Farm-level bio-economic modeling of water and nitrogen use: Calibrating yield response functions with limited data

Английский. Integrating agronomic information into economic models is required for simulating farming systems so as to better determine how agriculture can adapt to a continuously changing global economic and physical environment. In this respect, farm level mathematical programming bio-economic models can provide valuable insights for examining current and future pressures on resource use. Although a necessary condition for the effective use of such models is their calibration against observed data on input use, this information may not always be available, particularly at higher geographical scales. Imperfect or missing input markets pose an additional challenge to modelers. To overcome these difficulties, we present a theoretical framework for calibrating water-nitrogen yield response functions, which are used to represent the bio-physical aspects of crop production in bio-economic farm models at the European Union level. The method is based on the simulation results of an agronomic model, while the calibration criterion derives from the first-order conditions for farmers’ profit maximization and utilizes all available information from the Farm Accountancy Data Network. The method is tested on maize-producing farms in two regions in France.

Французский. L'intégration d'informations agronomiques est utile et nécessaire pour améliorer la représentation du fonctionnement économique des systèmes d'exploitation agricole et de leur comportement dans un environnement économique et physique en constante évolution. L'intégration de l'eau, intrant majeur pour ces systèmes de production, dans les modèles de simulation de ce comportement est au centre de cet article, avec l'objectif d'améliorer la qualité d'un modèle d'offre de l'agriculture européenne (AROPAj). L'eau, pour laquelle il est difficile d'évaluer un coût d'accès chez les producteurs, et l'azote, présents dans des engrais de composition et de prix variés, sont les principaux intrants pris en compte aux échelles de la parcelle et de l'exploitation agricole. A l'échelle de la parcelle, sont élaborées des fonctions dose-rendement associant ces intrants et le rendement des cultures dans différentes configuration de sol, de variété, de pratique et de climat. L'élaboration de ces fonctions est fondée sur l'utilisation d'un modèle générique de culture (STICS). La calibration et de sélection des fonctions pour chacune des cultures étudiées chez chacune des exploitations agricoles représentées dans le modèle AROPAj reposent sur des critères économiques selon une méthode qui est le coeur de l'article. La méthode est appliquée au maïs dans les exploitations agricoles représentatives de deux régions françaises. Son caractère générique la destine à être appliquée pour neuf des principales cultures de vente dans l'ensemble des régions de l'Union Européenne.