Numéro |
OCL
Volume 22, Numéro 5, September-October 2015
|
|
---|---|---|
Numéro d'article | D505 | |
Nombre de pages | 12 | |
Section | Dossier: Local soybean supply chain / Approvisionnement local en soja | |
DOI | https://doi.org/10.1051/ocl/2015029 | |
Publié en ligne | 18 septembre 2015 |
Research Article
Analyse multicritère de la production de soja dans des exploitations agricoles contrastées du Sud-Ouest de la France
Multi-criteria analysis of soybean production in diversified French south-west farms
1 Terres Inovia, Station agronomique
inter-instituts, 6, chemin de Côte Vieille, 31450
Baziège,
France
2 Terres Univia, 11 rue de Monceau,
CS60003, 75378
Paris Cedex 08,
France
* Correspondance :
Pierre.jouffret@wanadoo.fr
Reçu :
27
Mars
2015
Accepté :
8
Juin
2015
L’objectif de l’étude était d’évaluer l’impact de l’insertion du soja dans les systèmes de cultures du Sud-Ouest au niveau économique, environnemental et social. Une analyse multicritère a été effectuée, avec l’outil SYSTERRE®, à partir d’un échantillon d’exploitations contrastées situées dans le Sud-Ouest de la France : les types de rotations utilisés, la proportion de soja dans l’assolement ainsi que la situation pédoclimatique ont été les principaux éléments pris en compte dans le choix des exploitations. Les résultats ont permis de confirmer et de quantifier deux atouts environnementaux du soja : faible émission de gaz à effet de serre (GES) et utilisation modérée de produits phytosanitaires. D’un point de vue technico- économique, l’étude a bien mis en évidence, dans le contexte de prix 2012, qu’en système irrigué, le maïs était à son avantage par rapport au soja dans les situations sans contrainte d’alimentation en eau alors que cette tendance s’inversait là où l’alimentation en eau était un peu restrictive. Des simulations prenant en compte divers scénarios de prix (prix bas, hausse du prix des intrants, tension mondiale sur le prix des protéines...) montrent que le soja verrait sa compétitivité relative dans l’assolement s’améliorer dans de nombreuses situations. L’ensemble de ces résultats laisse augurer un développement significatif et durable du soja dans les années futures.
Abstract
The aim of this study was the assessment of the environmental, economic and social effect of soybean insertion in the French south-west cropping systems. A multi-criteria evaluation was carried out, with the evaluation tool SYSTERRE®. Five farms were studied and the choice took into account several criteria: rotation types, introduction rate of soybean on the farm, soil and climate. The results allowed confirming and quantifying two soybean environmental strengths: low greenhouse gas emissions and pesticides moderate use. The economic study showed, in the 2012 price context, that irrigated maize performed better than soybean in situations where water resource was not limited. On the opposite, under hydric constraint situations, soybean was advantaged. Simulations were then made taking into account several price scenario (low price of agriculture commodities, increase of inputs prices, high prices of protein rich commodities...). They showed that, soybean would become economically attractive in many situations. These results lead to expect an increase of the French south-western soybean surfaces in the coming years.
Mots clés : Soja / environnement / économie / eau / sud-ouest France
Key words: Soybean / environment / economy / water / french south-western production
© P. Jouffret et al., published by EDP Sciences, 2015
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Les statistiques affichées correspondent au cumul d'une part des vues des résumés de l'article et d'autre part des vues et téléchargements de l'article plein-texte (PDF, Full-HTML, ePub... selon les formats disponibles) sur la platefome Vision4Press.
Les statistiques sont disponibles avec un délai de 48 à 96 heures et sont mises à jour quotidiennement en semaine.
Le chargement des statistiques peut être long.