Values for the three impacts were significantly but weakly correlated with each other ($r^2$ = 0.13 to 0.19), while total protein and nutritional energy production each were significantly but weakly correlated with NRE ($r^2$ = 0.14 and 0.18, respectively). The strongest correlation observed ($r^2$ = 0.49) was that between NRE and total protein production.

By definition (i.e. lower quartile of the population), 11 farms were below each of the relative RVs (Fig. 3.1). For normative RVs, 7 farms were below CC20, while none was below CC50. For WQ, 22 farms were below WQ50, 11 below WQ25, and 3 below WQ10. For NRE, 6 farms were below NRE20 (Table 3.2).

Compared to farm groups above the normative RVs CC20, WQ25, and NRE20, groups below each of them had a higher percentage of organic farms, larger mean usable agricultural areas (UAAs), longer mean pasture residence time, and usually a lower input level, especially of concentrate feed and nitrogen (Table 3.3). The mean percentage of fodder crops and grass area (FCGA) in the UAA was significantly larger for the group below NRE20, whereas the percentage of silage maize area in the FCGA was significantly smaller for this group (Table 3.3). The contribution of animal products to total nutritional energy produced per ha varied from 19-100%, with total nutritional energy decreasing exponentially as the fraction provided by animal products increased (Fig. 3.2).

<table><caption>**Table 3.2.** Number of farms in a sample of 45 below relative and normative reference values for climate change (CC), water quality (WQ), and non-renewable energy use (NRE) impacts</caption><thead><tr><th rowspan="2">Farms</th><th colspan="3">Climate change<sup>a</sup></th><th colspan="3">Water quality<sup>b</sup></th><th colspan="2">NR energy use<sup>a</sup></th></tr><tr><th>CCrel</th><th>CC20</th><th>CC50</th><th>WQrel</th><th>WQ50</th><th>WQ25</th><th>WQ10</th><th>NRErel</th><th>NRE20</th></tr></thead><tbody><tr><td>Organic</td><td>4</td><td>4</td><td>-</td><td>4</td><td>4</td><td>4</td><td>3</td><td>6</td><td>3</td></tr><tr><td>Conventional</td><td>7</td><td>3</td><td>-</td><td>7</td><td>18</td><td>7</td><td>-</td><td>5</td><td>3</td></tr><tr><td>Total</td><td>11</td><td>7</td><td>-</td><td>11</td><td>22</td><td>11</td><td>3</td><td>11</td><td>6</td></tr></tbody></table>

A farm group below a given RV tended to have lower mean milk production per cow and per ha; consequently, it produced significantly less mean nutritional energy per hectare from animal products than the group above the same RV, but only the group below CC20 produced significantly less protein per ha from animal products (Table 3.4). As for mean total nutritional energy and protein, only the group below NRE20 produced significantly less than the group above it, due to its near-zero mean production of plant products (Table 3.4).

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

<footnote><sup>b</sup> per on-farm hectare</footnote>
below WQ25 and CC20 were found across the range of animal-product share in total nutritional energy produced, whereas, as mentioned, farms below NRE20 produced almost exclusively animal products (Fig. 3.2).

<table><caption>Table 3.3. Annual mean values of characteristics of the 45 farms (All) and subgroups whose impacts were below or above reference values for climate change (CC20), water quality (WQ25), and non-renewable energy use (NRE20). Differences between farms below or above reference values are significant at *p*<0.05 (*)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Characteristic</th><th rowspan="2">Unit</th><th rowspan="2">All</th><th colspan="2">CC20</th><th colspan="2">WQ25</th><th colspan="2">NRE20</th></tr><tr><th>Below</th><th>Above</th><th>Below</th><th>Above</th><th>Below</th><th>Above</th></tr></thead><tbody><tr><td>Number of farms</td><td></td><td>45</td><td>7</td><td>38</td><td>11</td><td>34</td><td>6</td><td>39</td></tr><tr><td>Percentage organic farms</td><td>%</td><td>13</td><td>57*</td><td>8</td><td>36*</td><td>6</td><td>50*</td><td>8</td></tr><tr><td>Useable Agricultural Area (UAA)</td><td>ha</td><td>60</td><td>74*</td><td>57</td><td>68*</td><td>57</td><td>69*</td><td>59</td></tr><tr><td>Off-farm Area</td><td>ha</td><td>8</td><td>7</td><td>8</td><td>4*</td><td>10</td><td>6</td><td>8</td></tr><tr><td>On and Off-farm Area</td><td>ha</td><td>68</td><td>81*</td><td>65</td><td>72</td><td>67</td><td>75*</td><td>67</td></tr><tr><td>Fodder Crop and Grass Area (FCGA)</td><td>ha</td><td>46</td><td>55</td><td>44</td><td>49</td><td>45</td><td>63*</td><td>43</td></tr><tr><td>FCGA in UAA</td><td>%</td><td>77</td><td>74</td><td>77</td><td>72</td><td>80</td><td>91*</td><td>73</td></tr><tr><td>Silage maize area in FCGA</td><td>%</td><td>26</td><td>20</td><td>28</td><td>21</td><td>28</td><td>10*</td><td>29</td></tr><tr><td>Stocking density in FCGA</td><td>LU<sup>a</sup> ha<sup>-1</sup></td><td>1.45</td><td>1.34</td><td>1.47</td><td>1.48</td><td>1.44</td><td>1.21*</td><td>1.49</td></tr><tr><td>Pasture residence time<sup>b</sup></td><td>days</td><td>205</td><td>225</td><td>202</td><td>215</td><td>202</td><td>233*</td><td>201</td></tr><tr><td>Concentrate feed use per cow</td><td>kg</td><td>691</td><td>533</td><td>720</td><td>461*</td><td>765</td><td>429*</td><td>731</td></tr><tr><td>Total N input per UAA</td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>143</td><td>107*</td><td>149</td><td>90*</td><td>160</td><td>92*</td><td>151</td></tr><tr><td>N balance surplus</td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>83</td><td>48*</td><td>89</td><td>33*</td><td>99</td><td>53*</td><td>87</td></tr><tr><td>Diesel use per UAA</td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>100</td><td>79</td><td>104</td><td>106</td><td>98</td><td>65*</td><td>106</td></tr><tr><td>Electricity use per UAA</td><td>kWh ha<sup>-1</sup></td><td>333</td><td>342</td><td>331</td><td>221*</td><td>370</td><td>235*</td><td>348</td></tr></tbody></table>

<footnote><sup>a</sup> LU: French Livestock Unit (OJFR, 2000)</footnote>

<footnote><sup>b</sup> Pasture residence time per day with at least 8 hours of pasture, summed and converted to days</footnote>
<table><caption>Table 3.4. Annual mean production values per hectare of on- and off-farm area for all farms (All) and subgroups whose impacts were below or above reference values for climate change (CC20), water quality (WQ25), and non-renewable energy use (NRE20). Differences between farms below or above reference values are significant at p<0.05 (*)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Products</th><th rowspan="2">Unit</th><th rowspan="2">All</th><th colspan="2">CC20</th><th colspan="2">WQ25</th><th colspan="2">NRE20</th></tr><tr><th>Below</th><th>Above</th><th>Below</th><th>Above</th><th>Below</th><th>Above</th></tr></thead><tbody><tr><td>Milk production<sup>a</sup></td><td>kg cow<sup>-1</sup></td><td>7391</td><td>6814</td><td>7498</td><td>6515*</td><td>7675</td><td>6628*</td><td>7509</td></tr><tr><td>Milk production<sup>a</sup></td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>4578</td><td>3658*</td><td>4748</td><td>4091*</td><td>4736</td><td>4224</td><td>4633</td></tr><tr><td>Total nutritional energy (NE)</td><td>GJ ha<sup>-1</sup></td><td>24.5</td><td>25.8</td><td>24.2</td><td>24.1</td><td>24.6</td><td>12.9*</td><td>26.3</td></tr><tr><td>Animal-product NE</td><td>GJ ha<sup>-1</sup></td><td>13.7</td><td>11.1*</td><td>14.2</td><td>12.4*</td><td>14.1</td><td>12.8*</td><td>13.8</td></tr><tr><td>Plant-product NE</td><td>GJ ha<sup>-1</sup></td><td>10.8</td><td>14.6</td><td>10.1</td><td>11.7</td><td>10.5</td><td>0.1*</td><td>12.4</td></tr><tr><td>Animal products in total NE</td><td>%</td><td>68</td><td>61</td><td>69</td><td>66</td><td>69</td><td>99*</td><td>63</td></tr><tr><td>Total protein</td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>253</td><td>259</td><td>252</td><td>249</td><td>254</td><td>149*</td><td>269</td></tr><tr><td>Animal-product protein</td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>158</td><td>130*</td><td>163</td><td>144</td><td>163</td><td>148</td><td>160</td></tr><tr><td>Plant-product protein</td><td>kg ha<sup>-1</sup></td><td>107</td><td>143*</td><td>101</td><td>114*</td><td>105</td><td>1*</td><td>124</td></tr><tr><td>Animal products in total protein</td><td>%</td><td>72</td><td>65</td><td>73</td><td>70</td><td>73</td><td>99*</td><td>68</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 3.2. Distribution of farms according to the proportion of total nutritional energy sold that came from animal products (milk and meat). Circles, squares, and crosses represent farms below the climate change (CC), water quality (WQ), and non-renewable energy use (NRE) reference values (RVs), respectively, while black dots represent farms above all 3 RVs. Certain farms are represented by two symbols.</figcaption></figure>

