hétérogène, et doivent être utilisés avec précaution. Ils peuvent être intéressants pour une comparaison globale avec les scénarios positifs auxquels, respectivement, ils se rattachent.

<table><caption>**Tableau 3-2.** Nombres d'articles et de valeurs de *R* disponibles selon le type de scénarios (cas où $E_f$ est fixée aux valeurs de référence).</caption><thead><tr><td>Catégorie de scénarios</td><td>Nombre d'articles</td><td>Nombre de valeurs de (R)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bioéthanol</td><td>28</td><td>169</td></tr><tr><td>Biodiésel</td><td>19</td><td>149</td></tr><tr><td>Bioélectricité</td><td>7</td><td>28</td></tr><tr><td>Biocarburant 1G</td><td>36</td><td>258</td></tr><tr><td>Biocarburant 2G</td><td>24</td><td>111</td></tr><tr><td>Biodiésel</td><td>19</td><td>149</td></tr><tr><td>Occupation initiale : prairie</td><td>20</td><td>120</td></tr><tr><td>Occupation initiale : pas de prairie</td><td>27</td><td>159</td></tr><tr><td>Occupation initiale : forêt</td><td>11</td><td>59</td></tr><tr><td>Occupation initiale : pas de forêt</td><td>34</td><td>222</td></tr><tr><td>Avec palmier à huile</td><td>13</td><td>64</td></tr><tr><td>Sans palmier à huile</td><td>42</td><td>316</td></tr></tbody></table>

## 3.3. Résultats et principaux enseignements

Les résultats associent une analyse de statistique **descriptive** s'appuyant principalement sur les caractéristiques des distributions de *R* selon les différentes catégories de scénarios (cf. Tableau 3-3, Figures 3-1, 3-2 et 3-3) et une **estimation** des valeurs moyennes de *R* assorties d'intervalle de confiance, pour tous les scénarios confondus et pour chaque catégorie de scénarios séparément (Figure 3-4). L'approche **descriptive** permet de répondre à des questions du type : quelle proportion de scénarios de biocarburants issus d'une filière donnée émettent moins de GES que leur équivalent fossile ? L'approche par **estimation** permet de répondre à des questions du type : les biocarburants issus d'une filière donnée émettent-ils en moyenne moins de GES que leur équivalent fossile et, si oui, dans quelle proportion et cette différence est-elle significative ?

Les résultats reposent sur des données extraites des articles. Ces données constituent donc un échantillon de scénarios que les auteurs des articles ont considéré pertinent d'étudier pour comprendre l'effet des bioénergies en termes d'émissions de GES. Les résultats de la méta-analyse dépendent donc des choix effectués par les auteurs des articles quant aux scénarios étudiés et à la gamme des alternatives traitées.

### Description générale des données extraites des articles

Les valeurs des tailles d'effet *R* obtenues à partir des valeurs d'émission des énergies fossiles $E_f$ extraites des articles sont comprises entre -2,97 et 6,95 (Tableau 3-3). La gamme de variation de *R* est donc très large (quoique la gamme de variation des 1er et 3e quartiles soit assez resserrée, cf. Figure 3-1) ; elle couvre à la fois des situations où les émissions sont très inférieures aux émissions obtenues avec les carburants fossiles (allant jusqu'à des cas de captation nette de GES), et des situations où les émissions sont très supérieures. La gamme de variation définie par les 1er et 3e quartiles indique que 50% des valeurs de *R* sont comprises entre -0,72 et 0,58 avec $E_{f,art}$, -0,86 et 0,14 avec $E_{f,min}$, et -0,91 et -0,14 avec $E_{f,max}$ (Tableau 3-3, Figure 3-1).

<table><caption>**Tableau 3-3.** Gammes de variation des tailles d'effet *R* (différence relative d'émission par rapport au carburant fossile) en fonction de l'origine de $E_f$ (émission associée au carburant fossile).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Origine de E<sub>f</sub></th><th colspan="5">Valeurs de R</th></tr><tr><th>Min.</th><th>1er quartile</th><th>Médiane</th><th>3e quartile</th><th>Max.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeurs extraites des articles (E<sub>f,art</sub>)</td><td>-2,97</td><td>-0,72</td><td>-0,34</td><td>0,58</td><td>6,95</td></tr><tr><td>Valeur minimale de référence (E<sub>f,min</sub> = 84 gCO<sub>2</sub>/MJ)</td><td>-4,31</td><td>-0,86</td><td>-0,59</td><td>0,14</td><td>6,93</td></tr><tr><td>Valeur maximale de référence (E<sub>f,max</sub> = 94 gCO<sub>2</sub>/MJ)</td><td>-3,96</td><td>-0,91</td><td>-0,65</td><td>-0,14</td><td>6,09</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>**Figure 3-1.** Distributions des valeurs de R sous forme de boxplots pour les valeurs de Ef extraites des articles (Ef<sub>art</sub>) (A), pour les valeurs de référence minimum (Ef<sub>min</sub>) (B) et maximum (Ef<sub>max</sub>) (C).</figcaption></figure>

## Les bioénergies dans leur ensemble conduisent-elles à des émissions de GES inférieures ou supérieures à leur équivalent fossile ?

Selon la valeur retenue pour Ef, dans 60% à 80% des scénarios étudiées dans les articles, les bioénergies présentent un bilan d'émissions de GES inférieur à celui du carburant fossile de référence (c'est-à-dire moins d'émissions ; Figure 3-2).

