des différents types de biomasse restitués au sol est prise en compte et l'on considère que la biomasse exportée d'une parcelle est, après transformation, restituée à cette même parcelle. Au final la part de C stocké dans le sol est similaire dans tous les scénarios et correspond à 12 à 14% du C initial des végétaux (cf. Tableau 3.11-1). Ces résultats sont convergents avec ceux présentés par Cardinael et al. (2015) sur les essais longue durée à Grignon (France), dans lesquels des apports de paille fraîche ou de compost (même quantité de paille avant compostage) sur jachère nue ont généré la même dynamique de stockage de carbone entre 1959 et 2007. Enfin, ces résultats sont confortés par ceux de Wentzel et al. (2015) qui ont testés les effets comparés des apports de fumier humide (raw slurry) et du même fumier digéré dans un méthaniseur (biogas slurry) sur le stockage de carbone dans des parcelles d'exploitations en agriculture biologique dans 5 sites en Baden Württemberg (Allemagne). Ils constatent que ces deux types d'apport, pendant 15 à 25 ans suivant les situations, ont le même effet sur le stockage du carbone et d'azote organique. Ces derniers auteurs constatent cependant que l'apport de fumier digéré dans un méthaniseur a une tendance à réduire la quantité de carbone de la biomasse microbienne relativement à la quantité de carbone organique du sol du fait d'une moindre biodisponibilité du carbone pour l'activité microbienne. Par contre, ils n'ont pas observé d'effets significatifs sur le ratio champignon/bactérie. Ils concluent sur le besoin de développer des analyses sur un plus large échantillon de situations afin de mieux appréhender les effets sur les communautés microbiennes. Dans cette logique, nous pouvons noter par ailleurs, qu'il serait nécessaire d'analyser les effets de ces différents PRO sur la structure et l'activité des autres composantes de la vie du sol, sur les propriétés physiques du sol associés, et sur la fourniture de nutriments (ex. azote) par le sol.

<table><caption>Tableau 3.11-1. Bilan estimé du C de végétaux retenu par le sol selon 4 scénarios : fourrage apporté directement au sol, passé au méthaniseur, effluent d'élevage, effluent passé au méthaniseur (Thomsen et al., 2013)</caption><thead><tr><th>Matière organique</th><th>C total avant d'être méthanisé ou donné aux animaux % C initial</th><th>C restant après digestion par les animaux % C initial</th><th>C restant après digestion anaérobie % C initial</th><th>Proportion du C dégradé dans le sol % C apporté au sol</th><th>Bilan du C % C initial</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fourrage</td><td>100</td><td></td><td></td><td>86</td><td>14</td></tr><tr><td>Fourrage digéré</td><td>100</td><td></td><td>20</td><td>42</td><td>12</td></tr><tr><td>Effluent</td><td>100</td><td>30*</td><td></td><td>52</td><td>14</td></tr><tr><td>Effluent digéré</td><td>100</td><td>30</td><td>16</td><td>24</td><td>12</td></tr></tbody></table>

Dans sa revue des effets de la digestion anaérobie (méthanisation) sur le cycle du carbone, de l'azote et la fertilité biologique des sols, Möller (2015) conforte ces analyses en insistant sur le fait que **les enjeux majeurs liés au développement de la méthanisation ne concernent pas les effets directs sur le cycle du carbone et les impacts environnementaux mais sont avant tout relatifs aux effets indirects sur les changements d'assolement**. Ainsi, le développement des surfaces en maïs pour alimenter les méthaniseurs, observé en Allemagne, a eu pour conséquences un fort bilan négatif des stocks de MO dans les sols concernés (Möller et al., 2011). Cependant, à un niveau plus local et dans des systèmes excédentaires en MO, la digestion anaérobie combinée à la séparation de phase, permet de dissocier les cycles du C et du N, en utilisant les digestats solides pour amender les cultures fixant l'azote et les digestats liquides pour fertiliser les autres cultures, conduisant ainsi à un meilleur équilibre des bilans élémentaires au niveau du système de culture (Möller, 2009).

**Les systèmes intégrés culture-élevage** sont souvent considérés comme des systèmes permettant de développer des modes de production de biens végétaux plus durables. Dans ces systèmes, **l'enjeu est de développer les interactions spatiotemporelles entre les prairies, les grandes cultures et les animaux, de manière à favoriser le bouclage des cycles des éléments minéraux, le recyclage des matières organiques** et les services écosystémiques (Bonaudo et al., 2014 ; Dumont et al., 2016 ; Moraine et al., 2017a ; Martin et al., 2016). Ces systèmes intégrés culture-élevage peuvent être développés à l'échelle du système de production, de collectifs d'agriculteurs ou du territoire (Moraine et al., 2016, 2017b ; Ryschawy et al., 2017 ; Martin et al., 2017). Dans ces deux derniers cas, l'organisation d'échanges de matières (grains, fourrages, effluents) voire d'animaux, entre des exploitations spécialisées en grande culture et en élevage peut permettre de diversifier les assolements et séquences de cultures des exploitations en grande culture (ex. intégration de légumineuses à graines, de luzerne ou d'autres prairies temporaires) et d'y développer les apports d'effluents d'élevage en excédent. Ce type d'organisation peut également permettre une extension ou extensification des surfaces en herbe dans les exploitations d'élevage sur les surfaces libérées des objectifs de production transférés aux exploitations de grande

<footnote>*Hypothèse de perte de 70% pendant la digestion</footnote>
culture (ex. production de céréales) (Martin et al., 2016 ; Moraine et al., 2016, 2017b ; Dumont et al., 2016). Ces différentes modifications de l'utilisation des sols peuvent conduire à une augmentation du stockage du carbone dans les parcelles concernées par l'introduction de surface en herbe ou de luzerne dans une rotation de cultures annuelles, l'apport d'effluents organiques ou l'extensification de prairies conduites de manière très intensive. Elles peuvent aussi conduire à des pratiques défavorables au stockage du carbone telles que le remplacement d'une production de maïs grain par du maïs ensilage vendu aux éleveurs. Elles peuvent également offrir des opportunités d'intensification de systèmes d'élevage déjà très intensifs via la possibilité d'épandre les effluents en excès sur de nouvelles surfaces d'autres exploitations (Regan et al., 2015).

Aussi, pour les deux situations analysées ci-dessus, c'est avant tout les changements d'utilisation des sols et leur distribution dans les exploitations et les territoires qui déterminent les performances en matière de stockage de carbone dans les sols à ces échelles.

### 3.11.4. Modélisation du cycle du carbone à l'échelle de l'exploitation et du territoire agricole

Comme pour l'analyse des effets de changements à l'échelle du système de culture, la modélisation est une méthode qui permet de prendre en compte les multiples facteurs déterminant le cycle du carbone dans les sols à l'échelle de l'exploitation et du territoire. Il existe différents modèles représentant les flux de carbone (et d'azote) au sein des exploitations ou de groupes d'exploitations dont la revue ne relève pas du champ de cette étude. Ce type de modèle a beaucoup été utilisé pour analyser les transferts de fertilité dans les exploitations et les communautés (villages) en Afrique (voir exemples dans Grillot et al., 2018). On peut noter que suivant les modèles, ils représentent plus ou moins finement le fonctionnement du système sol-plante-animaux et les flux de carbone et de biomasse ayant lieu à l'échelle de l'exploitation ou du groupe d'exploitations.

A l'échelle du territoire, les approches mobilisent souvent des modèles du système sol-plante(-animaux) (cf. section 3.3) appliqués sur un ensemble de parcelles indépendantes sans représentation explicite des flux de biomasse entre parcelles liés au fonctionnement des filières de transformation et de recyclage de la biomasse. Dans cette approche, le territoire est représenté comme une collection de parcelles pour lesquelles les effets des systèmes de culture sur les flux de carbone sont simulés indépendamment. Cette approche de modélisation nécessite de disposer de bases de données sur les sols, le climat, la distribution spatiale des systèmes de culture voire également une phase de calibration du modèle sol-plante(-animaux) sur la gamme des situations de production simulées. Ce type d'approche a, par exemple, été utilisé par Liu et al. (2011) pour estimer la dynamique du carbone dans les principales situations de production de l'Iowa entre 1972 et 2007 considérant les changements d'utilisation du sol observés durant cette période. Ils ont montré que la dynamique du carbone dans la large gamme de situations observées dépend principalement du stock initial de carbone (en 1972) puis du système de culture en place, tout particulièrement des changements de rotations et pratiques associées. Les pratiques a priori stockantes (réduction du travail du sol et gestion des résidus adaptées) ne permettant que de réduire ces dynamiques sous-tendues par le stock de carbone initial. Dans le cadre de l'étude INRA EFESE-Écosystèmes Agricoles, Therond et al. (2017a) ont également adopté ce type d'approche pour évaluer les services écosystémiques fournis par les écosystèmes agricoles en France (y c. régulation du climat par stockage de carbone). Comme analysé par Liu et al. (2011), Therond et al. (2017a) constatent que les situations présentant un faible stock initial de carbone dans le sol ont tendance à stocker du carbone alors que celles présentant un stock initial fort ont tendance à déstocker.

Un autre type d'approche de modélisation se focalise sur la **modélisation et la simulation du fonctionnement des filières de biomasse considérant explicitement les contraintes logistiques**. Ainsi, le modèle multi-agent UPUTUC développé par le CIRAD, dans le cadre du projet GIROVAR à la Réunion, permet de simuler les contraintes logistiques des filières de produits résiduaires organiques (PRO) en représentant les interactions entre les Unités de Production (UP), Unités de Transformation (UT) qui réceptionnent des matières en provenance des UP et les transforment, et les Unités de Consommation (UC) qui réceptionnent des matières en provenance des UP et/ou des UT et les « consomment » via un retour au sol. Cependant, dans ce type d'approche de modélisation les effets biophysiques des apports de PRO sur la dynamique des systèmes sol-plantes ne sont pas représentés.

A notre connaissance, il n'existe que très peu de modèles en mesure de représenter les interactions, au sein du territoire, entre (i) les dynamiques biophysiques en œuvre dans les parcelles considérant leurs conditions
pédoclimatiques et les systèmes de culture et (ii) le fonctionnement des filières de biomasse et, in fine, (iii) les transferts de fertilité et de carbone au sein de ce territoire (voir par ex. Grillot et al. (2018) pour un exemple en Afrique de l'Ouest à l'échelle du territoire d'un « village »). Le projet PROTERR (2017-2021), financé par l'ADEME et coordonné par l'INRA (UMR ECOSYS), vise à développer ce type de modèles en vue d'analyser à l'échelle du territoire les effets de changements dans les filières de gestion de la biomasse et les systèmes de cultures sur le cycle du carbone, la qualité des sols et la durabilité des exploitations agricoles. Basé sur l'amplification des fonctionnalités de la plateforme MAELIA (Therond et al., 2014), le modèle devrait permettre d'évaluer les effets combinés de la création de nouvelles modalités de transformation la biomasse (ex. méthaniseur, compostage combinés de PRO), de la valorisation de nouvelles ressources de PRO (ex. biodéchets), et de nouvelles modalités de valorisation de ces PRO dans les systèmes de culture actuels ou alternatifs, sur le stockage du carbone et les transferts de fertilité de l'ensemble des parcelles d'un territoire en prenant en compte les logiques et contraintes de fonctionnement des exploitations et des filières.

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# 3.12. Méthodes d'évaluation des coûts de mise en œuvre de pratiques stockantes

Auteurs : Elodie Letort et Claire Mosnier

Principaux enseignements de cette section :

* Le coût d'adoption d'une nouvelle pratique par les agriculteurs recouvre à la fois des coûts directs engendrés par les actions nécessaires à la séquestration du carbone, comme l'achat d'un nouveau matériel ou une augmentation du nombre d'heures travaillées, mais aussi un manque à gagner dû au renoncement d'une production plus rémunératrice.

* Plusieurs méthodes d'évaluation de ces coûts de mise en œuvre de pratiques agricoles existent, cependant il n'y a pas de consensus sur la meilleure méthode. Le choix d'une approche dépend de la question étudiée et des moyens disponibles pour y répondre.

* Les modèles économétriques ne sont pas adaptés pour l'étude simultanée de nombreuses pratiques agricoles, contrairement aux modèles de programmation mathématique et aux modèles ingénieurs. Les modèles ingénieurs, plus simples à construire et moins coûteux en temps, peuvent permettre de décrire précisément les pratiques agricoles en termes de coûts, alors que les modèles de programmation mathématique permettent d'obtenir directement les pratiques les moins coûteuses selon un contexte et des contraintes données.

* Les coûts des pratiques stockant du carbone estimés dans la littérature sont difficilement comparables. En effet, ceux-ci reflètent les caractéristiques spécifiques des sites étudiés (conditions pédoclimatiques et potentiels techniques de séquestration de carbone dans les sols) et dépendent de l'objectif visé de séquestration du carbone et des hypothèses posées pour évaluer ces coûts. La réduction du travail du sol apparaît néanmoins dans la littérature comme une pratique attractive pour un faible objectif de stockage de carbone, et l'afforestation semble dominer pour un fort objectif de stockage.

## 3.12.1. Définition des coûts de mise en œuvre de pratiques stockantes en carbone

### 3.12.1.1. Les différents types de coûts

En modifiant leurs pratiques agricoles, les agriculteurs font face à des coûts supplémentaires par rapport à leur pratique initiale (Tableau 3.12-1). Ces coûts correspondent aux coûts directs engendrés par les actions nécessaires à la séquestration du carbone dans les sols. Ils peuvent être ponctuels, comme l'achat d'un nouveau matériel, ou récurrents, comme une augmentation du nombre d'heures travaillées ou d'autres facteurs de production. Les agriculteurs peuvent être également amenés à renoncer à une production plus rémunératrice. Les économistes parlent alors de coûts d'opportunité, ce qui permet de prendre en compte une éventuelle réallocation des ressources au sein d'une exploitation, telle qu'une modification des assolements et/ou des effectifs d'animaux. Le coût d'opportunité d'une pratique agricole varie d'une exploitation à une autre, et même d'une parcelle à une autre. Le coût d'opportunité pour la conversion de cultures annuelles en prairies sera par exemple plus élevé si les terres sont fertiles ou si la culture initiale est très rémunératrice (cultures sous contrat, vigne, etc.).

Parallèlement à ces coûts privés pour l'agriculteur, l'évolution des pratiques de stockage de carbone peuvent générer des coûts supplémentaires pour la société. Les pratiques de stockage de carbone peuvent avoir de nombreux effets indirects sur l'environnement car elles modifient par exemple la biodiversité, la régulation les flux d'eau et de matières dans les sols ou encore la valeur récréative des paysages. Cependant, l'analyse de coût « classique » ne prend en compte que les interactions marchandes entre les agents économiques. Les autres services rendus par les pratiques visant à accroître le stock de carbone dans les sols ne sont donc généralement pas inclus. De même, la mise en place des politiques pour inciter les agriculteurs à adopter ces pratiques peut générer d'importants coûts supplémentaires pour l'Etat, nommés coûts de transactions, tels que les coûts d'information et de vérification, coût de négociation, etc.
Les coûts diffèrent selon les hypothèses temporelles considérées. Dans les approches statiques, seuls les coûts pour une année donnée ou pour une année moyenne sont considérés. Sur le court terme, on considère souvent que le système étudié ne peut pas mobiliser plus de capital (bâtiments, machines en propriétés, travailleurs) que l'existant et que les coûts associés à ce capital resteront inchangés même s'il est moins utilisé. Les approches dynamiques prennent explicitement en compte l'évolution du système dans le temps. Le coût d'une pratique peut être évalué sur plusieurs années, par exemple sur toute la durée pendant laquelle la pratique aura un effet sur le stock de carbone du sol. Il est possible de considérer le délai nécessaire à la mise en œuvre de la pratique en fonction des besoins de renouvellement des équipements de l'exploitation et de sa capacité d'investissement. Des préférences temporelles peuvent également être intégrées, via un taux d'actualisation qui représente la préférence pour le présent : un « tien » vaut mieux qu'un certain nombre de « tu l'auras ». Ce taux d'actualisation se traduit par une pénalisation plus forte des coûts présents par rapport aux coûts futurs ou par une pénalisation du carbone stocké dans le futur par rapport au stockage actuel.

<table><caption>Tableau 3.12-1. Les coûts potentiels liés à l'adoption de nouvelles pratiques</caption><tr><td rowspan="3">Coût privé (agriculteur)</td><td>Coûts ponctuels</td><td>- Achat matériel</td></tr><tr><td>Coûts récurrents</td><td>- Hausse du temps de travail<br/>- Modification de l'itinéraire technique et/ou de la conduite d'élevage (fertilisation, semences, herbicides, alimentation animale...)</td></tr><tr><td>Coûts d'opportunité</td><td>- Changement d'usage des sols (perte de revenu liés à la vente de cultures...)</td></tr><tr><td rowspan="2">Coût social</td><td>Coûts externes</td><td>- Autres impacts environnementaux</td></tr><tr><td>Coûts de transaction</td><td>- Coût administratifs, d'information, de contrôle ...</td></tr></table>

### 3.12.1.2. Courbe de coût marginal

Le potentiel technique de séquestration du carbone correspond au niveau de stockage de carbone qu'il est potentiellement possible d'atteindre à partir des actions techniquement réalisables sur les surfaces éligibles d'un territoire. Le potentiel économique de séquestration du carbone inclut le stockage de carbone permis par les actions techniques et le coût associé à la mise en œuvre de ces actions. La question n'est pas juste de savoir « quelle quantité additionnelle de carbone peut-on stocker dans les sols français ? », mais « quelle est la combinaison d'actions permettant d'atteindre un objectif donné de stockage de carbone dans les sols au coût total le plus faible ? ».

La notion de coût marginal d'abattement ou d'atténuation est utile pour répondre à cette question. Cette notion est couramment utilisée pour évaluer le coût d'une réduction des émissions de gaz à effets de serre. Dans le cas d'un objectif d'augmentation du stockage de carbone dans les sols, le coût marginal correspond au coût le plus faible auquel on peut augmenter le stockage de carbone d'une unité supplémentaire. La courbe de coût marginal (MACC en anglais) décrit la relation entre les quantités additionnelles de carbone stockées et le coût associé au stockage de la dernière unité de carbone (Figure 3.12-1). Le potentiel d'augmentation du stock de carbone cumulé est représenté sur l'axe des abscisses et les coûts par unité de carbone additionnel stocké sur l'axe des ordonnées. Cette relation est non décroissante, puisque les actions de stockage les moins coûteuses sont entreprises en priorité. Pour atteindre un objectif de stockage donné, des options de plus en plus coûteuses et/ou un nombre plus important d'agriculteurs vont devoir participer à l'effort de stockage. Les actions qui ont un coût marginal supérieur au seuil de coût correspondant à l'objectif de stockage ne seront pas mises en place. De même, les agriculteurs qui ont des coûts marginaux supérieurs à ce seuil ne seront pas sollicités pour participer à l'effort total de stockage de carbone.
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure 3.12-1. Illustration d'une courbe de coût marginal de séquestration du carbone</figcaption></figure>

## 3.12.2. Méthodes d'évaluation des coûts de mise en œuvre de pratiques agricoles

Il existe trois grandes catégories d'approches pour construire des courbes de coût marginal de réduction des émissions de gaz à effet de serre : les modèles d'offres qui simulent la production à partir notamment de modèles économétriques ou de modèles de programmation mathématique, les modèles d'équilibre, partiel ou général, qui représentent à la fois l'offre et la demande, et les approches de type « ingénieur » qui s'appuient davantage sur une approche comptable.