<footnote>a fat- and protein-corrected milk, i.e., 0.337 + 0.116 x fat + 0.06 x protein x kg milk produced (Thomassen and de Boer 2005)</footnote>
Nearly all groups below a given RV had significantly lower mean CO2, N2O, and total GHG emissions than the group above the corresponding RV (Table 3.5). The difference in mean total GHG emissions between groups below and above a given RV was largest for CC20 (2039 kg CO2-eq. ha⁻¹), mainly due to the difference in mean CH4 emission. For WQ25, lower (but non-significant) GHG emissions resulted mainly from significantly lower mean emission of N2O, whereas for NRE20 they resulted from significantly lower mean emissions of CO2 and N2O. The difference in nitrate leached between groups below and above a given RV was larger for WQ25 (61.6 kg ha⁻¹) than for CC20 (29.2 kg ha⁻¹) or NRE20 (29 kg ha⁻¹). The difference in NRE between groups below and above a given RV was larger for NRE20 (7.7 GJ ha⁻¹) than for CC20 (3.5 GJ ha⁻¹) or WQ25 (3.3 GJ ha⁻¹) (Table 3.5).

<table><caption>Table 3.5. Estimated annual mean greenhouse gas emissions, nitrate leached, and energy use per hectare for the 45 farms (All) and subgroups whose impacts were below or above reference values for climate change (CC20), water quality (WQ25), and non-renewable energy use (NRE20). Differences between farms below or above reference values are significant at *p*<0.05 (*)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Emission/Impact</th><th rowspan="2">Unit</th><th rowspan="2">All</th><th colspan="2">CC20</th><th colspan="2">WQ25</th><th colspan="2">NRE20</th></tr><tr><th>Below</th><th>Above</th><th>Below</th><th>Above</th><th>Below</th><th>Above</th></tr></thead><tbody><tr><td>CO<sub>2</sub> emission<sup>a</sup></td><td>kg CO<sub>2</sub> ha<sup>-1</sup></td><td>899</td><td>723*</td><td>932</td><td>782*</td><td>937</td><td>538*</td><td>955</td></tr><tr><td>N<sub>2</sub>O emission<sup>a</sup></td><td>kg CO<sub>2</sub>-eq. ha<sup>-1</sup></td><td>1842</td><td>1335*</td><td>1935</td><td>1528*</td><td>1943</td><td>1448*</td><td>1902</td></tr><tr><td>CH<sub>4</sub> emission<sup>a</sup></td><td>kg CO<sub>2</sub>-eq. ha<sup>-1</sup></td><td>3366</td><td>2327*</td><td>3557</td><td>3352</td><td>3370</td><td>3268</td><td>3381</td></tr><tr><td>Climate change<sup>a</sup></td><td>kg CO<sub>2</sub>-eq. ha<sup>-1</sup></td><td>6107</td><td>4385*</td><td>6424</td><td>5662</td><td>6250</td><td>5254*</td><td>6238</td></tr><tr><td>Nitrate leached<sup>b</sup></td><td>kg N-NO<sub>3</sub> ha<sup>-1</sup></td><td>68.6</td><td>43.9*</td><td>73.1</td><td>22.1*</td><td>83.7</td><td>43.5*</td><td>72.5</td></tr><tr><td>Non-renewable energy use<sup>a</sup></td><td>GJ ha<sup>-1</sup></td><td>18.0</td><td>15.1*</td><td>18.6</td><td>1.5*</td><td>18.8</td><td>11.3</td><td>19.0</td></tr></tbody></table>

# 4. Discussion

## 4.1. Correlations among impacts and production

The significant correlation between each pair of impacts indicates the existence of a positive relation between them (i.e. lower impacts in one category did not necessarily come at the cost of higher impacts in another category), but their low strength reflects the high inter-farm variability. In contrast, the relatively strong correlation between NRE and total protein

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

<footnote>b per on-farm hectare</footnote>
production indicates the high dependence of food production on external fossil-energy inputs (diesel, machinery, and fertilizers).

## 4.2. Differences between farm groups

Groups of farms below RVs used fewer inputs per unit area, resulting in less undesired output (GHGs, nitrate); however, the group below NRE20 also produced significantly less food per unit area. These farms (half of them organic), with the longest pasture residence time, the lowest stocking density, the lowest concentrate feed use per cow, and the lowest diesel use per hectare of UAA, focused fully on low-input grazing-based milk production, thereby producing significantly less nutritional energy and protein per hectare due to the lack of crop production.

Attaining the WQ25 RV was a feasible objective for organic (4 out of 11) and conventional farms (7 out of 11), since a small surplus N balance, important for ensuring sufficient N availability for crops, was conserved. These farms have the lowest off-farm area used, and a relatively low proportion (70%) of protein produced from animal products. In French dairy systems a part of this reduction can be reached without major changes, by optimizing feed strategies and pasture management or reducing stocking rates (Chambaut *et al.*, 2003).

Farms below the CC20 RV produced significantly less nutritional energy and proteins from animal products, and more from plant products than the farms above this RV. The CC20 RV was attained mainly by organic systems (4 out of 7) but also by some highly intensive conventional systems. For the organic systems, lower emissions per hectare were explained by their larger size and relatively low use of inputs. For intensive conventional systems, it was closely linked to increased milk production per cow, which can reduce GHG emissions by producing the same quantity of milk with fewer cows (Casey et Holden, 2005).

## 4.3. Defining reference values

Fortunately, legislative norms and policy objectives were available to help define normative RVs. The difference in the dates of origin of these objectives reflects longstanding concern over WQ and more recent worries about CC. For simplicity, we assumed a reduction target of the normative RVs for dairy farms equal to the overall reduction target (e.g. 20% fewer GHG emissions by 2020). One can, however, define RVs based on sector-specific targets, which may require, for example, the transportation sector of an economy to reduce emissions or
energy use more than the agricultural sector. Interestingly, the two strictest WQ RVs (WQ25 and WQ10) represented relative reductions (56 and 69%, respectively) similar to that for the strictest CC RV, CC50 (50%). Despite this relative similarity, no farms attained CC50, while three farms (all organic) attained WQ10, due not only to the lower variability of CC than WQ impacts, which reflects the greater difficulty in reducing GHG emissions on farms than nitrogen losses. Although the relatively modest reduction (20%) of the NRE normative RV (NRE20) placed it within reach for six farms, farms that attained it produced hardly any plant products, unlike those that attained other RVs. This might be explained by the important use of energy during crop growing processes on-farm and the important demand of energy to produce inputs as fertilizers off-farm.

The fact that dairy farms in the sample had above-average economic performance (implying better farm management) suggests that our relative RVs may be lower than those that would be calculated for a larger, more representative sample of French dairy farms. In addition, the ratio of organic to conventional farms in the sample 6 out of 39 (15%) is larger than that found among all dairy farms in Brittany (2%), which may have influenced the values of relative and certain normative RVs. Also, our normative RVs for CC and NRE were not independent of the values in the farm sample. Thus, given the influence of sample means on RVs, it appears more appropriate to calculate them using larger and more representative sample sizes, such as region- or country-level means of a given type of farm.

More accurate RVs may be established by fate modeling, especially for regional impacts such as water quality, where landscape plays an important role. All hypotheses and assumptions made to define a RV must be explained clearly to refine RVs in the future. Developing RVs based on ecological thresholds could be an interesting future goal (Groffman et al. 2006). Priority should be given to normative RVs when enough data exist to set them. Multiple RVs are consistent with multiple sources of knowledge but also with graduated stages toward sustainability goals. Fricker (1998) and Fischer et al. (2007) introduced a temporal scale to attain sustainability that varies over time. Thus, while we have objectives to attain in the next 20 years, we should keep in mind objectives needed to maintain sustainability in 50 or 100 years. Reaching long-term objectives may require more drastic changes in farming systems and society than reaching short- or medium-term objectives.
Other, more ambitious goals could be used to define normative reference values. An earlier French objective, suggested by a workshop of experts from several fields (academia, industry, NGOs), aimed to reduce GHG emissions by 75% by 2050 (De Boissieu, 2006). This goal, however, does not consider what proportion of the overall reduction should come from reducing emissions of each of the three main GHGs (methane (CH₄), nitrous oxide (N₂O), and CO₂). In contrast, Anderson and Bows (2008) argue that, specifically, CO₂ emissions from fossil-energy use and deforestation should be eliminated to avoid dangerous climate change (i.e. increasing mean global temperature >2°C). Since emissions of the other two GHGs (CH₄ and N₂O) are associated with agriculture (and therefore impossible to eliminate), they proposed reducing them by 50% by 2050 (Anderson and Bows 2008). Dairy systems evaluated in our study, however, could reduce, but not halve, their CH₄ emissions if they want to maintain the same milk-production level.