Les valeurs moyennes de réduction des émissions sont présentées sur les Figures 3-4 A, B, C, lignes "All". Avec Ef<sub>max</sub> et Ef<sub>min</sub>, la réduction par rapport aux énergies fossiles est respectivement de 42% et 31% et est significative. Avec Ef<sub>art</sub>, on obtient une augmentation moyenne de 9% des émissions (R = 0,09), qui n'est cependant pas significativement différente de zéro.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>**Figure 3-2.** Proportions de scénarios où la taille d'effet est positive (R >0) pour différents groupes (c'est-à-dire pour lesquels les émissions sont supérieures à celles du carburant fossile). Ces proportions correspondent aux fréquences empiriques calculées respectivement avec les valeurs de E<sub>f</sub> extraites des articles (Ef<sub>art</sub>) (A), ou avec les valeurs de référence de E<sub>f</sub>, minimale (Ef<sub>min</sub>) (B) ou maximale (Ef<sub>max</sub>) (C).</figcaption></figure>

## Les bioénergies dans leur ensemble permettent-elles une réduction de 50% des émissions ?

Un peu plus de 50% des scénarios atteignent ce niveau de réduction lorsqu'on les compare à la valeur Ef<sub>min</sub>, 60% si l'on se réfère à Ef<sub>max</sub>. En revanche, si l'on se réfère aux valeurs de Ef citées dans les articles (Ef<sub>art</sub>), ce niveau de réduction n'est pas atteint dans près de 60% des cas (Figure 3-3). En ce qui concerne les valeurs moyennes de réduction, les résultats sont concordants : quelle que soit la référence retenue pour Ef (Ef<sub>art</sub>, Ef<sub>min</sub> ou Ef<sub>max</sub>), la réduction moyenne d'émission n'atteint pas le chiffre de 50% (Figure 3-4 A, B, C, lignes "All").
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>A. Valeurs de $E_f$ extraites des articles ($E_{fart}$)</figcaption></figure>

Le groupe "All" inclut toutes les données.

"1G" et "2G" correspondent aux scénarios biocarburant 1G et 2G, respectivement.

"Forest" et "Not forest" correspondent aux scénarios avec un usage initial du sol forestier et non forestier, respectivement.

"Grassland" et "Not grassland" correspondent aux scénarios avec un usage initial du sol de type prairie (eventuellement prairie dégradée) et d'un type différent d'une prairie, respectivement.

"Oil palm" et "Not oil palm" correspondent aux scénarios décrivant une production d'huile de palme et une production différente de l'huile de palme, respectivement.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>B. Valeur minimale de $E_f$ ($E_{fmin}$)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>C. Valeur maximale de $E_f$ ($E_{fmax}$)</figcaption></figure>

**Figure 3-3.** Proportions de scénarios où la taille d'effet est supérieure à -0,5 pour différents groupes (c'est-à-dire pour lesquels une réduction de 50% des émissions par rapport aux énergies fossiles n'est pas atteint). Ces proportions correspondent aux fréquences calculées respectivement avec les valeurs de $E_f$ extraites des articles ($E_{fart}$) (A), ou avec les valeurs de référence de $E_f$, minimale ($E_{fmin}$) (B) ou maximale ($E_{fmax}$) (C).

## Les niveaux d'émissions de GES dépendent-ils du type de produit final (bioéthanol, biodiesel ou bioélectricité) ?

Les émissions moyennes dues au bioéthanol et au biodiesel sont légèrement supérieures aux valeurs des émissions des carburants fossiles citées dans les articles ($E_{fart}$), sans que cette différence ne soit significative (Figure 3-3 A). En revanche, rapportées aux valeurs de référence $E_{fmin}$ et $E_{fmax}$, les émissions du bioéthanol sont significativement inférieures à celles des carburants fossiles. Avec ces références, les émissions du biodiesel sont elles aussi inférieures à celles des carburants fossiles, mais sans que cette différence soit significative dans ce cas. Les émissions dues à la bioélecticité n'ont pu être comparées qu'à $E_{fmin}$ et $E_{fmax}$. Elles sont significativement inférieures à ces deux références fossiles (Figure 3-3 B et C, ligne "bioelectricity").

## Les niveaux d'émissions de GES dépendent-ils du type de filière de production du biocarburant (1G, 2G) ?

Dans plus de 80% des scénarios étudiés, les 2G présentent un bilan d'émissions de GES inférieur à celui du carburant fossile de référence (Figure 3-2 A, B et C). Pour les 1G, ce chiffre varie de 60 à 75% selon la référence de $E_f$ choisie (Figure 3-2 A, B et C). Une réduction de 50% des émissions est possible pour la majorité des scénarios 2G quelle que soit la référence fossile choisie, alors que pour les 1G, ce niveau de réduction n'est atteint dans la majorité des scénarios qu'avec la référence $E_{fmax}$ (cf. Figure 3-3 A, B et C).

Les valeurs d'émission moyennes des 2G sont inférieures à celles des 1G, quelle que soit la référence retenue pour $E_f$ ($E_{fart}$, $E_{fmin}$ ou $E_{fmax}$), mais cet écart n'est significatif qu'avec $E_{fmin}$ et $E_{fmax}$. Pour les 1G, la diminution des émissions par rapport au carburant fossile n'est significative qu'avec $E_{fmax}$ tandis que pour les 2G cette diminution est significative pour $E_{fmin}$ et $E_{fmax}$.

## Les niveaux d'émissions de GES dépendent-ils du type de CAS (occupation initiale forêt ou prairie) que la production de biomasse a induits ?

### Occupation initiale "forêt"

Quelle que soit la valeur retenue pour les émissions dues au carburant fossile, la proportion de scénarios présentant des émissions plus faibles que le carburant fossile n'est jamais supérieure à 50% lorsque l'occupation initiale est "forêt" (Figure 3-2 A, B, C). Dans ce cas, plus de 75% des scénarios n'atteignent pas une réduction de 50% des émissions par rapport à l'énergie fossile et quelle que soit la référence retenue pour $E_f$ ($E_{fart}$, $E_{fmin}$ ou $E_{fmax}$) (Figure 3-3 A, B, C).
<figure><img src="image_41.png" /></figure>

A. Valeurs de $E_f$ extraites des articles ($E_{fart}$)

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

B. Valeur minimale de $E_f$ ($E_{fmin}$)

Le groupe "All" inclut toutes les données.

"1G" et "2G" correspondent aux scénarios biocarburant 1G et 2G, respectivement.

"Forest" et "Not forest" correspondent aux scénarios avec un usage initial du sol forestier et non forestier, respectivement.