### 3.12.2.1. Les modèles d'offre

Les modèles décrivant le comportement d'offre des agriculteurs (assolement et conduite des cultures, effectifs d'animaux et conduite d'élevage) reposent sur l'hypothèse centrale que les choix faits par les agriculteurs sont les choix « optimaux » : les agriculteurs sont supposés économiquement rationnels c'est-à-dire qu'ils maximisent leur profit, ou minimisent leurs coûts, dans un contexte économique et politique donné et sous un certain nombre de contraintes techniques. Toute modification de pratique ou d'assolement par rapport à cet optimum est considérée comme coûteuse pour les agriculteurs. Dès lors, ils ne modifieront leurs pratiques que si, en contrepartie, ils reçoivent une compensation financière égale à leur perte de revenu ou si la règlementation les y oblige.

Ce type de modèles nécessite de donner une valeur monétaire au carbone stocké. Ce « prix » associé à une unité de carbone stocké supplémentaire représente le bénéfice auquel l'agriculteur peut prétendre en augmentant son stockage de carbone d'une unité. En d'autres termes, il correspond au montant de l'incitation financière fournie par l'Etat par unité de carbone stocké additionnel. Face à cette incitation, chaque agriculteur va ajuster ses choix de production jusqu'à ce que la dernière unité de carbone stockée soit obtenue à un coût égal à ce prix du stockage. En faisant varier le prix du stockage et en le mettant en regard des quantités de carbone stocké, on décrit la courbe de coût marginal de séquestration du carbone.

Concrètement, les modèles économétriques et les modèles de programmation mathématique sont représentés par des équations mathématiques. Les pratiques agricoles sont intégrées sous forme de fonctions de production, qui exprime la relation entre les quantités de facteurs de production et les quantités produites. Les choix de production comme par exemple l'assolement ou le niveau d'intensification sont expliqués par les marges associées aux différentes productions possibles. Les paramètres de ces modèles sont soit calibrés à partir de dire d'experts, soit estimés empiriquement à partir de données réelles historiques. L'analyse peut se faire à l'échelle des exploitations agricoles, ou à l'échelle d'un territoire en considérant une ou quelques exploitations-types. Chacun de ces modèles, économétrique ou de programmation mathématique, a ses avantages et ses inconvénients.

Le principal avantage des modèles économétriques est que leurs paramètres sont estimés directement à partir de méthodes d'inférence statistique, en utilisant des informations passées observées sur les décisions de production des agriculteurs. Cela permet, d'une part, de valider statistiquement les résultats d'estimation et de simulation, et d'autre part, de tenir compte de l'hétérogénéité des exploitations agricoles. D'un autre côté, puisque les résultats
obtenus reposent sur les comportements passés observés des agriculteurs, il est difficile d'analyser à partir de ces modèles de nouvelles pratiques agricoles qui ne sont pas utilisées par les agriculteurs, à moins d'avoir des données expérimentales. De plus, l'utilisation de l'inférence statistique n'est possible que parce que les processus de choix de production sont modélisés de manière très simplifiée, ce qui peut poser problème lorsque les interactions sont importantes entre les intrants ou entre les productions, ou lorsqu'il existe de nombreuses contraintes techniques. Cette approche est utilisée notamment par Antle et al. (2001, 2003, 2007) qui combinent un modèle de production économétrique avec un modèle de simulation biophysique pour évaluer le potentiel économique de séquestration du carbone dans les sols dans quelques pays américains. Contrairement à l'approche économétrique, la programmation mathématique ne permet pas cette validation statistique des résultats. La programmation mathématique permet en revanche de rentrer plus finement dans le processus de production. Elle reconstitue en effet le fonctionnement du système de production en s'appuyant sur des processus et des coûts de production définis par ailleurs. La modélisation des processus de choix de production peut être plus détaillée, cela permet d'introduire plus facilement des contraintes de ressources (ex : surface et main d'œuvre disponibles), de technologie (ex : pratiques agricoles) ou de politique (ex : subvention). Plusieurs modèles de programmation mathématique ont été utilisés dans cette optique, comme le modèle MIDAS (Kragt et al., 2012), le modèle AROPAj (De Cara et al., 2006), le modèle ORFEE (Mosnier et al., 2017).

### 3.12.2.2. Les modèles d'équilibres

Le principe et le fonctionnement des modèles d'équilibre (partiel ou général) sont proches des modèles de programmation mathématique qui se focalisent sur l'offre. La principale différence est qu'ils traitent simultanément de l'offre et de la demande, sur un ou plusieurs secteurs de l'économie. Ces modèles incluent une description de la demande de produits agricoles et décrivent explicitement la formation des prix à l'équilibre des marchés. Contrairement aux modèles d'offre, les prix sont endogènes et répondent aux variations de l'offre et/ou de la demande dues à la mise en œuvre de politiques d'atténuation. Cette approche permet donc de rendre compte des effets indirects induits par l'ajustement des prix à l'équilibre des marchés. Par exemple, des politiques visant à augmenter le stockage de carbone peuvent avoir des répercussions sur les marchés en modifiant les volumes (production, consommation, importation, exportation) ou en augmentant leurs coûts de production. Cela entraîne une modification des prix et par voie de conséquence une modification des coûts d'opportunité des pratiques. De plus, bien que la couverture géographique de ce type d'approche soit généralement plus large (souvent mondiale), la résolution spatiale est généralement plus faible (échelle des pays) et le contenu technique est moins détaillé que celui des modèles d'offre. Les courbes de coût marginal issues de ces modèles d'équilibre ne sont pas directement comparables avec celles obtenues avec les modèles d'offre, puisqu'ils tiennent compte des effets induits d'une politique sur les marchés et sur les prix. Dans ce sens, ils sont mieux équipés pour fournir une évaluation de l'ensemble des effets des politiques d'atténuation (Schneider et McCarl 2006).

### 3.12.2.3. Les approches de type « ingénieur »

L'approche de type ingénieur se rapproche plus d'une logique comptable que d'une logique d'optimisation économique. Elle va chercher à évaluer, de manière très détaillée, les coûts associés à chaque option envisagée pour augmenter le stockage de carbone. Le coût moyen associé à chaque action considérée est calculé comme le rapport entre son coût total et son potentiel de stockage. Pour chaque type d'action, le coût marginal correspond au coût moyen de l'action, car il ne dépend pas des quantités de carbone stocké, d'où la forme en escalier de la courbe de coût marginal (Figure 3.12-2).

Contrairement aux autres approches, l'approche de type ingénieur ne nécessite pas explicitement d'hypothèses de rationalité des agents économiques. Cela peut aboutir à des mesures caractérisées par un « coût négatif » qui permettent à la fois d'augmenter le stockage de carbone et d'améliorer le revenu des agriculteurs. D'un point de vue économique, l'existence de pratiques rentables non utilisées par les agriculteurs est expliquée par les imperfections de marché (problèmes d'information, de diffusion, etc.) et n'est pas considérée dans les autres types d'approches qui supposent un marché concurrentiel sans imperfections (Bamière et al., 2014). Si l'approche d'ingénieur accepte l'existence de ces mesures à coûts négatifs, il faut cependant noter que corriger ces imperfections, c'est-à-dire faire en sorte que ces mesures soient adoptées par les agriculteurs, nécessite des coûts de transactions supplémentaires, ce qui réduit le potentiel économique de ces actions (Jaffe et Stavins, 1994).
Cette approche est souvent utilisée pour l'évaluation de politiques environnementales dans les prospectives (Afterres, 2016 ; Agrimonde Terra (Le Mouël et al., 2018)), et notamment pour chiffrer le coût d'une réduction des émissions de gaz à effets de serre (Pellerin et al., 2017). Par ailleurs, elle est souvent la première pierre des modèles de programmation mathématique, qui permettent de choisir la combinaison optimale de pratiques ou de productions pour un prix du carbone donné et en respectant un certain nombre de contraintes (Bamière et al., 2017).

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**Figure 3.12-2.** Exemple de courbe de coût marginal d'abattement des émissions des GES construite dans le cadre de l'expertise INRA sur la réduction des émissions de gaz à effet de serre en agriculture (Pellerin et al., 2013)</figcaption></figure>

### 3.12.2.4. Synthèse sur les méthodes d'évaluation des coûts de mise en œuvre des pratiques

Chacune de ces approches présente des avantages et inconvénients, et repose sur un certain nombre d'hypothèses bien spécifiques. Vermont et De Cara (2010) ont conduit une méta-analyse à partir de 21 études dans le but de comparer les approches d'évaluation des potentiels et coûts d'atténuation des émissions de gaz à effets de serre. Bien que leur analyse statistique concerne les émissions de gaz à effets de serre, elle a permis d'identifier des différences importantes entre les résultats des différentes approches identifiées ci-dessus. Globalement, le choix d'une approche résulte d'un arbitrage entre la recherche de la fiabilité économique et statistique des résultats, et la simplicité de construction et d'utilisation du modèle, ce qui dépend de la question étudiée et des moyens disponibles pour y répondre (en termes de temps de travail et de données disponibles notamment). Au regard de l'objectif de cette étude, nous retenons de cette section les trois points suivants :

1. Les résultats issus des modèles micro-économétriques sont fiables statistiquement, mais ceux-ci dépendent fortement de la qualité et de la quantité des données disponibles sur le comportement de production des exploitations agricoles. De plus, la complexité de résolution de ce type de modèle contraint généralement les économistes à se focaliser sur une, voire deux pratiques stockantes en carbone.

2. Les modèles de programmation mathématique sont construits à partir d'une représentation explicite et précise des comportements des exploitations et des contraintes agronomiques. L'utilisation des modèles existants, par exemple le modèle ORFEE (Mosnier et al., 2017), nécessiterait un travail important d'adaptation, afin de couvrir l'ensemble des territoires et des productions retenus dans le cadre de cette étude.

3. Les modèles d'équilibre ont l'avantage de tenir compte des effets indirects qu'une politique sur le stockage de carbone aurait sur les marchés, sur les prix et donc sur les coûts des nouvelles pratiques. Bien que l'importance de ces effets induits sur les résultats doive être discutée, cela ne justifie pas l'utilisation de ce type de modèles qui couvre généralement les marchés mondiaux sur un ou plusieurs secteurs, et sort du cadre de cette étude.
(4) Les approches d'ingénieur sont, a priori, plus simples à construire et à utiliser que les modèles précédents. Cependant, si cette approche permet de décrire les pratiques agricoles stockantes en carbone en termes de coûts, elle ne permet pas de conclure directement sur les pratiques les moins coûteuses selon un contexte économique et des contraintes donnés.

### 3.12.3. Coûts de pratiques stockantes en carbone estimés dans la littérature

La littérature sur l'évaluation des coûts associés à la séquestration du carbone dans les sols, ou plus largement à la réduction des émissions de gaz à effets de serre, est assez dense. Généralement seuls les coûts privés des agriculteurs sont pris en compte. Quelques coûts issus de la littérature sont détaillés dans les sections suivantes et résumés dans le Tableau 3.12-2.

#### 3.12.3.1. Les coûts liés aux changements d'usage des sols

Les coûts de séquestration du carbone dans les sols associés à la conversion de terres agricoles en forêts ont été largement évalués dans la littérature, principalement aux Etats-Unis. Newell et Stavins (2000), Plantinga et al. (1999), Stavins (1999), Lubowsky et al. (2006) modélisent les différents choix d'usages des sols, sols agricoles, sols urbains et forêts, à partir de modèles économétriques. Des simulations de politiques publiques en faveur d'un boisement des terres agricoles leur permettent d'évaluer les coûts associés à des changements d'utilisation des sols. Au plus fort niveau de séquestration du carbone, correspondant à la conversion d'environ 25% des terres agricoles en forêt, et sur un horizon de 60 ans, Plantinga et al. (1999) estiment des coûts marginaux compris entre 95 et 120 $ par tonne de carbone dans le Maine, 75 et 95 $ par tonne dans le Wisconsin, et 45 et 55 $ en Caroline du Sud. A l'échelle des Etats-Unis et sur un horizon de 250 ans, Lubowski et al. (2006) estiment que, pour une quantité de carbone séquestrée supplémentaire comprise entre 600 et 700 millions de tonnes par an, le coût marginal de la séquestration du carbone au moyen des forêts est estimé à 100 $ par tonne.

Les autres changements d'usage des sols, comme par exemple la conversion de terres arables en prairies, ont été également étudiés dans la littérature. Kragt et al. (2012) utilisent le modèle bioéconomique d'exploitation MIDAS pour simuler l'effet de rotations avec plus ou moins de prairie et plus ou moins de résidus enfouis, sur le stockage de carbone dans le sol et sur les résultats d'une l'exploitation type de l'ouest de l'Australie. Une augmentation de la part de prairie de 30% à 80% induit une augmentation du stockage de carbone à l'hectare de 54 kg C/an pendant 30 ans pour une perte de profit de 2 $/ha/an, soit un coût marginal d'environ 60 $/tCO₂ pour chaque tonne additionnelle de CO₂ équivalent stockée dans le sol. Ils ont ensuite estimé le coût marginal de stockage de carbone pour une part croissante de la prairie dans la rotation afin de construire une courbe de coût marginal d'abattement. Ils estiment ainsi entre 40-130 $/t CO₂eq / an pour 10 kg C ha⁻¹ / an et 90-250 $/t CO₂eq /an pour 40 kg C ha⁻¹ / an le coût des mesures (les intervalles correspondent aux différentes hypothèses de prix retenues).

L'étude menée par Mosnier et al. (2017) compare l'impact de différents scénarios prospectifs sur les systèmes de production, sur les émissions de GES et sur le stockage de carbone associé à la production de bovins. Les auteurs utilisent pour cela le modèle ORFEE qui est appliqué à plusieurs fermes bovines types françaises. Les scénarios testés mettent en évidence que le développement de certaines technologies (ex : intégration de prairies temporaires et luzerne dans les rotations culturales) et certaines politiques publiques ne visant pas directement les gaz à effet de serre, permettent simultanément d'augmenter le stockage de carbone, de réduire les émissions de gaz à effet de serre et d'augmenter le profit. Cependant, le nombre important de facteurs testés simultanément rend difficile l'évaluation économique des coûts induits par l'adoption de technologies qui stockent davantage de carbone.

#### 3.12.3.2. Les coûts liés aux changements de pratiques agricoles

La réduction du travail du sol est la pratique favorable au stockage de carbone la plus étudiée dans la littérature, quelle que soit la méthode utilisée (Pautsch et al. 2001 ; Feng et al. 2000, 2002, 2006 ; Kurkalova et al., 2006, De Cara et al. 2006 ; Pellerin et al., 2013 ; Pellerin et al., 2017). Antle et ses co-auteurs (2001, 2007) utilisent une approche basée sur le couplage d'un modèle économique de simulation, dont les paramètres sont calibrés par les résultats d'un modèle économétrique de production agricole, et d'un modèle biophysique représentant la dynamique du carbone dans les sols (Century). Ils comparent différentes pratiques stockantes en carbone sur un
<table><caption>Tableau 3.12-2. Récapitulatif des coûts marginaux d'opportunité estimés dans la littérature<fnref n="19" /></caption><thead><tr><th>Auteurs</th><th>Etendue du bilan GES<sup>20</sup></th><th>Approche<sup>21</sup></th><th>Zone d'étude</th><th>Pratiques</th><th>Coût en €/t de carbone<sup>22</sup></th><th>Quantité de carbone stockée en Mt/an<sup>23</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Frank et al., 2015</td><td>Sol</td><td>EP</td><td>Europe 27</td><td>Non-labour ou travail du sol minimum</td><td>10 - 100</td><td>2 - 10</td></tr><tr><td rowspan="2">McCarl et al., 2001</td><td rowspan="2">Sol</td><td rowspan="2">EP</td><td rowspan="2">US</td><td>Adoption de pratiques stockantes en carbone (travail du sol, rotation, fertilisation)</td><td>12</td><td>60</td></tr><tr><td>Afforestation</td><td>46</td><td>200</td></tr><tr><td>Kragt et al., 2012</td><td>Sol</td><td>PM</td><td>Ouest Australie</td><td>Introduction de prairie dans les rotations</td><td>5 - 132</td><td>0,01 - 0,04</td></tr><tr><td rowspan="2">De Cara et al., 2006</td><td rowspan="2">GES</td><td rowspan="2">PM</td><td rowspan="2">Europe 17</td><td>Non-labour ou travail du sol minimum</td><td>25 - 125</td><td>2 - 7</td></tr><tr><td>Conversion terres arables en prairies</td><td>80 - 415</td><td>0,15 - 1,35</td></tr><tr><td rowspan="4">Antle et al., 2001</td><td rowspan="4">Sol</td><td rowspan="4">ME</td><td rowspan="2">Montana zone 1</td><td>Système de cultures continu (sans jachère)</td><td>20 - 105</td><td>1,86 - 4,32</td></tr><tr><td>Conversion terres arables en prairies</td><td>85 - 440</td><td>0,46 - 0,75</td></tr><tr><td rowspan="2">Montana zone 2</td><td>Système de cultures continu (sans jachère)</td><td>25 - 115</td><td>0,88 - 2,15</td></tr><tr><td>Pratiques de conservation du sol (système blé)</td><td>0 - 170</td><td>0 - 0,5</td></tr><tr><td rowspan="3">Antle et al., 2007</td><td rowspan="3">Sol</td><td rowspan="3">ME</td><td rowspan="3">Centre US</td><td>Pratiques de conservation du sol (système maïs-soja)</td><td>0 - 170</td><td>0 - 0,7</td></tr><tr><td>Réduction des jachères</td><td>0 - 170</td><td>0 - 0,9</td></tr><tr><td>Pratiques de conservation du sol</td><td>0 - 170</td><td>0 - 5</td></tr><tr><td>Feng et al., 2006</td><td>Sol</td><td>ME</td><td>Iowa</td><td>Retrait des terres de la production agricole</td><td>0 - 170</td><td>0 - 20</td></tr><tr><td rowspan="3">Paustch et al., 2001</td><td rowspan="3">Sol</td><td rowspan="3">ME</td><td>Iowa</td><td>Pratiques de conservation du sol</td><td>0 - 515</td><td>0 - 2</td></tr><tr><td>Maine</td><td>Afforestation</td><td>0 - 95</td><td>0 - 5</td></tr><tr><td>Caroline du Sud</td><td>Afforestation</td><td>0 - 40</td><td>0 - 16</td></tr><tr><td rowspan="2">Plantinga et al., 1999</td><td rowspan="2">Sol</td><td rowspan="2">ME</td><td>Wisconsin</td><td>Afforestation</td><td>0 - 65</td><td>0 - 60</td></tr><tr><td>US</td><td>Afforestation</td><td>0 - 105</td><td>0 - 750</td></tr><tr><td rowspan="4">Lubowski et al., 2006</td><td rowspan="4">Sol</td><td rowspan="4">ME</td><td rowspan="4">US</td><td>Non-labour</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>Introduction de cultures intermédiaires</td><td>43</td><td>0,3</td></tr><tr><td>Agroforesterie et haies</td><td>4</td><td>0,4</td></tr><tr><td>Allongement de la durée des prairies temporaires</td><td>60</td><td>0,4</td></tr><tr><td>Pellerin et al., 2013</td><td>GES</td><td>ING</td><td>France</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote n="19">¹⁹ Certains coûts étaient exprimés en dollar et/ou en tonne de CO₂. La conversion en € par tonne de carbone a été faite à partir du taux de change de septembre 2018 et en multipliant la tonne de CO₂ par 0,27.</footnote>