## 4.4. Applying reference values

Relative RVs may be easier to implement in policies because farmers may prefer being evaluated in relation to their current performance and that of their peers. They also may prefer, however, to be evaluated according to RVs for their mode of production (e.g. organic). For example, conventional farmers may balk at RVs that were calculated with emission values per hectare from organic farms. Similarly, pig farmers may not wish to follow the same RVs as dairy farmers, and vice-versa. Complicating things further, the number and type of farms in a given area (e.g. watershed) may influence the RV that each of them has to follow (e.g. areas with more forest, areas with more pig farmers). Plus, when farm-site characteristics such as groundwater depth or climate influence local impacts, farmers may call for methods of RV calculation that explicitly consider these site characteristics.

## 4.5. Sustainable agricultural systems and food production

There is no single path to sustainability of any farm type. Analysis of technical and management changes is an important step toward sustainable systems (von Wiren-Lehr 2001). The characteristics of low-impact dairy farms identified in this study (low energy and N input for organic systems, high milk production per cow for intensive conventional systems) could
be adopted by other dairy farms to reduce the potential CC and WQ impacts of milk production without necessarily decreasing the total amount of nutritional energy or protein produced. Other management options for decreasing CC and WQ impacts exist, however, such as producing more total nutritional energy by decreasing milk production and increasing crop production for human consumption. As our results indicated, however, reducing NRE while maintaining milk- and especially crop-production levels is more difficult due to the relatively strong correlation between farm inputs and productivity.

Expressing farm production by total nutritional energy considers all farm products and responds to the desire to connect agricultural research with nutritional sciences (Welch et Graham, 1999; Smil, 2002; Kratochvil et al., 2004; Peters et al., 2007) especially now that climate change threatens the ability to feed an increasing population with limited natural resources. According to our results, management options that would decrease milk production in favor of crop production would not require a major transformation of systems for dairy farms that already produce and sell crops. Alternative production scenarios may be more limited for pasture-based dairy farms that have no crop production. These farms may explore other options, such as optimizing pasture management and continuing to reduce inputs.

Currently, reconciling human food security and environmental sustainability may depend on the ability to adapt farming systems to produce the same amount of nutritional energy with a larger proportion of crops and less animal production. In environmental assessment, quantifying nutritional energy and having the surface area used (on- and off-farm) as the unit of environmental assessment help identify low-impact farms without focusing on a particular agricultural product. This is especially important for farming systems that produce several products (e.g. milk, meat, crops).

Per-hectare RVs can supply complementary information to stakeholders involved in environmental assessment of agricultural products. Currently, many countries are in the process of placing carbon labels on their agricultural products. Because carbon labels express CC impacts per unit of mass, potentially favoring highly productive systems, the impact-per-area approach of defining low-impact systems that RVs provide may serve as an appropriate complement.
# 5. Conclusion

RVs are an attempt to measure environmental sustainability by accounting for environmental requirements and selecting systems that respect those requirements, in contrast to current evaluation methods, which merely identify systems that pollute less. RVs are a useful approach to quantify and represent how far systems may lie from sustainability policies, regulations, or goals. They can be used in an iterative process to guide farming systems to environmental sustainability. RVs can be used at the farm scale as demonstrated in this paper; they can also be used at a regional scale to explore scenarios of sustainable development.

The use of RVs has several advantages: it (i) clearly expresses which sustainability objectives have been chosen, (ii) quantifies the conceptual “distance” between current systems and those objectives, (iii) identifies technical and management practices to improve in existing systems, and (iv) works with common existing indicators to make sustainability a more concrete concept.

Reconciling human food security and environmental sustainability may depend on the ability to adapt farming systems to produce the same amount of nutritional energy with a larger proportion of crop products and less animal products.

# Acknowledgements

This research is supported by the French National Research Agency, SPA/DD project "Animal Production Systems and Sustainable Development" (ANR-06-PADD-017).
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# Annexe 1. Définition et quantification des valeurs de référence

Les VR servent à donner une utilisation/émission maximale à ne pas dépasser pour conserver les fonctions écosystémiques et conserver le CNC. Comme mentionné dans le chapitre 2, il y a deux types de VR. Les VR normatives (VRN) qui proviennent des sources externes au système. Ce sont valeurs cibles (objectifs de réduction ou d'augmentation) à atteindre. Les sources de ces objectifs sont les connaissances et recommandations scientifiques. Les VR relatives (VRR) définies pour les exploitations laitières en Bretagne dans le chapitre 3, proviennent des systèmes les plus performants de l'échantillon. Dans cette démarche la VRR correspond à la valeur de l'indicateur séparant le meilleur quart des exploitations du reste de la population (soit la valeur du 1er quartile de l'indicateur).

Les VR normatives utilisées pour cette étude ont été définies par impact. Leur source et calcul sont expliqués dans les paragraphes suivants.

## Changement climatique

Entre 1970 et 2004, les émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES) imputables aux activités humaines ont augmenté de 70 % et les rejets annuels de dioxyde de carbone (CO₂), le principal gaz à effet de serre anthropique (77 % des émissions totales de GES anthropiques en 2004), sont passés de 21 à 38 gigatonnes, soit une progression d'environ 80 % (IPCC, 2007). Selon le IPCC (2007), le réchauffement du système climatique est sans équivoque. Onze des douze dernières années (1995-2006) figurent parmi les douze années les plus chaudes depuis 1850 et les émissions provenant des activités humaines en sont très probablement responsables.

En 2005, les concentrations atmosphériques des principaux GES ont largement excédé l'intervalle de variation naturelle des 650 000 dernières années. Les causes principales pour l'augmentation du CO₂ sont l'utilisation de combustibles fossiles et le changement d'affectation des terres (IPCC, 2007). L'augmentation de la concentration de CH₄ et de
$N_2O$ provient surtout de l'agriculture (apports d'engrais azotés), de l'élevage (méthane entérique, effluents) et de l'utilisation de combustibles fossiles.

Les valeurs préindustriels de la concentration en $CO_2$ était environ de 280ppmv alors qu'aujourd'hui elle a augmenté à environ 385ppmv (IPCC, 2007; Hansen et al., 2008). Des études qui prennent en compte l'évolution du climat montrent que pour conserver la planète telle que nous connaissons aujourd'hui il faudrait diminuer la concentration actuelle de $CO_2$ à 350 ppmv, voir au-delà (Hansen et al., 2008). En utilisant les facteurs d'équivalence, et en prenant en compte les autres GES, la concentration actuelle est estimée à environ 430ppmv $CO_{2eq}$ (Anderson et al., 2008). Si la concentration des GES dépasse les 550ppmv $CO_{2eq}$ la température globale augmentera probablement de 3°C.

Les conséquences d'une telle augmentation de la température ne sont pas seulement le dérèglement du climat (augmentation des températures, modification des précipitations, durée des hivers, etc.) mais le réchauffement de la planète engendre d'autres problèmes : fonte de portions des banquises, recul des glaciers de montagnes et des aires de répartition des espèces, l'augmentation de cyclones tropicaux, le réchauffement des océans et l'élévation du niveau de la mer (IPPC 2007). Une élévation de plus de 2°C en moyenne à niveau global aurait des conséquences inquiétantes à niveau global et local. Une augmentation de 2°C amènerait la destruction de la plupart des récifs coralliens, trois milliards de personnes souffrirent de la sécheresse et le manque d'eau. De plus, les changements dans les productions céréalières pourraient toucher plus de 220 millions de personnes par de risques de manque de nourriture (Anderson et al., 2008). Pour l'agriculture, les conséquences seraient inégalement réparties : certaines régions seraient favorisées avec une augmentation des rendements, mais de grandes zones deviendraient désertiques et donc non productives.

Pour déterminer les concentrations atmosphériques des GES qui permettraient de limiter le réchauffement climatique à 2°C, les experts proposent la stabilisation des émissions des GES. Stabiliser la concentration des principaux GES à 550 ppmv $CO_{2eq}$ implique une probabilité entre 63 et 99 % de dépasser 2°C. Si la concentration est stabilisée plutôt à 450ppmv $CO_{2eq}$ la probabilité serait entre 26 et 78 % (Meinshausen, 2006).
Ainsi, pour stabiliser la concentration à 450-550 ppmv CO2eq à l'horizon de 2050 il faut prendre comme pic des émissions l'année 2015 au plus tard (Anderson et Bows, 2008). Par la suite, les émissions mondiales de GES devraient baisser entre 50 et 60 % (IPCC, 2007).