"Grassland" et "Not grassland" correspondent aux scénarios avec un usage initial du sol de type prairie (éventuellement prairie dégradée) et d'un type différent d'une prairie, respectivement.

"Oil palm" et "Not oil palm" correspondent aux scénarios décrivant une production d'huile de palme et une production différente de l'huile de palme, respectivement.

"Biodiesel" et "Bioethanol" correspondent aux scénarios décrivant une production de biodiésel et de bioéthanol, respectivement.

Les barres horizontales présentent les intervalles de confiance à 95%. Les chiffres entre parenthèses indiquent le nombre de scénarios et le nombre d'articles utilisés dans chaque groupe. Les droites verticales rouges indiquent un niveau de réduction de 50%.

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

C. Valeur maximale de $E_f$ ($E_{fmax}$)

<caption>Figure 3-4. Valeurs estimées des tailles d'effet moyennes pour différents groupes de scénarios.</caption>

Résultats obtenus avec des valeurs de $E_f$ extraites des articles ($E_{fan}$) (A), et avec des valeurs de référence de $E_f$, valeur minimale ($E_{fmin}$) (B), valeur maximale ($E_{fmax}$) (C)

Les estimations des valeurs moyennes pour ce type d'occupation initiale du sol ne sont pas très précises, ce que traduit la grande amplitude de l'intervalle de confiance des estimations (Figure 3-4 A, B, C, lignes "Forest"). Les scénarios avec une occupation initiale "forêt" conduisent à des émissions moyennes de GES supérieures de 50 à 150% (selon la valeur de référence) par rapport à celles des carburants fossiles (Figure 3-4). A l'inverse, pour les occupations initiales ne comportant pas de forêt, une réduction de 50% des émissions est atteinte dans plus de la moitié des scénarios (Figure 3-3), et les émissions moyennes sont réduites de 20 à 60% (Figure 3-4).

Globalement, les émissions moyennes des scénarios avec occupation initiale "forêt" sont de 2,1 à 2,4 fois plus élevées (selon la référence Ef) que pour les occupations initiales ne comportant pas de forêt.

### Occupation initiale "prairie"

Dans plus de 60% des cas, les bioénergies issues des scénarios incluant une occupation initiale "prairie" présentent un bilan d'émissions de GES inférieur à celui du carburant fossile de référence (Figure 3-2 A, B et C).

Les valeurs moyennes (Figure 3-4 A, B et C, lignes "Grassland") montrent que, quelle que soit la référence fossile utilisée, les émissions sont inférieures à celles générées par le carburant fossile ; la différence est significative avec $E_{fmin}$ et $E_{fmax}$ (atteignant respectivement autour de 50 et 60%) mais non significative avec $E_{fan}$. Les émissions moyennes des scénarios ne comportant pas de prairie en occupation initiale ne sont pas significativement plus élevées que celles des carburants fossiles de référence.
### Les biocarburants issus de culture de palmier à huile induisent-ils des émissions de GES plus importantes que d'autres types de culture ?

Les valeurs moyennes des émissions calculées pour les bioénergies issues de palmier à huile sont incertaines et ne sont jamais significativement différentes des valeurs associées aux carburants fossiles (Figure 3-4 A, B, C, lignes "Oil palm"). Quand on compare directement les scénarios basés sur la culture du palmier à huile aux scénarios basés sur toutes les autres cultures, la différence n'est pas significative quelle que soit la méthode statistique de comparaison retenue. La variabilité de la performance du palmier à huile en termes de bilan de GES semble dépendre plus de l'occupation initiale des sols (forêt primaire ou non) que de la culture du palmier à huile elle-même.

### Observe-t-on un effet de l'année de publication des articles ?

Aucun effet significatif de cette variable n'est observé. L'hypothèse selon laquelle les méthodes peuvent s'être affinées et avoir gagné en précision, entrainant une évolution globale des résultats dans le temps, n'est donc pas vérifiée avec notre jeu de données.

## 3.4. Discussion et comparaison des résultats avec ceux d'autres études

Les analyses soulignent l'effet important des changements d'usage des sols dans les calculs d'émissions de gaz à effet de serre, en lien avec la très grande diversité des situations étudiées dans la littérature. Les résultats révèlent notamment des différences de niveaux d'émission entre des usages initiaux forestier et non forestier, mais aussi des émissions en moyenne plus faibles pour des usages initiaux de type prairie. Il est logique de trouver des émissions élevées après un usage initial de type forêt car la déforestation génère un déstockage de carbone important. A contrario, la faiblesse des émissions après prairie peut sembler contre-intuitive, les prairies des zones tempérées étant connues pour contenir des stocks de carbone élevés. Cela peut néanmoins s'expliquer de deux façons, soit que la culture de la bioénergie après prairie n'ait pas entraîné de déstockage important (mise en culture de graminées sans destruction de la prairie précédente, par exemple), soit que la prairie précédente ait été de type "pâturage dégradé" qui a déjà des teneurs en carbone très faibles et que la mise en culture des bioénergies peut même enrichir en carbone. Les résultats sont cohérents avec plusieurs publications (Lange, 2011 ; Wicke et al., 2008). Cependant, les quantités de biomasses produites par les forêts et les prairies peuvent être très différentes selon les types de forêt et de prairie considérés (Lange, 2011 ; Styles and Jones, 2008 ; Wicke et al., 2008). Cette hétérogénéité est une des sources d'incertitude de nos estimations.

Nos résultats montrent aussi que les scénarios de type biocarburant 2G et bioélectricité conduisent à des réductions d'émissions par rapport aux fossiles plus importantes que les autres produits finaux. Par ailleurs, les émissions estimées pour les bioénergies issues de palmier à huile sont incertaines, et ne sont pas significativement différentes de celles de l'équivalent énergie fossile ou de celles des autres cultures bioénergétiques. La variabilité de la performance du palmier à huile en terme de bilan de GES dépend probablement plus de l'occupation des sols initiale (forêt primaire ou non) que de la culture du palmier à huile elle-même, qui présente généralement un rendement énergétique élevé susceptible d'amortir rapidement l'effet des CAS.

