Les récentes constatations de la dégradation de la qualité des eaux, notamment en termes de concentration en pesticides, ont relancé les actions de politique publique à l’échelle de l’Union Européenne (Directive Cadre sur l’Eau, projet de directive pesticides) mais aussi nationale  et locale (mise en œuvre de la DCE à l’échelle des bassins versants, action régionale des GRAP) : l’objectif est de réduire les risques de pollution des eaux superficielles et souterraines en identifiant les sources de pollution –notamment diffuse- et en mettant en place des actions pour diminuer les apports et limiter les transferts vers les eaux. Mais dans ce domaine de l’agri-environnement, l’action publique doit souvent faire face à une absence de méthodes opérationnelles pour définir les zones prioritaires d’action et les mesures les plus efficaces à mettre en œuvre en fonction du budget disponible. Parmi les outils qui peuvent apporter une aide à la décision, les indicateurs agri-environnementaux, définis à différentes échelles, sont une des réponses possibles à la  territorialisation des politiques publiques et au suivi des actions mises en place. En effet, l’indicateur peut être spatialisé c’est-à-dire défini pour une fraction pertinente de l’espace étudié. Il permet également de représenter au moyen de données simples et accessibles des phénomènes complexes : il peut donc être un outil privilégié pour diagnostiquer, évaluer et suivre les problématiques agri-environnementales.  Reste à déterminer à l’échelle de quelle entité spatiale mettre en œuvre ces indicateurs : entité spatiale à enjeu environnemental, entité administrative ou encore partie homogène de l’espace pour les critères choisis par le chercheur ou le décideur. Cette entité spatiale ou « objet spatial de référence » doit aussi être stable au cours de la période d’analyse considérée, notamment pour permettre la comparabilité des différentes valeurs des indicateurs, calculées au cours du temps.

On distingue en agri-environnement trois types de niveau d’organisation spatiale : le niveau d’organisation à enjeu environnemental (bassin versant, unité paysagère, etc.) ; le niveau  d’organisation de la gestion de la production agricole (la parcelle, l’exploitation agricole, la filière de production, la coopérative, etc. ..) ; le niveau  d’organisation du pouvoir administratif ou professionnel (les différentes circonscriptions administratives de l’Etat ou des collectivités territoriales, les parcs naturels, les structures de coopération, etc..).
 
Il existe par ailleurs de nombreuses définitions de la notion d’indicateur (OCDE, 2001) (Corpen, 2003). On retiendra que les indicateurs agro-environnementaux sont une combinaison de variables descriptives, qui permettent d’obtenir une vision synthétique d’une situation, d’un phénomène souvent complexe, et qui sont utilisés pour évaluer, suivre les impacts de l’agriculture sur l’environnement et favoriser l’aide à la décision. Ils doivent permettre de représenter à partir de données simples et accessibles des phénomènes complexes.

Dans le domaine de l’agri-environnement, l’imbrication des différents niveaux d’organisation et la  diversité des sources de données disponibles à chaque niveau d’organisation rendent difficiles le changement d’échelle ou de niveau d’organisation. En principe, les indicateurs agro-environnementaux sont pertinents au niveau spatial où ils ont été définis et ne peuvent être transposés dans les mêmes conditions à d’autres échelles. Cependant les gestionnaires publics ont besoin d’une aide à la décision dans la mise en œuvre des politiques agro-environnementales à différentes échelles spatiales, à savoir pour l’enjeu qualité de l’eau, du petit au grand bassin versant. La disponibilité des indicateurs est variable selon le niveau considéré : par exemple, il existe beaucoup d’indicateurs agri-environnementaux aux échelles «parcelle»  et «exploitation agricole», en revanche peu d'entre eux sont disponibles à l’échelle du bassin versant.  Une étude réalisée en 2004 montre que sur quarante indicateurs pesticides étudiés, seuls deux indicateurs sont développés à l’échelle du bassin versant.(Devillers et al., 2004). Ces indicateurs développés à l’échelle du bassin versant ont généralement comme objectifs  la définition de zones prioritaires pour la mise en place de mesures à l’échelle de l’exploitation agricole visant à préserver la ressource en eau  et l’évaluation de l’efficacité environnementale des programmes de préservation de la qualité de l’eau. La question de la gestion de l’eau est particulièrement problématique en raison de la multitude d’entités spatiales environnementales qui s’emboîtent et s’imbriquent avec des entités administratives et les niveaux de gestion retenus par la DCE (Houdart, 2005).