Après la conférence de Copenhague, l'objectif global est de limiter le réchauffement climatique à 2°C. Ceci implique en premier lieu, qu'il faut atteindre un pic des émissions globales le plus rapidement possible et réduire les émissions d'ici 2050, d'au moins 50% par rapport à 1990 (RF, 2010). Cet objectif correspond à la première VRN.

Le seul l'objectif de réduction à avoir été discuté et validé officiellement par le Parlement Européen et ratifié par la France est celui de réduire les émissions de GES de 20% pour 2020 (COM, 2006) Cet objective sera considéré comme la deuxième VRN.

D'autres VRN peuvent être déterminées. Anderson et Bows (2008) proposent de prendre en compte le caractère particulier de l'agriculture en fixant comme objectif une émission nulle pour le CO2 et réduite seulement de 50% pour le CH4 et le N2O car l'agriculture productive ne peut pas se passer de ces émissions pour une stabilisation de la concentration des GES entre 450-550 ppmv CO2eq.

Suivant les recommandations du rapport STERN et d'autres études qui prennent en compte la différence entre les émissions des pays développés et les en voie de développement, un autre des objectifs politiques affichés de la France visent une réduction des ¾ (application du « facteur 4 ») pour 2050 (De Boissieu, 2006).

Une fois que les VRN ont été identifiées, il faut les appliquer à tous les secteurs d'activité. L'hypothèse retenue dans ce travail de recherche est que les objectifs doivent être respectés par tous en diminuant les émissions actuelles pour chaque VRN. La VR que l'on retiendra sera donc représentée comme la diminution de la moyenne des émissions actuelles des exploitations.

L'encadré 2 donne un aperçu des émissions des GES en France et en Bretagne.
## Encadré 2. Données générales sur les GES en France et en Bretagne

En France, l'agriculture est la deuxième activité la plus émettrice de gaz à effet de serre (GES) après l'énergie, responsable de 18.5 % des émissions en 2008, contre 20 % en 2007 et 21 % en 1990 (CITEPA, 2008, 2010). En 2008, les émissions<fnref n="3" /> françaises étaient estimées à 532 Mt CO₂eq dont 514 Mt CO₂eq correspondent aux 3 principaux GES, le CO₂, le CH₄ et le N₂O (CITEPA, 2010).

En Bretagne, la forte concentration des élevages pose aussi question par rapport aux émissions des GES. D'après les estimations du CITEPA (2005), la Bretagne est la première région émettrice de méthane étant donné la forte concentration d'élevage, la troisième région émettrice de protoxyde d'azote et la neuvième région en CO₂.

## Utilisation d'énergie non renouvelable

L'énergie non renouvelable est devenue un intrant indispensable en agriculture, directement sur l'exploitation mais aussi indirectement (ex. engrais, herbicides et pesticides qui sont dérivés des énergies fossiles) (Cruse et al., 2010). D'après les principes de durabilité (Ekins et al, 2003b), les ressources non renouvelables doivent être utilisées au même rythme que celui de création de substituts renouvelables. Or, en France seuls 13.9 % (19 Mtep) de la production nationale énergétique provient de sources renouvelables (CGDD, 2009). Dans la région Bretagne ce pourcentage est encore plus faible avec 8 % de ces énergies (Bretagne Environnement, 2009).

La France a ratifié l'objectif européen de produire 20 % de son énergie brute par des sources d'énergie renouvelables (COM, 2006). Cet objectif a été corroboré par le Grenelle de l'Environnement (GE, 2008) et sera utilisé comme valeur de référence pour l'utilisation de ressources non renouvelables. La VRN énergie est estimée comme la moyenne des émissions actuelles des exploitations diminuée de 20 %.

<footnote n="3">³ Sans compter le changement des terres, ni les forêts. La zone maritime internationale et le trafic aérien sont exclus.</footnote>
## Eutrophisation et impact sur la qualité de l'eau

Pour cette étude, le choix a été de se focaliser sur les émissions azotées et plus précisément sur le nitrate. Ce choix s'explique par l'importance de l'impact du nitrate d'origine agricole sur les deux fonctions à sauvegarder, à savoir : la fonction *régulation* et la fonction *santé*.

La fonction *régulation* de l'eau est perturbée en Bretagne, ce qui se traduit par l'augmentation de la prolifération des algues vertes sur la côte (Ménesguen, 2001, 2003; Merot *et al.*, 2009). Dans les eaux douces (rivières, ruisseaux et retenues) le premier facteur limitant vis-à-vis de l'eutrophisation est le phosphore (Bowes *et al.*, 2005). D'un autre côté, dans les zones côtières des régions tempérées, le principal responsable de la croissance excessive des algues est l'azote (Galloway *et al.* 2003; Smith *et al.* 1999). Pour contrôler la croissance des algues, dans le cas de l'eutrophisation aquatique, une des meilleures stratégies est probablement la diminution, voire l'arrêt total, de l'apport des éléments nutritifs (Smith *et al.*, 1999).

En Bretagne, après dix années de réduction intensive des apports urbains de phosphate et une visible chute de sa concentration dans les eaux des mers littorales, l'apport important de nitrate maintient le phénomène d'eutrophisation (Ménesguen, 2001). En septembre 2009, un rapport interministériel a été demandé concernant le problème des algues vertes en Bretagne. Il a été rendu en 2010, sous le nom de « Plan de Lutte contre les algues vertes » (Dalmas *et al.*, 2010).

Dans les bassins où des marées vertes se sont présentées, les débits sont faibles et les concentrations de nitrates se repartissent entre 23 et 88 mg/l (Ménesguen, 2003). D'après Menésguen (2001), il faudrait diminuer la concentration en nitrate des rivières débouchant dans ces baies sensibles, à 10mg/l pour diviser la biomasse en ulves par deux. Cette valeur est reprise par le Plan de Lutte contre les algues vertes qui demande un objectif entre 10 et 25 mg/l. Ces deux valeurs sont les VRN pour cette fonction.

En ce qui concerne la fonction *santé*, les standards des nitrates dans l'eau potable sont dépassés dans certains points de captage de la région. D'après une étude où des analyses ont été effectuées en 1988, 40% des prises d'eau potable en Bretagne étaient touchées par le phénomène d'eutrophisation (DRAAF Bretagne, 1989). Des mesures de la concentration
de nitrate dans certains ruisseaux montraient une augmentation de 7 mg/l en 1973 à 70 mg/l en 2000 avec une tendance à la stabilisation voire une diminution des teneurs observées (Cheverry, 1998). En 2007, la moyenne annuelle des nitrates dans les eaux superficielles bretonnes était de 30.6 mg/l (DIREN, 2008). Cette moyenne reste élevée par rapport aux normes de potabilité car 80% de l'eau potable distribuée en Bretagne est captée dans les eaux superficielles. Les VRN peuvent être prises de la réglementation en vigueur.

L'organisation mondiale de la santé (OMS) donne des paramètres qui permettent de qualifier une eau de potable ou pas (WHO, 2007). L'OMS recommande moins de 50 mg/l dans les eaux superficielles (WHO, 2007). Faisant suite aux directives européennes n° 75/440/CEE, 79/869/CEE et 80/778/CEE (EC, 1975, 1991) un décret français en 2001 indique à nouveau les limites de qualité des eaux brutes utilisées pour la production d'eau destinée à la consommation humaine (RF, 2001). Les nitrates sont dans la catégorie des substances indésirables avec un niveau guide de 25 mg/l et une concentration maximale admissible de 50 mg/l.

Il y a donc trois VRN concernant l'eau, celles-ci sont exprimées en concentration : 10, 25 et 50 mg/l. Pour estimer la perte de nitrates à la parcelle admis pour respecter ces concentrations un calcul a été utilisé.

La première étape du calcul est basée sur les travaux de Payraveau *et al.* (2006). La concentration en nitrate de la lame drainante est estimée comme étant le rapport entre la quantité d'azote lessivée et le volume de la lame anuel. Par exemple, le lessivage de 499 kg NO₃/ha sur le bassin versant de Naizin où la lame drainante annuelle est de 292 mm donne une concentration en nitrate dans l'eau de 171 mg/l (Payraveau *et al.*, 2006). L'hypothèse réalisée est que tout le nitrate excédentaire va dans l'eau.