A notre connaissance, cette méta-analyse est la seule qui porte spécifiquement sur la différence relative d'émissions entre biomasse énergétique et carburant fossile. D'autres méta-analyses ont été réalisées sur les émissions induites spécifiquement par les changements d'affectation des sols, notamment celles de De Cara et al. (2012) et de Valin et al. (2015). Les résultats de ces méta-analyses ne peuvent pas être utilisés directement pour estimer des différences d'émissions relatives. Pour pouvoir le faire, il est nécessaire de prendre un forfait fixe pour les émissions liées au cycle de vie des biocarburants, c'est-à-dire pour toutes celles liées à la production, transformation et consommation des biocarburants, en plus des émissions spécifiquement dues aux CAS, comme dans De Cara et al. (2012).

La présente étude diffère de celle de De Cara et al. sur d'autres points. La recherche bibliographique de De Cara couvre la période allant de 1996 au printemps 2011, et cible les travaux intégrant les changements d'affectation des sols directs et indirects liés au développement des biocarburants (majoritairement de 1re génération). Le facteur CAS (direct et indirect) est présenté en gCO2e.MJ⁻¹ et les données ont été harmonisées pour être ramenées à une valeur annualisée sur 20 ans, conformément à la directive européenne. Ce facteur est compris entre -326,5 et 2 293 gCO2e.MJ⁻¹ avec une moyenne de 71,3 et une médiane de 48,5. La méta-analyse réalisée par De Cara et al. montre par ailleurs que :

- la présence de biocarburants de 2de génération diminue le facteur CAS de manière importante ;

- la prise en compte de terres marginales ou bien de prairies diminue également le facteur CAS ;
- la transformation de tourbières ou bien la prise en compte de zones en Amérique du Sud (forêt tropicale) augmentent significativement le facteur CAS.

Pour pouvoir comparer directement aux émissions du carburant fossile de référence, De Cara et al. ont dû estimer les émissions liées à la production du biocarburant de manière forfaitaire. Dans leurs résultats, les valeurs médianes pour les émissions globales (intégrant production, transformation et CAS) s'échelonnent entre 34,9 gCO₂e.MJ⁻¹ pour les biocarburants ligno-cellulosiques et plus de 80 gCO₂e.MJ⁻¹ pour des cultures comme le soja, le colza, le tournesol ou le maïs. La prise en compte du CAS conduit dans plus de 80% des situations à une non-satisfaction du seuil de 50% d'abattement d'émissions par rapport aux carburants fossiles (la valeur retenue pour le carburant fossile de référence étant de 83,8 gCO₂e.MJ⁻¹). Ici, les pourcentages de non-satisfaction sont plus faibles, compris entre 40 et 60% selon la référence fossile utilisée. Cette différence est due à plusieurs raisons. Comme déjà mentionné ci-dessus, les modalités de calculs utilisées dans les deux études sont très différentes. La période de temps couverte est par ailleurs plus large ici que dans l'étude de De Cara et al. La présente étude inclut également des productions énergétiques autres que des carburants (chaleur, électricité, biogaz...). La présence plus importante d'articles prenant en compte des biocarburants de seconde génération (ou ligno-cellulosiques), moins représentés dans le corpus de De Cara et al., peut également contribuer à baisser les valeurs des émissions.

## 3.5. Conclusion

Dans notre étude, la valeur médiane des diminutions d'émission est comprise entre -34% et -65% par rapport au carburant fossile, selon les modalités de choix des références fossiles. Certains changements d'usage des sols ont un effet important sur les calculs d'émissions de gaz à effet de serre. Ainsi, les émissions induites par la production de biomasse à vocation énergétique sont généralement plus élevées lorsque l'usage initial est une forêt, et plus faibles sinon. Les émissions varient également en fonction des types de biomasse et de bioénergie produits. Les émissions générées par les biocarburants 2G et par la bioélectricité sont généralement plus faibles que celles dues aux énergies fossiles, alors que les émissions induites par la production et consommation de biocarburant 1G, et notamment de biodiésel, ne sont pas significativement différentes de celles des carburants fossiles, sauf dans un cas pour les 1G où elles sont significativement inférieures. Par ailleurs, aucun effet significatif de l'année de publication des études n'a été détecté.

Notre analyse révèle également que les estimations et les intervalles de confiance associés sont sensibles aux valeurs d'émission utilisées pour caractériser les carburants fossiles.

Les scénarios qui ont le plus de chance de respecter l'objectif de réduction d'émission de 50% par rapport aux carburants fossiles sont les biocarburants 2G, les scénarios correspondant à un usage initial non forestier, et la bioélectricité. Cependant, même dans ces scénarios, la capacité des filières bioénergie à respecter cet objectif reste soumise à des conditions importantes en termes notamment d'implantation des cultures énergétiques (usage initial et type de sol affecté). D'un point de vue méthodologique, il subsiste enfin une incertitude non négligeable sur l'estimation de l'effet des CAS.
Conclusion générale

Visant à analyser la façon dont les changements d'affectation des sols interviennent dans les évaluations environnementales, la démarche proposée dans cette étude s'appuie tout d'abord sur un corpus scientifique très large et procède par focalisations successives sur des sous-ensembles de plus en plus restreints, permettant à chaque étape d'obtenir des informations de plus en plus précises et de mener des analyses de plus en plus poussées.

Le point de départ de l'étude est une chaîne causale qui a suscité de nombreux travaux depuis une dizaine d'années : celle-ci relie la réorientation vers la production de bioénergies aux CAS qu'elle induit et aux impacts en termes de bilan de GES qui en résultent. L'objectif de l'étude était de repartir de cette chaîne causale mais en l'élargissant : d'une part, au-delà de la production de bioénergies, à tous types de réorientations dans l'espace pouvant entrainer des CAS et, d'autre part, en bout de la chaîne, à tous types d'impacts environnementaux, et pas seulement les émissions de GES ; et, en amont des réorientations, en identifiant d'éventuels déterminants, biophysiques ou socio-économiques, ayant suscité les réorientations.