Le recouvrement des limites des entités spatiales de gestion administrative et des entités  spatiales à enjeu environnemental (Figure 1) pose par ailleurs des problèmes d’agrégation et de désagrégation des données, notamment lorsque l’utilisation de bases de données statistiques ou géographiques est nécessaire au calcul des indicateurs. Riley considère que le problème du changement d’échelle touche deux volets : celui des données (transcription des indicateurs) et celui des processus (Riley, 2001). Ces deux volets sont étroitement liés car le travail sur les données pour la définition d’indicateurs implique la compréhension de la façon dont les processus sont liés d’une échelle à l’autre. Or les processus  conduisant aux transferts vers les eaux, les objets d’étude et les données pertinentes varient selon la taille du territoire et donc l’échelle spatiale à laquelle on s’adresse (Puech et al, 2003).


Selon Sanders (2001), l’analyse de découpages spatiaux incompatibles impose généralement de se ramener à un niveau d’échelle commun soit par agrégation à un niveau supérieur englobant les deux espaces, soit par désagrégation à un niveau inclus dans les deux espaces. La démarche à envisager intègre à la fois l’agrégation et la désagrégation : la désagrégation des données à un niveau inférieur est suivie d’une démarche agrégative permettant de reconstituer l’information au niveau le plus pertinent. Cette méthode repose sur la création d’une nouvelle partition constituée d’unités élémentaires incluses dans les deux espaces intersectés.

En 1988, Wood et al. avancèrent le concept d’ « aire représentative élémentaire » (REA) ou Objet Spatial de référence (OSR) en considérant qu’à un phénomène étudié correspond une aire de travail et une échelle associée idéale.  Cependant, en agri-environnement, l’étude de systèmes complexes et sur une période plus ou moins longue implique de prendre en compte également la dimension temporelle et non pas seulement la dimension spatiale pour la définition d’objets spatiaux de référence. En effet, la prise en compte de l’aspect temps s’avère nécessaire pour la mise en place des indicateurs agri-environnementaux : (i) pour tenir compte des processus biophysiques : ainsi, le temps nécessaire pour constater l’amélioration de la qualité d’un hydrosystème,  suite à la mise en place de mesures agri-environnementales peut être très variable selon le contexte pédoclimatique, (ii) pour s’assurer de la stabilité des objets spatiaux considérés : ainsi, une entité spatiale comme la parcelle agricole, pertinente pour le diagnostic, pour la mise en place de stratégie de l’agriculteur ou encore pour le suivi d’action, n’est pas stable au cours du temps en termes de contour géographique ;  on considère que dans un bassin versant étudié alliant vigne et polyculture, environ 10% des contours des parcelles sont modifiées chaque année.

Dès lors, si l’on envisage un suivi pluriannuel du territoire étudié, la mise en œuvre d’un indicateur spatialisé passe par la définition d’un OSR (objet spatial de référence) qui ne soit pas prédéfini, comme la parcelle agricole ou le bassin versant élémentaire mais qui prenne en compte les contraintes suivantes : (i) l’OSR doit être une entité spatiale pertinente pour répondre à une évaluation spatiale environnementale, intégrant le temps : c’est une portion de l’espace stable au cours de la période d’étude ou d’analyse envisagée, (ii) l’OSR  doit être une portion de l’espace homogène pour l’ensemble des critères qui seront pris en compte dans le  calcul de l’indicateur spatialisé que l’on souhaite mettre en place.
Suivant la problématique étudiée et l’objectif des indicateurs agri-environnementaux mis en place, l’objet spatial de référence pourra ainsi être :