<footnote n="20">²⁰ Carbone sol seul, carbone biogénique (carbone fixé par la plante suite à la photosynthèse à partir du CO₂ de l'air) ou bilan GES complet.</footnote>

<footnote n="21">²¹ Méthodologie basée sur un modèle de programmation mathématique (PM), sur un modèle économique (ME), modèle d'équilibre partiel/général (EP, EG), modèle type « ingénieur » (ING). Ces approches peuvent être couplées ou non avec d'autres types de modèles (biophysiques, de simulation...).</footnote>

<footnote n="22">²² En euro par tonne de carbone (sauf mention entre parenthèses). Les intervalles correspondent aux coûts associés aux différents niveaux de carbone séquestré présentés dans la colonne suivante. Ces coûts sont calculés par rapport à une situation de référence dans laquelle les pratiques sont inchangées.</footnote>

<footnote n="23">²³ En million de tonnes de carbone par an (sauf mention entre parenthèses). Il s'agit de la quantité supplémentaire de carbone séquestré sur la zone étudiée par rapport au scénario de référence.</footnote>
horizon de 20 ans : le passage d'un système alternant cultures et jachères à un système de culture sans jachère<fnref n="24" />, des pratiques de conservation du sol dans des systèmes de monoculture de blé et des pratiques de conservation du sol dans des systèmes maïs-soja dans les régions centrales des Etats-Unis. Les pratiques de conservation du sol incluent principalement les pratiques de gestion de la fertilisation et du travail du sol. Dans leur étude de 2001, le coût marginal estimé est compris entre 24 et 500 $ par tonne par an pour une quantité de carbone séquestrée comprise entre 1,86 à 4,32 millions de tonnes par an. Pour séquestrer 0,75 million de tonnes supplémentaires de carbone dans les sols, le coût marginal associé à la conversion de terres arables en prairies est compris entre 150 et 500 $ par tonne de carbone. En supprimant les jachères dans les systèmes de cultures, le coût marginal est inférieur à 50 $ par tonne de carbone, même dans les zones les moins productives. Dans leur étude de 2007, pour un prix du carbone de 200 $/tonne sur 20 ans, le potentiel économique de séquestration du carbone dans les sols est de 6,2 millions de tonnes par an en adoptant des pratiques de conservation du sol dans les systèmes maïs-soja, de 0,5 million de tonnes par an en adoptant ces mêmes pratiques dans les systèmes blé, et de 0,9 million de tonnes par an en réduisant les jachères.

Feng et al. (2006) comparent les impacts de deux pratiques agricoles en compétition pour les mêmes parcelles sur un horizon de 30 ans, le retrait de la parcelle de la production agricole ou une réduction du travail du sol. A partir d'un modèle économique simple d'adoption de différentes pratiques agricoles à l'échelle des exploitations, associé à un modèle biophysique (modèle EPIC) représentant les changements de niveaux de carbone dans les sols, ils estiment que pour un coût marginal de 100 $/tonne, la quantité additionnelle de carbone séquestrée dans l'Iowa est de 5 millions de tonnes pour la réduction du travail du sol et de 15 millions de tonnes pour le retrait des terres. Ils concluent que pour des faibles niveaux de stockage (en dessous de 5 millions de tonnes), la diminution du travail du sol reste l'option la plus économique.

De Cara et al. (2006) ont utilisé le modèle d'offre AROPAj pour simuler l'impact d'une taxe carbone variant de 0 à 100 €/tCO₂eq sur l'adoption de pratiques de non-labour ou de labour simplifié en Europe. Il en ressort que pour une taxe de 100 €/tCO₂eqt, le stockage supplémentaire de carbone pourrait atteindre 27 MtCO₂eq par an pour l'Europe (15 pays).

Le modèle GLOBIOM - Europe a également été utilisé plus récemment pour quantifier le potentiel de stockage de carbone dans les sols européens (Frank et al., 2015). GLOBIOM est un modèle sectoriel qui simule la production agricole et l'utilisation des sols à l'échelle mondiale. Dans cette étude, le modèle biophysique EPIC a été utilisé pour estimer le stockage de carbone associé à différentes combinaisons de rotations et modalités de travail du sol dans les sols des grandes cultures et la conversion des prairies et autres végétations naturelles en cultures, sur un horizon de 50 ans. Ces résultats de stockage pour chaque combinaison simulée ont ensuite été intégrés dans GLOBIOM. Ils montrent que pour une taxe de 100 USD/tCO₂eq, le stockage supplémentaire de carbone pourrait atteindre 38 MtCO₂eq par an pour l'Europe (27 pays) en 2050 soit environ 10% des émissions de GES estimées en 2050. Dans le cas où l'Europe devrait maintenir les volumes produits, sans augmenter ses importations et sans diminuer sa consommation, la production devrait alors s'intensifier là où c'est possible afin de contrebalancer les baisses de production induites par les pratiques alternatives permettant de stocker plus de carbone. Les niveaux de stockage finaux seraient alors moins importants.

McCarl et Schneider (2001) utilisent un modèle d'équilibre partiel décrivant le secteur agricole pour évaluer le potentiel technique et économique d'abattement des émissions de GES à l'échelle des Etats-Unis, à travers un ensemble de mesures : l'afforestation, la réduction du travail du sol, une meilleure gestion de l'irrigation, de la fertilisation minérale et organique, et de l'alimentation animale. Ils concluent que la séquestration du carbone dans les sols est la stratégie la moins coûteuse pour diminuer les émissions de gaz à effets de serre. Leur évaluation montre qu'il est possible d'atteindre 85% du potentiel technique pour un prix du carbone de 50 $/tC.

L'étude menée par l'INRA (Pellerin et al., 2013 ; Pellerin et al., 2017) s'intéresse à 10 mesures qui pourraient réduire potentiellement les émissions de gaz à effet de serre en France. Des stratégies favorables au stockage de carbone dans le sol ont été étudiées, comme le non-labour, l'introduction de cultures intermédiaires, l'agroforesterie et une meilleure gestion des prairies. Parmi celles-ci, quelques pratiques impactent fortement les émissions de GES : l'allongement de la durée de vie des prairies temporaires par exemple, permettrait de réduire les émissions à coût négatifs (-184 €/tCO₂e), ce qui veut dire que cette pratique améliorerait le revenu des agriculteurs tout en

<footnote n="24">²⁴ La jachère nue induit un déstockage de carbone important. Elle n'a d'ailleurs été autorisée par la PAC que durant deux campagnes (de 1993 à 1995).</footnote>
réduisant les émissions, ou encore l'agroforesterie ou la réduction des fréquences des labours (1 an sur 5), qui ont des coûts relativement faibles (<15 €/tCO2eq).

Bamière et al. (2017) proposent de compléter cette étude à partir du modèle BANCO. Ce modèle est considéré comme hybride, à l'intersection des approches de programmation mathématique et des approches type ingénieur<fnref n="25" />. Sans mobiliser de fonction objectif visant à exprimer l'objectif d'un agriculteur ni un jeu de contraintes de fonctionnement d'une exploitation (asselement fixe ou presque et pas de modélisation du troupeau), il permet de déterminer la répartition « optimale » des actions d'atténuation par région, dans le sens où cette répartition estimée permet de minimiser le coût total des mesures pour la France. Comme dans l'étude Pellerin et al. (2013), les émissions et le stockage sont simultanément pris en compte. Mais cette approche va plus loin en tenant compte des interactions d'assiette entre pratiques et de l'hétérogénéité entre les régions. Elle a permis de montrer que certaines mesures ou pratiques restent à « coûts négatifs », c'est-à-dire qu'elles permettraient de réduire les émissions de GES du secteur agricole tout en améliorant la rentabilité économique des exploitations, ce qui implique l'existence de freins à l'adoption autres que les coûts techniques. Par contre, l'hétérogénéité des résultats entre les régions rend la synthèse des résultats difficile à l'échelle de la France. Par exemple, une pratique comme le semis direct peut avoir un coût positif dans une région et un coût négatif dans une autre.

### 3.12.3.3. Synthèse sur les coûts estimés dans la littérature

Outre le rôle de l'approche utilisée dans l'évaluation des coûts, les coûts estimés dans la littérature économique sont difficilement comparables, et ce pour deux raisons principales, (1) les coûts marginaux estimés reflètent les caractéristiques spécifiques des situations étudiées, c'est-à-dire les conditions pédoclimatiques et les potentiels techniques de séquestration de carbone dans les sols, (2) les coûts marginaux estimés dépendent des niveaux simulés de carbone séquestré.

Malgré ces limites, l'étude de la bibliographie nous a permis d'identifier trois points importants : (1) les pratiques de conservation du sol, basées notamment sur une réduction du travail du sol et une meilleure gestion des rotations, paraissent attractives pour un faible niveau de stockage de carbone, (2) des changements drastiques d'usage des sols (retrait des terres ou afforestation) dominent pour un niveau de stockage plus important, et enfin (3) une intervention publique est nécessaire pour inciter les agriculteurs à séquestrer davantage de carbone dans les sols. Différents instruments de politiques publiques existent et sont discutés dans la section 3.13.

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<footnote n="25">²⁵ Comme dans les modèles de programmations mathématiques, ce modèle est basé sur une minimisation du coût, son originalité réside plus dans les calculs « ingénieurs » réalisés en amont et non dans la conception du modèle en lui-même.</footnote>
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## 3.13. Les outils incitatifs, les politiques existantes, les leviers et les freins à l'adoption de pratiques stockantes

Auteurs : Valentin Bellassen, Philippe Delacote

Principaux enseignements de cette section :

* Les outils de régulation environnementale sont de trois types : « informationnels » (documents d'orientation, labels environnementaux...), « normes » (liste de produits autorisés, quantité maximale de rejet autorisée...) et « instruments économiques » (taxes, marchés de permis...).

* Dans la conception de ces outils, plusieurs études mettent en avant l'importance du ciblage ou différentiation des paiements dans l'efficacité de la politique.

* Les agriculteurs sont sensibles au signal-prix, et donc aux instruments économiques, ce qui est moins évident pour les gestionnaires forestiers.

* Il n'y a pas de politique de séquestration de carbone à proprement parler en France, mais plusieurs mesures y concourent indirectement : soutien aux bandes enherbées, au maintien des haies, à l'agriculture biologique, lutte contre le retournement des prairies et contre l'artificialisation.

* Ailleurs dans le monde, les politiques de séquestration ne sont guère plus développées, sauf en Australie au travers de l'Emissions Reduction Fund (ERF).

### 3.13.1. Les outils de régulation environnementale

#### 3.13.1.1. Quelques éléments théoriques

Du point de vue de l'analyse économique, si un service, tel que la séquestration du carbone, n'a pas de prix de marché, alors l'agriculteur ou le gestionnaire forestier ne considérera pas la fourniture de ce service de la même manière que celle d'un produit dont il peut tirer un revenu. Bien sûr, l'agent en question peut tenir compte de ce service dans la gestion de son exploitation, mais il ne tiendra pas compte des bénéfices pour le reste de la société. C'est la tragédie des biens communs (Hardin, 1968). En d'autres mots, la nature publique de la séquestration du carbone implique que les intérêts privés ne concordent pas nécessairement avec ceux de la société, ce qui justifie une intervention publique.

Les instruments de politique environnementale peuvent être classés selon qu'ils sont informationnels, normatifs ou économiques (Tableau 3.13-1). Tous reposent sur l'intervention d'une institution garantie de l'intérêt général.

<table><caption>Tableau 3.13-1. Classification des instruments de politique environnementale
Source : auteurs d'après Grolleau et al. (2004), Xepapadeas (1998), Weitzman (1974) et Nordhaus (2005)</caption><thead><tr><th colspan="2">Réglementaires</th><th rowspan="3">Normes</th><th rowspan="3">Documents d'orientation ou de planification indicatifs, labels environnementaux, campagnes de formation ou d'information, nudges...</th></tr><tr><th colspan="2">Instruments économiques</th></tr><tr><th>Prix</th><th>Quantité</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Taxes</strong><br>Taxe carbone, redevance pour pollution diffuse, taxe sur l'énergie...</td><td><strong>Permis échangeables</strong><br>Marché carbone européen, certificat de production d'énergie renouvelables...</td><td><strong>Normes de performance</strong><br>Normes de rejets de polluants pour les voitures ou les usines, bonnes conditions agricoles ou environnementales...</td><td></td></tr><tr><td><strong>Subventions</strong><br>Tarifs de rachats, aides aux protéagineux ou à l'agriculture biologique, mesures agri-environnementales et climatiques</td><td><strong>Crédits de compensation</strong><br>Compensation carbone, compensation biodiversité, certificats d'économie d'énergie, certificats d'économie de produits phytosanitaires...</td><td><strong>Listes technologiques</strong><br>Listes de produits phytosanitaires autorisés...</td><td></td></tr></tbody></table>
Les instruments informationnels reposent sur la bonne volonté des agents. D'une certaine manière, ils visent principalement des défaillances de marché différentes de la tragédie des biens communs telles que l'information imparfaite. Parmi les instruments réglementaires, on peut distinguer les normes et les instruments économiques. Les premiers obligent tous les agents à se conformer à une norme ou limite sous peine pénalités. Ces mesures ont tendance à être mises en place de manière uniforme, même si des exceptions et modulations peuvent être envisagées selon les types d'agents concernés. L'avantage est que leur mise en œuvre engendre des coûts administratifs et de contrôle relativement faibles. On peut prendre ici pour exemple la mise en place de normes, de règles, de quotas ou de lois.

Les instruments économiques ont pour objectif d'inclure les coûts et bénéfices environnementaux dans les décisions privées. Ces instruments visent à modifier les comportements des agents de manière incitative. On parle d'internalisation d'externalités. Parmi ceux-ci, on distingue les instruments basés sur les prix, taxes ou subventions (Pigou, 1920), des instruments basés sur les quantités, permis ou crédits échangeables (Dales, 1968). En théorie, les taxes et les subventions sont susceptibles d'obtenir le même impact en termes d'incitations à la séquestration du carbone. En revanche, une rapide analyse en terme d'économie politique souligne que : (1) les taxes permettent de lever des fonds potentiellement utilisés pour l'accompagnement des comportements vertueux, mais peuvent être plus difficiles à faire accepter politiquement ; alors que (2) les subventions disposent d'une plus grande acceptabilité politique, mais à un coût potentiellement important. Il existe d'autres instruments économiques reposant davantage sur une approche volontaire où seule une catégorie d'agents subit la contrainte réglementaire – les grandes usines énergivores dans le cas du marché carbone européen. Ces agents se conforment à la réglementation soit en réduisant eux-mêmes leur pollution, soit en finançant des réductions de pollutions chez d'autres agents, contraints ou non. Ce type d'approche permet donc de prendre en compte la diversité des agents et autorise une plus grande flexibilité.

Les célèbres paiements pour services environnementaux (PSE) rentrent soit dans la catégorie des subventions, comme le programme européen Natura 2000 visant à maintenir la diversité biologique des milieux, soit dans la catégorie des crédits de compensation. Un PSE se définit comme une transaction volontaire dans laquelle un offreur de service écosystémique (ici la séquestration du carbone dans le sol) reçoit un paiement de la part d'un demandeur, en échange de la production additionnelle de ce service (Wunder et al., 2008). Une distinction importante à faire ici concerne la mise en place de paiement pour des mesures ou des résultats. Dans le premier cas, l'agent économique est rétribué pour mettre en place certaines pratiques ; dans le second, il sera rétribué si ses activités atteignent un niveau de services écosystémiques donné. Le choix entre paiement pour les mesures ou pour les résultats n'est pas neutre en terme de partage du risque (qui prendra le risque de mettre en place des mesures coûteuses et potentiellement inefficaces ?) ou en terme de partage informationnel (qui dispose de la meilleure information sur les bonnes pratiques à mettre en place ?). En pratique toutefois, on observe un continuum entre paiements pour pratiques et pour résultats : les résultats sont rarement mesurés directement et souvent estimés... notamment sur la base des pratiques mises en œuvre. Pirard et Lapeyre (2014) proposent une revue des instruments économiques existants basés sur le marché pour encourager la fourniture de services écosystémiques.

Un certain nombre de questions se posent pour une mise en place efficace de ce type d'instrument incitatif. Premièrement, une bonne connaissance des coûts de mise en œuvre des nouvelles pratiques est nécessaire, afin que la calibration de la taxe ou de la rétribution soit (1) suffisamment incitative à la participation des acteurs concernés ; (2) suffisamment faible pour qu'elle ne crée pas de distorsion excessive des comportements, au-delà des objectifs initiaux de la politique. Cette connaissance des coûts peut s'avérer très complexe, car elle dépasse le cadre des coûts purement techniques tels que définis précédemment. Par exemple, si l'on considère la mise en place de mesures dont le rendement s'avère risqué et que l'on admet que certains agents concernés craignent le risque, alors une simple rétribution sur la base des coûts techniques risque d'être insuffisante pour susciter la participation de ces acteurs.

Du point de vue de l'économiste, les politiques incitatives (instruments économiques) sont généralement considérées comme plus efficaces, car elles permettent une meilleure adaptation des agents que les normes. L'avantage des incitations économiques est lié au problème d'hétérogénéité des coûts de séquestration du carbone. Cela concerne à la fois l'hétérogénéité des exploitations (en terme de taille ou de conditions agro-pédoclimatiques) et celle des agriculteurs (en termes de préférences ou d'aversion au risque). Avec les incitations économiques, les actions ne sont modifiées que lorsque les coûts de réalisation sont inférieurs aux incitations
fournies. Lorsqu'il s'agit de comparer les instruments économiques basés sur les prix et sur les quantités, il n'y a plus de consensus. La régulation des quantités est légèrement préférable en situation d'incertitude forte (Weitzman, 1974), mais le choix est avant tout politique : s'assurer d'un niveau de pollution à ne pas dépasser quel que soit le coût ou s'assurer du coût maximum de la politique sans garantie sur le niveau de pollution final. Bien entendu, la continuité de la politique dans le temps permet d'apprendre, et donc de réduire fortement l'incertitude ce qui rend les deux types d'instruments équivalents.