Focalisation à l'échelle du corpus complet de 5 730 articles : une gamme très étendue de types de productions et d'impacts

Les trois premiers temps de l'analyse textuelle (générale, puis un focus sur élevage et alimentation, et enfin une lecture diachronique), permettent de repérer des grandes tendances en termes de réorientations, CAS et impacts pris en compte, et de formuler des hypothèses sur leurs relations.

Les principales thématiques identifiées sont classées selon le compartiment de la chaîne causale auquel elles appartiennent : Politique d'aménagement du territoire, politiques foncières, changement climatique, terres dégradées (en tant qu'éléments de contexte) ; bioénergies, urbanisation, prairies, forêt (en tant qu'objet ou résultat d'une réorientation) ; GES, eau, biodiversité et sol (en tant qu'objets d'impacts environnementaux).

L'analyse textuelle permet de comprendre, de façon plus ou moins hypothétique, comment ces thématiques sont en relation les unes avec les autres pour dessiner des problématiques d'étude.

Des problématiques se dessinent assez clairement

Le développement des bioénergies et les CAS qui y sont associés sont étudiés majoritairement sous l'angle des impacts en termes d'émissions de GES induits, avec l'ACV comme méthode préférentielle. La thématique émerge fortement à partir de 2008. Les politiques publiques visant le développement des bioénergies apparaissent comme un élément de contexte important.

La production de bioénergies (et, plus spécialement, des biocarburants de première génération, 1G) est fortement reliée à la thématique de la sécurité alimentaire, elle-même en lien avec la thématique de l'urbanisation ; les bioénergies sont également en lien avec la thématique de l'élevage. Cet ensemble indique une problématique de compétition pour l'usage des terres entre usages alimentaires, résidentiels, énergétiques, etc., qui peut être traitée soit comme un des effets du développement des bioénergies dont il est nécessaire de tenir compte pour leur évaluation environnementale, soit comme un véritable sujet d'étude.

Les politiques d'aménagement du territoire, en règlementant les CAS, ont une influence notamment sur l'urbanisation, thématique que les études abordent notamment sous l'angle de ses impacts sur l'eau et la biodiversité.

Les impacts sur la biodiversité semblent avoir été étudiés sous l'effet de l'urbanisation d'une part et de l'intensification de pratiques agricole et d'élevage d'autre part, mais sans lien direct fort avec la réorientation vers les bioénergies.

D'autres problématiques peuvent être esquissées, de façon plus spéculative

Le changement climatique, parce qu'il modifie la disponibilité de la ressource en eau à l'échelle régionale, induit des CAS, qui eux-mêmes rétroagissent hypothétiquement sur la disponibilité de la ressource en eau.

Les terres dégradées apparaissent comme un élément de contexte lié à l'urbanisation et à la production de biocarburants 2G, ce deuxième point pouvant être interprété comme la traduction du développement d'études sur le potentiel de valorisation de ces terres grâce à des espèces peu exigeantes d'un point de vue agronomique, dans l'objectif de produire des bioénergies sans trop concurrencer la production alimentaire.
La dégradation des sols semble être abordée sous l'effet de l'intensité du pâturage et de l'intensification de la production agricole, sans que ces relations ne soient très lisibles.

### Des sujets qui n'apparaissent pas alors qu'ils font déjà partie du débat sociétal

L'impact de la modification des régimes alimentaires sur la demande et les besoins en terres cultivées nécessaires pour satisfaire cette demande reste très minoritaire. Cela ne signifie pas que la thématique soit absente, mais qu'elle n'est pas encore traitée de façon conséquente.

## Focalisation à l'échelle du sous-corpus de 1 785 articles issus du cluster centré sur la production de biomasse non alimentaire

L'étude de ce sous-corpus apporte des précisions par rapport à l'analyse du corpus complet, sans remettre en cause l'analyse.

Le lien entre bioénergie et GES n'est plus aussi direct qu'avec le corpus complet : il s'enrichit de relations avec les thématiques de la forêt et de la prairie. La focalisation sur cette partie du corpus montre ainsi que la thématique bioénergie ne se résume pas à un calcul de sa performance immédiate en termes de GES, mais qu'elle s'inscrit dans un système plus large incluant les CAS entre forêt, prairie et cultures d'espèces bioénergétiques. On retrouve ainsi sous une forme plus affinée, la problématique de compétition pour l'usage des terres.

Un autre aspect de l'enrichissement des problématiques centrées sur les bioénergies est l'impact sur la biodiversité, qui n'apparaissait pas fortement dans le corpus complet et que cette focalisation permet de mettre en évidence. Il importera de vérifier, dans des travaux futurs, la place réelle de cette thématique.

La déforestation en zone tropicale apparaît en lien avec la production de soja et d'huile de palme. Ce n'est pas une surprise, mais là encore c'est la focalisation sur le corpus restreint aux bioénergies qui permet de rendre cette thématique visible.

Les relations biocarburants 2G / terres dégradées / land use policy / sécurité alimentaire déjà décrites à partir du corpus complet sont confirmées.

L'ensemble de ces descriptions de relations entre réorientations, CAS et impacts sur le cas des bioénergies, plus ou moins hypothétiques, sont cependant utiles au moment de mener une revue systématique des impacts de la biomasse non alimentaire. Cette revue systématique doit en effet permettre de confirmer ou infirmer, et de compléter les tendances identifiées par l'analyse textuelle.

## Focalisation à l'échelle du sous-corpus de 241 articles traitant des relations "réorientations vers la production de biomasse non alimentaire – CAS – impacts environnementaux"

Le sous-corpus de l'étape précédente, après deux phases de tri, a été très fortement réduit (élimination de plus de 8 articles sur 10), permettant de ne conserver que les 241 articles abordant réellement la chaîne "réorientation vers la production de biomasse non alimentaire – CAS – impacts". Le dépouillement de toutes les informations de ce sous-corpus est riche d'enseignements.