- une entité administrative comme la commune ou le canton (ex. données de statistiques agricoles à l’échelle d’un grand bassin versant)
- une entité spatiale à enjeu environnemental comme une zone hydrographique (ex. mise en œuvre de la directive cadre sur l’eau)
- ou bien une nouvelle entité spatiale obtenue par segmentation de l’espace d’étude et prenant en compte différentes couches d’information obtenues au cours du temps

Dans ce dernier cas, l’OSR est obtenu par segmentation spatiale à partir des  couches d’information pertinentes pour la problématique étudiée. L’utilisation d’un système d’information géographique (SIG) permet la création d’une nouvelle partition constituée d’entités spatiales élémentaires  homogènes du double point de vue des couches intersectées (Macary et Vernier, 2007). Cependant, cette opération de superposition de couches d’information ne permet pas de désagréger les données pour les affecter à chacune des aires et, éventuellement de les ré-agréger dans l’un des deux découpages (Dumolard, 1998). La mise en œuvre de cette démarche impliquera donc l’utilisation d’outils statistiques comme le logiciel SAS en complément du GIS.

La notion de « transchronoparcelle » a été initialement développée à partir des travaux pluriannuels sur des bassins versants  et suggérée comme objet spatial de référence dans le guide méthodologique pour la mise en œuvre d’une base de données sur un bassin versant agricole (Vernier et al, 2001). Cette notion de transchronoparcelle avait été évoquée antérieurement dans des travaux de l’INRA (Jolly et Guyon, 1993) pour l’étude de parcelles forestières sur une série chronologique, qui pose les mêmes problèmes. Les caractéristiques ou propriétés essentielles d’une transchronoparcelle sont telles que, sur toute la période de l’étude, elle se caractérise par une succession culturale et des pratiques agricoles homogènes dans des contours géographiques invariants (Figure 2) Une transchronoparcelle permet donc de prendre en compte la dimension temporelle pour le calcul d’indicateurs ou la mise en œuvre d’un modèle hydro-statistique (Vernier, Le Gat, 2005).

Si la surface de chaque OSR n’est pas identique, contrairement par exemple au pixel d’une image satellitale, en revanche, il est créé comme homogène par rapport aux critères choisis et donc évite des « moyennisations » qui doivent être réalisés lorsqu’on considère les parcelles agricoles  « unité de gestion » (types de sol différents, pente non homogène). En conséquence, le nombre de transchronoparcelles varie en fonction du nombre d’années prises en compte pour l’analyse. Les transchronoparcelles sont obtenues sous SIG par croisement de plusieurs couches de parcellaire annuel (une campagne agricole).

L’objectif de la modélisation statistique réalisé à l’échelle de la transchronoparcelle est de relier la chronique journalière des débits et flux en masse d’atrazine (un herbicide)  du bassin du Ruiné (16), aux apports agricoles d’atrazine connus par enquêtes annuelles à l’échelle de la parcelle cultivée et aux caractéristiques structurales des parcelles - principalement leur pente moyenne, ainsi que la proportion de leur surface en sol de type limoneux - (figure 3). La modélisation doit ainsi permettre de quantifier le risque de pollution du cours d’eau en fonction des pratiques culturales et des caractéristiques structurales des parcelles cultivées du bassin versant. La corrélation entre variables « bassin versant » et « hydrologiques » étant établie, on peut alors considérer que la construction d’un indicateur spatialisé à partir de ces variables a un sens puisque celles-ci contribuent à expliquer le flux dans le ruisseau.