### 3.13.1.2. Les outils dans la littérature

Les résultats de la littérature montrent que les mesures incitatives sont plus efficaces lorsque les paiements compensatoires, perçus par les agriculteurs qui adoptent le contrat, sont définis directement par tonne de carbone séquestrée et non par hectare (Antle et al., 2003; Paustch et al., 2001; Parks et Hardie, 1995; Stavins, 1999). Cette différence s'accentue lorsque la région étudiée est caractérisée par une forte hétérogénéité spatiale. En contrepartie, ce type d'instrument avec un objectif par tonne de carbone séquestrée génère des coûts supplémentaires, ceux associés à la mesure de l'accumulation du carbone dans les sols. Antle et al. (2003) estiment, pour la région du Montana aux Etats-Unis, que ces coûts supplémentaires de mesure du carbone sont d'un ordre de grandeur inférieur à la perte d'efficacité associée aux contrats définis par hectare. Plus généralement, l'équilibre entre le degré d'exigence du suivi des agents et le coût de ce suivi dépend du secteur considéré et du type de politique mis en œuvre : dans le cas où tous les agents sont contraints, un suivi imprécis et rigide peut être adapté, mais on préférera souvent un suivi flexible et possiblement précis pour les politiques basées sur le volontariat (Bellassen et Shishlov, 2017).

Paustch et al. (2001) montrent que les coûts marginaux de séquestration du carbone diffèrent en fonction des outils politiques utilisés pour inciter les agriculteurs à changer de pratiques. Ils comparent deux types d'aides : un paiement unique pour tous les agriculteurs et un paiement individuel, basé sur la capacité des agriculteurs à séquestrer du carbone. Ils montrent que 1 million de tonnes de carbone séquestré peut être obtenu pour un coût de 190$/tC à partir du paiement individuel ou pour 270$/tC à partir du paiement unique.

Hermann et al. (2017) analysent l'impact de différentes politiques économiques incitatives à l'augmentation du stockage du carbone dans les sols sur le comportement des agriculteurs allemands. De telles mesures n'existant pas en Allemagne, les effets de ces politiques sur le comportement des agriculteurs allemands ne sont donc pas observés dans les données. Pour remédier à ce problème, ils ont mis en place des expérimentations pour évaluer le consentement des agriculteurs allemands. Ils comparent un système basé sur des subventions avec un paiement fixe, un système basé sur des quotas échangeables avec un paiement fixe, et un système basé sur des quotas échangeables avec un paiement incertain. Ils montrent que les agriculteurs sans incitation politique pour augmenter le stockage de carbone dans les sols ont tendance à diminuer leurs efforts dans le temps. Un système basé sur des paiements, subventions ou quotas, les incitent alors à renforcer leurs efforts. Un système basé sur des paiements à structure incertaine tend à augmenter les efforts des agriculteurs pour appliquer des pratiques stockantes en carbone. La pression générée par l'incertitude augmente les taux de participation aux contrats bien que la variance de l'effort augmente également significativement comparée au système basé sur des paiements fixes.

Bangsund et al. (2008) font une revue de littérature des études économiques des politiques de séquestration dans les sols. Les auteurs qu'ils recensent soulignent que les conditions d'éligibilité sont déterminantes. En particulier, les incitations peuvent être allouées à tous les agents pratiquant une mesure ou uniquement focalisées sur les nouveaux adoptants. Le premier cas augmente le risque d'un effet d'aubaine : les agents qui ont déjà adopté les pratiques se font rétribuer sans changement de comportement, l'additionalité de la politique est donc questionnable et le coût risque d'en être élevé. Lorsque l'incitation se focalise sur les nouveaux adoptants, les auteurs mentionnent un risque d'aléa moral (mais n'en précisent pas la source...).

Utilisant un modèle du secteur agricole des Etats-Unis, Lewandroswki et al. (2004) indiquent que le potentiel économique de séquestration est significativement plus petit que le potentiel technique, du fait en partie de la question de la permanence.

Kurkalova et al. (2004) comparent une incitation sur la base de mesures mises en place à une incitation basée sur les résultats en termes de séquestration. Les auteurs affirment qu'une incitation basée sur les mesures permet d'atteindre une part importante du potentiel de séquestration. De plus, les auteurs se focalisent sur les co-bénéfices,
c'est-à-dire les effets induits par la politique de séquestration sur d'autres services écosystémiques. Ils en concluent une bonne complémentarité entre séquestration et co-bénéfices.

Plus globalement, un certain nombre d'études affirment l'importance de prendre en compte les co-bénéfices des mesures de séquestration pour l'estimation de l'impact des politiques mises en place (Antle et al., 2003 ; Plantinga et Wu, 2003).

### 3.13.1.3. Les freins à l'adoption

Les agriculteurs se comportent pour la plupart en bons *homo economici*, réagissant aux signaux de marché et aux incitations monétaires. Notons que c'est beaucoup moins le cas pour leurs homologues forestiers français (Barkaoui, 2007). Pour ce qui est des agriculteurs, il en résulte que la rentabilité des pratiques – après intégration d'éventuels taxes ou paiements pour services écosystémiques – est sans doute le principal déterminant de l'adoption (Haile et al., 2016 ; Pérez Domingez et al., 2016 ; Wreford et al., 2017). Toutefois, de nombreux autres éléments peuvent jouer : par exemple, les agriculteurs plus jeunes, ayant un plus haut niveau d'études ou étant mieux informés sont plus enclins à s'enrôler dans les mesures agri-environnementales et climatiques (Lastra-Bravo et al., 2015) ou à se convertir à l'agriculture biologique (Aubert et Enjolras, 2016 ; Koesling et al., 2008). Dans une étude réalisée en Espagne, Sanchez et al. (2016) identifient les motivations et les freins à l'adoption de pratiques par les agriculteurs pour diminuer les émissions de gaz à effet de serre (GES). Les pratiques qui semblent les plus faciles à adopter par les agriculteurs espagnols sont l'amélioration des techniques de fertilisation et la couverture des sols. Ces auteurs mettent en avant également que les préoccupations environnementales, les incitations financières et l'accès à l'information sont les principaux facteurs d'adoption de « bonnes » pratiques agricoles considérés dans l'étude pour réduire les GES.

Antle et al. (2003) estiment que les manques de recherches ou d'efforts de développement ne constituent pas une explication plausible à la non adoption de pratiques sur le long terme. En revanche, les auteurs notent qu'une des causes de non adoption de pratiques de conservation des sols provient d'incitations insuffisantes. En effet, c'est le cas lorsque les incitations économiques sous-estiment les taux d'actualisation des agents. La nature incertaine des rendements futurs apparaît également comme un frein à l'adoption de ces mesures. D'autres freins à l'adoption sont plus présents dans des contextes de pays en développement : coûts de transport, insécurité des droits fonciers, ressources limitées. Une insuffisante connaissance de l'hétérogénéité entre agents est selon les auteurs également responsable de la non-adoption de pratiques vertueuses.

Alors que les coûts de transaction sont parfois assimilés à des freins à l'adoption, van Kooten et al. (2002) recommandent la constitution de coopératives pour réduire ceux-ci.

## 3.13.2. Les politiques existantes sur le stockage de carbone

### 3.13.2.1. Les outils existants en France

Un marché du carbone basé sur système d'échange de quotas d'émissions existe au sein de l'Union Européenne depuis 2005 pour réduire les émissions de gaz à effets de serre et lutter contre le changement climatique. Celui-ci permet de réglementer les émissions de GES de l'industrie et de la production d'énergie, mais les GES issus de l'agriculture et du transport ne sont pas concernés par ce marché.

Dans une synthèse récente publiée dans le cadre du plan 4 pour 1000, le ministère français de l'agriculture ne recense quasiment aucune politique ou mesure ayant pour objectif principal l'augmentation du stockage de carbone dans les sols (MAA, 2017). Sur le plan symbolique toutefois, des documents de cadrage comme la Stratégie nationale bas-carbone (SNBC)<fnref n="26" /> de 2015 ou la Loi d'avenir pour l'agriculture, l'alimentation et la forêt de 2014 mentionnent la séquestration de carbone par les écosystèmes. La SNBC fait de la séquestration de carbone l'un des objectifs du secteur agricole et la seconde attribue le caractère d'intérêt général à cette fonction. Sur le plan pratique, la Bonne condition agricole et environnementale (BCAE) 6 interdit le brûlage des résidus de culture, dans le but de maintenir le taux de matière organique des sols.

<footnote n="26">²⁶ https://www.ecologique-solidaire.gouv.fr/sites/default/files/SNBC_resumé_20p_2015_FR.pdf</footnote>
Toutefois, de nombreuses politiques conçues pour d'autres objectifs incitent à la séquestration de carbone dans les sols.

* Les mesures visant à préserver la qualité des cours d'eau : bandes enherbées et couverts végétaux
Pour limiter la contamination des cours d'eau par les nitrates et les produits phytosanitaires, le Politique agricole commune a imposé – via la BCAE 1 – la création de bandes enherbées ou bandes tampons le long des cours d'eau, permettant sur les terres arables une séquestration de carbone estimée à 1,8 tCO₂e par hectare de bande enherbée et par an (Baudrier et al., 2015). Les bandes enherbées comptent aussi pour atteindre les 5% de Surface d'intérêt écologique (SIE) nécessaires à l'obtention du paiement vert (30% des aides du premier pilier).

Dans le même objectif, la directive Nitrates de 1991 impose, pour les zones vulnérables – soit environ la moitié du territoire – le maintien d'un couvert végétal au cours des périodes pluvieuses. De manière plus ponctuelle, une Mesure agro-environnementale et climatique (MAEC) « sols » est à la disposition des régions pour favoriser notamment la réduction du travail du sol et la mise en place de couverts végétaux. De nombreux Groupements d'intérêt économique et environnemental (GIEE) mentionnent également la mise en place de couverts végétaux ou l'agriculture de conservation parmi leurs objectifs.

* Les mesures visant à la préservation du paysage et de la biodiversité
Le maintien des haies, des bosquets et des arbres isolés, initialement dans un but de préservation des paysages et de la biodiversité, a également un impact positif sur la séquestration de carbone dans les sols. La BCAE 7 impose le maintien des particularités topographiques dont les haies et les bosquets font partie. Baudrier et al. (2015) estiment l'impact potentiel de cette BCAE à 0,55 tCO₂e par hectare de terre arable (stockage dans la biomasse inclus) tout en constatant qu'elle n'a pas empêché l'arrachage des haies sur 2006-2012. Les particularités topographiques rentrent également dans le calcul de la SIE et plusieurs MAEC subventionnent leur entretien.

* Les mesures de soutien à l'agriculture biologique
Le second pilier de la PAC offre des aides à la conversion et au maintien de l'agriculture biologique qui sont efficaces (Chabé-Ferret et Subervie, 2013). Elles sont la pierre angulaire du Plan ambition bio 2017 qui compte également sur la part du bio dans les cantines scolaires. Si l'impact de l'agriculture biologique sur le carbone du sol fait débat (Gattinger et al., 2012 ; Ghabbour et al., 2017 ; Leifeld et Fuhrer, 2010), il semble être positif, notamment du fait de l'importance accrue des amendements organiques en agriculture biologique.

* Les mesures visant à préserver les prairies
Le maintien des prairies est un leitmotiv de la politique agricole depuis de nombreuses années. On peut notamment citer l'interdiction de retournement des prairies permanentes, les aides couplées aux légumineuses fourragères et aux animaux souvent associés aux prairies, certaines MAE systèmes et l'Indemnité Compensatoire de Handicap Naturel (ICHN) qui concerne des territoires dominés par les prairies.

Ces mesures semblent toutefois peu efficaces, comme l'illustre l'inexorable baisse de la surface en prairie (Cattan et Ruas, 2014 ; Chabé-Ferret et Subervie, 2013). Par ailleurs, si le stock de carbone du sol d'une prairie est incontestablement supérieur à celui d'une terre arable (Poeplau et Don, 2013), on peut s'interroger sur les bénéfices carbone des mesures visant au maintien des prairies. D'une part, si ce maintien se fait aux dépens d'un enfrichement, le gain carbone sur le sol est nul et le gain carbone dans la biomasse est négatif (IPCC, 2006 ; Poeplau et Don, 2013). D'autre part, si ce maintien passe par le maintien d'un cheptel, les émissions du cheptel excèdent les émissions liées à une conversion en culture (Baudrier et al., 2015).

* Lutte contre l'artificialisation des terres
Plusieurs politiques visent à contenir l'artificialisation des terres agricoles et forestières, principalement dans un objectif de préservation du patrimoine et de sécurité alimentaire : les différents documents de planification de l'occupation des sols, les Zones agricoles protégées, la protection et mise en valeur des espaces agricoles et naturels périurbains (PAEN), les commissions départementales de préservation des espaces naturels, agricoles et forestiers (CDPENAF) et la loi d'avenir pour l'agriculture, l'alimentation et la forêt (LAAAF) qui introduit la notion de compensation agricole collective. Là encore, l'efficacité de ces politiques semble limitée.

* Autres mesures
D'autres politiques et mesures ont pu avoir un impact positif sur la séquestration de carbone dans les sols. Citons notamment la BCAE 5 visant à lutter contre l'érosion, le Plan de développement de l'agroforesterie, et le plan Energie méthanisation autonomie azote (MAA, 2017). Plus indirectement, les mesures du second pilier qui
soutiennent le conseil agricole ou les programmes CASDAR qui orientent les travaux des instituts techniques peuvent améliorer l'information ou les connaissances sur le stockage de carbone dans les sols agricoles.

• Forêt

Hormis le boisement et la reconstitution de peuplements ayant subi des perturbations, aucune pratique de gestion forestière autre que celles aujourd'hui majoritairement pratiquées en France n'est aujourd'hui reconnue comme permettant d'augmenter la teneur en carbone des sols forestiers (cf. section 3.6). Par conséquent, il est impossible de dresser l'inventaire des outils existants pour favoriser le 4 pour mille en forêt. En ce qui concerne le boisement toutefois, des subventions européennes, nationales ou régionales sont disponibles (Baron et al., 2013). De manière conjoncturelle et notamment après des tempêtes, des aides à la reconstitution de peuplement sont souvent proposées aux sylviculteurs même si le ministère de l'Agriculture cherche à favoriser les contrats d'assurance : seuls les propriétaires assurés sont éligibles aux déductions fiscales permises par le compte d'investissement forestier et d'assurance (MAA, 2015).

3.13.2.2. Les outils existants dans le monde

Comme dans l'Union Européenne, il n'existe pas, aux Etats-Unis, de politiques ciblées sur l'augmentation du stockage de carbone dans les sols. Les mesures incitatives mises en place concernent l'adoption de bonnes pratiques agricoles: les agriculteurs américains adoptent volontairement des contrats pour modifier leurs pratiques agricoles en échange de paiements compensatoires. Une cinquantaine de projets de loi concernant directement ou indirectement la séquestration du carbone dans les sols ont été introduites depuis les années 2000 par le congrès américain sans aboutir réellement à des lois concrètes.

L'Australie semble être en avance sur la gestion du carbone dans le secteur agricole. Les agriculteurs australiens ont ainsi la possibilité de gagner des crédits carbone en adoptant des techniques qui réduisent les émissions nettes de GES, en prenant en compte les pertes de carbone dans le sol et la séquestration du carbone. Initialement adossée à un projet de marché de quotas similaire au marché carbone européen (voir section 3.13.1), la Carbon Farming Initiative a été remplacée en juillet 2014 par le Fonds de réduction d'émissions (Emissions Reduction Fund ou ERF en anglais) afin de participer aux engagements climatiques de l'Australie pour 2020. L'ERF est un fonds destiné à financer des projets de réduction d'émissions et fonctionne par enchère inversée : les porteurs de projet proposant des projets de réduction des émissions ou de séquestration carbone à un coût d'abattement inférieur au montant fixé par l'Etat australien remportent les enchères. La sixième enchère s'est réalisée en décembre 2017 et s'est soldée par l'achat de 7,95 MtCO2eq issus de 26 projets pour un montant de 67 millions d'euros. Au total, le gouvernement Australien aura investi près de 2 milliards d'euros dans l'ERF d'ici fin 2018 (I4CE, 2018).

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## 3.14. Synthèse et conclusion de l'analyse bibliographique

Le carbone organique du sol a d'abord été un objet d'étude pour les spécialistes de sciences du sol et les agronomes, du fait de ses effets sur les propriétés physiques et la fertilité chimique des sols, rappelés dans la section 3.4. Depuis l'émergence de l'enjeu climatique dans les années 90, il fait l'objet d'un effort renouvelé de recherches en tant que compartiment clé du cycle global du carbone. Grâce aux connaissances accumulées, beaucoup de questions adressées aux experts scientifiques en charge de cette étude ont donné lieu à des réponses partielles ou complètes dans les sections qui précédent (e.g. quels sont les principaux mécanismes à l'origine du stockage ou du déstockage de C dans les sols ? quel est l'état de l'art en matière de modélisation ? quel est l'état actuel des stocks en France et quelles sont les tendances d'évolution ? quelles sont les pratiques susceptibles d'accroître les stocks et quels sont les freins à leur mise en œuvre ?...). Il subsiste cependant des manques de connaissances, dont l'analyse sera faite en fin de ce rapport, un déficit fréquent de quantification, et dans quelques cas des controverses, parfois vives, comme sur l'effet du non travail du sol ou sur les ordres de grandeur du stockage annuel en prairie permanente. Une partie non négligeable de ces controverses provient d'ambiguïtés sur les termes utilisés (e.g. stockage versus stockage additionnel, saturation versus équilibre...), d'un manque d'informations sur le système étudié et les méthodes utilisées (e.g. profondeur de sol considérée, historique de la parcelle, méthodes mises en œuvre pour mesurer les variations de stocks...), d'extrapolations abusives (e.g. prolongation linéaire sur plusieurs décennies de valeurs de stockage observées sur quelques années après un changement d'occupation du sol ou de pratique), voire de calculs erronés (non prise en compte des variations de densité apparente dans les calculs de bilan de C entre deux dates) ou d'unités non précisées (e.g. C versus CO₂). Pour cette raison la première section de cette synthèse (3.1) a été consacré à la définition des termes utilisés et aux modes de présentation des résultats. On retiendra de cette analyse le choix argumenté de privilégier dans la partie suivante de ce rapport la quantification du stockage additionnel de carbone d'une pratique par rapport à une pratique de référence, définie comme la pratique actuelle.

