# Quelles valeurs de référence pour l'analyse de la durabilité environnementale des systèmes de production animale ?

## Méthode de détermination et application aux exploitations laitières de Bretagne

### Thèse de doctorat d'Agrocampus Ouest

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*Illustration page de garde : « Vers le développement durable des exploitations laitières bretonnes » par Gyöngyi PAL*
## THESE / AGROCAMPUS OUEST

Sous le sceau de l'Université Européenne de Bretagne

pour obtenir le diplôme de :

### DOCTEUR DE L'INSTITUT SUPERIEUR DES SCIENCES AGRONOMIQUES, AGRO-ALIMENTAIRES, HORTICOLES ET DU PAYSAGE

Spécialité : « Sciences de l'Environnement »

Ecole Doctorale : « Vie Agro Santé »

présentée par :

« Ivonne ACOSTA-ALBA »

### Quelles valeurs de référence pour l'analyse de la durabilité environnementale des systèmes de production animale ?
### Méthode de détermination et application aux exploitations laitières de Bretagne

Thèse soutenue le 1er décembre 2010 devant la commission d'Examen

Composition du jury :

<table><tr><td>Michael CORSON</td><td>Docteur. Co-directeur de thèse</td></tr><tr><td>Benoît GABRIELLE</td><td>Professeur AgroParisTech. Rapporteur</td></tr><tr><td>Philippe LETERME</td><td>Professeur Agrocampus Ouest Directeur de thèse</td></tr><tr><td>Jean LOSSOUARN</td><td>Professeur AgroParisTech. Rapporteur</td></tr><tr><td>Jérôme MOUSSET</td><td>Ingénieur ADEME</td></tr><tr><td>Thomas NEMECEK</td><td>Docteur ART Zurich, Suisse</td></tr><tr><td>Guido RYCHEN</td><td>Professeur Université Nancy. INPL ENSAIA</td></tr><tr><td>Hayo VAN der WERF</td><td>Docteur Co-directeur de thèse</td></tr></table>

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INRA

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Laboratoire d'accueil : Unité Mixte de Recherche INRA-Agrocampus Ouest Sol Agro-hydrosystèmes et Spatialisation
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lait
systèmes
durable
contribution

environnement

long
soutenabilité naturel
environnemental
évaluation
laitières
choix
tempe
systèmes
conventionnel

productivité
alimentation
biologie
changement
respect
référence
agricoles

automne
analyse
serre
organique
soutenable
_gestions
renouvelable

piliers
utilisation
adaptabilité gaz
économie
diversité
équitable
impact milieu
bovin

valeurs
animale
optimisation
société
paysage
viabilité
nutrition
échelles

production
innovation

élevage
indicateur
territoire

offet
agricole
revenu

ADEME

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

SPA DD

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Thèse financée par le projet ANR SPA-DD (Systèmes de Production Animale et Développement Durable n°: ANR-06-PADD-017) et l'Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie (ADEME).
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A los Acosta-Alba
A Joachim

« Nous ne pouvons pas séparer le cœur humain de l'environnement extérieur et faire qu'une fois que l'un ou l'autre a changé tout s'améliorera. L'homme forme un tout organique avec le monde. Sa vie intérieure façonne l'environnement et il en est lui-même profondément influencé. L'un agissant sur l'autre, tout changement durable dans la vie de l'homme est le résultat de cette interaction »

Shoghi Effendi - Valí 'Amr'ulláh
1897-1957
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## Préface et remerciements

Le mot **thèse** provient du grec **thesis**, proprement « action de poser ». Il s'agît de poser des arguments des hypothèses et des conclusions tout en prenant position. Il ne s'agit pas seulement de produire de la science mais d'apprendre et d'améliorer sa rigueur, ses connaissances, de s'approprier des questions scientifiques, de la définition des objectifs et leur applicabilité. Il faut arriver à connaître et comprendre ses propres limites. Puis, la construction du sujet demande de démêler et donner une priorité aux questions qui suivent la lecture des articles et des ouvrages, les résultats d'analyses et des discussions avec des experts de domaines différents. C'est pour tous ces points ; en exposant mes résultats et mes « trouvailles » dans un mémoire organisé sous forme d'article en deux langues (que j'espère est clair et organisé), j'ai souhaité donner accès aux raisonnements qui ont permis la construction de la thèse.

Depuis mes débuts en biologie, la séparation entre l'Homme d'un côté et la nature de l'autre, me semblait introduire un biais dans l'étude et la connaissance du monde. Les visions écocentristes et anthropocentristes s'opposent sans trouver terrain d'entente. Cette curiosité à chercher comment aborder les interactions entre les Hommes et la nature m'a amené vers l'étude de l'agriculture et la zootechnie. Les systèmes agricoles avec ses composants naturels, techniques et humains, sont une source très riche d'enseignements. Il y a quand même séparation entre l'humain et le naturel et une forte perception de maîtrise des éléments, un besoin de s'affranchir des contraintes naturelles mais interdépendance totale envers le milieu qui nous entoure et un puissant désir d'entretenir le capital qui nous a légué la Dame Nature.

Le développement durable était déjà la toile de fond de nombreux projets et il flânait de plus en plus dans les milieux scientifiques. J'ai donc continué ma quête et mes interrogations en suivant l'applicabilité de ce concept. D'abord au Brésil, puis en Bolivie, j'ai pu apercevoir la complexité autour de la gestion des ressources naturelles et la recherche des systèmes de production durables pour l'homme. Cette curiosité pour le développement durable et l'envie de savoir comment estimer les impacts environnementaux des productions m'a conduite jusqu'en Bretagne où j'ai eu l'occasion de développer ma thèse durant les trois dernières années.
Je ne sais pas si ces travaux ont pu ou pourront apporter quelque chose à l'édifice de l'agriculture durable ou des analyses environnementales. Ce dont je suis sûre est le fait que cette petite brique a été fabriquée grâce à l'aide et à la compréhension des beaucoup de personnes. J'ai eu la chance de partager ces années avec l'équipe de l'unité mixte de recherche (UMR) Sol, Agro et Hydro systèmes et Spatialisation à l'Inra et à l'Agrocampus Ouest de Rennes. La période de la thèse est une phase dans laquelle, il nous est permis d'entrer en contact avec la vie scientifique et la vie d'un laboratoire de recherche. J'ai pu vérifier mon sentiment selon lequel tous les gens que nous croissons contribuent à nous former. Je tiens à montrer ma gratitude à tous les membres de cette unité qui m'ont permis de m'intégrer et d'ajouter un peu d'énergie colombienne au cœur du laboratoire.

Un énorme merci à l'équipe de direction et d'encadrement de la thèse sans laquelle ces travaux n'auraient pas pu voir le jour. Mon directeur, Philippe Leterme, Hayo van der Werf et Michael Corson. Merci pour les discussions et les échanges qui ont fait avancer les choses. Merci pour la patience et pour toutes les connaissances que vous m'avez transmises. Je suis consciente qu'il n'est pas toujours facile de s'adapter aux différents fonctionnements de travail et j'apprécie énormément les efforts que vous avez faits pour me comprendre, pour m'aider à développer mes capacités et à mûrir mes idées. Merci car vous m'avez fait accéder à la science sans oublier de m'aider à avancer comme personne.

Je souhaite remercier les membres du comité de thèse qui ont toujours répondu présent et qui ont contribué à recadrer et faire avancer les travaux de recherche : Pierre Cellier, Pierre Dupraz, Gérard Gaillard, Jean Louis Peyraud, Santiago Lopéz-Ridaura, Lucie Deltour et Jérôme Mousset.

Je remercie non seulement l'INRA mais aussi l'ADEME et l'ANR, institutions qui ont permis le financement de ces travaux. Je remercie les membres du projet SPA/DD, son coordinateur Philippe Leterme et Michel Bonneau ainsi que tous les participants du groupe 3 et 6, particulièrement à Claudine Thenail, Bénédicte Roche et Jean-Marie Paillat.
Merci du fond du cœur à :

Mes collègues ACVistes et experts en analyses environnementales, petit groupe qui grandit bien vite. J'ai pu voir comme les pauses café sont importantes pour faire avancer la science.

Merci à : Joël Aubin, Aurélie Wilfart, Thierry Trochet, Joachim Boissy, Emmanuelle Garrigues, Fabienne Seguin, Yannick Biard, Abdeljalil Drissi, Miranda Mybank, Claver Kanyarushoki, Tam Mungkung, Nouraya Akkal et Elisabeth Samsom.

Chantal Gascuel, directrice de l'unité pour son accueil et soutien. A Patrick Durand et Philippe Mérot pour leur patience lors des explications de l'hydrologie et le devenir du nitrate dans les bassins versants, à Catherine Grimaldi et Christian Walter pour leur aide et leur accueil. Je salue l'efficacité de Karine Derrien, Maryvonne Pertué, Thiphaine Labbé, Michèle Coupel* et Mireille Bourgoin* (*avant leur départ) à l'UMR SAS et à Eliane Jallot et Valérie Pineau à l'ADEME.

A celles qui ont facilité mes recherches bibliographiques Monique Delabuis, Françoise Guillaume et Sophie Le Perchec. Au pôle informatique, notamment à Cédric Durand et Thierry Trochet que j'ai embêté assez souvent.

Aux doctorants avec qui ont a partagé nos peines et nos joies : Vamilson Prudencio da Silva, Thomas Effolé, Bertrand Meda, Luth, Cédric Le Guillou, Mathieu Rouxel, Nicolas Bottinelli, Pierre Moreau (hydrologue consultant expert) et tous les autres doctorants.

Aux stagiaires qui ont fait nos étés moins longs et avec qui ont reste amis comme Marylin Kneveler. Un grand merci à Marie-Laure Godde avec qui nous avons été sur le terrain et qui m'a permis de réaliser la difficulté et le plaisir d'être encadrant

A Safya Menasseri, Sabine Treger, Yannick Le Cozler et Dominique Poulain pour m'intégrer dans les enseignements et me faire découvrir le métier d'enseignant.

A Santiago Lopéz-Ridaura et Chris Fléchard mes colocataires de bureau successifs. Merci Chris car tu as supporté toutes mes doutes, mes questions, mes rires, mon éternel va et vient et tu m'as montré avec ton exemple ce qui est la science et le vrai scientifique. Merci pour me
démontrer qu'il est possible de vivre et appliquer le discours que nous avons dans la vie de
tous les jours et merci pour partager avec moi ta sagesse, ta bonne humeur et ta rectitude.

A tous ceux qui ont contribué à ma thèse par des discussions, données, des méthodes, partage comme par exemple, Françoise Vertes, Paul Robin, Pauline Defrance, Anne-Laure Le Bris, Odile Quidu entre autres.

Merci à mes amis qui ont facilité l'adaptation au milieu rennais et à la Bretagne. Un merci spécial à Vanessa Mella, Lucio Perez, Alexandra Rodriguez, Fabienne Seguin, Gabriele Fortino et Gyöngyi Pal qui a également réalisé l'illustration de la page de garde.

Finalement, un merci à ceux grâce à qui je suis là aujourd'hui et à qui je dédie ce travail : Ma famille, Elizabeth Alba, Pablo Acosta, Edgar Enrique Acosta, Jenny Fernanda Acosta, Pablo Eduardo Acosta et Joachim Boissy et sa famille.

Une merci particulier à Pablo E. et à Joachim d'avoir été là et de m'avoir fait voir le positif dans chaque étape du travail.
# Table de Matières

<table><tr><td>Table de Matières</td><td>i</td></tr><tr><td>Liste des Tableaux</td><td>v</td></tr><tr><td>Liste de Figures</td><td>vii</td></tr><tr><td>Table d'Abréviations</td><td>ix</td></tr><tr><td>Résumé</td><td>xi</td></tr><tr><td>Abstract</td><td>xiii</td></tr><tr><td>Introduction générale, problématique et cadre de travail</td><td>1</td></tr><tr><td>1. Objectifs et enjeux scientifiques</td><td>4</td></tr><tr><td>2. Qu'est ce que le développement durable ?</td><td>4</td></tr><tr><td>3. L'agriculture durable</td><td>8</td></tr><tr><td>4. L'analyse environnementale</td><td>9</td></tr><tr><td>4.1. L'Analyse de Cycle de Vie</td><td>11</td></tr><tr><td>4.2. De l'analyse environnementale à l'évaluation de la durabilité</td><td>13</td></tr><tr><td>5. Capital naturel et durabilité environnementale</td><td>16</td></tr><tr><td>6. Unité fonctionnelle pour l'analyse des VR</td><td>22</td></tr><tr><td>7. Outil d'analyse EDEN : Evaluation de la Durabilité des ExploitationS</td><td>24</td></tr><tr><td>8. Contexte d'application : l'élevage laitier en Bretagne</td><td>28</td></tr><tr><td>9. Présentation de la structuration de la thèse</td><td>31</td></tr><tr><td>Références</td><td>33</td></tr><tr><td>The use of reference values in indicator-based methods for the environmental assessment of agricultural systems</td><td>47</td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>48</td></tr><tr><td>2. Description of the methods</td><td>49</td></tr><tr><td>2.1. Framework for Evaluating Sustainable Land Management (FESLM)</td><td>49</td></tr><tr><td>2.2. Ecological Footprint (EF)</td><td>50</td></tr><tr><td>2.3. Ecological Scarcity Method (ESM)</td><td>51</td></tr></table>
<table><tr><td>2.4. Sustainability Gaps (SGAPS)</td><td>52</td></tr><tr><td>2.5. Sustainability Assessment of Development Scenarios (SADS)</td><td>52</td></tr><tr><td>2.6. Framework for Assessing the Sustainability of Natural Resource Management Systems (MESMIS)</td><td>53</td></tr><tr><td>2.7. European analytical framework for the development of local agri-environmental programmes (AEMBAC)</td><td>54</td></tr><tr><td>2.8. Sustainability Assessment of Farming and the Environment (SAFE)</td><td>55</td></tr><tr><td>3. Comparison of the methods</td><td>55</td></tr><tr><td>3.1. Objects studied and target users</td><td>56</td></tr><tr><td>3.2. Objective and systems studied</td><td>56</td></tr><tr><td>3.3. Terms and sources for reference values</td><td>58</td></tr><tr><td>3.4. Expression of results and spatial differentiation</td><td>59</td></tr><tr><td>4. Discussion</td><td>61</td></tr><tr><td>4.1. Characteristics of methods reviewed</td><td>61</td></tr><tr><td>4.2. Classification of Reference Values</td><td>61</td></tr><tr><td>4.3. Normative reference values</td><td>63</td></tr><tr><td>4.4. Expression of results</td><td>64</td></tr><tr><td>4.5. Expression of uncertainty and spatial differentiation</td><td>65</td></tr><tr><td>5. Conclusion</td><td>65</td></tr><tr><td>Acknowledgements</td><td>66</td></tr><tr><td>References</td><td>67</td></tr></table>

Using reference values to assess environmental sustainability of dairy farms 73

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>73</td></tr><tr><td>2. Materials and methods</td><td>74</td></tr><tr><td>2.1. Impact assessment</td><td>74</td></tr><tr><td>2.2. Selection of environmental impacts and their indicators</td><td>75</td></tr><tr><td>2.3. Reference-value specification</td><td>76</td></tr><tr><td>2.4. Application to dairy farms</td><td>79</td></tr><tr><td>3. Results</td><td>79</td></tr><tr><td>4. Discussion</td><td>84</td></tr><tr><td>4.1. Correlations among impacts and production</td><td>84</td></tr><tr><td>4.2. Differences between farm groups</td><td>85</td></tr></table>
<table><tr><td>4.3. Defining reference values</td><td>85</td></tr><tr><td>4.4. Applying reference values</td><td>87</td></tr><tr><td>4.5. Sustainable agricultural systems and food production</td><td>87</td></tr><tr><td>5. Conclusion</td><td>89</td></tr><tr><td>References</td><td>90</td></tr><tr><td><strong>Annexe 1. Définition et quantification des valeurs de référence</strong></td><td><strong>95</strong></td></tr><tr><td>Changement climatique</td><td>95</td></tr><tr><td>Utilisation d'énergie non renouvelable</td><td>98</td></tr><tr><td>Eutrophisation et impact sur la qualité de l'eau</td><td>99</td></tr><tr><td>Estimation des pertes d'azote à la parcelle pour respecter les valeurs de référence de la qualité de l'eau</td><td>101</td></tr><tr><td>Références</td><td>104</td></tr><tr><td><strong>Exploring sustainable farming scenarios at a regional scale: An application to dairy farms in Brittany</strong></td><td><strong>109</strong></td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>109</td></tr><tr><td>2. Methodology</td><td>111</td></tr><tr><td>2.1. Current and alternative land-use types</td><td>111</td></tr><tr><td>2.2. Indicators selected</td><td>113</td></tr><tr><td>2.3. Indicator values of current and alternative land uses</td><td>115</td></tr><tr><td>2.4. Baseline scenario (BL)</td><td>116</td></tr><tr><td>2.5. Environmental sustainability goals</td><td>117</td></tr><tr><td>2.6. Multiple Goal Linear Programming model</td><td>119</td></tr><tr><td>3. Results</td><td>120</td></tr><tr><td>3.1. Scenario analysis of short-term objectives</td><td>120</td></tr><tr><td>3.2. Scenario analysis of long-term objectives</td><td>122</td></tr><tr><td>3.3. Sustainability trade-offs: environmental and socio-economic objectives</td><td>124</td></tr><tr><td>4. Discussion</td><td>126</td></tr><tr><td>5. Conclusion</td><td>128</td></tr><tr><td>References</td><td>130</td></tr></table>
Discussion et conclusion générale .................................................................................. 137

1. Définition des limites de la durabilité environnementale.................................................. 137

2. Types, sources et échelles des VR .................................................................................... 140

3. Utilisation des valeurs de référence pour guider les systèmes laitiers vers la durabilité 143

4. Acquis méthodologiques et voies d'amélioration possibles .................................................. 147

4.1. Méthode d'analyse EDEN et indicateurs d'impact ................................................................. 147

4.2. Analyse et interprétation des résultats........................................................................ 148

4.3. La programmation linéaire ................................................................................................. 148

5. Points critiques à surveiller ................................................................................................. 149