Dans la gamme des espèces cultivées prédominent celles dédiées à des biocarburants 1G, dont le maïs, la canne à sucre, le soja et le palmier à huile, mais on retrouve une forte proportion d'espèces spécifiques des biocarburants 2G, bien supérieure à leur implantation dans l'espace agricole, notamment le miscanthus et le switchgrass.

Concernant les CAS, 94 articles ne traitent que de CAS directs, 11 articles que de CAS indirects et 25 traitent conjointement des deux types de CAS. Les CASd sont donc nettement prédominants, ce qui est à la fois l'effet de leur antériorité dans les travaux sur les CAS et de la difficulté d'intégrer les CASi dans les analyses. Les CASd les plus représentés concernent la transformation de forêt et de prairie en cultures énergétiques pérennes et cultures annuelles, ce qui est logique pour une problématique d'étude des bioénergies ; en revanche, on observe une forte proportion de CAS transformant des cultures annuelles en culture énergétique pérenne, autre manifestation de l'intérêt pour les biocarburants 2G (qui sont très majoritairement issus de cultures pérennes). Les deux principaux types de CASi étudiés sont la transformation de forêt et prairies en cultures annuelles, ce qui est cohérent avec l'idée que les CASi concernent essentiellement le report de cultures alimentaires sur des terres qui n'étaient pas jusqu'ici cultivées, sous l'effet du développement des bioénergies.
Quand ils sont étudiés simultanément, les CASd et CASi ne se répartissent pas de façon homogène dans les différentes zones géographiques : schématiquement, les CASd en Europe "induisent" beaucoup de CASi en dehors de l'Europe, et notamment en Amérique du Sud et en Asie : les études reflètent assez fidèlement les dynamiques observées à l'échelle mondiale.

La dynamique temporelle des études décrivant les CAS liés aux bioénergies confirme la montée en puissance des 2G : la prise en compte des CAS dans les études sur le bilan environnemental des bioénergies a réellement émergé en 2008, et, jusqu'en 2011, les travaux s'équilibraient entre des CAS vers des cultures annuelles et vers des cultures pérennes. A partir de 2012, la part des CAS vers des cultures pérennes est devenue nettement prédominante dans les études, reflet de l'intérêt pour les biocarburants 2G.

Dans la gamme des impacts étudiés, les impacts sur le climat (vus quasi exclusivement au travers des émissions de GES) sont étudiés dans près de la moitié des articles. Parmi les articles traitant de cet impact (au nombre de 166), près de la moitié concluent à une réduction des émissions de GES par rapport au recours aux énergies fossiles, un tiers à une augmentation, un très petit nombre à des émissions équivalentes, et un quart à des résultats variables selon les scénarios décrits. Cette première quantification, trop sommaire, ne permet pas de conclure et plaide pour une analyse statistique plus robuste.

La consommation des ressources non renouvelables est quantifiée dans 11% des références du corpus, mais ces articles sont en fait plutôt focalisés sur l'évaluation des émissions de gaz à effet de serre, la consommation de ressources fossiles étant un résultat collatéral.

Les études du corpus montrent globalement que les plantes pérennes tendent à mieux préserver, voire à augmenter, les teneurs en carbone organique du sol, comparées aux cultures annuelles. Toutefois, les résultats quantifiés sont très variables ; ils dépendent du contexte pédoclimatique (type de sol, précipitations...) et agronomique (espèce cultivée, rotation culturale, pratiques de travail du sol et de fertilisation...). Les autres impacts sur le sol sont globalement peu renseignés.

Concernant le critère consommation d'eau, les études concluent dans un peu plus de la moitié des cas à une augmentation des prélèvements. Environ la moitié des articles traitant d'eutrophisation conclut à une augmentation du phénomène. Il est cependant délicat, pour les deux critères, de tirer des conclusions tranchées, car beaucoup de situations (entre 20 et 30%) sont classées comme "variables" et correspondent à des scénarios contrastés décrits au sein d'un même article.

L'effet des CAS induits par la production de bioénergie sur la biodiversité a été considéré dans un nombre réduit d'études. Celles-ci concluent généralement à un impact négatif (diminution de la biodiversité) quelles que soient les méthodologies ou les métriques de la biodiversité employées.

Les impacts sur la pollution atmosphérique et la santé humaine sont trop rarement rapportés dans le corpus pour qu'une conclusion puisse être formulée.

Les ACV sont confirmées comme étant la méthode d'étude formalisée la plus employée (25% des cas), notamment pour l'évaluation des impacts, mais elle n'arrive qu'après les méthodes non formalisées, c'est-à-dire de simples calculs qui représentent 45% du total et qui n'avaient pas été repérées par l'analyse lexicale, mobilisant un vocabulaire trop peu spécifique. Au sein des méthodes formalisées, on note une différence dans l'estimation des impacts selon la méthode choisie : l'ACV a tendance à minorer les émissions de GES estimées comparées aux estimations obtenues via des modèles économiques.

## Lacunes de connaissances

Le croisement de la gamme des impacts étudiés (8 catégories) avec la gamme des types de bioénergies produites (7 catégories) met clairement en évidence les domaines privilégiés par les recherches : parmi les 56 couples (bioénergie x impact) possibles, 6 représentent près de la moitié des cas étudiés. On identifie ainsi, par contraste, les domaines peu explorés, et notamment le faible nombre de recherches sur l'impact des bioénergies sur la biodiversité. La consommation des ressources non renouvelables pourrait être étudiée plus largement car les informations nécessaires existent et sont utilisées en particulier pour l'évaluation des émissions de GES. Cependant, l'effet du focus sur les GES induit une faible présentation de ce qui concerne l'efficacité énergétique.
## Focalisation à l'échelle des 50 articles éligibles à une méta-analyse comparant les impacts des bioénergies en termes d'émissions de GES, à ceux des énergies fossiles

Parmi les 166 articles du sous-corpus biomasse non alimentaire abordant les impacts sur le climat, 50 comportaient des données quantitatives les rendant éligibles à une méta-analyse pour comparer l'écart relatif entre les émissions dues aux bioénergies et celles dues à l'énergie fossile correspondante.

