INRA, UMR1213 Herbivore, F-63122 Saint-Genès Champanelle