6. Nouvelles pistes de recherche ................................................................................................. 151

7. Conclusions ................................................................................................................................. 152

Références ........................................................................................................................................ 154

Liste de publications et communications scientifiques ................................................................. 157
## Liste de Figures

<table><tr><td>Figure 1.1. Evolution du nombre des publications scientifiques sur le thème du développement durable depuis 1986</td><td>5</td></tr><tr><td>Figure 1.2. Modèles de la durabilité. Le schéma (a) représente le modèle de durabilité le plus répandu où les trois piliers sont en équilibre, tandis que (b) représente la notion d'une durabilité hiérarchique, où la capacité de l'environnement limite les autres piliers</td><td>7</td></tr><tr><td>Figure 1.3. Etapes de la méthode Analyse de Cycle de Vie. Adapté d'après Grisel et Osset (2004)</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 1.4. Structure des méthodes d'évaluation multicritères des systèmes agricoles</td><td>14</td></tr><tr><td>Figure 1.5. Cadre conceptuel pour l'application pratique du concept de Capital Naturel Critique modifié d'après Ekins et al. (2003)</td><td>19</td></tr><tr><td>Figure 1.6. Intégration des valeurs de référence dans les méthodes d'évaluation multicritères des systèmes agricoles</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 1.7. Diagramme des flux, définition du système et ses limites selon la méthode EDEN (van der Werf et al., 2009)</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 1.8. Schéma des composantes et leur articulation de l'outil EDEN (Kanyarushoki et al., 2006)</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 1.9. Répartition de la production agricole en Bretagne. La production laitière est présente dans tous les cantons en différentes proportions (DRAAF Bretagne, 2009)</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 1.10. Les élevages intensifs représentent 36 % des exploitations laitières (DRAAF Bretagne, 2009b)</td><td>30</td></tr><tr><td>Figure 1.11. Schéma du cadre conceptuel et de l'organisation générale de la thèse</td><td>32</td></tr><tr><td>Figure 2.1. Classification of reference values</td><td>63</td></tr><tr><td>Figure 3.1. Relative (dashed lines) and normative (solid lines) reference values (RVs)</td><td>80</td></tr><tr><td>Figure 3.2. Distribution of farms according to the proportion of total nutritional energy sold that came from animal products (milk and meat)</td><td>83</td></tr><tr><td>Figure 4.1. Comparison of potential land-use distributions of dairy land in Brittany according to scenarios and short-term environmental objectives</td><td>121</td></tr></table>
Figure 4.2. Comparison of regional indicator values for the baseline scenario and for the short-term alternative land use scenario (STalt) that meet objectives. 121

Figure 4.3. Comparison of potential land-use distributions of dairy land in Brittany according to scenarios and long-term environmental objectives: baseline, environmental objectives with current land uses (LTcurr), and environmental objectives including alternative land uses (LTalt). 123

Figure 4.4. Comparison of baseline and long-term scenario with alternative land use. 123

Figure 4.5. a) Trade-off between regional farming profit (FP) and milk production according to scenarios. b) Potential land-use distributions of dairy land in Brittany fulfilling environmental objectives and maximising farming profit. 125

Figure 4.6. a) Trade-off between regional employment and milk production according to 3 scenarios. b) Potential land-use distributions of dairy land in Brittany fulfilling environmental objectives and maximising farming profit. 126

Figure 5.1. Représentations du champ des possibles de la durabilité selon les outils mathématiques utilisées. (a) Application des valeurs de référence (VR) sur l'échantillon. (b) Utilisation de la programmation linéaire. 152
Table d'Abréviations

<table><tr><td>ACV - LCA</td><td>Analyse de Cycle de Vie -Life Cycle Assessment</td></tr><tr><td>CC</td><td>Changement Climatique -Climate Change</td></tr><tr><td>CN</td><td>Capital Naturel</td></tr><tr><td>CNC</td><td>Capital Naturel Critique</td></tr><tr><td>DD</td><td>Développement Durable</td></tr><tr><td>DIREN</td><td>Direction Régionale de l'Environnement</td></tr><tr><td>DRAAF</td><td>Direction Régionale de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Forêt</td></tr><tr><td>FAO</td><td>Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture - Food and Agriculture Organization of the United Nations</td></tr><tr><td>GES - GhG</td><td>Gaz à Effet de Serre - Greenhouse Gaz</td></tr><tr><td>GIEC - IPCC</td><td>Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat - Intergovernmental Panel on Climate Change</td></tr><tr><td>ISO</td><td>Organisation Internationale de Normalisation - International Organization for Standardization</td></tr><tr><td>NRE</td><td>Utilisation d'Energie Non Renouvelable - Non Renewable Energy Use</td></tr><tr><td>OCDE</td><td>Organisation de Coopération et de Développement Economiques</td></tr><tr><td>PNUE</td><td>Programme des Nations Unies pour l'Environnement</td></tr><tr><td>SAU-UAA</td><td>Surface Agricole Utile - Usable Agricultural Area</td></tr><tr><td>SFP-FCGA</td><td>Surface Fourragère Principale - Fodder Crops and Grass Area</td></tr><tr><td>UF</td><td>Unité fonctionnelle - Functional Unit</td></tr><tr><td>UICN</td><td>Union Internationale pour la Conservation de la Nature</td></tr><tr><td>VR-RV</td><td>Valeur de Référence - Reference Value</td></tr><tr><td>VRN-NRV</td><td>Valeur de Référence normative - Normative Reference Value</td></tr><tr><td>VRR-RRV</td><td>Valeur de Référence Relative - Relative Reference Value</td></tr><tr><td>WCED</td><td>Commission Mondiale sur l'Environnement et le Développement des Nations Unies - World Commission on Environment and Development -</td></tr><tr><td>WHO</td><td>Organisation Mondiale de la Santé - World Health Organization -</td></tr><tr><td>WQ</td><td>Impact sur la qualité de l'eau - Water Quality</td></tr><tr><td>WWF</td><td>Organisation Mondiale de Protection de l'Environnement - World Wide Fund for Nature</td></tr></table>
Résumé

L'Analyse de Cycle de Vie (ACV) offre un solide cadre scientifique pour réaliser une quantification multicritère des impacts environnementaux des systèmes agricoles. Dans sa forme actuelle, l'ACV ne permet pas de juger si la valeur calculée des impacts environnementaux est compatible avec le développement durable. L'objectif scientifique de ce travail est de participer à la définition du développement durable des exploitations agricoles par la détermination des limites de la durabilité environnementale en développant d'une méthode basée sur des Valeurs de Référence (VR). La détermination et la quantification de ces VR a été faite pour des systèmes de production laitiers en Bretagne (France). Ces valeurs ont été calculées à partir des valeurs d'impact maximale tolérable par les écosystèmes cible (par exemple dans des eaux côtières), elles correspondent aux niveaux d'émissions maximales acceptables des exploitations (par exemple émissions de gaz à effet de serre ou d'azote) pour respecter le Capital Naturel Critique. L'utilisation des VR a permis de dessiner le champ des possibles dans lequel doivent évoluer les exploitations laitières pour s'inscrire dans une logique de développement durable.

Dans les méthodes d'analyse environnementale la terminologie employée pour dénommer les VR doit être harmonisée. Les termes proposés dans cette thèse sont VR *normatives* et VR *relatives*. L'application des VR à un échantillon d'exploitations laitières en Bretagne montre que la plupart d'entre elles dépassent les VR fixées mais qu'il existe une très grande variabilité en impacts, dont l'analyse et la valorisation sont potentiellement une source de progrès. L'analyse comparative des exploitations vis-à-vis des VR, a permis de déceler des caractéristiques d'exploitations conventionnelles et biologiques qui ont un faible impact sur l'environnement. Cependant, même ces exploitations n'atteignent pas les objectifs environnementaux imposés tout en gardant les objectifs actuels de production.

Pour explorer la possibilité de respecter les VR les plus stricts, les variations des rapports impacts environnementaux/production laitière en fonction de la distribution des types de systèmes laitiers et de l'introduction de nouveaux usages des terres ont été simulées grâce à la programmation linéaire. Cette approche au niveau territoriale a conclu qu'une évolution profonde des systèmes de production actuels et du tissu agricole doit être envisagée afin de satisfaire globalement les objectifs environnementaux, et dans cette évolution il faut intégrer
l'extension de zones non agricoles. L'intégration du contexte local et des attentes sociétales et les attentes des agriculteurs est nécessaire à la poursuite des études sur la durabilité agricole et à la production de propositions de changement applicables sur le terrain.

**Mots clés** : Durabilité environnementale, analyse multicritères, VR, ACV, systèmes laitiers, Bretagne.
**Abstract**

Life Cycle Assessment (LCA) offers a robust scientific framework to quantify multiple environmental impacts of agricultural systems. Currently, LCA does not estimate whether the environmental impacts calculated are compatible with sustainable development. The scientific objective of this work is to help define sustainable farm development by determining limits of environmental sustainability with a method based on Reference Values (RV). These RV were determined and quantified for dairy production systems in Brittany, France. They were calculated as maximum acceptable impacts on ecosystems (e.g., in coastal waters) and correspond to maximum farm-emission levels (e.g., of greenhouse gases or nitrogen) to respect the Critical Natural Capital. The RV represented limits that dairy farms would have to meet to follow sustainable development.

The terminology used to designate RV in environmental analysis methods must be harmonized. The terms proposed in this thesis are *normative RV* and *relative RV*. The application of RV to a sample of dairy farms in Brittany shows that most of these farms exceed the values set, but there is large variability in impacts, whose analysis and evaluation yields insights. Comparative analysis of the farms revealed characteristics of conventional and organic farms that have lower environmental impacts. However, even these farms do not reach these environmental objectives while maintaining current production levels.

To investigate the leeway that dairy farms have to respect the strictest RV, environmental impacts, milk production, and land uses were modelled by linear programming. This territorial-level approach concluded that a significant change in current dairy farms and the dairy sector must be envisaged to satisfy the environmental objectives (e.g., increasing the area of non-agricultural zones). The preservation of current production levels does not seem compatible with the environmental requirements defined by the RV. Alternatives might be found to insure new revenues to farmer, e.g. paying no productive services of agriculture. The integration of the context, societal expectations, and farmers’ expectations is necessary for studies of agricultural sustainability and for proposing alternative land uses.

**Keywords:** environmental sustainability, multicriteria analysis, reference values, LCA, dairy farms, Brittany.
« We cannot solve problems that we have created with the same thinking that
created them”
Albert Einstein
1879-1955
<figure><img src="image_8.png" /></figure>
## Introduction générale, problématique et cadre de travail

Depuis le néolithique, l'agriculture a marqué la formation des sociétés humaines en modifiant les rapports entre ces dernières et le milieu naturel (Mazoyer et Roudart, 2002). L'agriculture et l'élevage ont permis aux sociétés humaines de s'affranchir des contraintes alimentaires qui existaient inhérentes aux systèmes naturels. Beaucoup plus récemment, l'augmentation de la population mondiale, les guerres et les périodes de crise ont conduit les pays les plus touchés à une réflexion sur l'autonomie alimentaire des territoires. Pour répondre aux demandes sociétales, les systèmes de production ont été orientés vers l'intensification, ce qui a permis l'augmentation des rendements en agriculture (Griffon, 2006). En Europe, les innovations techniques introduites lors de l'intensification de l'agriculture lancée dans les années 50 pour assurer la sécurité alimentaire, sont aujourd'hui associées à des inégalités dans les marchés internationaux, à des inégalités d'accès à la nourriture et à de forts impacts sur l'environnement (Malassis, 1988; Hildebrand, 1990; Deneux, 2001).

Différentes expertises et études ont mis en évidence le lien entre agriculture et dégradation des ressources naturelles au niveau global (Hassan et al., 2005; IPCC, 2007) et au niveau local (Ballu et al., 2006; Merot et al., 2009). Depuis 1970, la population mondiale a augmenté de 78%, pendant que la production d'azote réactif s'est accrue de 120% (Galloway et al., 2008). Les pratiques de fertilisation rendent l'agriculture responsable de l'accroissement des quantités d'azote et de phosphore entrant dans la biosphère (Bennett et al., 2001; Vitousek et al., 2009).

En particulier, l'élevage a été désigné en partie responsable direct ou indirect de nombreux problèmes environnementaux au niveau global dans le rapport « Livestock's Long Shadow: Environmental Issues and Options » publié en 2006 par la FAO (Steinfeld et al., 2006). Le rapport qui a suivi, « Livestock in a Changing Landscape: Drivers, Consequences and Responses » (Steinfeld et al., 2010), confirme la contribution de l'élevage aux problèmes environnementaux à tout niveau spatial (régional et global) et dans des contextes différents (pays développés et en voie de développement). L'élevage serait responsable de 60 % des émissions d'ammoniac qui contribuent à l'acidification des écosystèmes et aux pluies acides. Il est par ailleurs responsable de 18 % des émissions de gaz à effet de serre (dont 37 % des émissions de méthane et 65 % des émissions de protoxyde d'azote). L'utilisation de surfaces
est aussi un enjeu fondamental : 30 % des surfaces émergées de la planète sont utilisées directement ou indirectement pour l'élevage, alors que seulement 8 % de ces surfaces sont utilisées pour la production de cultures destinées directement à l'alimentation humaine. Il existe d'importants problèmes de qualité d'eau dans les zones où l'élevage est présent en forte concentration.

Les produits de l'élevage représentent un tiers des protéines consommées au niveau mondial. La production mondiale de viande a triplé (de 47 à 139 millions de tonnes par an) entre 1980 et 2002 et d'après les prévisions, la production actuelle devrait doubler d'ici 2050 pour répondre à la demande croissante (Steinfeld et al., 2010). Cette demande s'explique par la croissance démographique mondiale mais surtout par la transition alimentaire des sociétés où la consommation de lipides et de protéines d'origine animale augmente avec les revenus des foyers (Smil, 1999, 2002; Scalbert, 2003). Par ailleurs, les prévisions montrent que cette demande croissante est inégalement répartie, venant essentiellement des pays en voie de développement : en Afrique et en Asie (Griffon, 2009).

La prise de conscience de la dégradation des services écosystémiques et la promotion du développement durable (DD) ont fait émerger de nouvelles demandes sociétales envers l'agriculture. Il ne s'agit plus seulement d'assurer l'autosuffisance alimentaire (Busch, 2006; FAO, 2007; Hermans et al., 2009). L'agriculture est appelée à devenir multifonctionnelle : produire des aliments sains, générer un revenu pour la famille, gérer l'espace rural, entretenir les paysages et donc, pour résumer, contribuer DD des sociétés.

Aujourd'hui, les éleveurs doivent trouver de nouvelles pistes d'évolution allant au-delà de la diversité des systèmes actuels. En France, comme dans le monde, l'avenir de l'élevage dépendra de son adaptation aux nouvelles exigences environnementales et sociétales (Gerber et al., 2010a). L'élevage, en particulier des herbivores, doit tirer profit de sa capacité à utiliser des sols à bas potentiel agronomique et à valoriser la multifonctionnalité que lui confère son lien au territoire (Griffon, 2009). L'agriculture doit devenir durable et la recherche agronomique se doit d'accompagner ces efforts et de proposer des alternatives techniques et organisationnelles adaptées et performantes. Ces propositions doivent permettre aux systèmes de se rapprocher de la durabilité. Mais qu'est ce que la durabilité et comment savoir si on s'en approche ou si au contraire on s'en éloigne ?
Guider nos systèmes agricoles vers la durabilité (voir encadré 1) n’est pas seulement nécessaire mais impératif. Cette tâche soulève un certain nombre de questions : quelles sont les conditions pour qu’une exploitation ou un secteur agricole puissent être définis comme durable ? Est-ce suffisant d’avoir une exploitation agricole très performante d’un point de vue environnemental ? Quelle méthode d’évaluation quantitative faut-il utiliser pour réaliser un diagnostic complet du DD ?

**Encadré 1.**

Le mot *sustainability* peut être traduit comme **durabilité** ou **soutenabilité**. Le terme de durabilité sera privilégié tout au long de la thèse pour éviter des confusions. Ce terme se réfère directement à la définition donnée dans le rapport Brundtland, demandé par les Nations Unies en 1982 lors de la création de la Commission sur l'Environnement et le Développement. Dans ce rapport, le développement durable est défini comme *un mode de développement qui répond aux besoins présents en permettant aux générations futures de pouvoir répondre aux leurs* (WCED, 1987). Dans ce rapport les trois piliers (économie, société et environnement) composent un ensemble de conditions simultanées : « *Aujourd'hui, ce dont nous avons besoin, c'est une nouvelle ère de croissance économique, une croissance vigoureuse et, en même temps, socialement et environnementalement durable* ».
Costanza et Daly (1992) exposent la différence qui devrait être faite entre la croissance et le développement dans le cadre du développement durable. Pour ces auteurs, la croissance se réfère à l'augmentation du capital et donc des richesses, alors que le développement se réfère à une utilisation des ressources plus efficace, à une diminution de la consommation et une meilleure distribution des richesses.

Ainsi, dans cette thèse la **durabilité** représente beaucoup plus qu'une dimension temporelle car elle implique l'utilisation des ressources de façon à respecter la capacité de charge des écosystèmes et leur régénération, pour léger aux générations futures les mêmes possibilités que nous avons aujourd'hui d'utiliser les capitaux naturels, sociaux et économiques.

Les travaux effectués dans cette thèse ont été structurés autour de la définition, la quantification et l'application de valeurs qui décrivent un développement durable. Actuellement, la pratique la plus répandue est celle de rechercher les systèmes qui ont le moins d'impact sur l'environnement sans savoir si le niveau de ces impacts est compatible avec le DD. Cette pratique ne permet pas de guider les systèmes vers la durabilité, car celle-ci n'est ni définie ni quantifiée.
Ce chapitre introductif expose les définitions qui sont utilisées tout au long des chapitres suivants et qui ont permis l'établissement des principales hypothèses. Les questions, ainsi que les objectifs spécifiques de l'étude sont présentées suivis de la description des méthodes et concepts utilisées dans la thèse. Le contexte de l'étude de cas des exploitations laitières en Bretagne et la présentation de l'organisation du mémoire closent ce chapitre.