Les résultats de cette méta-analyse dépendent fortement des choix de situations étudiées par les auteurs des articles et de la valeur des émissions retenue pour les énergies fossiles (Ef). Dans cette conclusion, on se réfère principalement à la valeur Efmin de 84 gCO₂/MJ qui est assez proche de la référence utilisée dans l'Union Européenne pour comparer les performances des biocarburants avec leurs équivalents en énergie fossile.

Les résultats confirment les hypothèses et lèvent certaines des interrogations restées en suspens au cours des étapes précédentes.

Dans plus de 60% des scénarios étudiés, les bioénergies dans leur ensemble conduisent à des émissions de GES inférieures à leur équivalent d'énergie fossile. Rapportée aux émissions des énergies fossiles (sur la base de la valeur Efmin), cette baisse est en moyenne de 22% et est statistiquement significative. Elle n'atteint cependant pas l'objectif d'une réduction de 50% des émissions tel que le propose la règlementation européenne. Le chiffre de 22% est calculé tous scénarios confondus et présente une grande variabilité entre scénarios.

Rapportées à la valeur Efmin, les émissions dues au bioéthanol sont significativement inférieures en valeur moyenne à celles dues aux carburants fossiles, tout comme celles du biodiesel, mais sans atteindre le seuil de significativité. Les émissions des 2G sont significativement plus faibles que celles des 1G. Sur la base de la valeur Efmin, les émissions des 2G sont en valeur moyenne significativement inférieures à celles des carburants fossiles ; les émissions des 1G sont elles aussi inférieures à celles des carburants fossiles, mais cette différence n'est pas significative. Une réduction de 50% des émissions est atteinte par la majorité des scénarios 2G étudiés dans les articles, mais seulement par une minorité de scénarios 1G.

Les niveaux d'émissions de GES dépendent aussi du type de CAS (occupation initiale forêt ou prairie) que la production de biomasse a induit. Les scénarios avec une occupation initiale "forêt" sont les moins performants : leurs émissions moyennes de GES sont supérieures en moyenne de 50 à 150% (selon la valeur de référence) à celles des carburants fossiles. A l'inverse, les scénarios présentant une occupation initiale "prairie" permettent une réduction moyenne des émissions de 50% par rapport à celles des énergies fossiles (sur la base de Efmin). Cette faiblesse des émissions de GES liées à des bioénergies produites après la mise en culture d'une prairie peut sembler contre-intuitive. Elle peut néanmoins s'expliquer de deux façons, (i) soit en considérant que la culture de la bioénergie après prairie n'a pas entrainé de déstockage important (par exemple par valorisation bioénergétique de l'herbe sans retournement de la prairie), (ii) soit en faisant l'hypothèse que la prairie retournée était de type "pâturage dégradé" qui a des teneurs en carbone très faibles : on retrouve ici une cohérence avec les hypothèses élaborées à partir de l'analyse lexicales.

Les bioénergies issues de palmier à huile présentent des valeurs moyennes d'émissions très variables, non significativement différentes de celles du carburant fossile de référence. La variabilité de la performance du palmier à huile en terme de bilan de GES semble dépendre plus de l'occupation initiale des sols (forêt primaire ou non) que de la culture de l'espèce palmier à huile elle-même.

## Principaux enseignements et lacunes de connaissances

Le champ des études d'impact environnemental tenant compte des changements d'affectation des sols apparaît fortement structuré autour de deux évolutions majeures : la production de biomasse pour la bioénergie et le développement urbain. Ces deux réorientations principales dépendent d'éléments de contexte biophysique, notamment les questions des terres dégradées et du changement climatique, et de contexte socio-économique, notamment les politiques publiques. L'enjeu de compétition entre divers usages des terres (alimentaires, résidentiels, énergétiques) émerge assez nettement de l'analyse textuelle.

L'analyse approfondie de la littérature scientifique sur la thématique biomasse énergétique montre la prédominance des réorientations vers les biocarburants 1G et 2G, des CAS mobilisant fortement des sols forestiers et de prairies, et des impacts sur le climat. Les impacts sur l'eau et les sols sont traités à un niveau moindre. Pour les autres types d'impacts, la littérature scientifique est beaucoup plus parcellaire. Par ailleurs, sans méta-analyse, les tendances sont plus difficiles
à interpréter du fait de la multiplicité des paramètres intervenant tout au long de la chaîne "Réorientations → CAS → Impacts".

Les résultats de la méta-analyse comparant les impacts des bioénergies en termes d'émissions de GES à ceux des énergies fossiles sont très dépendants de la référence choisie pour les émissions dues aux énergies fossiles. Ils sont aussi très dépendants du type de CAS impliqué. Ainsi, dans le cas d'une occupation initiale "forêt", les émissions de GES dues aux bioénergies sont en moyenne plus élevées que celles dues aux énergies fossiles, quelle que soit la référence choisie pour ces dernières. Les biocarburants 2G présentent en moyenne de meilleures performances que les biocarburants 1G.

A chacun de ses trois niveaux d'analyse, l'étude a révélé des lacunes de connaissances :

- Concernant les réorientations impliquant des CAS, très peu de travaux sont consacrés au rôle que peut jouer l'évolution des régimes alimentaires (diminution ou augmentation de la consommation de produits animaux, par exemple) sur les CAS. Cette lacune peut être attribuée au caractère récent de cette problématique dans le champ scientifique.

- L'étude systématique de la thématique de la biomasse non alimentaire montre que la prise en compte des effets des CAS indirects reste encore minoritaire, près de 10 ans après les premiers travaux les ayant abordés. Par ailleurs, les impacts des CAS sur la biodiversité sont assez peu étudiés, ou du moins pas spécifiquement en lien avec la problématique du développement des bioénergies. Cette constatation plaide pour un effort d'assemblage de travaux traitant de segments de la chaîne causale de cette étude sans la considérer dans sa totalité.