Les données utilisées pour la construction de l’indicateur sont issues du suivi pluriannuel sur les pratiques agricoles (données d’enquêtes et visites terrain) et sur les données hydrologiques et de qualité de l’eau acquises entre 1994 et 2002 sur un petit bassin versant agricole (bassin versant du Ruiné en Charente). Un indicateur pesticide « PhytoBV » (Vernier et al, 2005) a été développé à l’échelle du bassin versant en combinant des données de sensibilité structurelle (pente, sol, proximité du réseau hydrographique) et des pratiques agricoles, avec une analyse particulière pour les quatre principaux herbicides mesurés dans le cours d’eau. L’indicateur PhytoBv peut être calculé globalement pour toutes les matières actives utilisées ou pour une matière active particulière, ce qui permet dans ce cas une confrontation aux mesures de qualité des eaux. Ces variantes ont pour caractéristique commune : la définition comme objet spatial de référence de l’entité homogène de bassin versant pour les variables constitutives choisies, la prise en compte de critères de sensibilité structurelle (pente, distance au réseau hydrographique, type de sol) et sur les pratiques agricoles (« intensité » des pratiques, apports en différentes matières actives).

Les critères structurels choisis sont pris en compte au plus près de la donnée brute, avec comme contrainte d’aboutir à un nombre d’objets spatiaux de référence (entité homogène de bassin versant) acceptable pour les traitements ultérieurs. En effet, le croisement à l’aide du logiciel Arcgis des différentes couches d’information produit des entités spatiales de petite surface : leur nombre est fonction des seuils choisis (classes de pente, classes de distance) selon la méthode de classification dite « aux seuils naturels ». Pour la valeur de pente, un maillage du bassin versant est réalisé à partir d’un MNT(modèle numérique de terrain) à partir d’une pixellisation à 10 mètres. Les classes de distances au réseau hydrographique sont définies tous les 20 mètres. Quatre principaux types de sols ont été classés compte-tenu de leurs caractéristiques pour leur  sensibilité aux transferts de pesticides. La dernière couche d’information géographique utilisée est le parcellaire agricole, la parcelle étant la zone homogène de référence pour les traitements phytosanitaires. Le polygone élémentaire de la couche d’information résultant des différents croisements constitue une entité spatiale homogène pour les critères choisis (figure 4) : il constitue l’objet spatial de référence (OSR).

L’indicateur PhytoBV est spatialisé c’est-à-dire qu’il est calculé pour chaque OSR (et non pour le bassin versant entier) en utilisant une méthode de type multicritère pour combiner les variables et peut ensuite être agrégé à la parcelle ou au bassin versant si l’on souhaite leur affecter une valeur unique, par moyenne pondérée (Valeur PhytoBV parcelle = Si valeur OSRi * % surface (figure 5). Cependant c’est la répartition spatiale de l’indicateur qui est la plus pertinente et pour mettre en évidence les zones prioritaires d’action dans le bassin versant dans l’optique de limiter les transferts de pesticides.

Le calcul à l’échelle de l’OSR permet de rester au plus près des données brutes et donc un zonage plus fin . Ainsi, si l’on effectue une classification ascendante hiérarchique (CAH) de WARD à l’aide du logiciel SPAD sur les OSR parties homogènes de BV par rapport aux critères choisis pour le calcul de l’indicateur, on obtient différents groupes d’OSR (5 classes). En comparant la localisation spatiale de ces groupes d’OSR au contour des parcelles (figure 6 pour le cas de l’indicateur atrazine) l’hétérogénéité du parcellaire agricole apparaît clairement.

Ce travail a été réalisé dans le cadre du programme de recherche LITEAU, mené conjointement par le Cemagref, l’Ifremer et l’Université, sur l’ensemble des bassins versants  amont qui influencent le bassin d’Arcachon  où sont apparues dans les années 90 des proliférations de macro algues. Ce programme se proposait d’étudier de manière globale les flux d’azote, leur production par les activités du bassin versant amont et leur influence sur l’écosystème de la lagune. En support à ce projet de recherche, une base de données a été constituée pour permettre de réaliser des calculs de bilans stock/apport massique (N et P) aux échelles spatiales et temporelles pertinentes, à partir d’un travail d’intégration des connaissances et de la mise en cohérence des données des équipes. Après analyse, définition d’unités fonctionnelles et d ‘échelles temporelles pertinentes, un modèle des données a été établi en utilisant le formalisme UML (Unified Modelling Language) et une maquette de la base réalisée pour tester les requêtes thématiques et spatiales. Cette base de données permet d’aider à confronter les hypothèses de fonctionnement du système (influence des apports en nutriments sur la production primaire dans la lagune) à certaines périodes-clés. Des indicateurs spatialisés de pression azotée ont été calculés pour les unités fonctionnelles qui constituaient les objets spatiaux de référence.