# 1. Objectifs et enjeux scientifiques

L'objectif général de ce travail de recherche est de contribuer à la définition du développement durable (DD) des exploitations agricoles. Pour atteindre cet objectif, il faut définir le développement agricole durable et déterminer une approche pour sa quantification.

Des questions scientifiques et méthodologiques s'articulent autour l'objectif général. Elles seront abordées dans ce chapitre :

* Comment définir le DD et la durabilité des exploitations agricoles ?

* Quelle est la relation du pilier environnemental avec les autres piliers du DD ?

* Peuvent les méthodes d'analyse environnementale servir à évaluer la durabilité ?

* A quel degré les impacts environnementaux doivent être limités pour répondre aux exigences de la durabilité ?

# 2. Qu'est ce que le développement durable ?

Depuis la publication du rapport de la Commission Mondiale sur l'Environnement et le Développement de Brundtland et Khalid « Notre avenir à tous » (WCED, 1987), le développement durable (DD) est devenu le nouveau paradigme de notre époque (Welch et Graham, 1999). Dans tous les secteurs d'activité, le DD est devenu un des principaux objectifs visés (Ness et al., 2007). A l'échelle des collectivités territoriales cet engagement s'est traduit par les Agendas 21, un plan d'action reconnu par 173 chefs d'Etat lors de la conférence des Nations Unies sur l'Environnement et le Développement, appelée également Sommet de la Terre, qui a eu lieu à Rio de Janeiro en 1992 (UN, 1993). La France a renforcé son engagement au niveau national en inscrivant la « Charte de l'environnement » dans sa constitution en 2005 (République Française, 2005).
Une forte reconnaissance a été accordée au DD également par les institutions internationales et par la communauté scientifique. Les publications scientifiques sont de plus en plus nombreuses autour de ce sujet, que ce soit pour définir le concept ou pour proposer des méthodes d'évaluation de la durabilité. D'après une des plus grandes bases de données bibliographiques scientifiques sur l'agriculture (CAB, 2010) entre 1986 et 2009, plus de 3 600 articles scientifiques ont été publiés sur le concept du DD (dont 46 % abordent également le thème de l'agriculture) et 9 000 traitent de son évaluation (dont 51 % abordent également le thème de l'agriculture). L'évolution du nombre d'articles scientifiques publiés de 1986 à nos jours est représentée dans la figure 1.1.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 1.1. Evolution du nombre des publications scientifiques sur le thème du développement durable depuis 1986</figcaption></figure>

Le nombre d'articles publiés traitant de la définition du concept de DD en agriculture est resté sensiblement constant depuis le début des années 90, ce qui reflète une discussion permanente sur le sujet (Thompson, 1992; Ehui et Spencer, 1993; Hannon et al., 1993; Hansen, 1996; Fricker, 1998; Mebratu, 1998). Les publications sur les méthodes d'analyse et d'évaluation de la durabilité ont augmenté de façon importante dans les années 2000 (Rigby et Cáceres, 2001; Rigby et al., 2001; Heller et Keoleian, 2003; Pacini et al., 2003; Ness et al., 2007; Oudshoorn, 2009). Malgré cet « engouement » pour le DD, certains auteurs considèrent qu'il reste un concept flou à définitions multiples (Fricker, 1998; Mebratu, 1998; Bosshard, 2000; Ekins et al., 2008; Hermans et al., 2009). Pour illustrer simultanément la notoriété mais aussi l'indétermination de ce concept, des auteurs reconnus (Bell et Morse, 2001) n'hésitent pas à utiliser comme images le Saint Graal, le Yéti ou le monstre du Loch Ness.
La bibliographie fait souvent appel à la définition du DD donnée dans le rapport Brundtland (WCED, 1987) : *un mode de développement qui répond aux besoins du présent sans compromettre la capacité des générations futures à répondre aux leurs*. L'interaction fondamentale entre les trois piliers de la durabilité a aussi été abordée dans ce rapport : *Ce dont nous avons besoin, c'est une nouvelle ère de croissance économique, une croissance vigoureuse et, en même temps, socialement et environnementalement durable*. En 1991, la stratégie de conservation de la nature publiée par l'UICN, le WWF et le PNUE définit le DD comme l'amélioration des conditions d'existence des communautés humaines, tout en restant dans les limites de la capacité de charge des écosystèmes. Pour complémenter ces définitions, Godard (2005) propose une définition non seulement temporelle mais aussi spatiale : *Satisfaire les besoins locaux sans compromettre la capacité des entités territoriales supérieures à assurer leur propre viabilité*.

Dans les définitions données, les auteurs caractérisent le DD, par des termes tels que *capacité à satisfaire nos besoins, limites, capacité de charge et viabilité*. Les sociétés sont replacées dans le contexte d'un environnement naturel qui pourvoit aux besoins des individus et recycle nos déchets, mais qui a des limites. Pour Wackernagel et Rees (1996), ce constat est *Obvious but Profound: we depend on nature*. Malgré cette évidence, le schéma le plus répandu représente le DD comme une mosaïque, où les trois piliers doivent être en interrelation et en équilibre, mais il ne fait pas référence directe aux limites posées par l'environnement ou à la capacité de charge des piliers (Fig. 1.2a).

Mebratu (1998) a défini la durabilité en partant d'une approche historique, conceptuelle, épistémologique et sémantique. Elle affirme que tant que la durabilité n'a pas une définition reconnue, elle ne peut être atteinte, car les efforts seront dispersés. Fischer *et al.* (2007) constatent que malgré les efforts mondiaux, sans précédant dans l'histoire de la société humaine, au lieu de nous rapprocher de la durabilité, nous nous en éloignons. Nous sommes parvenus à perturber l'environnement naturel qui permet notre survie. Ces auteurs (Mebratu, 1998; Fischer *et al.*, 2007) et l'Union Internationale pour la Conservation de la Nature (IUCN *et al.*, 1991), définissent la durabilité comme un ensemble hiérarchique (Fig. 1.2b). Selon les auteurs, les ressources naturelles sont limitées, et sans elles aucun DD ne peut avoir lieu.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 1.2. Modèles de la durabilité. Le schéma (a) représente le modèle de durabilité le plus répandu où les trois piliers sont en équilibre, tandis que (b) représente la notion d'une durabilité hiérarchique, où la capacité de l'environnement limite les autres piliers</figcaption></figure>

Costanza et Daly (1992), deux économistes fondateurs de l'économie écologique, soulignent que pour aller vers la durabilité, l'économie doit être perçue comme un sous-système d'un système écologique. Le principal enjeu du DD est donc d'intégrer les considérations environnementales dans les stratégies de développement sans les disjoindre ou les reléguer en position subalterne (Godard, 2005). La réflexion sur la durabilité doit se poursuivre en considérant un développement où les autres piliers évoluent en prenant en compte la capacité des écosystèmes. C'est cette vision hiérarchique qui a été adoptée pour la suite de la thèse pour explorer la durabilité des systèmes de production agricole à différentes échelles.

Depuis les années 60, les problèmes environnementaux liées à la production agricole ont été exposés aux yeux du public et ont alerté la communauté scientifique internationale (Carson, 1962). Plusieurs rapports internationaux ont clairement montré que le développement actuel n'est pas durable (WCED, 1987; IUCN et al., 1991; Sarukhán et Whyte, 2005; Starke et Mastny, 2010). L'humanité a largement dépassé les limites écologiques de la planète et met ainsi en danger sa propre survie (Bell et Morse, 2001; Fischer et al., 2007). Malgré la sonnette d'alarme, la croissance mondiale continue comme avant la production et l'acceptation de ces rapports (Ohlsson, 2010). Cette tendance de développement est appelée *business as usual*.
Une difficulté additionnelle pour définir la durabilité environnementale systèmes de production agricole réside dans les impacts multiples et les différentes échelles sur lesquels il faut se pencher. D'un côté, il y a des impacts locaux, régionaux et globaux qui ne peuvent pas être analysés de la même manière. De l'autre, le niveau auquel doit être considéré la durabilité, soit à l'échelle de l'exploitation agricole, du secteur économique, de la région ou du pays.
3. L'agriculture durable

Il est difficile de définir un système agricole qui réponde aux critères de la durabilité, bien que l'agriculture ait été reconnue comme une activité clé pour la conservation et la promotion de la durabilité de certains écosystèmes (FAO, 2007). Pour Hansen (1996) la difficulté à appliquer le concept de DD en agriculture est due, en grande partie, à l'inexistence d'une définition précise d'un système agricole durable. En effet, les définitions données dans la littérature sont multiples. En voici quelques unes :

(i) Thompson (1992) considère la durabilité comme un concept qui peut décrire un système ou représenter un objectif à atteindre. Dans le premier cas, il s'agit d'une capacité ou d'une aptitude intrinsèque au système. Dans le deuxième cas, il s'agit de la gestion des pratiques. D'après cet auteur, il n'y a pas un schéma unique pour atteindre la durabilité. Les systèmes agricoles évoluent en permanence pour perdurer dans le temps, leur capacité d'adaptation organisationnelle et technique est une preuve de cette capacité. Aujourd'hui, le nouveau défi qu'ils ont à relever est de répondre à l'urgence avec laquelle ce changement vers la durabilité leur est demandé.

(ii) Hildebrand (1990) et Fischer (2007) affirment que la durabilité doit être définie dans le sens de la temporalité. Il peut être question des flux entrant et sortant du système, ou même, la capacité des systèmes à résister aux perturbations (Conway, 1985). La difficulté majeure est souvent le long terme, qui est difficilement expérimentable (il faudrait suivre des exploitations agricoles sur plusieurs générations). Si une ferme maintient le niveau de production dans le temps et préserve la capacité productive du milieu, on pourrait dire qu'elle est durable. L'obstacle principal est que l'arrivée à un état non durable peut être abrupte mais aussi se faire de façon progressive.

(iii) Une autre vision de la durabilité en agriculture est de l'interpréter comme une série de stratégies. Les systèmes durables sont définis comme ceux qui remplissent des objectifs environnementaux, sociaux et économiques (Eckert et al., 2000; Gomez et al., 2007). Dans ce cas, des stratégies qui pourraient correspondre à une agriculture durable ont été proposées et sont : la réduction de l'utilisation des produits chimiques, la promotion des pratiques qui favorisent la biodiversité, l'autonomie des exploitations, la couverture permanente du sol ainsi qu'un chargement animal faible.
(iv) Dans la plupart des méthodes qui visent à évaluer l'utilisation durable du territoire par l'agriculture, la durabilité est déclinée comme un groupe de principes, critères et attributs à respecter (FAO, 1976; Simoncini, 2004; López-Ridaura et al., 2005; van Cauwenbergh et al., 2007). Les attributs les plus couramment utilisés pour caractériser le DD sont la productivité, la stabilité, la durabilité et l'équité (Conway, 1985). Un des avantages de ce cadre d'analyse est son adaptabilité à des contextes et systèmes très différents. Les objectifs à atteindre sont fixés par l'évaluateur. Dans certains cas (Lopez-Ridaura, 2005), les acteurs participent à la définition des objectifs.

La différence principale entre ces définitions est la vision qu'elles portent sur la durabilité. D'un côté la durabilité est une caractéristique intrinsèque des systèmes agricoles. De l'autre, la durabilité vient s'imposer depuis l'extérieur, et il est demandé aux systèmes de s'y conformer. Ceci représente bien la vision hiérarchique de la durabilité définie plus haut, où il faut déterminer des limites dans lesquelles évoluent les systèmes et qu'il ne faut pas dépasser. Mais cette vision pose la question de la perception du DD par les agriculteurs et leur implication (van Tilbeurgh et al., 2008).

En acceptant la hiérarchisation des piliers de la durabilité (Mebratu, 1998; Fischer et al., 2007; UNECE, 2007), Cette définition appelle à se concentrer sur le respect des limites du pilier environnemental. La définition d'un système agricole environnementalement durable donnée par Payraudeau et van der Werf (2005) est très cohérente et sera utilisée comme une des principales définitions dans cette thèse. Ces auteurs considèrent un système agricole environnementalement durable si ses émissions polluantes et son utilisation de ressources peuvent être supportées à long terme par l'environnement naturel. La mise en application de cette définition pose la question suivante : comment quantifier les polluants et l'utilisation des ressources qui peuvent être supportés par l'environnement naturel à long terme ?

## 4. L'analyse environnementale

Mesurer et comprendre les impacts sur l'environnement est le premier pas pour trouver des solutions en vue de les réduire. Ce principe a donné naissance à l'analyse environnementale, une discipline qui s'est développée très rapidement ces dernières années (Cashmore, 2004). La base de l'analyse environnementale s'est construite sur des indicateurs environnementaux de type PSR (Pressure-State-Response : Pression, Etat et Réponse) où il y a une relation linéaire entre les activités humaines et l'état de l'environnement (OECD, 1993). Ces
indicateurs peuvent être simples ou composites (Girardin *et al.*, 1999) et des méthodes plus complexes et structurées existent (Ness *et al.*, 2007).

Beaucoup de progrès ont été accomplis ces dernières années, et aujourd'hui, de plus en plus de méthodes d'analyse intègrent des aspects autres que les impacts environnementaux (Ehui et Spencer, 1993; Bosshard, 2000; Vilain, 2003; Basset-Mens et al., 2006; Dietz et Neumayer, 2007; Speelman et al., 2007). Des synthèses qui décrivent et comparent de nombreuses méthodes d'une façon détaillée existent dans la littérature scientifique (van der Werf et Petit, 2002b; Payraveau et van der Werf, 2005; Alriksson et Oberg, 2008; Bockstaller et al., 2008; Dore et al., 2008; Walter et Stutzel, 2009). Toutes ces méthodes sont nées de l'analyse environnementale.

L'évaluation de la durabilité est étroitement associée aux outils d'analyse des impacts environnementaux (Ness et al., 2007). Ainsi, pour comprendre les enjeux de l'évaluation de la durabilité, il faut choisir une méthode d'analyse des impacts environnementaux. D'après les auteurs qui ont étudié ces méthodes d'analyse dans différents contextes (Finnveden et al., 2003; Payraveau et van der Werf, 2005; van der Werf et al., 2007; Haapio et Viitaniemi, 2008), ces méthodes doivent :

* Avoir des indicateurs quantitatifs plutôt que qualitatifs

* Présenter les indicateurs sous forme de valeurs mesurées plutôt qu'agrégés sous forme de score, prendre en compte les impacts régionaux et globaux pour éviter les transferts de pollution

* Valider les indicateurs utilisés et prendre en compte le devenir des polluants dans l'environnement.

Dans les revues bibliographiques sur les méthodes appliquées à l'agriculture (van der Werf et Petit, 2002b; Payraveau et van der Werf, 2005) il est conseillé d'utiliser des indicateurs d'impact plutôt que des indicateurs de pratiques et d'exprimer les impacts par unité de surface utilisée et par unité de produit. L'Analyse de Cycle de Vie (ACV) est une méthode pertinente qui répond à ces différents points. Cette méthode sera détaillée dans la prochaine section car elle a été retenue comme base du travail dans la présente étude.
## 4.1. L'Analyse de Cycle de Vie

Comme son nom l'indique, l'ACV est une méthode d'analyse environnementale qui quantifie les impacts environnementaux lors de la production d'un bien ou d'un service en prenant en compte toutes les étapes de la vie du produit depuis l'extraction première (« berceau ») jusqu'à son recyclage ou mise en déchet (« tombe »). L'ACV est surtout employée pour comparer les charges environnementales de différents produits, processus ou systèmes entre eux, ainsi que les différentes étapes du cycle de vie d'un même produit (Jolliet et al., 2005). Contrairement à beaucoup d'autres méthodes d'analyse environnementale, l'ACV effectue un bilan quantifié. D'après Jolliet et al. (2005), l'ACV est la seule méthode qui permet de lier l'impact environnemental et la fonction d'un produit.

Le cadre méthodologique a été établi dans un premier temps par le SETAC (Society of Environmental Toxicology and Chemistry) en 1993. Ce cadre a été par la suite formalisé par les normes ISO 14040 à 14043 reprises ensemble dans la norme ISO 14044 qui spécifie les principes et les cadres applicables à la réalisation d'analyses du cycle de vie (ISO, 1997, 2000, 2006). Il comprend quatre étapes représentées dans la figure 1.3.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 1.3. Etapes de la méthode Analyse de Cycle de Vie. Adapté d'après Grisel et Osset (2004)</figcaption></figure>

Chaque étape a une définition et une mise en œuvre bien particulière.

La définition du système et des objectifs détermine le système à étudier et ses limites. La fonction du système et l'unité fonctionnelle (UF). L'UF décrit la fonction principale d'un système (Guinée, 2002). C'est une unité pertinente, bien définie et une mesure stricte de la
fonction remplie par le système étudiée (Lindfors et al., 1995). C'est par rapport à cette unité que les émissions et l'utilisation de ressources sont exprimées. Les scénarios<fnref n="1" /> de base et les alternatives à étudier sont aussi détaillés.

L'analyse de l'inventaire quantifie les émissions polluantes vers le sol, l'eau et l'air ainsi que l'utilisation de matières premières renouvelables ou non renouvelables. Un autre élément important, notamment en agriculture, est la prise en compte de l'utilisation du sol pour la réalisation de la fonction du système décrite dans la première étape.

L'évaluation de l'impact permet d'estimer les impacts sur l'environnement des émissions et des extractions qui composent l'inventaire. Cette étape évolue en permanence en intégrant les dernières connaissances scientifiques disponibles dans le but de mieux estimer les impacts sur l'environnement (Fava et al., 1992; Bare et al., 2000; Jolliet et al., 2005). D'autres étapes facultatives existent pour faciliter l'interprétation et la communication des résultats : la normalisation, le groupement et la pondération (Tillman et Baumann, 1995; ISO, 2000; Udo de Haes et al., 2002; Grisel et Osset, 2004; Jolliet et al., 2005).

Ces étapes facultatives ont été traitées dans des groupes de travail d'experts de l'ACV qui ont produit un grand nombre de publications différentes (Bare et al., 2000; Udo de Haes et al., 2002; Pennington et al., 2004). Ces étapes sont en développement permanent. Les bons principes d'utilisation de ces étapes sont décrits par Finnveden et al (2002) dans le chapitre 7 de l'ouvrage édité par Udo de Haes et al (2002).