Les processus par lesquels le carbone entre dans les sols, y est stabilisé pour un temps plus ou moins long et repart vers l'atmosphère après minéralisation sous forme de CO₂ sont bien connus (section 3.2). Une avancée importante de ces dernières années a été la remise en cause de la vision selon laquelle le carbone était majoritairement stabilisé par complexification croissante des molécules organiques (processus dit « d'humification »). Il apparaît aujourd'hui que la plus grande partie du carbone stable est constitué de petites molécules d'origine microbienne. Parmi les trois processus de stabilisation du carbone du sol généralement évoqués dans la littérature, à savoir la récalcitrance chimique, les interactions organo-minérales et la protection physique au sein des agrégats, il apparaît de plus en plus que le deuxième processus joue un rôle prééminent. La stabilisation du carbone résulte donc d'interactions entre des processus biologiques de biodégradation et de biosynthèse d'une part et physico-chimiques d'interaction avec la matrice minérale du sol d'autre part. Il en résulte que les stocks à l'équilibre dépendent non seulement des entrées de C, mais aussi d'un ensemble de variables qui conditionnent son devenir via les processus précédents comme la température, la teneur en eau, la teneur en oxygène pour les processus biologiques et la teneur en argiles, la présence de certains minéraux, le pH du sol pour les processus physico-chimiques. L'effort de compréhension de ces mécanismes et des facteurs qui les contrôlent s'est accompagné d'un effort conjoint de mise au point de modèles prédictifs de l'évolution des teneurs ou des stocks de C dans les sols (section 3.3). La plupart des modèles couramment utilisés sont fondés sur la notion de compartiments cinétiques, caractérisés chacun par un temps moyen de résidence. Bien que les avancées des connaissances (section 3.2) remettent en partie en cause les fondements conceptuels de ces modèles, ceux-ci ont fait l'objet d'un effort important de paramétrage et d'évaluation qui les rendent robustes et utilisables pour des travaux de simulation de grande ampleur comme cela a été fait dans le cadre de cette étude (chapitre 4). Beaucoup de ces modèles rendent compte de l'effet de facteurs ayant un effet important sur la dynamique du carbone comme la température du sol, sa teneur en eau, la teneur en argile... Les modèles d'évolution du stock de carbone du sol insérés dans le cadre d'un modèle simulant le fonctionnement de la végétation, comme certains modèles de culture ou de fonctionnement de l'écosystème prairial, présentent l'avantage considérable de simuler non seulement le devenir du carbone dans le sol mais aussi la production de biomasse et donc l'entrée de carbone
dans le sol, qui est une variable de première importance pour simuler correctement l'évolution des stocks. Des modèles basés sur une représentation plus complète des processus (e.g. représentation explicite du compartiment microbien) sont en cours de développement mais ne sont pas encore mobilisables actuellement pour un travail de modélisation à une échelle spatiale large.

L'occupation du sol est une variable d'ordre 1 conditionnant les stocks de C organique, en interaction avec le pédoclimat (section 3.5). A l'échelle du territoire métropolitain, les valeurs moyennes des stocks dans l'horizon 0-30 cm sont de 51.6 t de C ha⁻¹ sous grande culture, 84.6 t de C ha⁻¹ sous prairie permanente et de 81.0 t de C ha⁻¹ sous forêt. Compte tenu des surfaces associées à chacun de ces modes d'occupation des sols, un peu plus importantes en grande culture qu'en prairie et qu'en forêt, les stocks spatialisés sont assez proches entre grande culture et prairies, un peu plus élevés en forêt. En lien avec l'importance du mode d'occupation du sol sur les stocks, les changements d'occupation des sols (ex retournement de prairie, afforestation...) sont à l'origine d'importantes variations de stocks qui s'étalent sur plusieurs années voire plusieurs décennies avant atteinte d'un nouvel équilibre. Les évolutions tendancielles des stocks, pour chacun des trois grands modes d'occupation du sol, révèlent une légère tendance au déstockage dans le cas des grandes cultures, une très légère tendance au stockage dans le cas des prairies permanentes et une tendance à un stockage plus marqué dans le cas des forêts. Ces chiffres suggèrent que beaucoup de sols français ne sont pas actuellement à l'équilibre, avec un déstockage dans le cas des sols de grande culture qui pourrait être dû un effet persistant de déstockage suite à des retournements d'anciennes prairies et à l'inverse un stockage dans le cas des sols forestiers dû à l'afforestation d'anciennes terres agricoles. Ces tendances doivent cependant être manipulés avec beaucoup de précaution car faute d'informations sur l'historique des parcelles il est souvent difficile de savoir si les stocks et stockages mesurés sont attribuables au mode d'occupation actuel de la parcelle et/ou à un changement d'occupation du sol. La deuxième campagne de prélèvement du Réseau de Mesure et de la Qualité des Sols (RMQS) fournira des informations précieuses sur les évolutions tendancielles de stock à usage des sols constant.

La recherche, pour chacun des trois grands modes d'occupation du sol, de pratiques agricoles ou sylvicoles susceptibles de favoriser le stockage est par construction difficile car compte tenu des multiples interactions dont dépendent les entrées, les transformations et les sorties de C du sol (cf. section 3.2) rien ne garantit qu'une pratique soit systématiquement « stockante » ou « déstockante » car cela dépend du contexte pédoclimatique et agronomique dans lequel elle est mise en œuvre. L'analyse bibliographique des sections 3.6 à 3.9 a cependant permis d'identifier des pratiques « candidates », car donnant souvent lieu à un stockage additionnel d'après la littérature. Leur effet sera ensuite testé dans la diversité des contextes pédoclimatiques et agronomiques du territoire métropolitain grâce au travail de modélisation présenté dans le chapitre 4.

Les écosystèmes forestiers sont caractérisés par des stocks actuellement élevés (quoique très variables), et une tendance à la hausse des stocks (+170 kg C ha⁻¹ an⁻¹ pour les forêts anciennes), probablement en partie explicable par le fait qu'une partie non négligeable des surfaces forestières résultent d'afforestations récentes et n'ont pas encore atteint un état d'équilibre. Compte tenu de ces stocks élevés, de la tendance à la hausse des stocks actuels, en particulier dans les forêts jeunes, et plus généralement de la contribution majeure des forêts à l'atténuation du changement climatique via d'autres processus (stockage dans la biomasse, effet de substitution matériau et énergie) la protection voire l'extension des surfaces forestières et la mise en œuvre de pratiques sylvicoles permettant d'entretenir ces stocks est un enjeu majeur d'aménagement du territoire et pour les politiques climatiques. Cependant l'analyse des effets des pratiques sylvicoles sur les stocks n'a pas permis d'identifier une ou plusieurs pratiques différentes de celles mises en œuvre actuellement, dont les effets sur l'augmentation des stocks soient suffisamment avérés et quantifiables, pour faire l'objet d'un effort de quantification plus approfondi. A l'inverse l'analyse a plutôt pointé des évolutions de pratiques, encore marginales, mais qui pourraient être susceptibles de diminuer les stocks (récolte des houppiers par ex).

Les écosystèmes prairiaux de longue durée (prairies permanentes) sont également caractérisés par des stocks élevés (84.6 t de C ha⁻¹ sur l'horizon 0-30cm), et une tendance à un léger stockage (+110kg C ha⁻¹ an⁻¹). L'analyse de la littérature a permis d'identifier trois leviers ayant un effet presque toujours positif sur le stockage : (i) une légère intensification des prairies extensives, par apport de fertilisants et/ou augmentation des légumineuses, associé à une augmentation des prélèvements d'herbe. Malgré l'augmentation des prélèvements (par des fauches
ou pâtures supplémentaires) la production additionnelle de biomasse augmente le retour au sol de litière et accroit le stockage ; (ii) l'exploitation de l'herbe par pâturage plutôt que par fauche, qui a aussi pour effet d'augmenter le retour au sol de litière du fait de la moindre exploitation de l'herbe (refus par les animaux, etc.); et (iii) l'extensification des prairies les plus intensives, par réduction des apports de fertilisants et de l'exploitation de l'herbe. Compte tenu de leurs impacts potentiels sur l'alimentation du troupeau (e.g. pâturage versus constitution de réserves hivernales dans le cas de la fauche), et sur la localisation des retours au sol de C par les effluents d'élevage (e.g. sur place dans le cas du pâturage versus potentiellement dans d'autres parcelles dans le cas de la fauche) l'assiette de ces pratiques et leur conséquence sur le bilan gaz à effet de serre (au-delà du seul stockage de C dans la parcelle concernée) devront cependant être analysées avec soin.

Les **écosystèmes de grande culture** sont caractérisés par des stocks plus faibles (51.6 t de C ha⁻¹), et une tendance à la baisse (-170 kg C ha⁻¹ an⁻¹). Plusieurs pratiques ont été identifiées dans la littérature comme susceptibles d'apporter un stockage additionnel de C : (i) le passage au **semis direct** (section 3.8.1). Bien qu'il s'agisse d'un sujet encore controversé, les méta-analyses les plus récentes concluent à un stockage additionnel dans l'horizon de surface perceptible au bout d'une dizaine d'années, plus marqué en climat sec. Ce sur quoi s'accordent les auteurs c'est que ce stockage additionnel est de toute façon moindre que ce qui avait été mis en avant il y a quelques années sur la base d'interprétation trop rapides des résultats d'essais (non prise en compte des variations de densité apparente notamment). Le passage au semis direct n'est cependant pas possible dans certains sols et sur certaines espèces. Par ailleurs l'existence d'un stockage additionnel reste controversée quand on considère la totalité du profil de sol ; (ii) la mise en place de **couverts intermédiaires et intercalaires** (section 3.8.3). Le stockage additionnel confirmé par l'analyse de la littérature est cohérent avec les progrès des connaissances selon lesquelles des apports de biomasse rapidement biodégradable (ce qui est le cas des couverts intermédiaires) peuvent conduire à un stockage additionnel par production de composés microbiens stabilisés à long terme (section 3.2). La mise en place de couverts intermédiaires est déjà largement pratiquée, en particulier pour des raisons réglementaires en zone vulnérable nitrate, mais des possibilités d'extension existent. A l'effet positif attendu par stockage additionnel de C s'ajoute un effet favorable sur le climat via des effets biophysiques; (iii) l'accroissement de la part des prairies temporaires dans les successions, par insertion de prairies temporaires dans des successions n'en contenant pas ou par allongement de la durée de ces prairies dans des successions en contenant déjà (section 3.8.4). L'analyse bibliographique a en effet mis en exergue l'importance de la durée relative de la prairie dans la succession sur le stockage additionnel observé. Comme dans le cas des pratiques stockantes identifiées en prairies permanentes l'assiette de ce levier doit être définie avec précaution car elle doit tenir compte des possibilités de valorisation de l'herbe produite (présence d'animaux) ; (iv) la mobilisation et l'apport au sol de **matières organiques exogènes** (section 3.8.5). Les effluents d'élevage et pour partie d'autres produits résiduaires organiques sont déjà apportés au sol, mais il existe d'autres gisements mobilisables de PRO actuellement incinérés ou mis en décharge qui pourraient être collectés et épandus sur des parcelles agricoles, sous réserve de leur innocuité. A l'inverse la possibilité d'accroitre les stocks de C du sol via la gestion des résidus de culture est apparue très faible dans le contexte de l'agriculture métropolitaine puisque leur brulage est interdit et que la quasi-totalité des résidus de culture retournent déjà au sol soit directement, après un éventuel broyage (cas d'une partie des pailles de céréales, des cannes de maïs, etc.), soit sous forme de fumier après utilisation comme litière (reste des pailles). Le développement de la bioéconomie pourrait, au contraire, réduire ce retour au sol si une partie croissante des résidus de culture était utilisée à des fins de valorisation énergétique (production de chaleur par brulage ou production de biogaz par digestion anaérobie). Comme dans le cas de la tendance à l'augmentation du prélèvement de biomasse en forêt (houppiers...), la question qui se pose, hors du champ de la présente étude, est celle de l'intérêt comparé de ces différentes stratégies de valorisation de la biomasse (retour au sol pour accroitre les stocks de C versus valorisation énergétique suivi d'un retour au sol des cendres ou digestats) sur le bilan gaz à effet de serre global. Enfin l'exploration d'autres pratiques potentiellement stockantes en grandes cultures n'a pas permis d'identifier d'autres leviers mobilisables soit parce que ces pratiques sont déjà largement mises en œuvre dans le contexte français (fertilisation minérale), soit parce que l'assiette est réduite (chaillage des sols très acides), soit parce que leur mise en œuvre se heurterait à des contraintes fortes (extension de l'irrigation) (section 3.8.6).
Enfin, à la fois dans le cas des écosystèmes prairiaux et de grande culture, l'**agroforesterie** et l'**implantation de haies**, permettent un stockage additionnel de C dans les sols (section 3.9). Plus précisément, dans le cas de l'agroforesterie, un stockage additionnel n'est observé que pour les sytèmes sylvo-arables (arbres implantées en parcelles de grande culture). A l'inverse, pour les systèmes sylvo-pastoraux (arbres implantés en prairie) il n'est pas systématiquement observé de stockage additionnel de C. Cette différence s'explique par l'écart de stock initial, plus faible en grande culture (voir section 3.5).

L'analyse, dans le cadre de la section 3.10, des **relations entre les pratiques « stockantes »** (sections 3.6 à 3.9), **les processus impliqués** (section 3.2) et de la **capacité des modèles à en rendre compte** (section 3.3), montre que la plupart des pratiques agricoles influence l'évolution du stock de C organique du sol à la fois via des effets directs (e.g. via la quantité de C entrant dans le sol) et des effets indirects (e.g. via une modification de la teneur en eau du sol, de sa température, de la disponibilité en azote...) qui conditionnent le devenir du C entrant. Parmi les pratiques stockantes candidates identifiées, la plupart ont un effet direct sur les entrées de C (e.g. cultures intermédiaires, prairies temporaires, apports de C exogène, substitution fauche-pâture...). Les modèles d'évolution du stock de C inclus dans un modèle plus global de fonctionnement du système sol-plante (e.g. STICS, PaSim) sont à même de rendre compte de ces effets, voire même dans quelques cas de l'effet de pratiques modulant le rapport biomasse racinaire/biomasse aérienne. Plusieurs de ces pratiques ont aussi un effet indirect sur le devenir du carbone via la modification du bilan hydrique et thermique du sol (semis direct, cultures intermédiaires) et du cycle des éléments minéraux (apport de matières organiques exogènes, cultures intermédiaires...). Là encore plusieurs modèles d'évolution du stock de C inclus dans des modèles plus globaux de fonctionnement du système sol-plante incluant des modules hydriques, thermiques et minéraux sont à même de rendre compte de ces effets. Par contre l'effet de certaines pratiques susceptibles d'affecter l'évolution du stock de C via des processus biologiques (e.g. effet du non-labour sur les populations de lombrics) n'est pas pris en compte dans les modèles existants. Enfin, pour certaines pratiques stockantes candidates on ne dispose pas de modèle suffisamment robuste pour être utilisé (cas de l'agroforesterie et des haies). Par contre, les nombreux effets d'interaction entre pratiques stockantes quand on les met en œuvre simultanément sur une parcelle (quand c'est possible) renforce l'intérêt d'une approche par modélisation à même de rendre compte de ces interactions (section 3.11).

La demande faite aux auteurs de cette étude incluait une **évaluation du cout du stockage additionnel de carbone**, ainsi qu'une analyse des **leviers et freins à l'adoption des pratiques stockantes**. Une analyse bibliographique a donc également été faite relativement à ces aspects (sections 3.12 et 3.13). Plusieurs méthodes de calcul de cout existent et la méthode la plus appropriée dépend de la question posée et du contexte. Dans le cadre de la présente étude, l'analyse suggère que le calcul du cout technique des pratiques stockantes par une approche de type ingénieur est la plus adaptée et la plus simple à mettre en œuvre. Bien que les couts calculés disponibles dans la littérature soient difficilement comparables, ils suggèrent par exemple que la réduction du travail du sol apparaît souvent comme une mesure peu couteuse. Au-delà de leur cout de mise en œuvre, il existe de nombreux freins à l'adoption des pratiques stockantes, qui peuvent être de nature technique, organisationnelle, réglementaire, psychologique et sociale. En France il n'existe pas de politique publique spécifiquement dédiée au stockage de carbone dans les sols. Par contre de nombreuses politiques conçues pour d'autres enjeux interfèrent avec cet objectif (politiques de préservation de la qualité de l'eau, de protection de la biodiversité...). De nombreux instruments incitatifs seraient mobilisables pour inciter à l'adoption de pratiques stockantes et quelques rares pays comme l'Australie ont mis en place des politiques pionnières en la matière sur lesquelles un retour d'expérience est déjà possible.
# Focus 3-1. La génétique, un levier d'action pour l'amélioration du stockage de carbone

Auteur : Isabelle Litrico

La génétique et l'amélioration des plantes, conduisant à l'innovation variétale, constituent un levier essentiel et complémentaire du levier agronomique pour l'amélioration de la productivité des cultures. Alors que la productivité reste un objectif majeur, les services écosystémiques, dont le stockage de carbone, sont des produits attendus de l'agriculture de demain. Le levier agronomique est un levier incontournable pour améliorer le stockage de carbone mais le levier génétique peut augmenter son efficacité. En effet, l'application des pratiques stockantes (voir sections 3.6 à 3.11) peut être conditionnée par la disponibilité de matériel végétal adapté à ces pratiques, c'est-à-dire ayant les capacités de fournir le service attendu dans les conditions générées par ces pratiques. De plus, dans un contexte de changement climatique, certaines espèces peuvent ne plus assurer correctement la fourniture de certains services, y compris celui du stockage de carbone, et le levier génétique a un rôle important à jouer dans l'adaptation de ces espèces. Ainsi, le choix des espèces semées est crucial pour améliorer le stockage de carbone, mais le choix de la composition génétique de ou des espèces choisies (c'est-à-dire les génotypes de plantes composant cette espèce) n'en est pas moins important. A titre d'exemples :

* la réduction du travail du sol (section 3.8.1), quand elle est accompagnée d'un semis direct sous couvert pour l'installation de la culture de rente, peut gagner en efficacité si les caractéristiques génétiques de l'espèce installée sous couvert lui permettent de s'établir correctement dans ces conditions ;

* l'agroforesterie (section 3.9) qui met la culture en interaction directe avec des arbres, nécessite de sélectionner/créer des génotypes des espèces de cultures capables de produire dans ces conditions particulières de compétition pour certaines ressources ;

* les espèces des prairies temporaires (section 3.8.4) qui nécessitent la sélection/création de génotypes ayant une pérennité plus importante et qui soient adaptés à des fauches moins fréquentes ;

* l'introduction de cultures intermédiaires dans les rotations (section 3.8.3) nécessite de modifier les objectifs de sélection, c'est-à-dire les caractéristiques des variétés, par rapport à des variétés destinées à la production. Ce type de cultures, qui constitue un levier majeur pour le stockage de C, nécessite donc un matériel génétique « dédié ».

Il y a donc certains caractères des espèces qui devront être étudiés afin de développer des variétés plus adaptées aux pratiques stockantes dans un contexte de changement climatique.

L'adaptation des variétés aux pratiques n'est pas le seul champ d'action de la génétique. Un effet direct des plantes sur le stockage du carbone existe. En effet, certains mécanismes de stockage du carbone (section 3.2) peuvent être influencés voire conditionnés par les caractéristiques génétiques des plantes. Par exemple, la production primaire souterraine contribue au stockage du carbone et cette production est sous la dépendance directe du ratio aérien/souterrain des plantes qui composent le couvert. Le taux de décomposition et de renouvellement des racines, la composition chimique des tissus racinaires et aériens, la quantité et la composition des exsudats racinaires sont autant de caractéristiques pouvant avoir une action directe ou indirecte (via les interactions avec les microorganismes du sol) sur le stockage de carbone.

Au-delà d'ouvrir un large champ d'investigation, l'étude de ces caractères des plantes, l'exploitation de la variabilité génétique de ces caractères chez les espèces cultivées et les compromis à trouver entre amélioration du stockage de carbone et objectif de production en sélection, constituent de vraies perspectives d'amélioration génétique. La création de variétés adaptées aux pratiques stockantes et/ou de variétés sélectionnées pour le stockage de carbone est une réalité des futurs marchés. Les évolutions actuelles au niveau du CTPS<fnref n="27" />, notamment avec la commission d'Inter-Sections Plantes de service<fnref n="28" />, vont dans le sens de la prise en compte de services environnementaux dans l'évaluation et l'inscription des variétés au catalogue français. Cette évolution de l'offre variétale et la marge potentielle de progrès génétique du stockage de carbone devra être une composante à considérer dans la modélisation des scénarii agro-économiques d'évolution et de maintien du stock de carbone dans les agroécosystèmes.