À l’échelle d’un grand bassin versant comme la zone d’influence du bassin d’Arcachon (300 000 ha) les données disponibles sont des données statistiques ou obtenues à petite échelle géographique (données issues de la télédétection pour l’occupation du sol, par exemple). Elles n’ont pas la même signification que des données mesurées, exhaustives ou échantillonnées comme on peut en obtenir à l’échelle de parcelles, d’exploitations ou de petits bassins expérimentaux. La description des activités agricoles amont ( systèmes de production , pratiques agricoles) ne peut donc être envisagée que sous forme de typologie. Il en va de même pour les autres activités humaines présentes (activités forestières, élevages,). A côté des données « brutes », résultats de mesures effectuées sur le terrain, cohabitent des résultats de typologies ou des indices calculés dont il faut préciser le domaine de validité et d’utilisation.

L’objectif principal du projet étant le calcul de bilans massiques, l’objet spatial de référence retenu pour le bassin versant a été l’unité hydrographique où sont générés les flux de nutriments qui transiteront vers la zone côtière à partir des points d’apport. Ces unités hydrographiques sont regroupées en secteurs (figure 7). A chaque secteur correspond un point d’apport au bassin Le système est ainsi décrit complètement, dans sa continuité et permet de modéliser la génération et le transit des flux de nutriments via les eaux superficielles des sous-bassins versants amont à la lagune. Cependant, ce découpage en OSR pose le problème de la désagrégation de données de statistique agricole à l’échelle d’entités spatiales à enjeu environnemental, traité dans l’exemple 4.

La mise en œuvre de la directive cadre sur l’eau (DCE), que ce soit dans les phases de diagnostic, de mise en place ou de suivi  impose la prise en compte de la dimension spatiale des données recueillies et des analyses réalisées, ainsi qu’une restitution des résultats à un public très large et varié. Cependant,  toutes les données institutionnelles ne sont pas accessibles à l’échelle d’entités spatiales à enjeu environnemental et peu de méthodes permettant un transfert d’informations entre plusieurs niveaux d’organisation ont été développées pour des espaces en situation de recouvrement. Nous avons développé une méthode  s’appuyant sur la définition d’OSR et sur des outils statistiques pour reconstituer les données de statistique agricole dans les zones hydrographiques, qui sont les entités spatiales de référence pour la mise en œuvre de la directive cadre sur l’eau (figures 8 et 9) (Zahm et al, 2005, Vernier et al, 2006 et soumis 2007).

La masse d'eau correspond pour les eaux de surface à un tronçon de cours d'eau, un lac ou une zone côtière homogène du point de vue de ses caractéristiques physiques (influençant la vie aquatique) et des pollutions ou prélèvements qui l'affectent (Miquel, 2001). La zone hydrographique représente la zone surfacique rattachée à une masse d’eau superficielle dans le cadre de l’évaluation des pressions. En d’autres termes, c’est le territoire agricole ou non susceptible d’avoir une influence sur une masse d’eau superficielle. En revanche, les entités spatiales de référence pour la statistique agricole sont des entités administratives : canton ou commune pour le recensement agricole selon que le secret statistique puisse être levé ou non. Nous nous trouvons donc dans un contexte d’’entités spatiales en recouvrement.

La méthode RA-space (Vernier et al, 2006 et soumis 2007) est basée sur un modèle statistique de désagrégation-agrégation développé sous SAS et couplé à un système d’information géographique (ArcGIS). Elle utilise également l’information spatialisée d’occupation du sol fournie par la base de données Corine Land Cover (CLC 2000) pour une meilleure répartition de la statistique agricole dans les zones hydrographiques. Pour utiliser cette variable de contrôle, il est défini une table de correspondance qui permet de relier la nomenclature d’occupation du sol de CLC aux variables d’occupation du sol  de la statistique agricole (cultures du Recensement Agricole) (figure 9).