## Limites de l'Analyse de Cycle de Vie

Lorsqu'une méthode est choisie, il faut prendre en compte ses points forts mais aussi être conscient de ses points faibles. Guinée (2002) liste de façon générale les points qui restent à améliorer dans les ACV, notamment le fait que cette méthode ne permet pas d'intégrer pleinement les aspects particuliers au site de production. Il en est de même pour le temps, car l'ACV reste une approche temporellement statique. La qualité des données peut être une source importante d'incertitude. L'ACV considère souvent que les processus sont linéaires, ce qui n'est pas toujours vrai dans les phénomènes environnementaux. Même si cette méthode procède d'une démarche scientifique, elle utilise beaucoup d'hypothèses et de choix qui ne

<footnote n="1">¹ Dans la terminologie ACV, un scénario correspond à une alternative du système pour produire un bien ou un service. Par exemple, un système de production biologique et un système de production conventionnel représentent deux scénarios distincts.</footnote>
sont pas toujours validés. Reap *et al.* (2008a, 2008b) se sont intéressés aux points critiques qui peuvent entrainer des faiblesses potentielles dans l'ACV (Tableau 1.1).

<table><caption>Tableau 1.1. Principales faiblesses au cours des étapes de l'ACV. D'après Reap *et al.* (2008a, b)</caption><thead><tr><td>Étape de l'ACV</td><td>Point de décision entrainant des faiblesses potentielles</td></tr></thead><tbody><tr><td>Définition du système et des objectifs</td><td>Choix de l'unité fonctionnelle<br>Sélection des limites du système<br>Considération des scénarios alternatifs</td></tr><tr><td>Analyse de l'inventaire</td><td>Règles d'allocation choisies<br>Négliger les contributions infimes</td></tr><tr><td>Evaluation de l'impact</td><td>Sélection des catégories d'impact<br>Variation spatiale<br>Prise en compte de la temporalité<br>Dynamique des écosystèmes</td></tr><tr><td>Interprétation</td><td>Pondération et normalisation</td></tr><tr><td>Toutes les étapes</td><td>Disponibilité des données et qualité des données</td></tr></tbody></table>

## 4.2. De l'analyse environnementale à l'évaluation de la durabilité

L'ACV offre un cadre scientifiquement solide pour la quantification multicritère des impacts environnementaux des systèmes agricoles, malgré un certain nombre de faiblesses qui requièrent une forte attention. Cette méthode aborde les impacts potentiels à un niveau régional et global. De plus, elle prend en compte toutes les phases du cycle de vie d'un produit et elle est en constante évolution en assimilant les dernières connaissances scientifiques. L'ACV est standardisée par des normes ISO et est déjà utilisée comme aide à la décision. Ces éléments confèrent des atouts importants à cette méthode par rapport aux autres méthodes d'analyse d'impact environnemental (Ness *et al.*, 2007; Basset-Mens *et al.*, 2009; Manuilova *et al.*, 2009) pour être intégrée dans une démarche plus globale d'analyse de durabilité.

Les méthodes d'analyse environnementale et de la durabilité des systèmes agricoles (von Wiren-Lehr, 2001; Capillon *et al.*, 2005; López-Ridaura *et al.*, 2005; van Cauwenbergh *et al.*, 2007; Bockstaller *et al.*, 2008), sont multicritères et structurées en étapes successives plus ou
moins explicites. Dans tous les cas, l'état à atteindre doit être identifié, soit par des objectifs tracés par les acteurs (López-Ridaura et al., 2005), soit d'après la définition des indicateurs (von Wiren-Lehr, 2001; van Cauwenbergh et al., 2007).

Pour expliciter la démarche d'analyse de durabilité, il convient d'en préciser les étapes successives, représentées dans la figure 1.4. Dans la première étape les définitions du système, d'objectif global, des objectifs spécifiques, de la durabilité et des indicateurs sont détaillées. Ensuite, il y a une étape de quantification où les indicateurs sont calculés et les résultats sont agrégés ou pas (très souvent sous forme de note). Puis, il y a une étape d'évaluation où sont établies les valeurs de référence (par indicateur ou par indice) et pour l'interprétation des résultats. La dernière étape comporte les recommandations pour l'amélioration du système.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 1.4. Structure des méthodes d'évaluation multicritères des systèmes agricoles</figcaption></figure>

Dans l'étape de l'évaluation, la détermination des valeurs de référence (VR) à respecter est utile pour permettre au système étudié de se rapprocher de la durabilité. C'est par l'intermédiaire de ces valeurs que l'état « idéal » ou souhaité du système peut être représenté.
Certaines méthodes font appel explicitement à la capacité limitée du milieu naturel ou à des valeurs de l'indicateur dans le milieu naturel.

L'établissement des VR est une étape importante qui fait partie de la conception d'indicateurs (Bockstaller et Girardin, 2003) mais qui est bien souvent négligée. Dans la plupart des cas, elle est implicite et difficilement compréhensible, voire absente. La mise en œuvre de cette étape doit être transparente étant donné l'utilisation finale des méthodes d'analyse multicritères. En effet, ces dernières sont de plus en plus demandées et nécessaires pour comparer, améliorer et concevoir des systèmes agricoles innovants (Rodrigues et al., 2003; Kerselaers et al., 2007; Walter et Stutzel, 2009). L'absence des VR dans la définition des limites de la durabilité dans les méthodes d'analyse et évaluation environnementale est une préoccupation soulevée par de nombreux auteurs. (Bastian et al., 2007; van Cauwenbergh et al., 2007; Brink et al., 2008; Basset-Mens et al., 2009).

Pour déterminer des VR il faut savoir si un impact peut être considéré comme acceptable ou non, ce qui est souvent difficile. Sans ces VR, la robustesse et la transparence des méthodes sont fragilisées (von Wiren-Lehr, 2001). L'importance de fixer de telles valeurs avec une validité scientifique satisfaisante est d'autant plus grande que ces méthodes servent aux décideurs pour orienter leurs actions. Lorsque ces valeurs existent et qu'elles représentent un état bien défini de la durabilité, elles peuvent être utilisées pour conduire un système vers la durabilité (Gomontean et al., 2008).

Dans les études ACV, l'absence des VR est courante, excepté dans les études qui approfondissent les étapes facultatives de la normalisation et de la pondération. Beaucoup de méthodes éludent la question en considérant que selon les indicateurs «le moins est le mieux » (indicateurs de pollution) (Potting et al., 1999) ou «le plus est le mieux » (indicateurs de profit économique).

S'intéresser à la question des VR revient à poser une des questions clé de la durabilité, à savoir si scientifiquement, il est possible de définir des limites ou des bornes significatives qui permettraient d'établir des mises en garde contre les risques de dégradation au sein des systèmes nature-société (Kates et al., 2001).
L'approche méthodologique proposée dans le présent travail vise à fournir des VR qui quantifient les objectifs à respecter pour s'inscrire dans un DD. Le concept de Capital Naturel (CN) à préserver, par exemple, peut être utilisé pour désigner les principaux éléments du système nature-société à sauvegarder. Les économistes écologiques (Costanza et Daly, 1992; Daily, 1994; Turner et al., 1998; Ekins et Simon, 2001; De Groot et al., 2002; Chiesura et de Groot, 2003) ont proposé cette notion pour permettre à notre société de rentrer dans l'ère de la durabilité. La préservation du Capital Naturel Critique (CNC) est fondamental pour la durabilité environnementale (Ekins et al., 2003). Cette approche a permis d'émettre une des hypothèses fortes de ce travail : le maintien du CNC est un élément essentiel pour la description de l'état souhaitable de l'environnement d'un territoire donné.

## 5. Capital naturel et durabilité environnementale

Le CN correspond à une définition économique des ressources naturelles. Dans le passé, la notion de capital s'appliquait seulement aux biens et services produits par les humains. Le capital pouvait être soit fabriqué (capital manufacturé) soit culturel ou éducationnel (capital humain qui comprend toutes les connaissances, le savoir-faire, la culture et l'éducation) soit financier. A ce moment-là, la nature n'était considérée ni comme un bien ni comme un service. Certains éléments étaient considérés comme des moyens de production, comme par exemple la terre, sans pour autant avoir une valeur intrinsèque en dehors de son aspect foncier. Avec l'augmentation démographique et les demandes croissantes de la société, la vulnérabilité et le risque d'épuisement des ressources naturelles sont devenus évidents. Schumacher (1973) propose de considérer ces éléments naturels comme constituant un capital en utilisant l'expression « capital naturel » (CN).

Selon les classifications, il est possible de distinguer deux types de CN : renouvelable et non renouvelable. Il y a deux postulats de base très importants autour du CN. Le premier dit que le CN est constitué des biens mais aussi des services qu'il pourvoit (Daly, 1994). Le deuxième relie les services rendus par le CN à la structure des écosystèmes et à leur fonctionnement dans leur ensemble. La structure et la diversité des écosystèmes font partie intégrante du CN (Barbier et al., 1994). Les *biens* naturels sont les composants de l'environnement et les services sont les processus écosystémiques (Ekins et al., 2003).

L'utilité principale de ce concept est qu'il permet de quantifier l'efficacité de l'utilisation des ressources naturelles. Cette valorisation quantitative permet d'inclure le CN dans les
recherches des optimums du système économique dans son ensemble<fnref n="2" />. Cette notion pourrait
sans doute améliorer la sauvegarde de la nature car elle fait appel à des notions connues ainsi
qu’à la notion de coût/bénéfice. Dans les théories économiques classiques, le CN est
considéré comme substituable par d’autres types de capitaux.

La substituabilité totale entre les capitaux manufacturés et naturels est le postulat de base de la durabilité dite « faible ». Ces arguments justifient le concept de durabilité forte où les capitaux sont considérés comme complémentaires et non pas comme substituts les uns des autres.

Selon Costanza et Daly (1992) et Ayres (2007) les arguments qui expliquent le non sens de la substituabilité totale sont les suivants :

(i) Si ces capitaux étaient totalement équivalents il n'y aurait aucun avantage à transformer le CN en d'autres types de capital.

(ii) Tout capital crée a besoin d'intrants il ne peut donc pas se substituer aux matières premières qui le composent.

(iii) Le processus de production est un processus de transformation ; plus les capitaux manufacturés et humains augmentent plus le CN sera transformé.

(iv) Le CN est multi fonctionnel, et même si certaines fonctions ou services peuvent être remplacés, d'autres sont iremplaçables.

De même, ces auteurs affirment que certains écosystèmes fournissent des services critiques pour la vie qui n'ont pas d'équivalent possible et ce malgré les innombrables avancées technologiques. Les écosystèmes ne doivent donc pas être utilisés au delà d'un seuil si l'on souhaite préserver les fonctions qui permettent la survie des espèces dont dépend l'Homme (Costanza et Daly, 1992).

De Groot (1992) et De Groot et al. (2002) ont défini les différentes composantes du CN et les fonctions qu'il fournit. Le CN inclut les compartiments sol, eau, air, les océans et les écosystèmes. Les biens naturels fournissent des services dans le temps, qui font eux-mêmes partie de ce capital. Les principales fonctions du CN sont la production de matières premières (source), l'assimilation de déchets (puits), le service d'agrément et la fonction de support pour la vie (De Groot et al., 2002).

<footnote n="2">² D'après une étude menée par Daly and Cobb (1989) malgré une importante augmentation du PIB des Etats-Unis d'Amérique entre 1950 et 1986, lorsqu'on considère l'utilisation du CN, il n'y a pas eu de croissance nette des richesses mais une stagnation à partir des années 70 voire un déclin.</footnote>
Pour opérationnaliser la notion de durabilité forte, Costanza et Daly (1992) proposent différentes alternatives. Tout d'abord, limiter la croissance de la population et la consommation par capita aux limites biophysiques de la planète. Ensuite, les nouvelles technologies doivent être plus efficaces pour l'utilisation des intrants et le principe pollueur-payeur devrait être appliqué. Pour le CN renouvelable, l'utilisation ne devrait pas dépasser le taux de renouvellement et la production des déchets ne devrait pas dépasser la capacité d'absorption de la terre. Le CN non renouvelable ne devrait être utilisé que lorsqu'un substitut a été trouvé.

Pour s'attaquer à la conservation des ressources de façon plus efficace, les auteurs ont proposé de commencer par le CN le plus important et le plus en danger, c'est-à-dire le Capital Naturel Critique (CNC). L'adjectif *critique* dénote les contingences socio-économiques causées par la perte ou le risque de perte de ses fonctions (O'Connor *et al.*, 2000).

## Utilisation du concept de Capital Naturel Critique

Contrairement à une étude réalisée sur la quantification et la modélisation du CNC en Bretagne (O'Connor *et al.*, 2000), l'objet de cette thèse ne sera l'évaluation économique du maintien et de l'entretien du CNC mais, l'utilisation du concept de CNC pour identifier les composantes de l'environnement à préserver en priorité.

Ekins *et al.* (2003) ont établi un cadre conceptuel dans le but d'identifier le CNC. D'après ces auteurs, ce cadre conceptuel n'est pas normatif mais plutôt indicatif. Dans un premier temps, ils ont relié des fonctions environnementales avec des principes de durabilité (tableau 1.2).
<table><caption>Tableau 1.2. Principes de durabilité par fonction environnementale (Ekins et al., 2003)</caption><thead><tr><td>Type de fonction environnementale</td><td>Principe de durabilité à respecter</td></tr></thead><tbody><tr><td>Régulation et assimilation de déchets (puits)</td><td>Eviter le changement climatique et la diminution de l'ozone</td></tr><tr><td>Production de matières premières (source)</td><td>Respecter les charges critiques de l'écosystème</td></tr><tr><td>Habitat support pour la vie</td><td>Utiliser et développer les ressources renouvelables<br>Utiliser les ressources non renouvelables prudemment</td></tr><tr><td>Service d'agrément, de santé et de bien-être</td><td>Maintien de la biodiversité<br>Application du principe de précaution<br>Respecter les standards pour la santé humaine<br>Conserver les paysages/aménagements</td></tr></tbody></table>

Ensuite, il s'agit identifier le CNC par type de composante et par fonction écosystémique menacée. Puis, la situation actuelle de ce capital est diagnostiquée pour ensuite déterminer des VR qui sont les normes de durabilité. La dernière étape vise à révéler les compromis ou trade-offs engendrés par la poursuite de la durabilité. Ce cadre a été simplifié et focalisé sur la durabilité environnementale (Fig. 1.5). Le but est d'établir quantitativement la distance qui reste à parcourir pour atteindre la durabilité environnementale.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1.5. Cadre conceptuel pour l'application pratique du concept de Capital Naturel Critique modifié d'après Ekins et al. (2003)</figcaption></figure>
Un des avantages de ce cadre conceptuel est qu'il peut être adapté à notre problématique grâce à ces différents niveaux. D'abord par l'identification du CNC, des fonctions écosystémiques pour aboutir à la définition des VR. Ces dernières seront utilisées dans les méthodes d'évaluation multicritères des systèmes agricoles. Le lien entre le CNC et les méthodes d'analyse environnementale multicritères est fait par l'identification de principes de durabilité à respecter et donc par des impacts à limiter. Certains principes ne sont pas retenus, faute d'indicateurs pertinents (i.e. biodiversité).

Le respect des principes de durabilité présentés (Tableau 1.3) passe par l'étude et la quantification et la limitation des impacts qui les menacent. Les exemples d'application et les impacts ont été choisis de façon à aborder la plus grande variabilité de menaces sur le CNC (émissions polluantes et utilisation des ressources) à différentes échelles (régionale et globale). Dans l'ACV ces distinctions existent. D'une part, il y a une différenciation entre les impacts liés aux émissions de polluants et ceux liée aux utilisations des ressources. D'une autre part, les impacts peuvent être régionalisés si nécessaire (par exemple l'eutrophisation) et ou non comme dans le cas des impacts globaux (par exemple le changement climatique).

En ce qui concerne la fonction régulation, deux principes ont été retenus : prévenir le changement climatique et respecter les charges critiques de l'écosystème. Le premier implique la limitation des émissions responsables du changement climatique. Le deuxième principe de régulation, sera abordé par l'étude de l'impact eutrophisation. D'un autre côté la fonction *production* est représentée par le principe d'utilisation prudente des ressources non renouvelables. Ainsi, l'impact à limiter est l'utilisation des ressources énergétiques non renouvelables. Finalement, la fonction *santé et bien-être* sera abordée par le biais du principe de respect des normes existantes dans le domaine de la santé humaine. L'impact qui permet l'étude de ce principe est la dégradation de la qualité de l'eau potable. Cette dégradation est représentée par sa concentration en nitrates. Par contre, la fonction *support de vie* n'est pas traitée dans cette étude car la quantification des impacts sur la biodiversité n'est pas encore bien prise en compte par l'ACV.
Les exemples d'application retenus pour la thèse sont résumés dans le tableau 1.3.

<table><caption>Tableau 1.3. Fonctions du CNC à respecter d'après les principes de durabilité, le type et l'échelle des impacts concernés</caption><thead><tr><th>Fonction environnementale du CNC</th><th>Principe de durabilité</th><th>Impact</th><th>Type de l'impact</th><th>Echelle de l'impact</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Fonction de régulation</td><td>Prévenir le changement climatique</td><td>Changement climatique</td><td>Emission des substances polluantes</td><td>Global</td></tr><tr><td>Respecter les charges critiques de l'écosystème</td><td>Eutrophisation (composante azotée)</td><td>Emission des substances polluantes</td><td>Régional</td></tr><tr><td>Fonction de production</td><td>Utiliser les ressources non renouvelables prudemment</td><td>Utilisation d'énergie non renouvelable</td><td>Extraction / utilisation de ressources</td><td>Global</td></tr><tr><td>Fonction santé et bien-être</td><td>Respecter les normes pour la santé humaine</td><td>Dégradation de la qualité de l'eau potable</td><td>Emission des substances polluantes</td><td>Régional</td></tr></tbody></table>

Trois catégories d'impacts ont été choisies pour mettre en œuvre la définition des limites à respecter par un niveau d'impact maximal acceptable représenté par une VR. Les catégories d'impact changement climatique (Climate Change, CC), utilisation d'énergie non renouvelable (Non Renewable Energy use, NRE) et l'impact du nitrate sur l'eutrophisation et la potabilité de l'eau (Water Quality, WQ) sont utilisés comme exemples d'application. Pour chacun la situation actuelle sera analysée et comparée à la situation souhaitée. Cette formulation sera le premier pas pour une évaluation plus globale de la durabilité (Fig. 1.6).
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1.6. Intégration des valeurs de référence dans les méthodes d’évaluation multicritères des systèmes agricoles</figcaption></figure>

**6. Unité fonctionnelle pour l’analyse des VR**

Un point important de discussion concerne le choix de l’unité fonctionnelle (UF). L’UF est une unité pertinente, bien définie et une mesure stricte de la fonction remplie par le système étudié (Lindfors et al., 1995). Vu que les impacts sont exprimés en relation à cette UF, certains auteurs recommandent qu’elle soit définie de manière à décrire le plus précisément possible l’utilisation finale du produit ou la finalité principale du processus étudié. Le choix de l’UF est fait dans la première étape de l’ACV où sont définis le système et ses limites, ainsi que les objectifs de l’étude.