En Bretagne, les moyennes annuelles des lames drainantes en Bretagne vont de 200 mm à 600 mm (Agrotransfert Bretagne, 2010). Nous allons prendre une valeur delà lame drainante de 380 mm. Cette valeur est la moyenne des lames drainantes des exploitations enquêtées. Ensuite, étant donné que nous allons nous concentrer sur les exploitations agricoles, il faut considérer que seulement 80 % de la surface émet des nitrates. Les 20 % restants ne perdent pas voir très peu de nitrates (surfaces agricoles non utilisées ; surfaces boisées et autres). L'eau amenée par la lame drainante de ce 20% dilue la concentration de
nitrates dans l'eau. Un deuxième facteur à considérer est la dénitrification par les zones humides. Les experts estiment qu'un pourcent de la surface d'un bassin versant occupée par des zones humides permet de réduire de 1 mg/l la concentration de nitrates dans l'eau (Montreuil et Merot, 2006). La Bretagne compte environ 69 172 ha de zones humides d'importance majeure (ONZH, 2008) et environ 206 000 ha d'autres zones humides. En sachant que la surface totale considérée est de 2 750 665 ha, 10 % de la surface est couverte par des zones humides (P. Merot, com. personnelle). Nous allons donc prendre en compte une diminution d'environ 10 mg/l dans la concentration des nitrates qui correspondent à l'abattement des nitrates par les zones humides

En nous basant sur les informations données par le calcul de la concentration, nous pouvons en déduire les pertes maximales qui correspondent aux VRN. Ainsi, pour respecter la limite des 50 mg/l la perte au champ ne doit pas dépasser 64.3 kgN/ha, pour respecter celle de 25mg/l la perte doit être inférieur à 34.5 kgN/ha et finalement pour avoir une concentration inférieure à 10 mg/l la perte au champ doit être limitée à 21.5 kgN/ha. Le détail des calculs effectués sont expliqués ci-dessous.

## Estimation des pertes d'azote à la parcelle pour respecter les valeurs de référence de la qualité de l'eau

A fin d'estimer la valeur des pertes maximales par hectare pour lesquelles les valeurs de référence de 50, 25 et 10 mg/l sont respectées, le calcul suivant est effectué :

$$Cf = (m/V) \\ \text{Soit } m = (V*Cf) \qquad (a)$$

où Cf= concentration finale en mg/l.ha, m= masse en kilogrammes/ha et V= volume en m3/ha.

Cette équation a été utilisée par Payraudeau et al. (2006) pour calculer la concentration théorique moyenne annuelle sous la parcelle. Dans le cas présent, elle sera utilisée pour déterminer la masse de nitrates.
L'équation (a) doit être ajustée avec trois facteurs qui permettent d'affiner la précision de l'estimation au niveau régional.

Ces facteurs sont : L'activité des zones humides. En effet, la concentration des nitrates se voit réduite de 1 mg/l par chaque pourcent de territoire occupé par une zone humide. Le taux d'occupation des zones humides en Bretagne est de 10% du territoire régional, soit une diminution de la concentration dans les eaux bretonnes de 10mg/l (Montreuil et Merot, 2006).

Le pourcentage de la surface où il y a un excès et une perte de nitrates est de 80 % (Durand P, comm pers.).

Les zones humides réduisent de 10mg/l la concentration de nitrates dans l'eau, ainsi la concentration en prenant ce facteur est Czh :

$$Czh = Cf+10mg/l$$

Puis, en sachant que les nitrates proviennent de 80% du territoire breton, la concentration sous les terres agricoles Cta peut être majorée pour diluer la concentration (T = 100/80). En effet, si la totalité du territoire était utilisée pour l'agriculture, pour une perte de nitrates par hectare identique, la concentration correspondante serait plus importante. Il est donc possible d'écrire que :

$$Cta = Czh * (100/80) \qquad (b)$$

En incluant cette concentration dans l'équation (a) :

$$m = (V*Czh*(10/8))$$

Les trois concentrations finales recherchées sont 50, 25 et 10 mg/l.

Le volume d'eau utilisé est la lame drainante annuelle moyenne de la Bretagne sur 10 ans, soit environ 380 mm pour les exploitations placées sur les zones de lames drainantes disponibles (Agrotransfert Bretagne, 2010). Ceci équivaut à une lame drainante de 3800 m3/ha.
L'application numérique de l'équation (b) pour une concentration de 50 mg/l permet
d'estimer la perte de nitrates :

$$
((50\text{mg/l} + 10\text{mg/l})*(10/8)) = \text{mag}/3800\text{m3/ha}
$$

$$
\text{mag} = 285 \text{ kg NO}_3\text{/ha}
$$

$$
\text{mag} = 285 \text{ kg NO}_3\text{/ha}/4.429*
$$

soit 64.3kg N-NO$_3$/ha1

*Facteur de conversion de NO₃ à N-NO₃ de 4.429.

D'après ces calculs, pour une concentration de 25 mg/l la perte à la parcelle est de 34.5 kg
NO₃/ha et pour une concentration de 10 mg/l cette perte s'élève à 21.5 kg N-NO₃/ha

En résumé, les VR identifiées sont utilisés, soit comme facteurs de réduction sur les
indicateurs quantifiés (pour le changement climatique et l'utilisation d'énergie non
renouvelable), soit comme point à ne pas dépasser (eutrophisation et potabilité de l'eau).
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WHO (World Health Organization), 2007. Nitrate and nitrite in drinking-water. Background document for development of Guidelines for Drinking-water Quality. WHO/SDE/WSH/07.01/16. Geneva, Switzerland.
« La définition bien connue du rapport Brundtland *le développement-durable est un développement qui satisfait les besoins du présent sans compromettre la capacité des générations futures à satisfaire les leurs* ... a besoin d'être complétée d'une dimension territoriale: « satisfaire les besoins locaux sans compromettre la capacité des entités territoriales de rang supérieur à assurer leur propre viabilité »

Olivier Godard in « Le développement-durable, une chimère, une mystification ? » (2005)
# Exploring sustainable farming scenarios at a regional scale: An application to dairy farms in Brittany

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" />, S. Lopéz-Ridaura<fnref n="3" />, H.M.G. van der Werf<fnref n="1" />,<fnref n="2" />

## 1. Introduction

Livestock production is at a crossroads: increase production of animal products to feed a growing population while reducing pressure on the environment (Steinfeld et al., 2006; Steinfeld et al., 2010). Today, this concern is strongest in regions where agriculture and livestock are major economic activities. For example, the region of Brittany (northwestern France) devotes approximately 60% of its land to agriculture and has the largest livestock production in France, with 56 and 36% of national pig and poultry production, respectively, and approximately 20% each of national milk, beef, and rabbit production (DRAAF Bretagne 2009). Brittany contains more than 37,000 farms, of which approximately 17,000 are dairy farms (DRAAF Bretagne, 2009a). With over 1.1 million hectares devoted to dairy farming (67% of Brittany's agricultural area), Brittany is the largest milk-producing region in France (50 million hectolitres per year; (DRAAF Bretagne, 2009b)).

Since the 1950s, this concentration of animal production in Brittany has induced strong economic and social development, but also public concern about human health hazards, food security, and environmental problems (Bretagne Environnement, 2008a). The consequences of farming activities on the environment now are well known and documented (Giovanni, 2002; Mabon et al., 2009; Merot et al., 2009), including water pollution by pesticides and nitrogen surpluses, eutrophication of streams and coastal zones, erosion, and impoverishment of soil quality.

<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>

<footnote n="3">³INRA, UMR Innovation, UMR951, F34060, Montpellier, France</footnote>
Governments have set objectives based on scientific recommendations and conclusions both at national scales, such as the “Grenelle Environnement” (GE, 2008), and at the global scale, such as the Kyoto Protocol (CITEPA, 2010). Commonly, these objectives are to be attained by progressive steps (e.g., reducing greenhouse gas emissions by 20% by 2020 and by 50% by 2050), with each economic sector (e.g., industry, transportation, agriculture) contributing to the reduction efforts. Actions to reduce the environmental burdens of agriculture at the landscape scale, however, may have major consequences on the social and economic viability of agricultural regions. Unfortunately, estimating these consequences can be difficult because most methods to assess agricultural impacts focus on the farm scale (Andreoli et Tellarini, 2000; van Cauwenbergh et al., 2007; Zahm et al., 2008) and/or only on environmental indicators (Basset-Mens et van der Werf, 2005; Frischknecht et al., 2008).

For example, van der Werf *et al.* (2009) evaluated the environmental impact of dairy farms in Brittany using the EDEN-E tool, an operational method for the environmental evaluation of farms based on the Life Cycle Assessment (LCA) conceptual framework. This study largely confirmed previously published findings concerning the effect of production mode (conventional vs. organic) on dairy farm impacts. A subsequent study by Acosta-Alba *et al.* (submitted) grouped these farms according to environmentally sustainable “reference values” (targets) and confirmed the limited alternatives at the farm scale to attain these targets. In regions of intensive, high-tech agriculture, some improvement in efficiency at the farm scale still can be achieved, but possibly not enough to reach current environmental objectives (Acosta-Alba *et al.*, Submitted). Enlarging the spatial scale of the analysis, however, might uncover new solutions.