<footnote n="27">²⁷ Comité Technique Permanent de la Sélection (https://www.geves.fr/qui-sommes-nous/ctps/)</footnote>

<footnote n="28">²⁸ https://www.geves.fr/expertises-varietes-semences/plantes-de-services/inscription-varietes-catalogue/</footnote>
# Focus 3-2. Stocks et stockage de carbone : le cas des sols des Antilles

Auteur : Jorge Sierra

## Le pédoclimat : clé de voute du stockage de C dans les sols antillais

Les Antilles présentent une forte pédodiversité (ferralsols, vertisols, nitisols, andosols, calcisols, fluvisols) qui représente environ 30% des sols tropicaux. Cette diversité résulte de la variation des roches mères (volcanique, calcaire, alluvions marines), du gradient pluviométrique (de 0,8 à 12 m/an) et de la durée de la pédogenèse (de 10³ à 10⁷ années) (Cabidoche et al., 2004). De ce fait, ces sols ont développé une large gamme de minéraux secondaires fins dont la teneur dépasse 70% (argiles au sens large), cristallisés ou amorphes, caractérisés par une grande et contrastée capacité de stabilisation de la matière organique. Ces traits sont à l'origine d'une forte variabilité spatiale des stocks de C à l'échelle de quelques kilomètres : pour la couche 0-0,25 m des sols agricoles, 90-120 t C/ha pour les andosols (allophanes, climat perhumide), 60-75 t C/ha pour les vertisols (smectites, climat subhumide), 50-65 t C/ha pour les ferralsols (oxy-hydroxydes de Fe et d'Al, climat humide), et 40-55 t C/ha pour les nitisols (halloysite, climat humide) et les calcisols (smectites, climat subhumide) (Sierra et al., 2015). Le pédoclimat est donc le principal facteur explicatif des stocks de C dans les sols antillais (Sierra et Causeret, 2018). Il est intéressant de souligner que, à égalité de climat, ces stocks sont en général 1.5-2 fois supérieurs à ceux observés dans d'autres régions tropicales d'Afrique, d'Asie et d'Amérique du Sud. Ce constat implique que l'on ne peut pas parler strictement de la capacité de stockage de C des "sols tropicaux" sans tenir compte de leur genèse et minéralogie.

## Effet des modes d'occupation du sol et des pratiques culturales

L'agriculture antillaise est traditionnellement basée sur les cultures d'exportation de type pluriannuel (par ex., la banane et la canne à sucre représentent ensemble environ 50% de la SAU en Martinique et Guadeloupe). Ce type de culture a trois caractéristiques qui favorisent le maintien des stocks de C (Sierra et al., 2015) : i- un recouvrement rapide et complet, ce qui réduit la température du sol et modère le taux de minéralisation, ii- une restitution de C relativement élevée (4,5 t C/ha/an pour la banane et 7,5 t C/ha/an pour la canne), et iii- un travail du sol peu intensif qui limite la minéralisation (tous les 5-6 ans à la replantation). Ainsi, certains sols canniers en Martinique (Blanchart et al., 2004) et sous banane en Guadeloupe (Clermont-Dauphin et al., 2004) ont des stocks carbonés qui excédent ceux de la forêt primaire.

Les stocks de C des sols sous monoculture d'exportation et prairie (savanes naturelles non gérées) varient peu dans le temps (±2-3% sur les deux dernières décennies), et se placent couramment dans la tranche supérieure de la gamme des valeurs citées pour chaque type de sol (Sierra et al., 2015). Ces stocks déclinent rapidement sous maraîchage et cultures vivrières (cultures dites de diversification) ; p. ex., -0,5%/an en monoculture maraîchère sur andosol et vertisol (Venkatapen, 2012; Sierra et al., 2017). Ces systèmes de culture sont de type annuel, peu couvrants, avec une faible restitution carbonée (1,0-2,5 t C/ha/an) et avec un travail du sol très intensif (jusqu'à 8 labours/an). Le système de culture est ainsi le deuxième facteur en importance affectant les stocks de C.

Certaines pratiques appliquées par les agriculteurs peuvent contribuer à conserver voire augmenter le stock carboné des sols sous culture de diversification (+0,2-0,4%/an), et cela concerne notamment la réduction du travail du sol, l'utilisation des jachères améliorées et l'application d'amendements organiques (≥10 t compost/ha/an). Cette gestion du sol n'est pourtant pas généralisée et elle est à présent restreinte aux petites exploitations de <1 ha (Sierra et al., 2017).

## L'application du 4 pour mille est-il envisageable aux Antilles ?

Les sols antillais sont relativement riches en matière organique et les taux annuels de minéralisation varient entre 2,5% et 4,5% en fonction du pédoclimat et du système de culture considérés (Sierra et al., 2015), ce qui confère au C des sols antillais une dynamique plus rapide que sous climat tempéré. Dans ce contexte, alors que le maintien des stocks carbonés est possible sous les cultures d'exportation et sous prairie mais problématique sous les cultures annuelles et dans les sols les plus riches (andosols et vertisols), une séquestration de C au niveau du 4 pour mille serait difficile à atteindre au niveau du territoire ou de la région pédoclimatique. Néanmoins, le 4 pour mille pourrait
être envisagé dans des situations particulières ou moyennant le changement des pratiques et des systèmes de culture. Dans ce sens, des simulations réalisées en Guadeloupe avec le modèle MorGwanik (Sierra et al., 2015), en considérant l'impact du changement climatique pour la période 2015-2045 et sans modification de la distribution des cultures et des pratiques actuelles, ont indiqué que le 4 pour mille serait atteint sur 18% de la SAU. La fraction de la SAU concernée par le 4 pour mille serait de 21% si la surface amendée s'accroît de 50% (17% de la SAU est actuellement amendée) et de 24% sous un scénario de réduction du travail du sol (J. Sierra, non publié). Dans tous les cas le 4 pour mille serait atteint sous la canne à sucre et les cultures de diversification cultivées sur les ferralsols, les nitisols et les calcisols ayant les teneurs les plus faibles en C (<20 g C/kg).

Une étude récente a montré que la mise en place de ces changements de pratiques serait abordable pour une grande partie des agriculteurs antillais (Paul et al., 2017). En revanche, l'évolution de l'agriculture antillaise vers des systèmes de culture plus stockants de C est soumise à des contraintes socio-économiques difficiles à contourner à l'heure actuelle (Chopin et al., 2016). Ainsi, bien que l'agroforesterie ait un grand potentiel de séquestration de C aux Antilles (~1 t C/ha/an sur ferralsol et vertisol; Sierra et Nygren, 2005) son adoption par les agriculteurs est négligeable à cause des coûts d'installation et de gestion. Concernant les prairies, elles occupent un tiers de la SAU mais leur contribution à la séquestration de C apparaît à présent limitée. En effet, il s'agit de savanes anciennes de faible valeur fourragère qui ne sont ni fertilisées ni améliorées et, comme il a été mentionné auparavant, elles sont à l'équilibre en termes des stocks carbonés du sol. Néanmoins, une étude réalisée en Guadeloupe sur un vertisol sous savane a mis en évidence que la fertilisation organique à des doses modérées (3 t compost/ha/an) induit une amélioration rapide de la production et de la qualité du fourrage et permet d'atteindre le 4 pour mille (+0,5%/an du stock carboné initial ; Boval et al., 2013). De toute évidence, l'adoption par les agriculteurs de systèmes de culture plus stockants de C nécessiterait des mesures incitatives de long terme destinées à réduire les coûts de transition, lesquels sont particulièrement élevés aux Antilles (Blazy et al., 2015).

Références bibliographiques

Blanchart, E.; Cabidoche, Y.-M.; Sierra, J.; Venkatapen, C.; Langlais, C.; Achard, R., 2004. Stocks de carbone dans les sols pour différents agrosystèmes des Petites Antilles. *Cahiers du PRAM*, 4: 31-34.

Blazy, J.M.; Barlagne, C.; Sierra, J., 2015. Environmental and economic impacts of agri-environmental schemes designed in French West Indies to enhance soil C sequestration and reduce pollution risks. A modelling approach. *Agricultural Systems*, 140: 11-18.
http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2015.08.009

Boval, M.; Favalier, J.; Mulciba, P.; Loranger-Merciris, G.; Sierra, J., 2013. Intensifier la production animale au pâturage. *Innovations Agronomiques*, 32: 83-93.

Cabidoche, Y.; Blanchart, E.; Arrouays, D.; Grolleaux, E.; Lehmann, S.; Colmet-Daage, F., 2004. Les Petites Antilles: des climats variés, des sols de natures contrastées et de fertilités inégales sur des espaces restreints. *Les Cahiers du PRAM*, (4): 21-25.

Chopin, P.; Tirolien, J.; Blazy, J.M., 2016. Ex-ante sustainability assessment of cleaner banana production systems. *Journal of Cleaner Production*, 139: 15-24. http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.08.036

Clermont-Dauphin, C.; Cabidoche, Y.M.; Meynard, J.M., 2004. Effects of intensive monocropping of bananas on properties of volcanic soils in the uplands of the French West Indies. *Soil Use and Management*, 20 (2): 105-113. http://dx.doi.org/10.1079/sum2003231

Paul, J.; Sierra, J.; Causeret, F.; Guinde, L.; Blazy, J.M., 2017. Factors affecting the adoption of compost use by farmers in small tropical Caribbean islands. *Journal of Cleaner Production*, 142: 1387-1396. http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11.168

Sierra, J.; Causeret, F., 2018. Changes in soil carbon inputs and outputs along a tropical altitudinal gradient of volcanic soils under intensive agriculture. *Geoderma*, 320: 95-104. http://dx.doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.01.025

Sierra, J.; Causeret, F.; Chopin, P., 2017. A framework coupling farm typology and biophysical modelling to assess the impact of vegetable crop-based systems on soil carbon stocks. Application in the Caribbean. *Agricultural Systems*, 153: 172-180.
http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2017.02.004

Sierra, J.; Causeret, F.; Diman, J.L.; Publicol, M.; Desfontaines, L.; Cavalier, A.; Chopin, P., 2015. Observed and predicted changes in soil carbon stocks under export and diversified agriculture in the Caribbean. The case study of Guadeloupe. *Agriculture Ecosystems & Environment*, 213: 252-264. http://dx.doi.org/10.1016/j.agee.2015.08.015

Sierra, J.; Nygren, P., 2005. Role of root inputs from a dinitrogen-fixing tree in soil carbon and nitrogen sequestration in a tropical agroforestry system. *Australian Journal of Soil Research*, 43 (5): 667-675. http://dx.doi.org/10.1071/sr04167

Venkatapen, C., 2012. Étude des déterminants géographiques et spatialisation des stocks de carbone des sols de la Martinique. Thèse de doctorat (Géographie). Université des Antilles et de la Guyane, U.F.R. des Lettres et Sciences Humaines. 333 p.
http://www.theses.fr/2012AGUY0513/document
# Annexes
du Chapitre 3

**Annexe 3-1. Corpus bibliographique de l'étude : méthode d'élaboration**

## Annexes externes

De la section 3.5.3.2. (stockage tendanciel de carbone dans les sols de prairies permanentes) :

Annexe 3.5.3.2-1. (références et données, fichier excel)

De la section 3.8.5. (effet des apports de PRO sur le stockage de carbone dans les sols) :

Annexe 3.8.5-1. (références bibliographiques, fichier pdf)
Annexe 3.8.5-2. (données, fichier excel)
# Annexe 3-1. Corpus bibliographique de l'étude : méthode d'élaboration

## 1. Constitution du corpus préliminaire pour l'étude 4 pour 1000

### 1.1. Principes d'élaboration de la requête de base

La construction d'une requête sur le principe général « (carbone du sol OU matière organique du sol) ET séquestration<fnref n="29" /> » conduit à un très grand nombre de résultats. L'examen rapide des articles montre que beaucoup ne sont pas pertinents car les mots clés du registre « séquestration » et ceux du registre « carbone » ne sont pas forcément associés : beaucoup d'articles ne traitent pas de séquestration de carbone.

Une stratégie de recherche alternative a donc été élaborée, sur un autre principe général : ((séquestration PROCHE DE carbone) OU (séquestration PROCHE DE matière organique)) ET sol.

La requête ((soil* AND carbon) OR (soil* AND "organic matter")) AND (sequestration...) a ainsi été transformée en utilisant les options de proximité (NEAR) pour restreindre aux expressions du type (« sequestration of carbon », « carbon sequestration »...) et éliminer ainsi les références où la « séquestration » ne concerne pas le carbone. Le même raisonnement s'applique à la « matière organique » et aux autres mots clés sémantiquement proches du registre de la séquestration (storage, stabilization, etc.). Cette méthodologie alternative a permis de réduire de plus d'un tiers le corpus. Par ailleurs, la requête a été limitée aux mots du titre (TI) et non pas sur toute la notice ( titre, résumé, mots-clés = TS), sauf dans le cas où l'on obtenait un trop faible nombre de références.

Le périmètre initial du Web of Science (WoS) dans lequel on a effectué les recherches comprend les sciences de la vie et les SHS, sur la période 1956-2017.

### 1.2. Résultats des équations de recherche de base

Les mots clés « CARBON » et « ORGANIC MATTER » associés aux mots clés du registre de la séquestration et du stockage ont permis de délimiter un corpus de 3 647 références (Tableau A3.1-1). Il était légitime de se baser sur ce corpus de 3 647 références pour élaborer tous les sous-corpus thématiques, car dans tous les cas, c'est bien des pratiques permettant un stockage de carbone dans les sols qu'il s'agit d'inventorier

<table><caption>Tableau A3.1-1. Equation de recherche de base du corpus de l'étude. Cette requête (#3) est nommée « reket 1 » dans la suite du texte</caption><tr><td># 1</td><td>TI=(carbon NEAR/2 Sequestration) OR TI=(carbon NEAR/2 storage) OR TI =(carbon NEAR/2 stabili*ation) OR TI =(carbon NEAR/2 turnover) OR TI =(carbon NEAR/2 turn-over) OR TI =(carbon NEAR/2 "residence time") OR TI =(carbon NEAR/2 minerali*ation) (6787 réfs)</td><td>AND</td><td>TS=Soil</td><td>3018 refs</td></tr><tr><td># 2</td><td>TI=(organic NEAR/3 Sequestration) OR TI =(organic NEAR/3 storage) OR TI =(organic NEAR/3 stabili*ation) OR TI =(organic NEAR/3 turnover) OR TI =(organic NEAR/3 turn-over) OR TI =(organic NEAR/3 residence) OR TI =(organic NEAR/3 minerali*ation) (1930 refs)</td><td>AND</td><td>TS=Soil</td><td>1017 refs</td></tr><tr><td># 3</td><td>#1</td><td>OR</td><td>#2</td><td>3647 refs</td></tr></table>

### 1.3. Sous-corpus thématiques

L'objectif final du travail d'élaboration du corpus préliminaire est de le répartir entre les experts, sous forme de 12 sous-corpus de volume raisonnable pouvant leur servir de base à un travail préalable. Ces 12 sous-corpus sont classés en 7 thématiques principales (Tableau A3.1-2).

<footnote n="29">²⁹ On inclut dans « séquestration » tous les mots clés concernant la dynamique du C dans le sol : Sequestration, storage, stabilization, mineralization, turnover, residence time...</footnote>
<table><caption>**Tableau A3.1-2.** Méthode d'élaboration des sous-corpus : sur la base des thématiques (colonne 1) et des sous-thèmes (colonne 2) sont élaborées les équations de recherche (colonne 3) qui sont appliquées au corpus principal de l'étude (reket 1) de 3 467 références pour obtenir les sous-corpus (colonne 4). Ceux-ci sont livrés à des groupes d'experts (colonne 6) avec des critères de lecture pour sélectionner les articles pertinents (colonne 5).</caption><thead><tr><th>Thématique</th><th>Sous-thème</th><th>Equations de recherche</th><th>Nombre de références</th><th>Critère de lecture (title et résumé des articles)</th><th>Experts concernés (en gras, animateur proposé)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1. Processus</td><td></td><td>Les 3647 références sont potentiellement utiles, mais le volume étant excessif, le choix a été de restreindre le corpus aux seules « reviews »</td><td>142 (Reviews)</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Compartiment de SOC concerné (stable/labile, profond/superficiel, etc.)<br>Processus bio-physico-chimiques étudiés<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Implications pour la gestion des sols ?<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Denis Angers<br>Jérôme Balesdent<br>Claire Chenu<br>Isabelle Basile-Doelsch</td></tr><tr><td rowspan="5">2. Pratiques « stockantes » en grandes cultures</td><td>2.1.Travail du sol</td><td>TI=(till* OR plough* OR plow* OR "conservation agriculture")</td><td>157</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiés (TCS, non-labour, etc.)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Jean Roger-Estrade</td></tr><tr><td>2.2.- 2.3.Cultures intermédiaires/ intercalaires et résidus de culture</td><td>TI=("undersown crop*" OR "cover crop*" OR covercrop OR intercrop* OR "catch crop*" OR catchcrop OR "green manur*" or fallow) OR TI=(permanent NEAR/2 cover*)<br>OR<br>TI=(crop residue* or litter or straw or "maize stover" or mulch* or stubble)</td><td>166</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiée (espèce de CI, type de résidu, ITK)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Eric Ceschia<br>Safya Menasseri</td></tr><tr><td>2.4.Apports produits organiques exogènes</td><td>TI=(manure or slurry or sludge* or compost*)</td><td>137</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiée (type de résidu, mode d'épandage)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Sabine Houot<br>Thierry Morvan</td></tr><tr><td>2.5.Agroforesterie / Bords de champs</td><td>TI=(agroforestry or hedge* or "buffer strip*" or "grass strip*" or riparian or grove* or copse* or tree*)</td><td>157</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiée (système de culture)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Rémi Cardinéal<br>Delphine Mézière<br>Valérie Viaud</td></tr><tr><td>2.6.Autres pratiques</td><td>TI=(fertiliz* or fertilis* or liming or "ph correction")</td><td>154</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiée (amendement, engrais)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Jérôme Balesdent</td></tr><tr><td></td><td>2.7.Combinaison de pratiques et succession de culture</td><td>TI=("Cropping system*" or rotation* or practice* or "agricultural system*" or management)</td><td>305</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la combinaison étudiée (système de culture)<br>Effet de la combinaison (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Olivier Thé rond<br>Potentiellement tous les experts du champ « pratiques stockantes »</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>3. Pratiques « stockantes » en sols forestiers</td><td>TS="forest management*" OR TS="clear cut*" OR (TS=forest AND TS="age effect*") OR TS deforestation OR (TS=forest AND TS=fertilization*) OR TS="forest type" OR (TS=forest AND TS="plantation densit") OR (TS=forest AND TS="species effect*") OR TS="thinning intensit*"</td><td>213</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiée (espèces forestière, ITK)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Laurent St André<br>Laurent Augusto<br>Lauric Cecillon</td></tr><tr><td>4. Pratiques « stockantes » en sols prairiaux</td><td>TI=(Grassland* or pasture* or meadow* or peatland*)</td><td>241</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Description de la pratique étudiée (espèces prairiales, ITK)<br>Effet de la pratique (stockage - déstockage- les 2)<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>François Gastal<br>Katja Klumpp<br>Anne-Isabelle Graux</td></tr><tr><td>5. Modélisation agronomique</td><td>TS=(Model* or simul*)</td><td>43<br>(reviews)</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Méthode utilisée :<br>Modèle cité :<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Bertrand Guenet<br>Julie Constantin</td></tr><tr><td>6. Spatialisation</td><td>TI=(Spatialization or map* or inventor* or "spatial variability" or toposequence* or scal* or landscape* or regional)</td><td>126</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Variables étudiés (dont carbone du sol)<br>Evolution du stock (-/+)
Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Valérie Viaud<br>Manuel Martin</td></tr><tr><td>7. Economie</td><td>Voir équations de recherche spécifiques Tableaux 3, 4 et 5</td><td>224</td><td>Si rejet de l'article : pourquoi (hors sujet, redonnant, etc.)<br>Pratique « stockante » / combinaison étudiée<br>Instrument d'incitation étudié<br>Méthode / Modèle économique utilisé<br>Echelles spatiale et temporelle concernées<br>Commentaire global sur l'intérêt de l'article</td><td>Philippe Delacote<br>Elodie Letort<br>Claire Mosmier<br>Nathalie Delame<br>Valentin Bellassen</td></tr></table>
<figure><img src="image_53.png" /></figure>
Le corpus thématique « Economie » a été constitué à partir de trois requêtes complémentaires. Il se base sur l'identification par les pilotes scientifiques et les experts économistes de l'étude de trois champs de la discipline économique dont la mobilisation est pertinente vis-à-vis de la thématique de la séquestration du carbone dans les sols : les politiques publiques et incitations, les analyses de coûts et enfin la modélisation. Ces trois champs ont été croisés avec celui de la séquestration du carbone dans le sol, pour obtenir des corpus de 223, 204 et 30 articles, respectivement, totalisant 224 références.