La multifonctionnalité de l'agriculture rend difficile le choix de l'UF. Les différents acteurs et évaluateurs de la filière agricole peuvent avoir des visions différentes sur la fonction principale d'un système agricole. Certains considèrent comme fonction première de l'agriculture, la génération d'un revenu qui permette de subvenir aux besoins de la famille de l'agriculteur et ainsi assurer la continuité de l'exploitation. Pour d'autres, la fonction principale est la production alimentaire pour assurer l'accès à la nourriture au plus grand
nombre. D'autres acteurs privilégient la fonction d'entretien du paysage, du sol et de la biodiversité.

L'UF est également liée à la vision de l'évaluateur. A titre d'illustration, le rapport
Greenhouse Gas Emissions from the Dairy Sector (Gerber et al., 2010b) a utilisé l'ACV
comme méthode de base dans l'analyse du secteur laitier mondial. Le objectif des
commanditaires de ce rapport était de comprendre et identifier les opportunités de réduction
de l'impact environnemental du secteur laitier en assurant la sécurité alimentaire (FAO,
2010). L'objectif de l'étude était d'évaluer la contribution du secteur de production laitier
aux émissions des GES et d'identifier les hotspots dans la filière laitière. L'analyse réalisée
était monocritère (sur un seul impact global, le CC) qui s'inscrit dans un contexte où la
production est l'objectif exclusif de l'agriculture afin de nourrir l'humanité. Dans ce cas, la
fonction principale des systèmes de production laitière est la production de lait et l'UF
indiquée est la quantité de produit.

Dans notre cas, nous nous intéressons à l'ensemble des fonctions de l'agriculture. Notre
objectif général est l'étude de la durabilité. Dans la définition de la durabilité que nous avons
retenue, nous avons qualifié deux aspects : le temps (générations futures (WCED, 1987)) et
l'espace (entités territoriales (Godard, 2005)). Même si la fonction production reste la
fonction primaire, elle n'est pas exclusive. L'objectif spécifique de l'analyse
environnementale était de fixer des VR pour définir la durabilité environnementale et situer
les exploitations par rapport à ces limites.

Van der Werf et Petit (2002a) ont proposé de toujours exprimer les résultats par deux unités fonctionnelles : l'unité de surface et l'unité de produit. Haas et al. (2000) ont proposé d'utiliser l'unité de surface pour des impacts régionaux ou locaux et l'unité de produit pour exprimer les impacts globaux et l'utilisation de ressources. Par ailleurs, pour d'autres catégories d'impact comme la biodiversité ou la qualité du paysage, ils ont proposé d'utiliser l'exploitation dans sa totalité comme UF.

Devant ce choix, nous avons considéré qu'exprimer les impacts par quantité produite exigerait
plusieurs hypothèses sur la stabilité de la production dans le temps. L'UF « par kg » traduit
exclusivement la capacité et l'efficacité de production du système étudié. Ce choix présente
l'inconvénient de découper le système en se focalisant sur le produit principal et en ignorant
les coproduits, alors qu'à long terme, une exploitation peut se transformer afin de s'adapter et
produire des biens et services différents.

Pour cette étude, l'UF « par hectare » de surface a donc été choisie mais sous condition
d'assurer un certain niveau de production mesuré par quelques indicateurs de production qui
sont les quantités de lait, d'énergie nutritionnelle et des protéines produites par hectare.
L'utilisation simultanée de ces indicateurs de production et des indicateurs d'impact a été faite
dans le but de compléter l'analyse et de sortir du dilemme lié au choix de l'UF.

Malgré la complexité dans l'utilisation de plusieurs UF, cette étude pourrait être complétée
par l'utilisation d'autres UF comme un kg de lait vendu, ou bien un Euro de produit agricole
brut, déjà disponible dans la méthode EDEN. L'utilisation d'autres UF nécessite des
nouvelles hypothèses pour estimer les VR.

7. Outil d'analyse EDEN : Evaluation de la Durabilité des ExploitatioNs

L'outil qui été utilisé pour l'analyse environnementale des exploitations laitières est EDEN (Evaluation de la Durabilité des ExploitatioNs). Cet outil permet de procéder à une analyse environnementale multicritères basée sur la logique de l'ACV. Il a été développé pour répondre à l'objectif général de faire un état des lieux des exploitations bovins-lait pour servir d'aide à la décision afin d'améliorer le système de production sur le plan de la durabilité environnementale. L'outil répond également à 3 objectifs opérationnels (i) analyser les impacts d'une exploitation en prenant en compte toutes les étapes du cycle de vie (ii) déterminer la contribution aux impacts des différents composants nécessaires à la production et des interventions sur l'environnement et (iii) servir de d'aide à la décision pour les acteurs en évaluant les conséquences de modifications sur la gestion et/ou la structure de l'exploitation (van der Werf et al., 2009).

Le développement de l'outil a été suivi par plusieurs comités : un comité stratégique, un comité de pilotage, l'équipe de projet et un comité technique d'utilisation. Un article scientifique a été produit présentant le développement de l'outil et son application sur soixante exploitations en Bretagne (van der Werf et al., 2009).
Les quatre étapes de l'ACV dans EDEN sont présentées pour montrer les composantes de l'outil. La définition des objectifs, du système à évaluer, de ses limites et de l'unité fonctionnelle est la première étape. L'analyse est faite sur la base d'un cycle de production annuel, en appliquant le principe « cradle-to-farm-gate » c'est-à-dire du berceau (extraction des matières premières) à la sortie de la ferme. Les effluents et engrais organiques achetés sont un cas particulier puisque leur production et transport ne font pas partie du système alors que les émissions liées à leur utilisation le sont. Les parties non-agricoles dans les exploitations telles que les bosquets, les bâtiments autres que ceux utilisés pour l'élevage, les chemins et systèmes de drainage ne sont pas pris en compte. (Fig. 1.7). Un manque important est le manque de prise en considération des produits vétérinaires, des détergents, désinfectants, antibiotiques car les connaissances sur le devenir de ces produits ne sont pas disponibles dans la littérature. Pour les pesticides les auteurs ont rencontré le même problème, se limitant ainsi à l'utilisation d'énergie nécessaire pour leur fabrication et utilisation.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 1.7. Diagramme des flux, définition du système et ses limites selon la méthode EDEN (van der Werf et al., 2009)</figcaption></figure>
Etant donné la multifonctionnalité de l'agriculture (production alimentaire, entretien du paysage, source de revenu, etc), trois unités fonctionnelles sont utilisées : 1000 litres de lait vendu, 1 hectare de surface utilisée et 1000 euros de revenu de l'exploitation.

L'inventaire et son analyse constituent la deuxième étape, où tous les intrants dans les systèmes sont identifiés. La phase de calcul permet d'estimer la consommation de ressources utilisées et ainsi faire l'inventaire des émissions possibles. EDEN-E comporte un inventaire qui groupe les intrants suivant les pratiques agricoles en 9 catégories : énergie, pesticides, plastiques, machines agricoles, opérations culturales réalisés par des tiers, fertilisation minérale, concentrés pour l'alimentation, fourrages et bâtiments d'élevage et les animaux.

Pour tous les intrants, la base d'une année est retenue sauf pour les machines agricoles où une allocation est réalisée entre la durée de vie du matériel et leur utilisation (heures ou hectares).

Pour l'inventaire des émissions, vu la dynamique non linéaire entre les intrants et les émissions, différents modèles d'émissions sont utilisés. Pour faciliter l'analyse et réduire un temps d'enquête déjà conséquent (3-4 heures) la plupart du temps, les émissions sont considérées à l'échelle de l'exploitation.

Les émissions des composants azotés, ont été estimées par un défaut de bilan comme proposé par. Payraveau et al. (2006). Les entrées sont les fertilisants minéraux, les effluents organiques importés, la fixation symbiotique, la déposition d'azote atmosphérique, les produits végétaux (paille, fourrages, aliments concentrés) et le cheptel. Les sorties sont les effluents exportés, les produits végétaux et animaux (viande sur pied et lait). Les stocks figurant sur les cahiers comptables (source principale des données) sont utilisés pour faire un ajustement avant l'obtention du bilan final.

Les facteurs d'émission du protoxyde d'azote (N₂O) ont été mis à jours avec les dernières publications de l'IPCC (2007). Les émissions d'ammoniac (NH₃), d'oxyde nitrique (NO) et de diazote (N₂) ont été estimés en utilisant des facteurs d'émission qui dépendent de nombreux facteurs, tels que la quantité d'azote excrété par les animaux, le lieu d'excrétion (en bâtiment ou au pâturage), le type des effluents (liquide ou solide), les conditions de stockage des effluents, la technologie utilisée pour l'épandage et la saison d'épandage.

Les pertes de nitrates (NO₃) ont été estimées par l'outil, comme la différence de bilan d'azote de l'exploitation et les émissions azotées gazeuses. Les pertes de phosphore (PO₄-P) vers
l'eau ont été quantifiées suivant la méthode de. Rossier (1998), soit un facteur d'émissions de 0.01 kg de PO₄-P par kilo de phosphore utilisé comme intrant (organique ou minéral).

Les émissions de méthane (CH₄) provenant de la fermentation entérique ont été calculées selon la méthode proposée par l'IPCC (2006) par catégorie d'animaux (génisses, vaches laitières, taureaux, etc.) et chacune des catégories prend en compte le type de ration, sa digestibilité, le gain de poids, la composition du lait et le niveau de production, entre autres.
Les émissions de méthane des effluents ont été quantifiées en suivant la méthodologie proposée par l'IPCC (2006) selon la catégorie de l'animal et le type de gestion des effluents.
L'allocation économique est utilisée pour les processus qui fournissent plusieurs produits.

L'évaluation de l'impact environnemental proprement dit, est réalisée après l'inventaire. Les hypothèses et les calculs des impacts ciblés (changement climatique, eutrophisation, nitrates sortant de l'exploitation et utilisation d'énergie non renouvelable) sont présentés suivant la logique ACV, c'est-à-dire, en reliant les composants de l'inventaire et les facteurs de caractérisation pour chaque impact.

Des facteurs de caractérisation permettent d'estimer les impacts potentiels. Les catégories d'impacts et les méthodes de caractérisation ont été implémentées suivant les recommandations données par Guinée *et al.* (2002), Foster *et al.* (2007) pour les émissions des gaz à effet de serre et PRe Consultants (2004) pour l'énergie non renouvelable qui a été calculée en utilisant les valeurs calorifiques selon la substance. Les principales catégories d'impact et les unités utilisées pour quantifier l'impact sont données en équivalent par kilogramme d'un produit polluant responsable de l'impact. EDEN-E prend en compte l'eutrophisation (en kg équivalent PO₄), l'acidification (en kg équivalent SO₂), la toxicité terrestre (en kg équivalent 1,4-dichlorobenzène), le changement climatique (en kg équivalent CO₂), l'utilisation d'énergie non renouvelable (MJ par kg) et l'utilisation de surfaces (ha).
L'articulation des composantes de l'outil EDEN est présentée sur la figure 1.8

Selon les données de l'inventaire, les émissions directes de chaque processus de l'exploitation (cultures, pâturage, animaux par la fermentation entérique et les effluents au pâturage et les effluents stockés) rentrent en ligne de compte pour la quantification de chacun des impacts potentiels. De même, les émissions qui ont eu lieu lors de l'extraction, fabrication et transport
des matières premières utilisées sont prises en compte. EDEN comporte par ailleurs des
indicateurs économiques et sociaux inspirés entre autres de la méthode IDEA (Vilain, 2003).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 1.8. Schéma des composantes et leur articulation de l'outil EDEN (Kanyarushoki et al., 2006)</figcaption></figure>

8. Contexte d'application : l'élevage laitier en Bretagne

Il est indispensable de connaître le contexte d'application des VR. La Bretagne est une région côtière avec un climat océanique tempéré avec des précipitations moyennes entre 400 et 1400 mm qui se repartissent selon un gradient Ouest-Est (Bretagne Environnement, 2008b). La superficie de la Bretagne est de 2 750 665 ha dont 60% sont occupées par la production agricole (DRAAF Bretagne, 2009b). En 2000, l'agriculture bretonne représente 6% de la surface agricole utile (SAU) française, 12% du revenu agricole national et 18% des intrants achetés au niveau national. La Bretagne est la première région française en termes de production animale (production de lait, de porcs, de veaux, de volaille de chair et d'œufs) et de certains légumes (Tableau 1.4).
<table><caption>Tableau 1.4. Production des activités d'élevage en Bretagne au cours de l'année 2007. D'après DRAAF (2009a)</caption><thead><tr><th>Produits</th><th>Quantité (milliers de tonnes ou million hectolitres)</th><th>Rang de la Bretagne en France</th><th>% du total national</th></tr></thead><tbody><tr><td>Lait</td><td>49</td><td>1</td><td>21</td></tr><tr><td>Gros bovins</td><td>133.3</td><td>2</td><td>15</td></tr><tr><td>Veaux de boucherie</td><td>51.2</td><td>1</td><td>25</td></tr><tr><td>Porcs</td><td>1287.7</td><td>1</td><td>63</td></tr><tr><td>Volailles de chair</td><td>588.7</td><td>1</td><td>35</td></tr><tr><td>Œufs</td><td>4933</td><td></td><td>42</td></tr></tbody></table>

La Bretagne est la première région en production laitière. Cette production se concentre soit dans des exploitations spécialisées, soit dans des exploitations mixtes avec des cultures et/ou des ateliers hors sol (Fig. 1.9). Aujourd'hui sur les 37 658 exploitations agricoles recensées dans la région, 17 595 produisent du lait (DRAAF Bretagne, 2009b).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 1.9. Répartition de la production agricole en Bretagne. La production laitière est présente dans tous les cantons en différentes proportions (DRAAF Bretagne, 2009)</figcaption></figure>

Les systèmes de production laitière en Bretagne sont très importants d'un point de vue quantitatif (près d'une exploitation sur deux produits du lait). Ils sont également incontournables d'un point de vue de production alimentaire et de contribution au tissu socio-
économique de la région. Les exploitations laitières font travailler 1% de la population
régionale et occupent 40 % de la surface régionale (DRAAF Bretagne, 2009b). Le contexte de
production laitier, depuis la fin de l'année 2008, a été marqué par des fluctuations importantes
du prix du lait ainsi que par un climat de négociation des prix difficile avec la fin des quotas
prévue pour 2013. Depuis 15 ans le volume livré par les producteurs laitiers n'a pas changé
malgré la diminution importante du nombre de producteurs (-30% par rapport à l'année 2000)
(DRAAF Bretagne, 2009a).

Depuis l'application de la politique d'intensification de l'agriculture lancée dans les années
50, la région a eu un développement économique important autour de ce secteur d'activité. En
2008, la production agricole totale de la région correspond à un revenu de 8 201 millions
d'euros dont 1 809 provenant du lait de vache. Une typologie régional (Figure 1.10) basée sur
des critères d'intensification (SAU, SFP, nombre de bovins, volume de quotas) (DRAAF
Bretagne, 2009b), montre que le tiers des exploitations laitières bretonnes sont intensives.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 1.10. Les élevages intensifs représentent 36 % des exploitations laitières (DRAAF Bretagne, 2009b)</figcaption></figure>

Cette activité a eu de fortes pressions sur le milieu naturel : *Les conséquences sur l'environnement d'une agriculture basée sur l'intensification de l'élevage et des productions fourragères sont à présent identifiées et bien connues : pollution de l'eau et des sols par des pesticides et des excédents azotés, eutrophisation des cours d'eau et des littoraux, érosion et appauvrissement des sols, etc.* (Bretagne Environnement, 2008a).
L'application des VR sera faite sur un groupe de 45 exploitations laitières bretonnes. Ces exploitations représentent les différents types de production laitière de la région, plus le mode de production biologique qui n'est pas différencié dans la figure 1.10. L'analyse environnementale a été faite à l'aide d'EDEN (Evaluation de la Durabilité des ExploitatioNs) pour l'exercice 2003/2004 ou 2004/2005.

# 9. Présentation de la structuration de la thèse

L'objectif général de cette thèse est de participer à la définition du DD des exploitations agricoles par la définition de VR de la durabilité environnementale. La quantification de ces valeurs se fera pour les principaux impacts environnementaux associés aux systèmes de production laitiers en Bretagne qui menacent le CNC. Un certain nombre d'hypothèses ont pu être identifiées grâce à l'approfondissement des concepts présentés dans ce chapitre. Celles retenues dans le cadre de ce travail sont les suivantes :

1. La durabilité environnementale est un pré requis pour le DD.

2. Un système agricole est environnementalement durable si les émissions polluantes et l'utilisation des ressources peuvent être supportées à long terme par l'environnement naturel (Payraudeau et van der Werf, 2005).

3. Le concept de CNC peut permettre d'identifier les biens naturels les plus menacés.

4. L'utilisation des VR dans les méthodes d'analyse environnementale permet d'estimer si les systèmes peuvent être considérés comme durables sur le plan environnemental.

Le travail réalisé va être présenté sous forme de 3 articles (dont un est déjà publié) correspondant à trois étapes qui répondent à des objectifs spécifiques (Fig. 1.11).