Increasingly, questions are raised about the ability of alternative land uses to reduce impacts on the environment in a region (Green *et al.*, 2005; Fischer *et al.*, 2008). In Brittany, regional scenarios of changes in dairy farming are useful for the formulation of land-use policy. Exploration of future scenarios of different reconfigurations of the dairy sector would allow assessment of their environmental and economic consequences. van Ittersum *et al.* (1998) describe scenarios as an “approach to investigate combinations of exogenous conditions, preferences for objectives, and technical feasibilities”. The main advantage of an explorative study is to reveal possibilities and limitations of potential land uses (Lopez-Ridaura *et al.*, 2005).
The objective of this study was to model an environmentally sustainable dairy sector in
Brittany using results from LCA in Multiple Goal Linear Programming (MGLP). Given
characteristics of a system of interacting components, MGLP estimates an optimum
configuration of these components in an attempt to meet several (sometimes conflicting)
objectives simultaneously. For example, MGLP can generate future land-use scenarios based
on economic and geographic constraints. It also has been used to integrate information at
different scales and quantify trade-offs between environmental, social and economic
indicators (López-Ridaura et al., 2005; Meyer et al., 2009). MGLP has been used in the
domains of forest management (Yousefpour et al., 2010), agricultural and natural-resource
planning (De Wit et al., 1988; van Ittersum et al., 1998; van Calker et al., 2007), and industry
and transportation (Alvarez et al., 2010). The goal of this work is to move dairy farmland
toward sustainability at the regional scale rather than at the farm scale by exploring new
configurations of agricultural land use.

**2. Methodology**

To generate future land-use configurations that meet given objectives, our MGLP approach
required defining (1) a set of current and alternative land-use types, (2) a set of characteristics
(i.e., indicators) of these land-use types, (3) quantification of all indicators for all land-use
types, (4) calculation of the regional sum of each indicator for current land-use types to
establish the baseline scenario, and (5) scenarios consisting of a set of goals to meet (e.g.,
maximise profit) and constraints not to violate (e.g., sustainability limits), both of which are
used to estimate an “optimal” distribution of land-use types.

**2.1. Current and alternative land-use types**

This study focused exclusively on the 1.1 million ha in Brittany covered by dairy farms,
considered the “current” land use. Dairy farms were classified into 5 groups according to their
mode of production and their degree of intensification (Table 4.1).
<table><caption>Table 4. 1. Classification of dairy farms in Brittany</caption><thead><tr><th>Certified organic</th><th>Milk (t/ha per ha of Fodder Crops and Grass Area (FCGA))</th><th>FCGA in Usable Agricultural Area (%)</th><th>Type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Yes</td><td>-</td><td>-</td><td>Organic</td></tr><tr><td rowspan="4">No</td><td rowspan="3">&lt; 6</td><td>&gt; 85</td><td>Extensive</td></tr><tr><td>50 - 85</td><td>Large Semi-Intensive</td></tr><tr><td>&lt; 50</td><td>Semi-Intensive</td></tr><tr><td>&gt; 6</td><td>-</td><td>Intensive</td></tr></tbody></table>

Alternative land uses, namely grass-based dairy systems or forest, were characterised to explore the potential effects of replacing current dairy farmland with them.

### 2.1.1. Grass-based dairy systems

Grass-based (GB) dairy systems are farms in which animals feed exclusively on pasture. They follow organic production methods, but unlike the organic farms included in current land use, they have no silage maize in the Fodder Crops and Grass Area (FCGA). This system, promoted in Brittany by the Sustainable Agriculture Network (CEDAPA, 2010), can have some environmental and economic benefits (e.g., lower emissions, reduced costs). Nevertheless, the quality of pastures necessary for such a system requires specific climatic conditions frequently found in Brittany since pasture is practiced during all seasons. For this study, we assumed that the GB dairy system could be implemented over the entire region.

### 2.1.2. Forest

Among French regions, Brittany has the second lowest percentage of forest cover (12% vs. the national mean of 29%). Approximately 48% of the forest in Brittany is privately owned (PEFC, 2008). We assumed forests composed exclusively of sessile oak (*Quercus petraea*), a common tree species for plantations in Brittany, managed according to a 55-year rotation period (e.g., young trees used for firewood). This rotation takes into account only a quarter of the real one. In fact, the farming systems would be change to much in 220 years, the usual oak rotation. We identified the main management stages and quantified their activities in consultation with forestry experts (F. Muratet, pers. comm.; Table 4.2). No fertilisers or pesticides are used. The main contribution of forest in this study was its capacity to stock carbon, estimated as 1.1 t C y⁻¹ ha⁻¹ based on measures of soil and root biomass in a temperate
oak forest (Vallet *et al.*, 2009). The calculations considered all investments, work, machines, fuel used and wood sold during the growing cycle, divided by the total growing time.

<table><caption>**Table 4. 2. Assumed management stages and activities of forest land**</caption><thead><tr><th>Stage and tools used</th><th>Duration</th></tr></thead><tbody><tr><td>Planting and growing, 13.5 workers per day manual labor and 77 h chain saw</td><td>10 years</td></tr><tr><td>Pruning and light cutting, 4.6 workers per day using chain saws</td><td>45 years</td></tr><tr><td>Cutting 300 trees, 4.5 workers per day using chain saws</td><td>1 year (yr. 55)</td></tr></tbody></table>

## 2.2. Indicators selected

We selected 14 indicators from 5 categories that describe the sustainability of dairy farms: autonomy, environmental efficiency, economic viability, social contribution, and productivity. Except for the productivity indicators and one economic viability indicator (MMR, milk marginal revenue), indicators came from EDEN-E (van der Werf *et al.*, 2009). All indicators were expressed per hectare of land because our objective was to explore alternative uses of this limited resource. When used later in alternative land-use scenarios, they help the interpretation. These indicators show whether the scenario is being improved to move towards sustainability or not (Table 4.3).

<table><caption>**Table 4. 3. Indicators by category used to represent sustainability objectives. Arrows indicate whether the indicator should be minimised ↓ or maximised ↑ at the regional level**</caption><thead><tr><th>Category</th><th>Indicator</th><th>Dimension</th><th>Objective</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Autonomy</td><td>Additional area (AA)</td><td>ha</td><td>↓</td></tr><tr><td>Total nitrogen inputs (TN)</td><td>kg N ha<sup>-1</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td rowspan="3">Environmental efficiency</td><td>Nitrate leached (NO<sub>3</sub>)</td><td>kg NO<sub>3</sub>-N ha<sup>-1</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td>Non-renewable energy use (NRE)</td><td>GJ ha<sup>-1</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td>Greenhouse gas emissions (GHG)</td><td>CO<sub>2</sub> t<sub>eq</sub> ha<sup>-1</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td rowspan="3">Productivity</td><td>Milk produced (Milk)</td><td>t ha<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr><tr><td>Total nutritional energy (NE)</td><td>GJ ha<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr><tr><td>Total protein contained in animal products (Prot)</td><td>t ha<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr><tr><td>Social contribution</td><td>Employment (Employ)</td><td>workers ha<sup>-1</sup> y<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr><tr><td rowspan="5">Economic viability</td><td>Total income (Income)</td><td>kEuros ha<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr><tr><td>Total cost (TC)</td><td>kEuros ha<sup>-1</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td>Farm profit (FP)</td><td>kEuros ha<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr><tr><td>Milk marginal revenue (MMR)</td><td>kEuros kg<sup>-1</sup></td><td>↓</td></tr><tr><td>Gross operating surplus (GOS)</td><td>kEuros ha<sup>-1</sup></td><td>↑</td></tr></tbody></table>
*Autonomy* refers to the capacity of farms to remain independent of external inputs. In this study, autonomy was represented by two indicators: **additional area (AA)**, the estimated amount of land needed to produce crop-based inputs (e.g. concentrated feed, fodder) that do not come from the farm itself, and **total nitrogen (TN)**, the sum of N imported to a farm in mineral fertilisers, concentrated feed, fodder, bedding, animals, and legume N fixation.

*Environmental efficiency* was characterised by three indicators quantified using the LCA approach. **Nitrate leached (NO₃)** equalled nitrate-N (NO₃-N) losses at the farm scale, assumed to equal the farm-gate N balance (van der Werf *et al.*, 2009). Surface run-off of N was considered non-existent. **Non-renewable energy use (NRE)** summed the energy used on a farm as well as that used to produce and transport inputs (e.g. mineral fertilisers, energy carriers). Lastly, main **GHGs** were quantified and aggregated using the most recent 100-year characterisation factors for global warming potential (Forster *et al.*, 2007). At a global scale, greenhouse gas (GHG) emissions contribute to climate change, while at a local scale nitrate emissions are responsible for eutrophication and water quality degradation.

*Productivity* of agricultural activities was been taken into account by three indicators. **Milk** production reflects the intensity of farms. Since dairy farms produce both plant and animal products, we calculated the **nutritional energy (NE)** content of the plant and animal products sold and the **protein content of animal products (Prot)** based on data of energy and protein content in raw materials (Souci *et al.*, 2000; Sauvant *et al.*, 2004).

*Social contribution* is signified by the indicator **employment**, which corresponds to the quantity of full-time farm employment expressed in human-year.