Les trois équations de recherche utilisées pour la constitution du corpus thématique « Economie » sont détaillées ci-dessous (Tableaux A3.1-3, A3.1-4 et A3.1-5).

Les résultats des trois interrogations (#4 (223 réfs) OR #7 (204) OR #9 (30 réfs) ont été combinés pour constituer un corpus « Economie » de 224 références.

Une recherche complémentaire a été réalisée dans la base Econlit. Elle a fourni 181 références dont 143 articles dans des revues scientifiques.

## 2. Réduction et enrichissement du corpus préliminaire

Les 12 sous-corpus thématiques (totalisant 1 630 références, soit près de 45% des 3 647 références sélectionnées avant de réaliser ce découpage thématique) constituent donc le corpus de base de l'étude. Ils ont été transmis aux experts en amont de la plénière du 15/09/2017 avec des critères de lecture (cf. Tableau A3.1-2) afin qu'ils en éliminent les articles non pertinents et identifient d'éventuelles lacunes. L'enrichissement du corpus s'est poursuivi tout au long du travail de rédaction des contributions des experts, dans la mesure où de nouvelles publications pertinentes, non référencées au moment de la requête initiale, sont venues s'ajouter. Le corpus final de l'étude est de 951 références, dont 113 avaient été identifiées dans la requête initiale et 838 (dont 7 issues de la veille bibliographique) sont venues s'ajouter au cours du travail d'enrichissement du corpus.

<table><caption>Tableau A3.1-3. Incitations à l'adoption de pratiques stockantes</caption><thead><tr><th>Set</th><th>Results</th><th>Save History / Create Alert</th><th>Open Saved History</th></tr></thead><tbody><tr><td># 4</td><td>223<br/>#3 AND #2 AND #1<br/>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td><td></td><td></td></tr><tr><td># 3</td><td>539,165<br/>TS=(agriculture OR (agricultur* AND practice*)) OR (production AND system) OR (farming AND system) OR (agricultur* AND (management AND option*)) OR (agricultur* AND technique*) OR (farm AND management))<br/>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td><td></td><td></td></tr><tr><td># 2</td><td>75,700<br/>TS=((carbon AND sequestration) OR (soil AND organic AND matter))<br/>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td><td></td><td></td></tr><tr><td># 1</td><td>101,258<br/>TS=(incentive* OR (policy AND instrument*)) OR (economic AND incentive*) OR (policy AND incentive*) OR (agri-environment* AND measure*) OR (agri-environment* AND measure*))<br/>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau A3.1-4. Evaluation des coûts des pratiques stockantes</caption><tr><td># 9</td><td>30</td><td>#8 AND #7 AND #5 AND #1</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 8</td><td>1,218,953</td><td>TS=((cost OR costs) OR ((cost OR costs) AND (opportunity OR enforcement)) OR revenue OR (gross AND margin))</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 7</td><td>567,908</td><td>#6 OR #2</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 6</td><td>68,795</td><td>TS=(soil* AND agricultur*)</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 5</td><td>19,748</td><td>#4 OR #3</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 4</td><td>1</td><td>TS=(coupling AND (microeconom* AND bioeconomic*))</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 3</td><td>19,748</td><td>TS=((microeconom* OR bioeconom* OR biophysic*) AND model*)</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 2</td><td>539,165</td><td>TS=(agriculture OR (agricultur* AND practice*) OR (production AND system) OR (farming AND system) OR (agricultur* AND (management AND option*)) OR (agricultur* AND technique*) OR (farm AND management))</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 1</td><td>75,700</td><td>TS=((carbon AND sequestration) OR (soil AND organic AND matter))</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr></table>

<table><caption>Tableau A3.1-5. Modélisation des changements de pratiques et des systèmes de production</caption><thead><tr><th>Set</th><th>Results</th><th>Save History / Create Alert</th><th>Open Saved History</th></tr></thead><tbody><tr><td># 7</td><td>204</td><td>#6 AND #3 AND #2 AND #1</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 6</td><td>1,285,913</td><td>#5 OR #4</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 5</td><td>1,268,033</td><td>TS=(coupling)</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 4</td><td>19,748</td><td>TS=((microeconom* OR bioeconom* OR biophysic*) AND model*)</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 3</td><td>4,173,841</td><td>TS=change</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 2</td><td>539,165</td><td>TS=(agriculture OR (agricultur* AND practice*) OR (production AND system) OR (farming AND system) OR (agricultur* AND (management AND option*)) OR (agricultur* AND technique*) OR (farm AND management))</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr><tr><td># 1</td><td>75,700</td><td>TS=((carbon AND sequestration) OR (soil AND organic AND matter))</td><td>Indexes=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED Timespan=1956-2017</td></tr></tbody></table>
# Chapitre 4
Estimations du potentiel
technico-économique de stockage
additionnel de carbone
dans les sols français

Contributeurs :

Sylvain Pellerin, Laure Bamière, Camille Launay,
Raphaël Martin, Michele Schiavo, Julie Constantin,
Katja Klumpp, Anne-Isabelle Graux, Olivier Thérond,
Nathalie Delame, Olivier Réchauchère

Décembre 2020
# Sommaire

## 4.1. Approche globale mise en œuvre pour l'analyse conjointe du potentiel de stockage additionnel et du coût

4.1.1. Etapes de la démarche et variables calculées 262

4.1.2. Situation de référence et ligne de base 262

4.1.3. Sources de données mobilisées 263

4.1.4. Estimation du stockage additionnel de C lié à l'adoption d'une pratique « stockante » 264

4.1.5. Estimation du coût des pratiques 265

4.1.6. Assemblage des résultats et allocation coût-efficace de l'effort de stockage 266

Références bibliographiques 270

## 4.2. Pratiques stockantes retenues 271

## 4.3. Simulations réalisées pour l'estimation du stockage additionnel 272

4.3.1. Modèles utilisés 272

4.3.2. Plan de simulation 272

4.3.3. Calculs des bilans de gaz à effet de serre des scénarios 278

Références bibliographiques 279

## 4.4. Résultats relatifs au potentiel de stockage additionnel 280

4.4.1. Résultats en grande culture et prairie temporaire 280

4.4.2. Résultats en prairie permanente 302

4.4.3. Résultats pour les pratiques stockantes pour lesquelles le stockage additionnel de carbone a été estimé d'après la bibliographie 315

4.4.4. Analyse transversale et agrégée du potentiel de stockage et des bilans gaz à effet de serre 317

Références bibliographiques 321

## 4.5. Calculs réalisés pour l'estimation du coût technique des pratiques et résultats 322

4.5.1. Méthode générale de calcul du coût technique des pratiques stockantes 322

4.5.2. Méthode d'agrégation des résultats à l'échelle régionale 324

4.5.3. Calcul des marges brutes régionales des cultures 328

4.5.4. Assiette et coût technique unitaire comparés des pratiques stockantes 333

Annexes 343

## 4.6. Allocation coût-efficace de l'effort de stockage 369

4.6.1. Modèle utilisé : BANCO 369

4.6.2. Intégration des pratiques dans le modèle BANCO 370

4.6.3. Résultats 372

4.6.4. Conclusions 381

Références bibliographiques 382

Annexes 383
Les objectifs de cette partie de l'étude sont (i) de proposer des pratiques permettant d'accroitre le stockage de carbone organique dans les sols métropolitains français, (ii) de quantifier le potentiel de stockage additionnel associé et de le cartographier, (iii) d'évaluer le coût de mise en œuvre des pratiques stockantes retenues, (iv) de proposer une allocation coût-efficace de l'effort de stockage aux échelles nationales et régionales, (v) d'évaluer les conséquences des pratiques stockantes vis-à-vis d'autres enjeux (qualité de l'air, de l'eau, bilan gaz à effet de serre complet...) et (vi) d'identifier les freins à l'adoption et les instruments incitatifs à même de favoriser la mise en œuvre des pratiques identifiées.

## 4.1. Approche globale mise en œuvre pour l'analyse conjointe du potentiel de stockage additionnel et du coût

Auteurs : Sylvain Pellerin, Laure Bamière, Nathalie Delame, Michele Schiavo, Camille Launay, Olivier Thé rond, Olivier Réchauchère

La démarche globale est résumée dans la figure 4.1-1 et détaillée dans les paragraphes suivants. Cette partie présente de manière détaillée la méthodologie appliquée à l'instruction des pratiques. Le périmètre d'analyse des pratiques y est précisé (éléments pris en compte dans les calculs de stockage du carbone et de coûts). La situation de référence (i.e. ligne de base, par rapport à laquelle les pratiques sont comparées) y est définie. Les méthodes de calcul et de simulation mises en œuvre sont explicitées (estimation du stockage de carbone, du coût, et de l'assiette de chaque pratique aux échelles régionales et nationale, assemblage des résultats et estimation du potentiel de stockage pour un prix du carbone donné). Enfin la nature et la source des différentes données mobilisées pour réaliser ces simulations et calculs sont présentées.

L'approche a été mise en œuvre pour les systèmes de grandes cultures (incluant les prairies temporaires) et les systèmes de prairies permanentes. Les écosystèmes forestiers n'ont pas donné lieu à ce travail de calcul et de simulation puisque l'analyse bibliographique n'a pas permis d'identifier de pratiques sylvicoles plus stockantes que celles mises en œuvre actuellement (voir section 3.6).

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 4.1-1. Démarche mise en œuvre pour l'évaluation technico-économique du potentiel de stockage additionnel de carbone dans les sols métropolitain français (GC : grande culture)</figcaption></figure>
### 4.1.1. Etapes de la démarche et variables calculées

Le potentiel de stockage additionnel de carbone et le coût associés aux pratiques proposées ont été calculés ou simulés en distinguant plusieurs étapes (figure 4.1-1) :

1. Description des pratiques actuelles (pour simulation de la ligne de base) et des pratiques stockantes (objectif et périmètre de la pratique, dont coûts de mise en œuvre pris en compte et critères d'assiette) ;

2. Evaluation de l'assiette de la pratique, c'est-à-dire du nombre d'hectares potentiellement concernés par la pratique, au niveau régional et national (en ha) ;

3. Evaluation du stockage additionnel de carbone lié à l'adoption de la pratique proposée, soit par calcul d'ordre de grandeur (agroforesterie intra-parcellaire, haies et enherbement des vignes), soit à l'échelle de l'unité pédoclimatique à l'aide des modèles de culture STICS et de prairie PaSim (en kgC/ha/an), et évaluation du coût technique unitaire de mise en œuvre de la pratique à l'échelle de la région (en €/ha/an) ;

4. Agrégation du stockage additionnel de C induit par la pratique, de l'unité pédoclimatique à la région (en tC/ha/an) ;

5. Combinaison des valeurs unitaires pour obtenir l'efficience unitaire de la pratique à l'échelle régionale (coût de la tonne additionnelle de C stockée, en €/tC) ;

6. Combinaison des valeurs unitaires et de l'assiette pour obtenir une évaluation du potentiel "technique" et du coût total associé, à l'échelle du territoire national et sur un horizon de 30 ans (respectivement en tC/an et en €/an), pratique par pratique ;

7. Utilisation du modèle d'allocation optimale de l'effort de stockage (BANCO), pour déterminer le potentiel "économique" de stockage (obtenu pour une cible donnée de stockage ou, ce qui est équivalent, pour un prix donné du carbone) à l'échelle du territoire national, et générer une courbe de coût marginal de stockage (ou courbe de coût d'abattement marginal, dite MACC en anglais).

### 4.1.2. Situation de référence et ligne de base

Le stockage additionnel de carbone lié à l'adoption d'une pratique dite stockante, ainsi que le coût associé, doivent être mesurés relativement à une situation de référence. L'objectif étant d'estimer le stockage de carbone potentiel à horizon de 30 ans, il convient de se référer à la situation que l'on aurait observée dans 30 ans si aucun changement de pratique n'était intervenu dans le secteur agricole. Cette situation de référence peut être statique (pas de changement de contexte, tel que le climat par exemple, sur tout l'horizon temporel) ou dynamique (changement de contexte au cours des 30 années).

**Concernant les stocks de carbone,** deux éléments sont à distinguer : le choix du stock de carbone de référence (point de départ) et son évolution dans la ligne de base (évolution du stock sans mise en œuvre des pratiques stockantes additionnelles). Le stock de carbone de départ a été renseigné d'après les données produites par l'unité de service INRA InfoSol, à partir de différentes données du GIS Sol (Meersman et al., 2012). La ligne de base donne l'évolution de ce stock de C de référence sous l'effet des pratiques actuelles, pendant les 30 années de simulation. Le stockage additionnel de C lié à l'adoption d'une pratique, exprimé en tC/ha/an, est donc calculé par différence entre le stock à horizon de 30 ans simulé sous hypothèse d'adoption de la pratique stockante et le stock à horizon 30 ans simulé sous hypothèse de maintien de la pratique actuelle, divisé par le nombre d'années de simulation (cf. Figure 3.1-2, section 3.1).

Les pratiques actuelles ont été renseignées en mobilisant toutes les références et bases de données statistiques disponibles (enquêtes "Pratiques culturales", Statistique agricole annuelle...). Les simulations ont été faites sous l'hypothèse d'une référence statique (systèmes de culture constants sur 30 ans), sous scénario climatique récent (1983-2013)<fnref n="1" />.

**Concernant les aspects économiques,** le coût d'une pratique stockante, exprimé en € ha⁻<fnref n="1" /> an⁻<fnref n="1" />, est calculé par différence entre son coût de mise en œuvre et le coût de la pratique actuelle, incluant les gains et les pertes liés à la hausse ou à la baisse de la production agricole. La ligne de base est également une référence statique (années de référence 2009-2013, avec une moyenne quinquennale pour lisser la variabilité interannuelle). Le choix d'une

<footnote n="1">¹ Des simulations sous un second scénario climatique (RCP 8.5 2030-2060) ont été réalisées postérieurement à cette étude ; elles font l'objet d'un rapport complémentaire, qui figure à la fin du document.</footnote>
référence dynamique aurait en effet nécessité d'établir une projection à 30 ans des assolements, du cheptel, des prix des facteurs de production et des produits en s'appuyant sur des projections existantes ce qui n'était pas réalisable dans le temps imparti.

### 4.1.3. Sources de données mobilisées

L'évaluation du potentiel de stockage additionnel de carbone dans le sol nécessite de connaître les caractéristiques pédoclimatiques des unités de simulation ainsi que les pratiques culturales actuelles et modifiées (pratiques stockantes). Les calculs d'assiette requièrent des données sur les surfaces des différentes productions végétales et la proportion des surfaces cultivées ayant des caractéristiques compatibles avec les pratiques "stockantes" considérées. Les calculs de coût technique unitaire des pratiques stockantes nécessitent de connaître les prix des intrants et des productions agricoles, les coûts des opérations culturales, les rendements et les marges à l'hectare de certaines productions agricoles (différence entre les recettes et les dépenses pour un hectare de production donnée).

Les sources de données doivent être disponibles (existence et accessibilité) à l'échelle de la France métropolitaine, avec une déclinaison au niveau régional a minima, pour la période de référence (2009-2013), et être homogènes entre les pratiques et cohérentes entre elles.

<table><caption>Tableau 4.1-1. Les sources de données utilisées par type de calcul</caption><thead><tr><th>Type de calcul</th><th>Besoin en données</th><th>Sources de données utilisées</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Calculs de stockage de C et bilan de GES</td><td>Données pédologiques</td><td>Base de Données Géographique des Sols de France (BDGSF) à l'échelle du 1/1 000 000 (INRA Infosol)</td></tr><tr><td>Données climatiques</td><td>Données Météo-France SAFRAN, mailles 8x8 km, traitées par INRA Agroclim</td></tr><tr><td>Séquences de cultures</td><td>Exploitation du Registre Parcellaire Graphique (INRA ODR)</td></tr><tr><td>Pratiques culturales en grandes cultures (fertilisation, travail du sol...)</td><td>Enquête "Pratiques culturales" 2006 et 2011 (SSP), pour les grandes cultures (prairies temporaires comprises)</td></tr><tr><td>Modes de gestion des prairies permanentes</td><td>Enquête (SSP) pour les prairies permanentes</td></tr><tr><td>Equations et facteurs d'émission de GES</td><td>Inventaire national CITEPA (GIEC 2006)</td></tr><tr><td>Emissions induites de GES amont/aval</td><td>Base Carbone (ADEME)</td></tr><tr><td rowspan="4">Calcul de coûts</td><td>Prix des productions végétales et animales</td><td>RICA (2009-2013 ; SSP)</td></tr><tr><td>Rendements</td><td>RICA (2009-2013 ; SSP)</td></tr><tr><td>Prix des intrants</td><td>Eurostat</td></tr><tr><td>Coûts des opérations culturales</td><td>Barèmes CUMA pour prestation par des tiers (FNCUMA, APCA)</td></tr><tr><td rowspan="3">Calcul d'assiette</td><td>Marges brutes des cultures</td><td>RICA (2009-2013 ; SSP)</td></tr><tr><td>Superficie des productions végétales</td><td>Statistique Agricole Annuelle (2009-2013 ; SSP)</td></tr><tr><td>Effectifs animaux</td><td>BDGSF (INRA Infosol)</td></tr><tr><td></td><td>Caractéristiques limitantes des sols</td><td></td></tr></tbody></table>

Les principales sources de données communes à toutes les pratiques sont issues du Service de la statistique et de la prospective du ministère de l'agriculture (SSP) :

* la Statistique agricole annuelle (SAA), qui recense les superficies occupées par les principales cultures

* les enquêtes "Pratiques Culturales", réalisées tous les 5 ans environ, qui enregistrent l'itinéraire technique détaillé mis en œuvre sur les parcelles pour les 8 cultures principales. La dernière enquête disponible date de 2011 ; les résultats de celle de 2017 ne sont pas encore accessibles ;

* le Réseau d'information comptable agricole (RICA), qui enregistre sur un échantillon représentatif des grandes et moyennes exploitations agricoles (couvrant 93% de la SAU et 97% du potentiel productif), de nombreuses informations économiques, par exemple sur les volumes produits en quantité et en valeur, et sur les coûts de production.