1. Définir clairement les VR et proposer une terminologie des VR utilisées par les méthodes d'analyse environnementale et d'évaluation de la durabilité. Le premier article contient l'état de l'art de la détermination et de l'utilisation des VR dans les méthodes d'analyse environnementales existantes.

2. Appliquer les VR définies dans une évaluation de la contribution des systèmes de production animale au DD. L'approche consistera à comparer la situation actuelle aux VR déterminées auparavant. Ainsi, le deuxième article montre une comparaison entre les
exploitations qui respectent les VR et les autres pour identifier les systèmes les plus
durables.

3. Explorer des scénarios régionaux de durabilité environnementale pour en étudier les conséquences sur les indicateurs socio-économiques et de production. Le troisième article aborde cette question et présente une analyse des effets de la distribution des différents types de production à l'échelle de la région.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 1.11. Schéma du cadre conceptuel et de l'organisation générale de la thèse</figcaption></figure>
Références

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Ayres, R.U. 2007. On the practical limits to substitution. Ecological Economics 61 (1): 115-128.

Ballu, S., Leterme, P., Ferchaud, F. 2006. Pratiques agricoles, fuites de nitrates et qualité de l'eau dans les bassins versants: Synthèse des références applicables au contexte breton. CEVA, Agrocampus, Rennes, pp. 132.

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OPEN ACCESS

**sustainability**
ISSN 2071-1050

www.mdpi.com/journal/sustainability

Review

# The use of reference values in indicator-based methods for the environmental assessment of agricultural systems

Ivonne Acosta-Alba<sup>1,2</sup> and Hayo M. G. van der Werf<sup>1,2,*</sup>

Received: 6 December 2010; in revised form: 27 January 2011 / Accepted: 31 January 2011 /
Published: 16 February 2011

**Abstract:** Many indicator-based methods for the environmental assessment of farming systems have been developed. It is not the absolute values of the indicators that reveal whether the impact of a system is acceptable, but rather the distance between these values and some reference values. We reviewed eight frameworks for the environmental assessment of agricultural systems that define reference values for their indicators. We analyzed the methods used to establish reference values and explored how to improve these methods to increase their usage and relevance. This analysis revealed a striking diversity of terminology, sources, and modes of expression of results. *Normative reference values* allow the assessment of a single system with a previously defined value; *Relative reference values* are based on indicator values for similar systems or a reference system. Normative reference values can be *Science-based* or *Policy-based*. A science-based normative reference value can be a *Target value*, which identifies desirable conditions, or an *Environmental limit*, which is the level beyond which conditions are unacceptable.

The quantification of the uncertainty of reference values is a topic which is barely explored and warrants further research. Reference values present a means of introducing site specificity into methods for environmental assessment which seems, at present, largely under-exploited.

<footnote n="1">¹ INRA, UMR1069, Soil Agro and hydroSystem, F-35000 Rennes, France;
E-Mail: ivonne.acosta-alba@rennes.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">² Agrocampus Ouest, UMR1069, Soil Agro and hydroSystem, F-35000 Rennes, France</footnote>

<footnote>* Author to whom correspondence should be addressed; E-Mail:
hayo.vanderwerf@rennes.inra.fr;
Tel.: +33-223485709; Fax: +33-223485430.</footnote>
# 1. Introduction

The sustainability of agricultural production systems has been the object of much study [1]. Sustainability has been defined in many ways, with the “triple bottom line” approach, which aims to balance the three dimensions of sustainability, being the most widespread. This approach allows for trade-offs between the biophysical, social and economic spheres. We consider a hierarchical view of sustainability to be more appropriate. The hierarchical vision considers that biophysical limits to sustaining life on earth are absolute, and that “societies cannot exist without a functioning life-support system, and economies can only flourish within a functioning social system with effective institutions and governance structures” [2].

To assess the sustainability of an agricultural production system, its impact on the environment must be quantified. Over the last decade many methods for the environmental assessment of farming systems have been developed. Several reviews have shown that these methods have become increasingly complex, integrating a variety of impacts and the latest scientific knowledge [3-10].

These methods have a similar structure consisting of seven stages which are more or less explicitly defined, depending on the method: (1) Definition of the system to be assessed; (2) Identification of the overall goal of the method and definition of the dimensions of encompassed sustainability;

(3) Identification of objectives (issues of concern) to be considered in each dimension; (4) Selection or conception of indicators for each objective; (5) Establishment of reference values for each indicator; (6) Calculation of indicator values; (7) Interpretation of results, identification of improvement options.

Indicators are essential features in all methods; they are a favored tool to understand complex systems, such as agricultural systems, and their impacts on the environment [11]. Girardin et al. [11] describe a procedure for developing an indicator. In this procedure, the determination of reference values, norms, or veto thresholds constitutes a key stage. This issue is important, because it is not the absolute values of the indicators that reveal whether the impacts of a system are acceptable, but rather the distance between these values and some reference values. Thus, reference values help to interpret the indicator value and may guide the evolution of a system towards an acceptable level defined in the objectives of the study [12]. Reference values are requested by users, because they help to interpret the method’s results.

Defining a desirable state of the environment is not easy. There is a lack of data and knowledge about ecosystem functions, and about the level of impact that may negatively affect these
functions. Only a minority of environmental assessment methods define reference values which distinguish acceptable from unacceptable impact levels. Thus most assessment methods reflect a “less is better” approach, which allows their user to identify among several options the one having the lowest impact. This approach may seem environmentally responsible, but it is not good enough to evaluate impacts on natural systems [13] as it does not indicate whether “less is good enough”.

The purpose of this paper is to review a variety of frameworks allowing the environmental assessment of agricultural systems, which define explicit reference values for their indicators. We analyze the methods used to establish reference values and explore how to improve these methods to increase their usage and relevance.

## 2. Description of the methods

An inventory of methods and tools for assessing environmental or overall sustainability of agricultural systems or of economic activities in general forms the basis of this article. We selected eight methods from a literature review of journal articles, books, reports, conference proceedings, and on-line sources. We preferentially included methods published in peer-reviewed journals, which were actually applied to case studies. To ensure sufficient diversity we excluded methods with major similarities. Each method is described below, Table 1 summarises the methods' major characteristics.

### 2.1. Framework for Evaluating Sustainable Land Management (FESLM)

FESLM is a sustainability evaluation framework created by a panel of experts [14]. Its creation was sponsored by ten international institutions involved in agricultural development and research. It was designed as a “structured, logical pathway for making decisions on whether or not a carefully defined form of land management is likely to prove sustainable in a defined period of time”. The principles of sustainability evaluation used come from the *Framework of Land Evaluation* [15]. Sustainable land management is defined as maintaining production/services (Productivity), reducing the level of production risk (Security), protecting potential natural resources and preventing degradation of soil and water quality (Protection), and being economically viable (Viability) and socially acceptable (Acceptability). Sustainability is assessed for a particular type of land use during a stated period of time on a
specific area. FESLM assists planning by comparing alternative forms of land use. *Indicators* are environmental statistics that measure or reflect environmental status or change in condition. *Thresholds* are critical levels for these indicators; a threshold level representing the level beyond which a system undergoes significant change. The interacting processes and factors that determine threshold levels are called *Criteria*. Criteria are standards or rules (models, tests or measures) that govern judgments on environmental conditions. Criteria can be deduced by four approaches: on-site observation, examining historic records for the site, comparison with similar sites and modeling. Gomez *et al*. [16] used FESLM to propose thresholds for the evaluation of agriculture in the Philippines at the scale of a region. Mean community-level values for various biophysical and economic indicators were used as thresholds.

## 2.2. Ecological Footprint (EF)

EF is a resource accounting tool used to quantify environmental sustainability, a “land-based surrogate measure of the population's demands on natural capital” [17]. It measures how much biologically productive land and water area a population or an economy use to satisfy its consumption and to absorb the waste generated, using existing technology and resource management [18]. The central concepts of EF are ecological, carrying capacity and overshoot. Overshoot occurs when an ecosystem is exploited faster than it can renew itself. The main assumptions made by its authors are:

(i) earth's biocapacity is limited; (ii) every category of energy and material consumption and waste discharge requires the production or absorptive capacity of a finite area of land or water; and (iii) this area can be defined for a specific human subpopulation or economy. Renewal and absorption rates depend on the health and integrity of ecosystems. EF considers five biocapacity components (cropland, grazing land, fishing grounds, forest area and built-up land) and also a “carbon land”, which is the amount of forest land required to take up anthropogenic CO2 emissions to maintain a stable CO2 concentration in the atmosphere. These six components are added up into a single value: the ecological footprint. Dividing the global bioproductive land and water area by the present world population yields a *fair earthshare*, which represents the reference value of one individual's EF. By multiplying this value by a regional or national population, the same reasoning can be applied to a region or a nation. By definition, if the EF value exceeds the fair earthshare, the person's or nation's way of life is not environmentally sustainable. Because EF expresses environmental impact as a single indicator,
its simplicity has been recognized as a powerful communication tool even by its critics [19].
This method has been updated several times and applied largely at national levels [20-25].

## 2.3. Ecological Scarcity Method (ESM)

The Ecological Scarcity Method, [26] is the latest update of the Ecopoints method [27,28]. It is a method for impact assessment in Life Cycle Assessment (LCA), which is a decision support tool for the environmental analysis of processes or products. An LCA produces an environmental inventory, which identifies resource consumption and pollutant emissions for all processes associated with a product's life cycle: from the extraction of resources, their processing, the manufacture of the product, its use and disposal. ESM permits the aggregation of life cycle inventory data in a set of indicators of environmental impact according to the "distance to target" principle. Eco-factors, expressed as

eco-points per unit of pollutant emission or resource extraction are the key parameter used by the method. Eco-factors are determined, reflecting, on the one hand, the current emissions situation in Switzerland and, on the other hand, Swiss national policy targets or international targets supported by Switzerland. The method has been adapted to other countries: Belgium, Japan, Netherlands, Norway and Sweden [26]. The more the current level of emissions or consumption of resources exceeds the critical flow, i.e., the reference value based on policy targets, the greater the eco-factor, expressed in eco-points, becomes. The critical flow should be calculated or derived from statutory emission/ambient targets and/or from political statements of intent. If these are not available, it can be based on expert opinion or modeling assumptions of an advisory group. The Eco-factor is calculated as:

$$= K \times \frac{1 \times EP}{F_n} \times \left( \frac{F}{F_k} \right)^2 \times c$$

where K: characterization factor of a pollutant or resource; EP: Ecopoint; F_n: normalization flow, current annual flow for Switzerland; F: current annual flow in the reference area; F_k: critical annual flow in the reference area; c: constant [26].

As the ratio of the current flow over the critical flow is squared in the eco-factor formula, any growth of the current flow leads to an exponential growth of the eco-factor, as does a reduction in the critical flow. Spatial and temporal differentiation can be introduced, which is of obvious interest, as both current and critical flow may vary in space and time. Spatial differentiation has been implemented for freshwater resources, for which six scarcity categories have been defined.

A case study comparing several biofuels using ESM was published recently [29,30].
## 2.4. Sustainability Gaps (SGAPS)

Ekins and Simon [31] developed a method to determine whether economic activities in a region are environmentally sustainable. Environmental sustainability is defined as the maintenance of important environmental functions into the future. The method proposes indicators and reference values (*Sustainability Standards*, SS) to assess current development patterns. SS should be “derived as far as possible on the basis of objective considerations deriving from environmental science concerning the maintenance of important environmental functions, rather than being influenced by considerations of cost or political feasibility”. The level of SS should be set to respect the following principles: (a) not threaten critical ecosystems and/or biogeochemical systems; (b) not have a detrimental effect on human health; and (c) not harvest renewable resources faster than their rate of regeneration; or (d) not deplete non-renewable resources faster than the rate of development of substitutes. If this level is uncertain, it is recommended to use the safe minimum standard or the precautionary principle to avoid the risk of irreversible changes in future. This method estimates a “sustainability gap” which is the difference between the current level of environmental impact and the SS. The method was applied to assess the level of air pollution in the United Kingdom and the Netherlands. When targets used in environmental policy are based purely on science, SS become *Sustainability Targets*; however, if targets depend also on political will (e.g., science recommends stopping the emission of gasses causing global warming, but policy calls only for decreasing their emission), they become *Policy Targets*. Ekins and Simon [31] compared different targets and sustainability gaps for air emissions, and estimated “years to sustainability” by determining how long it would take, on continuation of current trends, for the sustainability standard to be attained.

## 2.5. Sustainability Assessment of Development Scenarios (SADS)

Nijkamp and Vreeker [32] present a framework to assess the sustainability of development strategies at a regional level, with a particular view on the treatment of uncertain information. They adopt the view that “sustainability means that the development of an economy has to take place within a set of pre-specified normative constraints or pathways”. This framework is based on a systematic multicriteria flag model capable to take into account *Critical Threshold Values* (CTV). A CTV is defined as “the numerical normative value of a sustainability
indicator that ensures a compliance with the carrying capacity of the regional environmental system concerned". The authors indicate that CTV are based on scientific information and expert opinion, more detail is not given. Exceeding a CTV would impose an unacceptably high cost on the environment. In this method, reference values are not a single value but a band width, defined by $CTV_{min}$ and $CTV_{max}$, to reflect uncertainty. This band width mirrors the range of CTV values expressed by experts or policy makers. $CTV_{min}$ indicates a conservative estimate of the threshold, while $CTV_{max}$ refers to a maximum allowable value, with $CTV_{int}$ being halfway between $CTV_{min}$ and $CTV_{max}$. Color "flags" are attributed to indicator values: green (no reason for concern) for values below $CTV_{min}$; yellow (be alert) for values between $CTV_{min}$ and $CTV_{int}$; red (reverse trends) for values between $CTV_{int}$ and $CTV_{max}$; and black (stop immediately further growth) for values above $CTV_{max}$. Three development scenarios for the southern peninsular region of Thailand were compared using eighteen indicators summarizing social, economic and environmental sustainability [32].

## 2.6. Framework for Assessing the Sustainability of Natural Resource Management Systems (MESMIS)

MESMIS is an operational structure, used widely by different institutions in Latin America, notably to assess sustainability of natural resource management systems (NRMS) or ecosystems transformed by humans [33]. Main premises of MESMIS are: (i) sustainability is defined by seven attributes of NRMS: Productivity, Stability, Reliability, Resilience, Adaptability, Equity and Self-reliance;

(ii) sustainability evaluations are valid for a specific management system on a specific spatial and time scale; (iii) evaluation of sustainability is a participatory process; and (iv) sustainability is assessed through the comparison of systems either at the same time or over time. After determination of the system's critical points (i.e., features which have critical impact on the survival of the system) that have to be improved, indicators are selected. Indicator results are presented as scores between 0 and 100 in an Amoeba diagram to facilitate the comparison of analyzed systems. Most case studies using MESMIS compare systems at the farm scale, but it can be applied at different spatial scales [34]. The sustainability assessment is based on indicator values for the critical points in each system. The main advantage of this method is its flexibility and adaptability. An example is given by Brunett Pérez et al. [35], who compared two agro-ecosystems involving dairy and corn production. After choosing indicators, reference values (called baseline values or thresholds) for each
indicator were chosen based on expert opinion or consultation of literature. The systems were
compared with an “optimum” condition defined by the reference values. Then according to
the distance between indicator value and optimum value, scores are given considering a
system as more or less sustainable.

## 2.7. European analytical framework for the development of local agri-environmental programmes (AEMBAC)

This framework is the outcome of a three-year (2001–2004) EU project [36]. It was tested in 15 study areas in seven European countries. The overall objective of the AEMBAC project was to create a tool for the identification, development and evaluation, of locally appropriate agri-environmental measures based on the analysis of indicators and the assessment of environmental functions [37]. Two types of indicators were used: *state indicators*, describing the state of the

agro-ecosystem and its ability to perform environmental functions; and *pressure indicators*, describing pressures that the local agricultural systems exert on the environment. The state indicators depend on the important environmental issues in each area, and for each of them a reference value called *Environmental Minimum Requirement* (EMR) was identified. An EMR is a single value or a set of values (a range) that should allow a satisfactory performance of the environmental function analyzed [37]. The gaps between indicator values and their corresponding EMRs are assessed. The authors insist on the need to define local EMRs rather than EMRs at European or national levels. Because there is no single way to determine the value of an EMR, Bastian *et al.* [37] propose the following sources: natural ecosystems, past situations, expert judgment, scientific literature, and

agro-ecosystems where an environmental function is performed successfully. The authors find
that for many environmental issues there is not sufficient scientific information available to
know whether the performance of an environmental function is sustainable or not. They
further point out that, from a philosophical point of view, an EMR cannot only be based on
scientific fundamentals. Since nature has no inherent goals, it is not possible to draw
conclusions (normative statements) from observations (descriptive statements). The authors
conclude that EMRs should be based on the scientific knowledge available, but in the end, in
addition to scientific information, targets have to be defined by
human society. Thus subjective valuations and political choices will have to be made to
establish reference values.

## 2.8. Sustainability Assessment of Farming and the Environment (SAFE)

SAFE is a framework for assessing the environmental, economic and social sustainability of agricultural systems. It does not seek to find a common solution for sustainability in agriculture as a whole, but to serve as an assessment tool for the identification, development and evaluation of locally more sustainable agricultural production systems, techniques and policies [38]. It can be applied at three spatial levels: the field, the farm, and a higher spatial level: landscape, region or nation [39]. SAFE is a hierarchical framework composed of principles, criteria, indicators, and reference values. *Principles* are general conditions for achieving sustainability, and are formulated as a general objective to be reached. *Criteria* are specific objectives, more concrete than principles and relating to a state of the system, and therefore easier to assess and to link indicators to. *Indicators* are variables of any type that can be assessed in order to measure compliance with a criterion. *Reference values* describe the desired level of sustainability for each indicator [38]. By decreasing order of preference, reference values can be based on legislative norms, scientific norms, or observations in the studied farms [39]. They can be *relative* (an average or comparison with a sector or a trend) or *absolute* (a fixed value, based on a scientific or legal source). Absolute reference values can be *target values*, which identify desirable conditions, or *threshold values* which may be expressed either as minimum or maximum levels or ranges of acceptable values, that should not be exceeded, taking the precautionary principle into account. These types of reference values can be applied in a range of spatial scales such as the field, farm, or landscape/watershed/administrative unit scale.