*Economic viability* indicators were taken from farm accounting records. We selected 5 indicators: **total income (Income)** from sales of products; **total costs (TC)**, including fixed and variable costs; **farm profit (FP)** (difference between total income and total costs); **milk marginal revenue (MMR)**, the efficiency of milk production as milk income per kg milk (used to consider dairy production exclusively not all farms products sold), **profit**; and, **gross operating surplus (GOS)** (profit plus subsidies and other economic aids).
## 2.3. Indicator values of current and alternative land uses

We chose to express indicators values for each land-use type as absolute values to avoid the problems associated with scoring, indexation, and loss of information from weighting and lack of units (van der Werf et Petit, 2002b; Munda, 2005). To quantify most indicators for the 5 types of dairy farms representing current and alternative productive land uses (Table 4.4), we used results for dairy farms in Brittany from van der Werf et al. (2009) evaluated with the EDEN-E tool.

<table><caption>Table 4.4. Indicator values per hectare by category for current (dairy farms) and alternative (grass-based farm systems and forest) land uses</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Autonomy</th><th colspan="3">Environmental</th><th colspan="3">Productivity</th><th colspan="2">Social</th><th colspan="4">Economic viability</th></tr><tr><th>AA</th><th>TN</th><th>NO<sub>3</sub></th><th>NRE</th><th>GHG</th><th>Milk</th><th>NE</th><th>Prot</th><th>Employ</th><th>Income</th><th>TC</th><th>FP</th><th>MMR</th><th>GOS</th></tr></thead><tbody><tr><th>Units</th><th>ha</th><th>kg</th><th>kg</th><th>GJ</th><th>t CO<sub>2</sub>eq</th><th>t</th><th>GJ</th><th>kg</th><th>workers y<sup>-1</sup></th><th>k€</th><th>k€</th><th>k€</th><th>€ kg<sup>-1</sup></th><th>k€</th></tr><tr><th>Org</th><td>0.05</td><td>78.4</td><td>37.0</td><td>14.0</td><td>5.3</td><td>3.8</td><td>18.1</td><td>204.8</td><td>0.032</td><td>2.0</td><td>1.8</td><td>0.24</td><td>6.2</td><td>0.8</td></tr><tr><th>Ext</th><td>0.11</td><td>132.0</td><td>74.5</td><td>17.7</td><td>6.8</td><td>4.9</td><td>24.2</td><td>252.3</td><td>0.030</td><td>2.4</td><td>1.8</td><td>0.56</td><td>5.4</td><td>1.0</td></tr><tr><th>SI</th><td>0.14</td><td>157.9</td><td>85.9</td><td>22.0</td><td>7.4</td><td>5.4</td><td>26.8</td><td>271.6</td><td>0.029</td><td>2.5</td><td>1.6</td><td>0.93</td><td>6.0</td><td>1.1</td></tr><tr><th>LSI</th><td>0.10</td><td>194.3</td><td>109.4</td><td>21.8</td><td>6.4</td><td>3.7</td><td>25.7</td><td>257.6</td><td>0.020</td><td>2.4</td><td>1.3</td><td>1.07</td><td>2.5</td><td>0.8</td></tr><tr><th>Int</th><td>0.20</td><td>160.1</td><td>64.8</td><td>24.5</td><td>7.6</td><td>6.0</td><td>34.6</td><td>354.0</td><td>0.031</td><td>2.8</td><td>2.2</td><td>0.61</td><td>5.9</td><td>1.2</td></tr><tr><th>GB</th><td>0.01</td><td>48.3</td><td>11.3</td><td>6.8</td><td>4.5</td><td>3.8</td><td>12.2</td><td>138.7</td><td>0.020</td><td>1.8</td><td>1.0</td><td>0.80</td><td>5.1</td><td>1.1</td></tr><tr><th>Forest</th><td>0.00</td><td>0.0</td><td>5.0</td><td>0.3</td><td>-4.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.0</td><td>0.004</td><td>0.2</td><td>0.06</td><td>0.14</td><td>0.0</td><td>0.2</td></tr></tbody></table>

*Abbreviations* - AA: Added area, TN: total nitrogen inputs, NO3: nitrate leached, NRE: non-renewable energy use, GHG: greenhouse gas emissions, Milk: milk produced, NE: total nutritional energy, Prot: total protein contained in animal products, Employ: employment, Income: total income, TC: total costs, FP: farm profit, MMR: milk marginal revenue, GOS: gross operating surplus, ORG: organic, Ext: extensive, SI: semi-intensive, LSI: large semi-intensive, Int: intensive, GB: grass-based dairy system.

As for alternative activities, the GB dairy system was assumed to have fewer potential environmental impacts than current farm types: 87% less external area used, 38% fewer inputs, 69% fewer nitrates emitted, 51% less energy used and 15% fewer GHGs emitted (Table 4.4). In contrast, it had lower values for most economic viability indicators and employed relatively few workers, decreasing its social contribution. Importantly, its cost indicator value was 19% lower than the lowest value found for current farm types. The forest land-use was assumed to stock carbon (negative value for GHG with a conversion factor from C to CO2eq of 3.7 (1/12*44)). The forest land use emits less NO3, but it produced no milk and
had lower values for economic viability. Indicator values, expressed per hectare of land used, were used by MGLP as coefficients when it was applied to meet scenario objectives.

## 2.4. Baseline scenario (BL)

The baseline scenario represented the current situation of milk production in the region. To establish the BL, we estimated the area that each farm type occupies in Brittany by multiplying the number of farms per type by the mean farm area by type (Dauvier et Février, 2009) (Table 4.5). For example, the 259 farms performing organic milk production covered an estimated 1.7% of the dairy-farm agricultural area.

<table><caption>Table 4.5. Estimated area per type of dairy farm in Brittany defined according to type-specific management strategies and estimated using statistical data of mean area and number of farms by type.</caption><thead><tr><td>Type</td><td>% of dairy production area</td><td>Total area (ha)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Organic</td><td>1.7</td><td>19,237</td></tr><tr><td>Extensive</td><td>11.4</td><td>128,025</td></tr><tr><td>Large Semi-Intensive</td><td>23.5</td><td>264,722</td></tr><tr><td>Semi-Intensive</td><td>35.3</td><td>397,298</td></tr><tr><td>Intensive</td><td>28.1</td><td>316,870</td></tr><tr><td>Total</td><td>100.0</td><td>1,126,152</td></tr></tbody></table>

Indicators for each dairy farm type then were multiplied the type-specific area to estimate total indicator values for the region (Table 4.6), values which were compared against the objectives during the MGLP phase. Several of these values were consistent with regional statistical data. For example, the baseline flux of 94 kt of N-NO₃ (Table 4.6) fell between predictions for Brittany of 82 and 135 kt in 2007 and 2000 (a wet year), respectively (DIREN, 2005, 2008). The baseline scenario assumed 31,310 employees (Table 4.6), while 2007 regional statistics estimated 31,430 employees (DRAAF Bretagne, 2009b).
<table><caption>Table 4.6. Estimated sum of indicator values by category at the regional level in the baseline scenario.</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Autonomy</th><th colspan="3">Environmental Efficiency</th><th colspan="3">Productivity</th><th>Social</th><th colspan="5">Economic viability</th></tr><tr><th></th><th>AA</th><th>TN</th><th>NO<sub>3</sub></th><th>NRE</th><th>GHG</th><th>Milk</th><th>NE</th><th>Prot</th><th>Employ</th><th>Income</th><th>TC</th><th>FP</th><th>MMR</th><th>GOS</th></tr><tr><th>Units</th><th>km<sup>2</sup></th><th>kt</th><th>kt</th><th>GJ*10<sup>6</sup></th><th>kt CO<sub>2</sub>eq</th><th>kt</th><th>GJ*10<sup>6</sup></th><th>kt</th><th>workers y<sup>-1</sup></th><th>M€</th><th>M€</th><th>M€</th><th>M€</th><th>M€</th></tr></thead><tbody><tr><th>Brittany</th><td>1606</td><td>183</td><td>93.9</td><td>24.8</td><td>8024</td><td>5755</td><td>31.8</td><td>325</td><td>31310</td><td>2846</td><td>1926</td><td>920</td><td>5.7</td><td>1155</td></tr></tbody></table>

*Abbreviations* - AA: Added area, TN: total nitrogen inputs, NO3: nitrate leached, NRE: non-renewable energy use, GHG: greenhouse gas emissions, Milk: milk produced, NE: total nutritional energy, Prot: total protein contained in animal products, Employ: employment, Income: total income, TC: total costs, FP: farm profit, MMR: milk marginal revenue, GOS: gross operating surplus.

The above-average economic performance and productivity of the farms from van der Werf et al. (2009) used to quantify indicators for current dairy farms appeared to increase the corresponding indicators slightly. For example, of the 2,846 M€ of income in the baseline scenario (Table 4.6), 1,703 M€ came from milk, which was 19% higher than the 1,436 M€ for milk income from 2007 regional statistics (DRAAF 2009). In addition, the baseline scenario's estimate of regional milk production (5,755 kt) overestimated 2007 regional milk production (4,900 kt; DRAAF 2009) by 17%. Nonetheless, the baseline scenario estimates appeared to represent sufficiently the current situation of dairy farms in the region. It is important to note that under these assumptions, the crop-based products imported by dairy farms in Brittany use agricultural surface area elsewhere in the world equivalent to 14 % of the farms' total area.

