How bad isn't the agent-based model CATCHSCAPE ? | Jusqu'où le modèle à base d'agents CATCHSCAPE n'est-il pas mauvais ?

Французский. Vu la pression anthropique croissante, les acteurs du Nord de la Thaïlande font face à des problèmes cruciaux concernant la gestion des ressources naturelles. L'impact de la gestion de l'irrigation à l'amont sur la viabilité de l'agriculture à l'aval est une source fréquente de conflit. Cela a souvent des impacts à la fois biophysiques et sociaux. CATCHSCAPE a été développé comme un Système multi-agent qui nous permet de décrire le bassin dans son ensemble : l'hydrologie, le comportement des agriculteurs et les règles de gestion de l'eau. Cela veut dire simuler des scénarios basés sur des hypothèses sur les valeurs prises par ces éléments ainsi que des hypothèses à propos du contexte, tels que des niveaux de prix pour les différents biens ou le climat. Les modules biophysiques sont faits d'un système hydrologique avec son bilan d'eau distribué, sa gestion de systèmes irrigués, ses dynamiques de culture et de végétation. Les dynamiques sociales sont décrites comme un ensemble de processus de gestion de ressources (eau, terre, monnaie, force de travail). La gestion de l'eau est décrite selon les différents niveaux de contrôle effectifs (individuel, aménagement, bassin). Les expériences virtuelles selon un premier plan d'expériences avec deux objectifs : analyse de sensibilité du modèle via la variation de différents paramètres et des scénarios extrêmes d'une part, comportement d'ensemble du bassin selon des scénarios réalistes d'autre part. Les deux ensembles d'expériences sont supposés apporter une meilleure compréhension du comportement de ce bassin versant virtuel et améliorer la compréhension du bassin réel. Les simulations montrent que le modèle est assez robuste et qu'il aide à identifier des facteurs clé tels que la représentation que les agriculteurs se font de la quantité d'eau attendue pour une campagne ou les tendances climatiques pluriannuelles.

Английский. Due to mounting human pressure, stakeholders in northern Thailand are facing crucial natural resource management issues. The impact of upstream irrigation management on the downstream agricultural viability is a common source of conflict. It has often both biophysical and social origins. CATCHSCAPE has been developed as an Agent-Based model that enables us to describe the whole catchment: hydrology, farmers' behaviour and water management rules. It is meant to simulate scenarios based on assumptions about value of these features as well as some assumptions about context, such as levels of prices for various commodities or climate. The biophysical modules are made of a hydrological system with its distributed water balance, irrigated schemes management, crop and vegetation dynamics. The social dynamics are described as a set of resource management processes (water, land, cash, labour force). Water management is described according to the actual different levels of control (individual, scheme and catchment). Virtual experiments according to a first defined plan are made with two aims: sensitivity analysis of the model through variation of different parameters and extreme scenarios on one hand; overall behaviour of the basin under various realistic scenarios on the other hand. Both sets are meant to give more insight on the consequences of this very virtual catchment behaviour and improve the collective understanding on the real basin. Simulations show that the model is quite robust from a variation of results point of view and help to identify key factors such as farmers' representation on the expected amount of water for a cropping season or pluri-annual climatic trends.