## 3. Comparison of the methods

To compare the selected methods we first looked at their general characteristics: the object they study (farming systems or economic systems in general), their target users, their objective and, in particular, the dimensions of sustainability studied, and finally the spatial scale of the systems they study. Next we considered more specific characteristics regarding
the reference values: terms used to designate them, sources used to establish them, numeric
and visual approaches used to express results and the introduction of spatial differentiation.

**3.1. Objects studied and target users**

Four methods (FESLM, MESMIS, AEMBAC and SAFE) have been designed for the
assessment of farming systems, one of these (MESMIS) was specifically conceived to assess
peasant farming systems (Table 2.1). Four methods (EF, ESM, SGAPS, SADS) have a more
generic vocation, as they assess economic systems in general, SADS aims to assess socio-
economic systems.

Unsurprisingly, six methods (FESLM, ESM, SGAPS, SADS, AEMBAC, SAFE) indicate
decision makers among their target users; the two methods that do not refer to decision
makers are more of the grass-roots type, mentioning community activists (EF) and peasant
organizations (MESMIS) among their target users (Table 2.1). Researchers are given as target
users for five methods (EF, ESM, MESMIS, AEMBAC, SAFE) and policy makers for three
methods (EF, SGAPS, SADS).

**3.2. Objective and systems studied**

Four methods (FESLM, SADS, MESMIS, SAFE) aim to assess sustainability, considering its
environmental, social and economic dimension (Table 1). The other four methods focus on the
assessment of environmental sustainability. The MESMIS method assesses sustainability in a
participatory way. Most methods can study systems across a wide scale or spatial range, from
individual to humanity (EF) or from field to nation (SAFE). SADS is the least wide-ranging in
this respect, as it focuses on a regional socio-economic system.
<table><caption>Table 2.1. General description of assessment frameworks: object studied, target users, objective and systems studied.</caption><thead><tr><td>Method</td><td>Object</td><td>Target users</td><td>Objective</td><td>Systems studied</td></tr></thead><tbody><tr><td>a) FESLM</td><td>Farming systems</td><td>Decision makers, farmers, land users</td><td>Evaluate the environmental, economic and social sustainability of land management</td><td>Land use systems (farm, region)</td></tr><tr><td>b) EF</td><td>Economic systems</td><td>Community activists, policy makers, researchers</td><td>Assess the environmental sustainability of individuals, communities, regions, nations, humanity</td><td>Person, community, nation, world</td></tr><tr><td>c) ESM</td><td>Economic systems</td><td>Decision makers, researchers</td><td>Assess environmental impacts of pollutant emissions and resource use</td><td>Products, processes, sites</td></tr><tr><td>d) SGAPS</td><td>Economic systems</td><td>Decision makers, policy makers</td><td>Determine whether an economic activity is environmentally sustainable</td><td>Any activity</td></tr><tr><td>e) SADS</td><td>Socio-economic systems</td><td>Decision makers, policy makers</td><td>Assess the sustainability of development strategies at the regional level</td><td>A regional socio-economic system</td></tr><tr><td>f) MESMIS</td><td>Peasant farming systems</td><td>Peasant organisations, researchers, development agents</td><td>Evaluate environmental, social and economic sustainability in a systemic, participatory, interdisciplinary way.</td><td>Peasant natural resource management systems</td></tr><tr><td>g) AEMBAC</td><td>Farming systems</td><td>Decision makers, researchers</td><td>Identify, develop and evaluate locally appropriate agro-environmental measures</td><td>Field, farm, landscape</td></tr><tr><td>h) SAFE</td><td>Farming systems</td><td>Decision makers, researchers</td><td>Identify, develop and evaluate locally more sustainable agricultural systems, policies and techniques</td><td>Field, farm, landscape, nation</td></tr></tbody></table>

a. Smyth and Dumanski (1993)

b. Wackernagel and Rees (1996)

c. Frischknecht et al. (2008)

d. Ekins and Simon (2001)

e. Nijkamp and Vreeker (2000)

f. Lopez-Ridaura et al. (2002)

g. Bastian et al. (2007)

h. van Cauwenbergh et al. (2007)
### 3.3. Terms and sources for reference values

The methods use a variety of terms to designate what we have chosen here to call reference values (Table 2.2). The term *threshold* is used by two methods (FESLM, MESMIS), other terms used are *Fair Earthshare*, *Critical flow*, *Sustainability Standard*, *Critical Threshold Value*, *Baseline value*, *Environmental Minimum Requirement*, *Reference value*. Four of the methods differentiate two types of reference values. SGAPS distinguishes *Sustainability targets*, which are based on objective considerations derived from environmental science, from *Policy targets*, which are influenced by considerations of cost or political feasibility. AEMBAC similarly distinguishes *Science-driven* and *Society-driven* Environmental Minimum Requirements. SADS distinguishes *CTVmin*, a conservative estimate of the threshold, and *CTVmax*, the maximum allowable value of the threshold. Here, the differentiation serves to quantify the uncertainty regarding the level of the reference values. SAFE contrasts *Absolute Reference values*, which are based on a scientific or legal source and allow the assessment of a single system with a previously defined value, and *Relative Reference values*, which are based on indicator values for similar systems or a reference system.

The methods draw on a variety of sources for the establishment of reference values (Table 2.2). Six methods use science to establish reference values, with five methods referring to scientific literature (SGAPS, SADS, MESMIS, AEMBAC, SAFE), and one to modeling (FESLM). Expert opinion (ESM, SADS, MESMIS, AEMBAC) and or either legislation or policy targets (ESM, SGAPS, AEMBAC, SAFE) are used by six methods as a basis for reference values. Two methods use community averages (FESLM and MESMIS), or historic records (FESLM) or past situations (AEMBAC). Other sources, cited once, are: ratio of land and water area over population (EF), values for natural ecosystems and well-functioning agroecosystems (AEMBAC) and farm data (SAFE). All methods, except EF, use more than one source to establish reference values. Table 2 gives illustrative examples of reference values for the six methods for which such examples were available.
<table><caption>Table 2.2. Terms to designate reference values, sources for reference values and examples of reference values</caption><thead><tr><th>Method</th><th>Term to designate reference values</th><th>Sources for reference values</th><th>Example of reference value</th></tr></thead><tbody><tr><td>FESLM</td><td>Threshold</td><td>Community averages, historic records, modelling</td><td>Yield: average in the municipality plus 20%</td></tr><tr><td>EF</td><td>Fair Earthshare</td><td>Ratio of bioprogenitive land and water area over population</td><td>Fair earth share: 2.1 ha per person</td></tr><tr><td>ESM</td><td>Critical flow</td><td>Swiss and international policy targets, expert opinion</td><td>Fresh water use: 10.7 km³/year (20% of available freshwater)</td></tr><tr><td>SGAPS</td><td>Sustainability Standard<br>❖ Sustainability Targets<br>❖ Policy targets</td><td>Scientific literature, legislation</td><td>Atmospheric CO₂ conc.: 280 ppm (pre-industrial level)</td></tr><tr><td>SADS</td><td>Critical Threshold Value<br>❖ CTVmin<br>❖ CTVmax</td><td>Scientific literature, expert opinion</td><td>Not specified</td></tr><tr><td>MESMIS</td><td>Baseline values/thresholds</td><td>Expert opinion, scientific literature, community averages</td><td>Soil organic matter content: 2%</td></tr><tr><td>AEMBAC</td><td>Environmental Minimum Requirement<br>❖ Science-driven<br>❖ Society driven</td><td>Natural ecosystems, past situations, expert opinion, scientific literature, values for well-functioning agroecosystems, legislation</td><td>Valuable biotopes: 10% of total area</td></tr><tr><td>SAFE</td><td>Reference value<br>❖ Absolute<br>❖ Relative</td><td>Scientific literature, legislation, farm data</td><td>Not specified</td></tr></tbody></table>

## 3.4. Expression of results and spatial differentiation

Reference values help to interpret indicator values. The methods reviewed here display a variety of numeric and visual approaches to relate impacts to reference values (Table 2.3). Three methods (FESLM, EF, MESMIS) express results as the ratio of the indicator value over the reference value; two of these methods also use radar graphs. ESM uses the square of the impact-reference value ratio. SGAPS and AEMBAC use the difference (Gap) between the indicator value and the reference value. SGAPS further quantifies the gap as Years to sustainability, by calculating the time necessary to reach the reference value on continuation of current trends. SADS uses color flags which reflect the value of the indicator relative to the reference value band width defined by CTVmin and CTVmax. The use of a band width rather
than a single value allows the expression of uncertainty associated with the definition of the reference value. The colors convey clear messages to the method's users, e.g., green (no reason for concern) for values below $CTV_{min}$; and black (stop immediately further growth) for values above $CTV_{max}$.

<table><caption>**Table 2.3.** Expression of results relative to reference values, spatial differentiation of reference values</caption><thead><tr><td>Method</td><td>Expression of results</td><td>Spatial differentiation</td></tr></thead><tbody><tr><td>FESLM</td><td>Ratio of indicator value over reference value, radar graph</td><td>Reference values defined at the scale of the system studied</td></tr><tr><td>EF</td><td>Ratio of indicator value over reference value</td><td>Reference values defined at global scale</td></tr><tr><td>ESM</td><td>Square of the ratio of indicator value over reference value</td><td>Reference values can be regionalised, this was implemented for fresh water use</td></tr><tr><td>SGAPS</td><td>Difference between indicator value and reference value (Sustainability gap); time to reach reference value on continuation of current trends (Years to sustainability)</td><td>Reference values defined at the scale of the system studied</td></tr><tr><td>SADS</td><td>Colour “flags” (green, yellow, red, black) indicate position of indicator value relative to reference value band width</td><td>Reference values defined at the scale of the system studied</td></tr><tr><td>MESMIS</td><td>Ratio of indicator value over reference value, radar graph</td><td>Reference values defined at the scale of the system studied</td></tr><tr><td>AEMBAC</td><td>Difference between indicator value and reference value (Gap)</td><td>Reference values defined at the scale of the system studied</td></tr><tr><td>SAFE</td><td>Not specified</td><td>Reference values defined at the scale of the system studied</td></tr></tbody></table>

Reference values may allow the introduction of spatial differentiation in environmental assessment methods. Six methods (FESLM, SGAPS, SADS, MESMIS, AEMBAC, SAFE) define their reference values at the scale of the system studied, and thus take into account the site-specific character of a desirable state of the environment. ESM uses reference values based on Swiss policy targets. The method supports spatial differentiation, which has been implemented for freshwater consumption, through the implementation of six scarcity categories. EF defines its reference value at the global level, by dividing the global bio-productive land and water area by the world population.
# 4. Discussion

## 4.1. Characteristics of methods reviewed

Four of the methods reviewed here were specifically designed to assess farming systems; the other four assess economic or socio-economic systems in general. The methods cover a wide range of target users, ranging from community activists and peasant organizations to researchers and policy and decision makers. Half of the methods assess environmental sustainability, the other half assess sustainability through its environmental, social and economic dimensions. With respect to systems studied, the set of methods reviewed here reveal major variability: most methods are designed to study systems across a wide spatial range, some focus on a specific spatial level. Overall, the methods reviewed here display a large diversity with respect to object studied, target users, objectives and system studied, supplying a broad basis for this review.

## 4.2. Classification of Reference Values

The eight methods use a total of eight terms for what we have chosen here to call Reference values. This semantic diversity may reflect the fact that reference values have so far not been a major topic in analyses of methods for environmental assessment, but have rather been treated as one among many elements in the construction of such methods. This paper thus is timely, as it takes stock of existing approaches in order to propose improvements and methodological clarity. We propose to use the generic term *Reference value* as the preferred term for “the desired level for an indicator” [38], rather than one of the other more specific terms used in the reviewed methods (*Threshold*, *Fair Earthshare*, *Critical flow*, *Sustainability Standard*, *Critical Threshold Value*, *Baseline Value*, *Environmental Minimum Requirement*). Reference values quantify the sustainable goals. Even if these goals depend on the definition of sustainability given, they make the concept of sustainability operational to stakeholders [10].

SAFE [38], following von Wirén-Lehr [40], contrasts *Absolute Reference values*, which allow the assessment of a single system with a previously defined value, and *Relative Reference values*, which are based on indicator values for similar systems or a reference system. This is a fundamental distinction, and we agree with van Cauwenbergh et al. [38] that it should be at
the basis of a classification of reference values. However, instead of the expression *Absolute reference value*, we propose the term *Normative reference value*, since this type of values may be formulated “in a relative way” e.g., when the target for a nation’s greenhouse gas emissions is a reduction by 75%. Thus the opposition *Normative versus Relative* reference values seems more appropriate than the opposition *Absolute versus Relative*.

In the SAFE framework, Absolute Reference values can be based on a scientific or a legal
source, but this criterion is not used in their classification of reference values. SGAPS [32], in
its classification of reference values distinguishes *Sustainability targets*, based on objective
considerations derived from environmental science, from *Policy targets*, which are influenced
by considerations of cost or political feasibility. AEMBAC [37] distinguishes *Science-driven*
and *Society-driven* Environmental Minimum Requirements. We propose the use of the terms
*Science-based* and *Policy-based* to distinguish these two types of normative reference values.
The SAFE framework [38] further distinguishes two types of Absolute reference values:
*Target values*, which identify desirable conditions (as proposed by Mitchell *et al.* [41]), and
*Threshold values*, which may be expressed either as minimum or maximum levels, or ranges
of acceptable values, that should not be exceeded. From their review of the scientific literature
describing environmental limits and thresholds, Haines-Young *et al.* [42] conclude that,
although the concepts have been discussed widely, the terms limits and thresholds have been
applied inconsistently across different fields. They define *Environmental limit* as the level of
some environmental pressure, or level of benefit derived from the natural resource system,
beyond which conditions are deemed to be unacceptable in some way. The term can be
applied irrespective of the type of dynamic exhibited by the system (linear response, simple
non-linear response, threshold response). Haines-Young *et al.* [42] reserve the term *Threshold*
to describe situations in which a distinct regime shift between alternative equilibrium regimes
exists, which may or may not be reversible. The authors argue that the concept of
environmental limit is more useful generally, as, while including the possibilities of system
collapse associated with the threshold concept, it focuses attention on the possibly more wide-
spread, chronic or progressive loss of integrity which natural resource systems may suffer
with increasing environmental pressures. Haines-Young *et al.* [42] also elaborate on the
concept of *Target value*. They argue that, fundamentally, the idea of a limit involves setting a
maximum level of damage to a natural resource system that we are prepared to accept.
However, in management terms it might be preferable to maintain the system in “good”
condition, by specifying target values that are well above the agreed limit. Based on this
analysis, we propose to use the terms *Target values* and *Environmental limits* (rather than *Target values* and *Threshold values*) to distinguish these two types of science-based normative reference values.

*Relative reference values* can be derived from comparable *Local systems* or from *Systems elsewhere*. In both cases they can be based on the *Current situation* for these systems or on *Time trends* for these systems. The preceding propositions and terminology have been summarized in a schematic classification of reference values (Fig. 2.1).

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 2.1. Classification of reference values</figcaption></figure>

## 4.3. Normative reference values

A variety of sources are used to establish normative reference values, with scientific literature and legislation or policy being most frequent. As discussed in the previous section, only two methods differentiate science-based reference values from policy-based reference values. We feel that any method relying on these two sources should make this distinction, as policy-based reference values usually are a compromise based on science on the one hand, and on societal considerations (cost, political feasibility) on the other. Thus, policy-based reference
values might be considered as resulting from a “bottom-up” process while science-based
reference values are perceived as “top-down” [10]. In consequence, policy-based reference
values will generally be less strict than science-based reference values. The systematic
distinction of these two types of reference values will help to reduce the uncertainty
associated with reference values by reducing the heterogeneity of its sources.

It is obvious however that, depending on their implementation, the distinction between these
two types of reference values can be fuzzy, as the values they yield may be close. This
proximity of their values can have two causes. First the value of a science-based reference
value obviously depends on the “scientific” source used, and given our imperfect
understanding and the lack of consensus among scientists regarding the functioning of
ecosystems this inevitably will introduce variability [43]. Secondly, policy-based reference
values result from a compromise between scientific knowledge and political feasibility.
Depending on the relative weight of each of these elements, the resulting compromise value
will be more or less close to a reference value that would be based on science only. Policy-
based reference values could be used when science-based ones are not available and should be
clearly identified as such [44]. Reference values can help to improve environmental
management over time [45] and guide systems towards sustainability. Reference values used
should be up-dated as frequently as possible since they are defined according to present
knowledge.

**4.4. Expression of results**

The ratio of the indicator value over the reference value is the most common approach used (in four out of eight methods) to relate impact values to reference values. This ratio represents a simple and effective means to express results. Among these four methods, ESM represents an interesting originality, as it uses the square of the ratio value; as a result large ratios are weighted

proportionately higher, relative to small ratios. The difference or *Gap* between the indicator
and the reference value is used by two methods as a means of presenting results, here SGAPS
proposes *Years to sustainability* as an original way to quantify results. SADS proposes a
visually attractive approach to communicate results through its color flag system. This
diversity of methods for the expression of results will be helpful to those interested in the
implementation of reference values. All modes of expression of results encountered here seem
quite straightforward and simple to interpret by users of the methods.
## 4.5. Expression of uncertainty and spatial differentiation

Several of the papers reviewed here touch upon the question of uncertainty, and it is obvious that reference values, given the sources they are based on, will often be highly uncertain. However, among the methods reviewed here, only SADS proposes a means to capture the uncertainty of its reference value. The quantification and expression of the uncertainty of reference values clearly is a subject that warrants further work.

Reference values represent a desirable state of the environment. For many impacts, the desirable state of the environment is site-specific. Thus reference values obviously represent an interesting way to introduce spatial differentiation into methods for environmental assessment. Six of the methods reviewed here define their reference values at the scale of the system studied, and thus take into account the characteristics of the local environment, introducing spatial differentiation in the environmental assessment approach. ESM also supports spatial differentiation, by defining six scarcity categories for fresh water resources according to the region of water consumption. Reference values present a means of introducing site specificity into methods for environmental assessment which seems at present largely under-exploited.