- La méta-analyse des résultats obtenus sur les émissions de GES des bioénergies, tout en confirmant des résultats déjà pointés par des études antérieures, souligne leur variabilité importante au sein de groupes de scénarios relativement homogènes (même culture, même type de CAS, même type de bioénérgie...). Cette variabilité est particulièrement nette pour des CAS où l'occupation initiale est une forêt d'une part, et pour les situations où les bioénergies sont produites à partir d'huile de palme d'autre part. Ce double constat souligne l'importance, pour les travaux futurs, d'une description très fine des situations étudiées.

De façon générale, l'étude a permis de mettre en évidence qu'il existe beaucoup d'incertitudes sur les impacts environnementaux des bioénergies tenant compte des CAS. Trois sources d'incertitudes peuvent être impliquées : (i) la grande diversité des filières étudiées, en termes de cultures-matières premières, région de production, procédé de conversion et produit final. Cela signifie qu'une évaluation au cas par cas est nécessaire. La méta-analyse fournit quelques grands repères sur cette source d'incertitudes ; (ii) la diversité des méthodes employées pour estimer les CAS, méthodes qui de plus comportent chacune une part d'incertitude inhérente aux hypothèses/modélisations sur lesquelles elles reposent ; (iii) enfin pour certains impacts, les méthodes employées sont loin d'être stabilisées. Cela milite pour un rapprochement des communautés scientifiques très mobilisées sur les CAS avec des communautés spécialisées sur ces impacts.
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## Liste des abréviations

1G : Biocarburant de première génération

2G : Biocarburant de seconde génération

ACV : Analyse de cycle de vie

CAS : Changement d'affectation des sols

CASd : Changement d'affectation des sols direct

CASi : Changement d'affectation des sols indirect

CEP : Culture énergétique pérenne

CH₄ : Méthane

CO₂ : Dioxyde de carbone

COS : Carbone organique des sols

DEPE : Délégation à l'expertise scientifique, à la prospective et aux études

GES : Gaz à effet de serre

GIS : Groupement d'intérêt scientifique

IT : Identifiant thématique

LUC : Land use change (CAS en français)

N₂O : Protoxyde d'azote (oxyde nitreux)

R : Notation de la "taille d'effet" en méta-analyse

TCR : Taillis à courte rotation

UE : Union européenne
# Les experts et l'équipe projet

## • Le collectif d'experts

Pilotes scientifiques :

**Antonio Bispo**, Ademe, Direction Productions et Energies Durables - Service Agriculture et Forêt. Ademe, 20 avenue du Grésillé, BP 90406, 49004 Angers cedex 01

**Benoît Gabrielle**, AgroParisTech, département SIAFEE et UMR1402 ECOSYS, Écologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes INRA-AgroParisTech. INRA-AgroParisTech, Route de la Ferme, 78850 Thiverval-Grignon

**David Makowski**, INRA, UMR 0211 Agronomie INRA-AgroParisTech. INRA Grignon, 78850 Thiverval-Grignon

Experts scientifiques principaux :

**Laure Bamière**, INRA, UMR 0210 ECO-PUB Economie Publique INRA-AgroParisTech. INRA Grignon, 78850 Thiverval-Grignon

**Aude Barbottin**, UMR 1048 SADAPT Sciences pour l'Action et le Développement : Activités, Produits, Territoires INRA-AgroParistech. INRA Grignon, 78850 Thiverval-Grignon

**Valentin Bellassen**, INRA, UMR 1041 CESAER Centre d'Economie et de Sociologie Rurales Appliquées à l'Agriculture et aux Espaces Ruraux INRA-AgroSup Dijon. AgroSup Dijon, 26 boulevard Dr Petitjean, BP 87999, 21079 Dijon cedex

**Cécile Bessou**, CIRAD, Unité de recherche PERSYST Performance des Systèmes de Culture des Plantes Pérennes. TA B-34/02, Avenue Agropolis, 34398 Montpellier cedex 5

**Patrice Dumas**, CIRAD, UMR CIRED Centre International de Recherche sur l'Environnement et le Développement. TA C-56/15, 73 rue Jean-François Breton, 34398 Montpellier cedex 5

**Sabrina Gaba**, INRA, UMR 1347 Agroécologie INRA - AgroSup Dijon - Université de Bourgogne-CNRS. INRA Sully, 17 rue Sully, BP 86510, 21065 Dijon

**Julie Wohlfahrt**, INRA, UR 0055 ASTER Mirecourt Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt INRA. INRA Domaine du Joly, 662 avenue Louis Buffet, 88500 Mirecourt

Experts scientifiques contributeurs ponctuels :

**Martial Bernoux** (IRD-FAO), **François Chiron** (AgroParisTech), **Laure Cormier** (Institut d'Urbanisme de Paris Université Paris Est), **Stéphane De Cara** (INRA), **Guillaume Decocq** (Université de Picardie), **Cécile Detang-Dessendre** (INRA), **Jean-François Dhôte** (INRA), **Nathalie Frascaria-Lacoste** (AgroParisTech), **Sophie Legras** (INRA), **Philippe Lescoat** (AgroParisTech), **Romain Melot** (INRA), **Claude Napoleone** (INRA), **Bertrand Schmitt** (INRA)

## • L'équipe projet DEPE-INRA

**Monia El Akkari**, chargée d'étude

**Sophie Le Perchec**, documentaliste

**Mélanie Sandoval**, traitement de données documentaires

**Isabelle Savini**, appui rédactionnel

**Anaïs Tibi**, suivi méthodologique

**Kim Girard**, suivi logistique et administratif

**Olivier Réchauchère**, chef de projet
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Liberté • Égalité • Fraternité

RÉPUBLIQUE FRANÇAISE

MINISTÈRE
DE L'AGRICULTURE
DE L'AGROALIMENTAIRE
ET DE LA FORÉT

ADEME

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Agence de l'Environnement
et de la Maîtrise de l'Energie

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INRA
SCIENCE & IMPACT

Délégation à l'Expertise scientifique,
à la Prospective et aux Etudes

147, rue de l'Université
75338 Paris Cedex 07
France

Tél : +33 1 42 75 94 90
Fax : +33 1 42 75 91 72
www.inra.fr

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