Ont aussi été utilisés, plus ponctuellement : les barèmes CUMA pour prestation par des tiers pour les coûts des opérations culturales<fnref n="2" /> (labour, épandage d'engrais...), ou la base de données Eurostat pour le prix des engrais

<footnote n="2">² Ces tarifs incluent l'amortissement du matériel, son entretien, la consommation de carburant et le travail.</footnote>
azotés. Pour compléter les bilans de GES (émissions non simulées par les modèles utilisés et émissions induites par les pratiques en amont/aval de l'exploitation), ce sont les équations et facteurs d'émission de l'inventaire CITEPA et la Base Carbone qui ont été utilisés.

### 4.1.4. Estimation du stockage additionnel de C lié à l'adoption d'une pratique « stockante »

#### 4.1.4.1. Données de stockage : modélisation et estimations d'après la littérature scientifique

Pour les raisons invoquées à l'issue de la synthèse bibliographique (nécessité de rendre compte des nombreux processus contrôlant l'évolution des stocks de C du sol sous l'effet des pratiques, en interaction avec la variabilité du pédoclimat), l'approche choisie, pour toutes les pratiques pour lesquelles cela était techniquement possible, a été celle d'une modélisation spatialement explicite à une résolution spatiale fine (de l'ordre du km²) pour rendre compte de la très grande diversité des contextes agropédoclimatiques français. Les simulations ont été réalisées sur 30 ans pour tenir compte du temps de réponse du stockage de C aux pratiques mises en œuvre et de la variabilité climatique interannuelle. Dans chaque unité de simulation où une (ou plusieurs) pratiques stockantes pouvaient être mises en œuvre, le stock de C du sol a été calculé à l'horizon 30 ans avec les pratiques agricoles actuelles d'une part (ligne de base), et avec les pratiques plus « stockantes » sélectionnées d'autre part (voir tableau 4.2-1). Comme indiqué précédemment le stockage additionnel annuel permis par une pratique stockante a été calculé par différence entre le stock à 30 ans avec la pratique stockante et le stock à 30 ans avec la pratique actuelle, divisé par le nombre d'années. Une agrégation spatiale a ensuite été réalisée aux niveaux régional et national (calcul du potentiel « technique » de stockage).

Les modèles utilisés pour estimer le stockage additionnel sont le modèle STICS<fnref n="3" /> pour les systèmes de grandes cultures et les prairies temporaires et le modèle PaSim<fnref n="4" /> pour les prairies permanentes. Ces modèles simulent le fonctionnement du système sol-végétation (incluant l'animal dans le cas du modèle PaSim) à l'échelle parcellaire et à un pas de temps journalier en fonction des caractéristiques du système (espèce cultivée...), du contexte pédoclimatique (température, rayonnement, pluviométrie, type de sol...) et des pratiques agricoles mises en œuvre (travail du sol, apports de fertilisants, irrigation, mode de valorisation de l'herbe...). L'utilisation couplée de ces deux modèles avec une représentation spatialement explicite du climat, du type de sol, des modes d'occupation du sol et des pratiques permet en partie de rendre compte des nombreux processus et de leurs interactions dont dépend l'évolution des stocks de carbone du sol. Malgré ses limites, liées au fait que les modèles choisis ne représentent qu'une partie des processus en jeu (voir sections 3.2, 3.3, 3.10), cette approche est de loin préférable à l'extrapolation sans précaution sur une grande surface de valeurs de stockage additionnel observées sur un ou au mieux quelques dispositifs expérimentaux, comme cela est souvent fait.

L'intérêt d'utiliser les modèles STICS et PaSim est que le cycle du carbone dans le système sol-plante y fait l'objet d'une représentation explicite et que les principaux processus gouvernant l'évolution du stock de C y sont représentés, ainsi que l'effet de plusieurs facteurs majeurs contrôlant ces processus (température, teneur en eau, teneur en argile, teneur en CaCO₃...). L'élaboration de biomasse étant explicitement simulée, en réponse aux variables du milieu et aux pratiques agricoles mises en œuvre, ces modèles sont à même de simuler l'effet de ces variables et de ces pratiques sur les entrées de C dans les sols, dont l'importance vis-à-vis de l'évolution du stock de C organique à moyen terme a été rappelée (section 3.2). Un autre avantage d'utiliser ce type de modèle est qu'ils simulent un ensemble d'autres processus et variables de sortie nécessaires à l'évaluation multicritère des pratiques stockantes proposées (rendement, drainage, émissions de N₂O...). Enfin les deux modèles choisis ont été largement utilisés et évalués en France et dans des contextes agropédoclimatiques similaires, ce qui leur confère une certaine robustesse pour une utilisation à l'échelle nationale (Constantin et al., 2012 ; Coucheney et al., 2015 ; Ma et al., 2015 ; Clivot et al., 2019).

Huit cultures (blé tendre, tournesol, colza, maïs grain, maïs fourrage, betterave sucrière, pois de printemps, pois d'hiver), deux types de prairies temporaires (luzerne, prairie de graminées) et deux types de prairies permanentes (prairie productive, landes et estives) ont été simulées. Les espèces de grandes cultures non simulées par STICS ont été appariées à des espèces simulées. Pour quelques pratiques stockantes sélectionnées (voir section 4.2) la

<footnote n="3">³ https://www6.paca.inra.fr/stics/Qui-sommes-nous/Presentation-du-modele-Stics</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://www1.clermont.inra.fr/urep/modeles/pasim_FR.htm</footnote>
quantification du stockage additionnel permis par leur mise en œuvre n'a pas pu être faite par modélisation faute de modèles adaptés. C'est le cas de l'agroforesterie, des haies, et dans une moindre mesure de l'enherbement des cultures en rang (cultures intercalaires). Pour ces pratiques le stockage additionnel « moyen » dans les conditions françaises a été estimé d'après la littérature. L'inconvénient de ce choix est d'introduire une hétérogénéité d'approche entre pratiques stockantes testées, avec un calcul à une résolution spatiale fine pour certaines et un calcul moyen à l'échelle France pour d'autres. En contrepartie il permettait d'explorer une gamme plus large de leviers.

### 4.1.4.2. Sorties et présentation des résultats

L'ensemble des variables de sortie d'intérêt pour caractériser les pratiques stockantes a été analysé : production de biomasse, rendement, quantité d'eau drainée, lixiviation de nitrate, émissions de N₂O... La cohérence des résultats de simulation en termes d'ordres de grandeur a été vérifiée. Les (rares) simulations présentant des anomalies ont été écartées.

Dans chaque unité de simulation, le stock de COS a été simulé après 30 ans de pratiques agricoles actuelles d'une part (ligne de base), et de pratiques a priori plus stockantes qui y sont applicables d'autre part. Le stockage additionnel annuel absolu permis par une pratique stockante est égal à la différence entre ces stocks à 30 ans avec la pratique stockante et ceux avec la pratique actuelle, divisée par le nombre d'années. Le stockage additionnel annuel relatif, exprimé en ‰ du stock initial de COS, est aussi calculé (stockage additionnel annuel absolu divisé par le stock initial). La distribution des valeurs de stockage additionnel a été représentée sous forme d'histogrammes, analysée et cartographiée.

Pour les données issues des simulations STICS et PaSim, afin d'assurer la représentativité des résultats aux échelles régionales et nationales, ainsi que la cohérence entre les calculs de coûts, de potentiels et d'assiette, une procédure d'agrégation spatiale en trois étapes a été mise en œuvre. La nécessité de cette procédure est liée au fait que dans chaque unité de simulation les modèles STICS et PaSim ne simulent que les systèmes dominants :

* Dans chaque unité de simulation, la surface des systèmes dominants est extrapolée à la surface agricole de l'unité de simulation.

* Connaissant le poids de chaque unité de simulation dans la région, une agrégation est réalisée à l'échelle régionale (sur la base des surfaces en grandes cultures pour STICS et des surfaces en prairies permanentes pour PaSim).

* Enfin, un facteur de correction est appliqué aux surfaces de la ligne de base pour retrouver les surfaces régionales de chaque culture issue de la Statistique agricole annuelle.

Ces trois étapes sont résumées en un coefficient d'extrapolation / de pondération, qui permet d'agréger respectivement le stockage et le coût de chaque pratique au niveau régional, d'en calculer l'assiette, et d'alimenter le modèle d'allocation coût-efficace BANCO.

Pour les pratiques qui n'ont pas fait l'objet d'une simulation sous STICS ou PaSim, (agroforesterie, haies et enherbement des cultures en rang), le stockage additionnel « moyen » dans les conditions françaises a été estimé d'après la littérature et a été appliqué à l'assiette maximale technique calculée.

## 4.1.5. Estimation du coût des pratiques

### 4.1.5.1. Le périmètre et la nature des coûts pris en compte

L'estimation du coût de la mise en œuvre d'une pratique ne prend en compte que les coûts techniques pour l'agriculteur, c'est-à-dire les variations de dépenses et de recettes associées aux modifications induites par la pratique "stockante" par rapport aux pratiques actuelles. Ce coût peut représenter une perte (coût positif) ou un gain (coût négatif) pour l'agriculteur. L'évaluation n'intègre a priori pas les coûts supplémentaires pour la société : coûts des effets indirects sur l'environnement, coûts de transaction publics et privés (coûts d'information et de contrôle, coût de négociation...) sur lesquels on ne dispose pas d'informations fiables et complètes. Le coût technique de mise en œuvre d'une pratique est calculé à la résolution de la culture dans une région, avant d'être agrégé à l'échelle de la région.
### 4.1.5.2. Le mode de calcul des coûts unitaires

Le coût technique de mise en œuvre est basé sur la description des modifications engendrées par une pratique stockante par rapport à la ligne de base, et donc par rapport aux pratiques actuelles.

Ce calcul du coût technique unitaire de mise en œuvre de la pratique (CP), exprimé en euros par hectare et par an, prend en compte :

- l'augmentation ou la diminution des charges variables (engrais, pesticides, aliments du bétail, temps de travail, prestations par des tiers...),

- l'augmentation ou la diminution des rendements (cultures, prairies) et donc des revenus associés,

- les pertes de revenu dues au changement d'activité (substitution de cultures par exemple),

- la création éventuelle d'un nouveau revenu (vente de bois par exemple),

- les investissements clairement identifiés (achat d'un matériel, implantation d'une haie...).

Pour les pratiques nécessitant un investissement initial et ayant des coûts ou des revenus non réguliers ou différés dans le temps (l'agroforesterie intra-parcellaire et les haies), est calculé un coût unitaire constant qui, sur la durée de la pratique, serait équivalent pour l'agriculteur (annuité constante équivalente). Ce calcul nécessite l'utilisation d'un taux d'actualisation, pour lequel la valeur retenue est 4,5%<fnref n="5" />.

Le calcul du coût inclut les subventions lorsqu'elles sont indissociables du prix payé ou reçu par l'agriculteur (défiscalisation du prix des carburants agricoles, prix de vente du compost ne reflétant pas son coût complet de production du fait des aides et redevances pour le traitement des déchets). Il ne prend pas en compte les aides PAC, ni les subventions optionnelles souvent d'origine locale. Lorsqu'une pratique stockante fait déjà l'objet d'une subvention qui modifie fortement les résultats, un calcul sans subvention est effectué pour permettre une comparaison des pratiques hors incitations.

Enfin, pour pouvoir réaliser les calculs de coût y compris pour les espèces non simulées par STICS, la procédure suivante a été mise en œuvre :

* Les cultures recensées dans la Statistique agricole annuelle (SAA) mais non simulées par STICS sont associées à une culture paramétrée dans STICS (par exemple, blé dur, orge, avoine, seigle et méteil sont associés au blé tendre, féverole et lupin sont associés au pois).

* La variation du rendement d'une culture simulée par STICS (blé tendre par exemple) est appliquée (en %) à toutes les cultures qui lui sont associées.

* Le même calcul est appliqué pour les variations d'intrants, en % ou valeur absolue, selon la pertinence.

* Les modifications d'itinéraire technique non paramétrées dans STICS, ou concernant d'autres cultures, ont été renseignées par les experts.

* Pour les pertes de marge résultant de changement d'usages des sols (emprise de l'agroforesterie intra-parcellaire par exemple), l'hypothèse est faite que dans chaque séquence, la culture simulée par STICS (blé tendre par exemple) est composée des cultures associées selon leurs proportions respectives dans l'assolement régional. Une marge composite de la culture STICS est ainsi calculée.

## 4.1.6. Assemblage des résultats et allocation coût-efficace de l'effort de stockage

### 4.1.6.1. Détermination de l'assiette de chaque pratique

L'assiette d'une pratique correspond à la surface sur laquelle elle peut être mise en œuvre. Elle est estimée à l'échelle des anciennes régions administratives (découpage en 22 régions). On distingue :

* L'assiette théorique (AT), qui correspond à l'assiette sur laquelle la pratique stockante peut être appliquée si l'on ne tient pas compte d'éventuels obstacles techniques. Par exemple, pour une pratique concernant les prairies permanentes, l'AT est la surface totale en prairie permanente de chaque région ;

* L'assiette maximale technique (AMT), inférieure à l'AT, qui désigne la surface sur laquelle la pratique stockante peut être mise en œuvre sans contre-indication technique, ni effet secondaire défavorable, et dans des conditions

<footnote n="5">⁵ Le taux retenu de 4,5% est la valeur conseillée par le Centre d'analyse stratégique (devenu Commissariat général à la stratégie et à la prospective) et mentionnée par le Commissariat général au développement durable (CGDD).</footnote>
techniquement acceptables pour l'agriculteur. Ces différentes restrictions conduisent par exemple à soustraire de l'assiette d'une pratique certaines cultures ou types de sol. Quand c'était nécessaire, ces calculs d'assiette et les modalités de mise en œuvre des pratiques stockantes testées ont tenu compte d'autres objectifs majeurs assignés à l'agriculture, tels que la réduction de l'usage du glyphosate, en interaction avec le développement du semis direct, ou la préservation de la qualité des sols, en interaction avec la mobilisation de nouvelles ressources organiques épandables ;

* L'assiette effective (AE), inférieure ou égale à l'AMT, qui correspond aux surfaces sur lesquelles la pratique va effectivement être mise en œuvre pour atteindre une cible de stockage donnée, à horizon de 30 ans et au niveau national. Dans la présente étude, l'AE de chaque pratique est obtenue par allocation optimale de l'effort de stockage de carbone<fnref n="6" />, c'est-à-dire de manière à minimiser le coût total de stockage, pour une cible de stockage donnée. Cette optimisation est réalisée par le modèle BANCO.

### 4.1.6.2. Calcul de l'efficience de chaque pratique

L'efficience de chaque pratique est mesurée par le coût, pour l'agriculteur, de la tonne de C additionnelle stockée (en €/tC) via l'application de cette pratique. Pour chaque pratique, dans chaque région, ce coût est obtenu en divisant son coût technique unitaire (en €/ha/an) par son potentiel de stockage additionnel (en tC/ha/an). Le coût est ensuite calculé pour la France dans son ensemble, en pondérant les coûts unitaires et les potentiels de stockage additionnels régionaux par les AMT régionales.

Ce coût de la tonne de C additionnelle stockée permet, en première approche, de comparer les pratiques entre elles mais également de les positionner sur le marché du carbone. Ce coût ne considère que le stockage de carbone et n'inclut pas le bilan de GES complet de la pratique — qui sera fourni en complément à titre indicatif. Il ne tient pas compte de la concurrence entre pratiques pour des ressources limitées, notamment les surfaces agricoles. En revanche, la méthode d'optimisation économique globale mise en œuvre (modèle BANCO) tient compte de la compétition pour les surfaces.

### 4.1.6.3. Détermination de l'allocation optimale de l'effort de stockage par le modèle BANCO

Le potentiel technique de stockage de C correspond au niveau de stockage qu'il est potentiellement possible d'atteindre à partir des actions techniquement réalisables sur les surfaces éligibles d'un territoire. Le potentiel économique de stockage du C inclut le stockage permis par les actions techniques et le coût associé à la mise en œuvre de ces actions. La question n'est pas seulement de savoir "quelle quantité additionnelle de carbone peut-on stocker dans les sols français ?", mais "quelle est la combinaison d'actions permettant d'atteindre un objectif donné de stockage de C au coût total le plus faible ?".

Pour déterminer le niveau effectif de mise en œuvre des différentes pratiques envisagées, beaucoup de travaux procèdent par construction, à dire d'experts, de scénarios de diffusion de chaque pratique. Pour cette étude, le choix a été fait de recourir à la simulation économique pour déterminer l'assiette effective des pratiques par optimisation de l'effort pour atteindre l'objectif de stockage.

Plusieurs approches de modélisation étaient envisageables (Encadré 4.1-1). Les types de modèles utilisables ont été comparés selon leur capacité à simuler les pratiques actuelles et stockantes, en cohérence avec les résultats fournis par les simulations agronomiques, le scénario de référence (la ligne de base) et l'horizon temporel retenus pour l'étude. Les approches de type "analyse coût-bénéfice", les modèles d'équilibre et les modèles d'offre économétriques ont été écartés, au profit d'une approche de type "programmation mathématique", qui permet d'intégrer plus facilement des contraintes agronomiques et des pratiques agricoles nouvelles. L'outil choisi pour effectuer cette allocation optimale de l'effort de stockage de carbone est le modèle BANCO. Ce modèle correspond à une approche hybride entre analyse coût-bénéfice et programmation mathématique. Il présente l'avantage de ne

<footnote n="6">⁶ Cette méthodologie diffère de celle de l'étude « Agriculture et gaz à effet de serre. Dix actions pour réduire les émissions » (Pellerin et al., 2013), dans laquelle l'assiette effective était obtenue à dire d'expert, avec un pourcentage de l'AMT pouvant raisonnablement être atteint dans 30 ans et un scenario de diffusion intégrant les nombreux facteurs susceptibles de ralentir, limiter ou différer l'adoption de la pratique (un contexte économique défavorable, la réticence face à un engagement à long terme (agroforesterie), des difficultés organisationnelles induites par l'action sur l'exploitation, l'insuffisance de trésorerie limitant les investissements, des problèmes d'acceptabilité pour les citoyens ou les consommateurs...).</footnote>