# 5. Conclusion

o The analysis of the use of reference values in the eight methods for environmental assessment reviewed here, has revealed a striking diversity of terminology, sources, and modes of expression of results. Based on this analysis, we formulate the following recommendations for the implementation of reference values in environmental assessment methods.

o Recommendations on terminology

o The term *Reference value* should be used as a generic term for the desired level for an indicator.

o *Normative reference values* allow the assessment of a single system with a previously defined value, *Relative reference values* are based on indicator values for similar systems or a reference system.
* Normative reference values can be *Science-based* or *Policy-based*. Making this distinction explicit will contribute to reducing the uncertainty associated with reference values.

* A science-based normative reference value can be a *Target value*, which identifies desirable conditions, or an *Environmental limit*, which is the level of some environmental pressure, or benefit, from the natural resource system, beyond which conditions are unacceptable.

* Other recommendations

* Methods should make a clear distinction between science-based reference values and policy-based reference values, as policy-based reference values usually are a compromise based on science on the one hand, and on societal considerations (cost, political feasibility) on the other. Thus policy-based reference values will generally be less strict than science-based reference values.

* From the academic point of view science-based reference values are obviously preferable, from a practical point of view policy-based reference values, when available, will be easier to implement, as they incorporate the results of difficult choices, outside the domain of science, made by public decision makers.

* The quantification of the uncertainty of reference values is a topic which is barely explored and warrants further research.

* Reference values present a means of introducing site specificity into methods for environmental assessment which seems at present largely under-exploited

## Acknowledgements

This research was financially supported by the French National Research Agency, SPA/DD project "Animal Production Systems and Sustainable Development" (ANR-06-PADD-017) and the ADEME, the French Environment and Energy Management Agency.
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© 2011 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/). This license is not applicable to the rest of the thesis manuscript.
« The beauty in our inability to define sustainability means that we cannot prescribe it. The future may then unfold according to our visions and abilities provided we recognise the global limits »

Alain Fricker in “Mesuring up to sustainability (1998)
# Using reference values to assess environmental sustainability of dairy farms

I. Acosta-Alba<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, M.S. Corson<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, P. Leterme<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, H.M.G. van der Werf<fnref n="1" />,<fnref n="2" />

## 1. Introduction

One challenge for the environmental assessment of agricultural systems is to pass from estimating whether one farming system has fewer impacts than another to estimating whether or not it can be considered environmentally sustainable. Although the concept of sustainability has many definitions (Fricker, 1998; Mebratu, 1998; Bosshard, 2000), it has been accepted as humanity's goal to pursue since the Brundtland commission report (WCED, 1987).

Sustainable development of agriculture is of great importance because agriculture frequently is associated with resource depletion and environmental impacts, but also because agriculture has been recognized as key to the conservation of certain vital ecosystems and the promotion of sustainability (FAO, 2007). This study focuses on the environmental sustainability of farming systems, particularly as defined and applied in existing impact assessment methods; few of these methods, however, quantitatively define environmental sustainability (van der Werf et Petit, 2002b). For example, Life Cycle Assessment (LCA) is a widely used indicator-based method that compiles and evaluates the inputs, outputs, and potential environmental impacts of a production system. One advantage of using LCA for environmental analysis is that it considers global and local emissions linked to a service or a product (Jolliet et al., 2005). It is used most often to compare production systems, identifying those that appear environmentally "better" because they have less impact, but it does not indicate whether these systems are environmentally sustainable (e.g. if their "polluting emissions and...use of natural resources can be supported in the long term by the natural environment" (Payraudeau et al. der Werf, 2005). Because environmental sustainability remains such an important future-oriented concept (Goeminne et Paredis, 2009), methods to define thresholds for it have been the subject of several previous studies (Groffman et al., 2006; Bastian et al., 2007; Brink et

<footnote n="1">¹INRA, UMR1069, Soil Agro and hydroSystem, F-35000 Rennes, France</footnote>

<footnote n="2">²Agrocampus Ouest, UMR1069, Soil Agro and hydroSystem, F-35000 Rennes, France</footnote>
al., 2008). However, no common definition of environmental sustainability has come to the
fore in sustainability assessment.

In this paper we propose, estimate, and apply “reference values” (RVs), which explicitly
define threshold levels of emissions or energy-use that farming systems must not exceed to be
considered environmentally sustainable. Unlike other methods, RVs can quantify the
conceptual “distance” to sustainability by allowing multiple targets and evaluating the
influence of farm characteristics on this distance. We applied RVs to potential environmental
impacts of dairy farms in Brittany, France, to assess to what extent these farms comply with
the goals defined by the RVs and, more generally, to explore how RVs can be used to identify
characteristics of farming systems with lower environmental impact. We also discuss
potential trade-offs between environmental sustainability and food production.

**2. Materials and methods**

**2.1. Impact assessment**

We used the EDEN-E tool (van der Werf *et al.*, 2009), based on LCA methodology, to evaluate the environmental interventions (i.e. resource extractions, pollutant emissions, and land use) and potential environmental impacts of dairy farms. The impacts assessed include climate change, eutrophication, acidification, terrestrial ecotoxicity, land occupation, and non-renewable energy use. Traditionally, LCA is a site- and time-independent tool that does not consider where and when environmental interventions take place, mainly because it is difficult to gather site-specific information for all sites included in an LCA (Finnveden et Nilsson, 2005). Site-dependence in EDEN-E was introduced by distinguishing “direct” (on the farm site) environmental interventions from “indirect” (associated with production and supply of inputs used on the farm) environmental interventions. The method thus distinguishes an “on-farm” component and an “off-farm” component for each impact considered. Potential impacts are expressed per each of 3 functional units: 1000 l of milk sold, 1 “global” hectare (ha) of land occupied (on- and off-farm), and 1000 euros of gross farm income.

In LCA, functional units address the primary functions fulfilled by a production system
(Guinée, 2002); for EDEN-E, these functional units represent agricultural production, land
use, and revenue generation, respectively. On-farm hectares correspond to a farm’s usable
agricultural area, while off-farm hectares correspond to the estimated amount of land needed
to produce a farm's crop-based inputs (e.g. concentrated feed, fodder, bedding). For example, the area required to produce 1 kg of concentrated feed is a sum of the area necessary to produce the given quantity of each of its agricultural ingredients, which itself is a function of the ingredient's yield per ha and post-yield processing (e.g. soybean area divided between soybean oil and soybean meal). EDEN-E contains a questionnaire to collect data about farm inputs and outputs, housing and manure-management systems, manure application techniques, crops grown, and grazing and feeding strategies. Additional data comes from documents such as accounting or record books for fertilization, pest treatments, and milk production.

## 2.2. Selection of environmental impacts and their indicators

We chose to focus on three major environmental impacts of dairy farms: climate change (CC), a global impact; water quality (WQ), a regional impact; and non-renewable energy use (NRE), a resource-depletion impact. For these impacts, societal objectives have been expressed in science-based policy documents, as detailed below. CC and WQ influence important ecosystem functions, such as climate regulation, water supply, and nutrient cycling (De Groot et al., 2002). Although farming systems focus on transforming solar energy into biomass, they currently depend greatly on direct and indirect inputs of non-renewable energy. Depletion of non-renewable energy sources to a point that would restrict the supply of inputs therefore could have a dramatic impact on farming systems.

In this study, we focused exclusively on environmental impacts per ha of land. As mentioned, one implicit function of agricultural systems is land use via the occupation of surface area. Expressing impacts per ha rather than per unit mass of agricultural product better reflects the assumption that sustainability of agricultural systems depends upon the Earth's area-limited capacity to support their emissions and use of resources. Although production efficiency is an important goal of agriculture (Haas et al., 2000), today agricultural production ultimately remains more limited by the surface area available than by production capacity.

CC is defined as “the impact of emissions on the radiation absorption of the atmosphere” (van der Werf et al., 2009). Following the recommendations of other LCA studies (Guinée 2002), the indicator for a farm's global warming potential over a 100-year time horizon (GWP₁₀₀) was calculated as its annual greenhouse-gas (GHG) emissions expressed in kg of carbon-dioxide (CO₂) equivalents, based on the most recent characterization factors from the
Intergovernmental Panel on Climate Change (Forster *et al.*, 2007). NRE represents the annual quantity of non-renewable energy used by a farm, calculated in an indicator that sums in a single unit (GJ) the lower heating values of energy carriers used, all resources non renewable resources used at farm are considered (fuels, coal, gas, electricity). As explained in van der Werf *et al*. (2009), non-renewable energy use was calculated using lower heating values proposed in the cumulative energy demand method in the software SimaPro 7.1.8 (PRé Consultants, 2004), crude oil: 42.6 MJ/kg, natural gas: 35 MJ/m3, uranium: 451,000 MJ/kg, coal: 18 MJ/kg, lignite: 8 MJ/kg, natural gas from oil production: 40.9 MJ/m3 For CC and NRE, both global concerns, we expressed impacts per “global” ha (on- and off-farm).

WQ focuses on nitrate emissions, calculated as an indicator of the annual quantity of nitrogen leached as nitrate (kg NO3-N) per ha of on-farm area (excluding off-farm area, since impacts of a farm's nitrate emissions are more regional than global). We assumed that the annual quantity of nitrate-N that a farm leached into groundwater equaled its annual farm-gate N balance (i.e. input from atmospheric deposition, purchased feed, and fertilizers minus losses in crops and gaseous emissions).

**2.3. Reference-value specification**

Environmental analyses often exclude setting indicator RVs, an important step (von Wiren-Lehr, 2001; Bockstaller *et al.*, 2008; Basset-Mens *et al.*, 2009). Among methods that include them, the FELSM method recommended setting criteria and threshold values (Smyth et Dumanski, 1993). Thresholds indicate points at which significant changes in a system may occur. More recently, authors have set RVs according to policy targets that describe a maximum critical flow (Frischknecht *et al.*, 2009) or to science-based objectives, both of which can demonstrate sustainability “gaps” (Ekins et Simon, 2001). The main concerns, however, remain how to estimate RVs and how to use them to identify and recommend changes that could move systems closer to sustainability.

The RVs we propose fall into two categories: “relative” and “normative”. Relative RVs are based on the average value of an indicator for a group, a region or industrial sector (at one point or over time), while normative RVs are based on target values and thresholds. Target values represent desirable conditions, while thresholds are minimum or maximum levels or ranges of acceptable values that should not be exceeded (van Cauwenbergh *et al.*, 2007). Thresholds also can be defined as values for which a minor quantitative variation would have relatively large effects on the qualitative state of the system.
Relative RVs are derived from indicator values of a given population (here, a set of farms) or
from a sub-population (e.g. farms having lower impacts). In contrast, normative RVs are
determined either based on scientific knowledge or government policies (which are expected
to have a scientific basis) or derived from values for pristine nature, a past state, or the current
natural environment.

We set relative and normative RVs for the three impacts considered in this study. We defined relative RVs as the lower quartile of GHG emissions (CCrel), nitrate emissions (WQrel), and non-renewable energy use (NRErel) of a sample of farms for CC, WQ, and NRE impacts, respectively. Lower quartile values are familiar to farmers because extension personnel use them to define target values for technical parameters (e.g. animal growth rate, crop yield) (Ondersteijn *et al.*, 2002). In contrast, we based normative RVs on several science- and policy-based sources, sometimes resulting in several RVs for the same impact, as described below.

The detailed calculation of RV is given on appendix of this chapter (in French).

* Climate change

For CC, two normative RVs were based on EU commitments (EESC, 2009), in which France pledged to reduce its total GHG emissions by 20% by 2020 (CC20) and by 50% by 2050 (CC50). We calculated the value of these normative RVs by subtracting the percentage decrease in total or gas-specific emissions from the mean annual GHG emissions of the sample of dairy farms under consideration (Table 3.1).

* Water quality

The impact of water quality on human and ecosystem health is a function of its nitrate
concentration, among other characteristics (WHO, 2007). In Brittany, nitrate emissions to
surface water can render drinking water non-potable (Merot et al., 2009). and, once
transferred to rivers, cause significant coastal eutrophication (Ménesguen, 2003). The EU's
Drinking Water Abstraction Directive (EC, 1975) and Nitrates Directive (EC, 1991)
recommend a surface-water nitrate concentration less than or equal to 25 mg NO₃ l⁻¹ and
mandate a maximum concentration of 50 mg NO₃ l⁻¹, which we adopted as two normative
RVs (WQ25 and WQ50, respectively). We based a third normative RV, focused on ecosystem
health, on research by Ménesguen (2003) in Lannion Bay, one of the sites most affected by
coastal algal blooms in Brittany, where greatly reducing algal blooms would require a
maximum concentration of 10 mg NO₃ l⁻¹ in surface waters (WQ10).
Transforming these limits of nitrate concentration in regional surface waters into per-hectare RVs of farm nitrate losses first required considering the influence of wetlands and non-agricultural land uses. At watershed scales and above, wetland denitrification can decrease nitrate concentrations by approximately 1 mg l⁻¹ per percent of wetland surface present (Montreuil et Merot, 2006)(P. Merot, pers. comm.). In Brittany, wetlands represent 10% of the surface area. Next, we assumed that 20% of Brittany's surface area does not leach nitrates (e.g. forest-covered land; arable land not used); thus, water flowing from this area would dilute surface-water nitrate concentrations (P. Durand, pers. comm.). Consequently, the three nitrate concentration limits were increased by 10 mg l⁻¹ to account for eventual wetland denitrification, then divided by 0.8 to estimate nitrate limits on agricultural land. To estimate the per-hectare amount of farm nitrate leaching necessary to reach these nitrate concentration limits, we reversed a method proposed by Payraveau *et al.* (2006) that estimated the mean annual nitrate concentration of water draining from agricultural fields in Brittany as a function of annual effective rainfall (precipitation minus evapotranspiration) and farm nitrate leaching (which we assumed equaled farm-gate N balance). Based on these assumptions, nitrate concentrations of 50, 25 and 10 mg NO₃ l⁻¹ for normative RVs corresponded to 64.3, 37.5, and 21.5 kg of nitrate-N leached per on-farm ha, respectively (Table 3.1).

## Non-renewable energy use

The EU proposed a target of 20% of gross inland energy consumption coming from renewable sources by 2020 (EC, 2006) to reduce GHG emissions and slow climate change. In consequence, we estimated a normative RV (NRE20) equal to 80% of the mean annual non-renewable energy use of the sample of dairy farms under consideration (Table 3.1).

<table><caption>Table 3.1. Mean impact values (and CV) for the 45 dairy farms and relative and normative reference values (RVs). Normative RVs for climate change: CC20, CC50. Normative RVs for water quality: WQ50, WQ25, WQ10. Normative RV for non-renewable energy use: NRE20</caption><thead><tr><th></th><th>Unit</th><th>Mean</th><th>Relative RV<br>(lower<br>quartile)</th><th colspan="3">Normative RV</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Climate change<sup>a</sup></td><td rowspan="2">kg CO<sub>2</sub>-eq. ha<sup>-1</sup></td><td rowspan="2">6107 (18%)</td><td rowspan="2">5244</td><td>CC20</td><td>CC50</td><td></td></tr><tr><td>4885</td><td>3053</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Water quality<sup>b</sup></td><td rowspan="2">kg N-NO<sub>3</sub> ha<sup>-1</sup></td><td rowspan="2">68.6 (56%)</td><td rowspan="2">39.0</td><td>WQ50</td><td>WQ25</td><td>WQ10</td></tr><tr><td>64.3</td><td>34.5</td><td>21.5</td></tr><tr><td rowspan="2">Non-renewable energy<br>use<sup>a</sup></td><td rowspan="2">GJ ha<sup>-1</sup></td><td rowspan="2">18 (21%)</td><td rowspan="2">16.2</td><td>NRE20</td><td></td><td></td></tr><tr><td>14.4</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

<footnote>a per on- and off-farm hectare</footnote>

<footnote>b per on-farm hectare</footnote>
## 2.4. Application to dairy farms

We calculated RVs for this study based on the estimated emissions and non-renewable energy use of 45 dairy farms in Brittany. The 39 conventional and 6 organic farms belong to the ETRE and BIO dairy-farm networks in Brittany, respectively, which consist of farms selected for above-average economic performance. These networks aim to share the data necessary to analyze and characterize the functioning and management of these farms and draw lessons for economically challenged dairy farms (F. Roger, pers. comm.). These farms represent a subset of the 47 farms analyzed in van der Werf et al. (2009) for which sufficient data were available regarding crop rotations, land use for animal and crop production, and quantities of crops sold. From these data we calculated the nutritional energy and protein content of the plant and animal products sold by each farm (Souci *et al.*, 2000; Sauvant *et al.*, 2004), expressed per hectare of on- and off-farm area occupied.

For each impact category and RV, we placed farms into two groups: those whose potential impact per hectare exceeded the RV ("above") and those for which it did not ("below"). Results of this step led us to continue the analysis with only the most severe RV for each impact category for which at least 6 farms qualified: CC20, WQ25, and NRE20. We calculated and compared mean characteristics, inputs, outputs, and potential impacts for each group, identifying significant (p<0.05) differences with the non-parametric Mann-Whitney test.

## 3. Results

Variability among farms was large for the impacts considered and for nutritional energy production, with coefficients of variation ranging from 18% for CC to 56% for WQ (Table 3.1, Fig. 3.1). GHG emissions per hectare (on- and off-farm) varied from 3979-8380 kg CO2 eq., N-NO3 emissions per on-farm hectare varied from 0-165 kg, NRE per hectare (on- and off-farm) varied from 6.7-25.6 GJ, and nutritional energy production per hectare (on- and off-farm) varied from 8.3-65.5 GJ (Fig. 3.1). Organic farms had lower mean impacts and nutritional energy production than conventional farms (Fig. 3.1).
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Figure 3.1. Relative (dashed lines) and normative (solid lines) reference values (RVs) superimposed on estimates from the 45-farm sample of organic (squares) and conventional (triangles) dairy farms for (a) greenhouse gas emissions, (b) nitrates leached, and (c) non-renewable energy use, all expressed by nutritional energy sold