Les objets spatiaux de référence (OSR) sont issus du croisement des couches « communes » et « zones hydrographiques ». Les nouveaux objets spatiaux (polygones) créés possèdent un double identifiant : le code de la commune et le code de la zone hydrographique ; il est alors possible de calculer un taux d’appartenance commun/zone hydrographique. Nous avons implémenté un programme sur le logiciel statistique SAS pour calculer l’erreur engendrée par les modifications surfaciques de chaque objet et ainsi le taux d’erreur moyen en fonction de la tolérance souhaitée. Ce programme permet de fixer les seuils de tolérance admissibles dans le logiciel SIG pour effectuer les corrections nécessaires. Ainsi, pour une tolérance de 100 mètres, paramètre choisi, le taux d’erreur est inférieur à 5% et le traitement aboutit à la création d’environ 17000 entités spatiales élémentaires pour notre zone d’étude (l’opération d’intersection brute générant 22546 objets).

Après avoir établi une nouvelle partition de la zone d’étude, composée des objets spatiaux de référence défini à partir de l’analyse topologique (Arcgis et SAS), il est établi une table de correspondance entre les variables des deux bases de données utilisées (RA 2000 et CLC 2000) ; un autre module du programme SAS développé permet alors de désagréger les données du RA dans les nouvelles entités spatiales élémentaires, puis de les ré-agréger ces données dans les zones hydrographiques, enfin de réaliser des contrôles de validité. Au final, cette méthode permet de reconstituer une base de données du RA à l’échelle des zones hydrographiques.

Testée sur le bassin Adour-Garonne pour le calcul d’un indicateur de pression phytosanitaire (figure 10), elle a permis d’affiner le diagnostic initial de l’Agence de l’Eau, réalisé à l’échelle du canton et de modifier son choix initial d’indicateur. Les résultats permettent d’obtenir une évaluation de la pression directement à l’échelle la plus pertinente pour la mise en œuvre de la D.C.E (la zone hydrographique). L’intérêt de la méthode est donc évident pour la définition des zones d’intervention prioritaires et l’affectation des moyens qui en découle par l’Agence de l’Eau. Car, au delà de cet indicateur de pression phytosanitaire, cette méthode est généralisable à l’évaluation de toutes les pressions faisant appel à des données à caractère spatialisé.

Les exemples précédents montrent l’importance de la définition des objets spatiaux de référence (OSR) que ce soit pour la mise en œuvre d’actions publiques comme des diagnostics ou la définition de zones d’action prioritaires, ou encore pour la mise en place d’indicateurs environnementaux spatialisés, pour l’aide à la décision ou le suivi d’actions agri-environnementales. Les systèmes d’information géographique sont un outil essentiel qui permet une segmentation appropriée de la zone d’étude, mais il est souvent nécessaire de faire appel à des outils statistiques complémentaires pour l’analyse et la classification des entités spatiales ainsi définies, ou encore pour des opérations de désagrégation-réagrégation des données thématiques associées. En effet, même si les objets spatiaux de référence identifiés sont déjà existants ou prédéfinis dans des bases de données existantes (BD carto de l’IGN, BD Carthage), par exemple communes ou zones hydrographiques, il est rare en agri-environnement de ne pas devoir prendre en compte des entités spatiales en situation de recouvrement (overlapping). La prise en compte de la dimension temporelle, par exemple suivi d’une action sur plusieurs années ou étude pluriannuelle dans un bassin versant, peut imposer également de définir des objets spatiaux de référence adaptés, invariants sur la période d’étude (exemple des transchronoparcelles). C’est dans ce cas le gestionnaire ou le chercheur qui crée l’OSR le plus adapté, homogène pour les critères qu’il a lui même choisis. Cependant, ces méthodes combinant SIG et analyses statistiques restent encore peu opérationnelles dans les collectivités ou les services gestionnaires, de par les moyens et le temps de traitement  qu’elles demandent pour leur mise en œuvre.

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