## 2.5. Environmental sustainability goals

Three of the objectives to be met during the MGLP phase dealt with environmental sustainability, requiring application of a method to define the limits of sustainable emissions and energy use. To determine whether polluting emissions and use of natural resources can be supported in the long term, we used the concept of “reference values” (RVs) (van Cauwenbergh et al., 2007; Acosta-Alba et al., Submitted). RVs are thresholds based on scientific research or societal objectives that have been expressed in science-based policy documents. They can be expressed by a specific value (e.g., maximum allowable concentration) or by reduction objectives proposed by scientists to decision makers (e.g.,
Intergovernmental Panel on Climate Change targets for minimising climate change impacts).
We considered a move toward these objectives a move towards sustainability.

We focused on three major environmental impacts: water quality (WQ), a local impact, non-renewable energy use (NRE), a resource-depletion impact, and climate change (CC), a global impact. For WQ, nitrate is the most studied water pollutant in Brittany since it decreases surface-water quality and eutrophicates coastal waters (Ménesguen, 2003; Merot *et al.*, 2009). To maintain human and ecosystem health in regards to surface waters, the European Union (EU) Nitrates Directive recommended a surface-water nitrate concentration below 25 mg NO3 l⁻¹ (EC, 1991), which we adopted as one RV (WQ25). To avoid coastal eutrophication, a now-frequent occurrence in Brittany, Ménesguen (2003) estimated that the nitrate concentration in streams should not exceed 10 mg NO3 l⁻¹ (WQ10). For NRE, the EU proposed a target of reducing gross non-renewable energy consumption by 20% by 2020 (EC, 2006), a pledge later adopted by France (NRE20) (Jouzel *et al.*, 2007). A later French government plan aimed to have at least 30% of farms with reduced energy dependence (encouraging energy production at farm) by 2013 (NRE30) (French Ministry of Agriculture and Fisheries, 2009). For CC, RV are based on EU objectives (EESC, 2009), in which France pledged to reduce its total GHG emissions by 20% by 2020 (CC20) and by 50% by 2050 (CC50).

As there were two objectives for each environmental concern, we proposed two scenarios.
The first scenario was “short term”, based on the less ambitious objectives: reduce current
GHG emissions and non-renewable energy use by 20% and limit nitrate concentration in
water to 25 mg l⁻¹ (WQ25, NRE20 and CC20). The second scenario is “long term”, based on
the more ambitious objectives: reduce current GHG emissions and non-renewable energy use
by 50 and 30%, respectively and limit nitrate concentration in water to 10 mg l⁻¹ (WQ10,
NRE30 and CC50).

Translating objectives to quantitative values

To quantify regional energy use and GHG objectives in the short- and long-term scenarios,
the proposed reduction rates were applied to the total values for NRE and GHG in the
baseline scenario (Table 4.6). To quantify the regional nitrate objective, we first considered
the influence of wetlands and non-agricultural land uses. At watershed scales and above,
118
wetland nitrogen removal can decrease nitrate concentrations by approximately 1 mg l⁻¹ per percent of wetland surface (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. forests, fallow agricultural land); thus, water flowing from this area would dilute surface-water nitrate concentrations (P. Durand, pers. comm.). Consequently, the two nitrate concentration limits (25 and 10 mg l⁻¹) were increased by 10 mg l⁻¹ to account for eventual wetland nitrogen removal, then divided by 0.8 to estimate nitrate limits only for the land from which nitrate leaches. To estimate the per-hectare amount of farm nitrate leaching necessary to reach these nitrate concentration limits, we reversed a method proposed by Payraudeau 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 equalled farm-gate N balance). Based on these assumptions, nitrate concentrations of 10 and 25 mg NO₃ l⁻¹ for absolute RVs corresponded respectively to 21.5 and 34.5 kg of nitrate-N leached per hectare of land used for milk production. These RVs then were multiplied by the total dairy surface area to arrive at nitrate-N emission objectives for the region (Table 4.7). Subsequently, the MGLP model used the two sets of three environmental objectives as constraints in the short-term and long-term scenarios.

<table><caption>Table 4.7. Objectives at the regional scale used as constraints in the Multiple Goal Linear Programming model to generate optimised land-use scenarios</caption><thead><tr><th rowspan="2">Scenarios</th><th colspan="2">Nitrate emission<br>(kt NO<sub>3</sub>-N)</th><th colspan="2">Non-renewable energy<br>use (GJ*10<sup>6</sup>)</th><th colspan="2">GHG emissions<br>(kt CO<sub>2</sub>eq)</th></tr><tr><th>Objective</th><th>Value</th><th>Objective</th><th>Value</th><th>Objective</th><th>Value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Baseline (BL)</td><td>-</td><td>93.8</td><td>-</td><td>24.8</td><td>-</td><td>8024</td></tr><tr><td>Short-term (ST)</td><td>25 mg l<sup>-1</sup></td><td>38.9</td><td>-20%</td><td>19.9</td><td>-20%</td><td>6420</td></tr><tr><td>Long-term (LT)</td><td>10 mg l<sup>-1</sup></td><td>24.2</td><td>-30%</td><td>17.4</td><td>-50%</td><td>4012</td></tr></tbody></table>

## 2.6. Multiple Goal Linear Programming model

The MGLP model used (van Ittersum et al., 1998; López-Ridaura et al., 2005) had the form of a standard linear programming model (Berentsen et Giesen, 1995; van Calker et al., 2007). The model was solved with the General Algebraic Modelling System (GAMS), a computer
program for mathematical programming and optimisation (Brooke *et al.*, 1992; Rosenthal, 2006). As mentioned, our MGLP model used the indicator values of current and alternative land-use types when attempting to identify optimum scenarios at the regional scale. In MGLP model, one main goal is defined by an objective function and the others are described in constraints functions (Janssen et van Ittersum, 2007). In this case, the model is going to maximize milk production within three different environmental goals represented by RV. These RV are set up as constraints. With the MGLP model, trade-offs between dimensions of sustainability also can be identified (e.g., impacts of environmentally friendly milk production on economic viability and social contribution). In a first set of scenarios, the main goal was maximising milk production. We therefore evaluated additional scenarios maximising both farm profit and employment to observe the consequences on milk production in both short- and long-term scenarios.

# 3. Results

## 3.1. Scenario analysis of short-term objectives

Given short-term environmental objectives, the MGLP maximised could not find an optimal solution maintaining milk production over all the available area with current land-use types (STcurr). Constraints might only be respected if organic production was favoured over 93% of the total area and dairy production was stopped over the rest of the territory. Because allocating all available dairy farmland to a current land use was another constraint, this solution was infeasible. With alternative activities allowed (STalt), 55% of the area was allocated to the Grass-Based system and 44% to Intensive production and 1% to forest (Fig. 4.1).
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>**Figure 4. 1.** Comparison of potential land-use distributions of dairy land in Brittany according to scenarios and short-term environmental objectives: baseline, environmental objectives with current land uses (STcurr), and environmental objectives including alternative land uses (STalt). *Abbreviations - ORG: organic, Ext: extensive, SI: semi-intensive, LSI: large semi-intensive, Int: intensive, GB: grass-based dairy system.*</figcaption></figure>

Compared to the baseline scenario, short-term alternative scenario improved autonomy and environmental efficiency; in contrast, productivity, social contribution and economic viability decreased (Fig. 4.2).

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>**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. Scenario with only current land uses (STcurr) is not shown since it is infeasible. Values near 100 better meet the given objectives.</figcaption></figure>
Compared to baseline situation (BL), short-term scenario with alternative land uses (STalt) improved *autonomy* of dairy region, the ST curr by around 40% (Table 4.8). Since environmental objectives were settled as constraints for the optimisation, the *environmental efficiency* indicators were also improved by reducing environmental impact indicators The nitrate constraint that implies the reduction of 59% of total nitrates leaking to avoid a nitrate concentration in water higher than 25 mg l⁻¹, NRE and GHG are reduced by 35% and 20% respectively. The *productivity* decreased with a loss of nutritional energy and proteins of around 20%. *Economic viability* decreased or increased unequally according to indicators. the **income**, **TC** and **FP** reduced by around 12%, while **MMR** and **GOS** increased of 6% and 11% respectively.

<table><caption>**Table 4. 8. Indicator values for baseline and short-term scenario with alternative land uses (STalt).**</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Autonomy</th><th colspan="3">Environmental Efficiency</th><th colspan="3">Productivity</th><th rowspan="2">Social<br>Employ<br>workers<br>y<sup>-1</sup></th><th colspan="5">Economic viability</th></tr><tr><th>AA</th><th>TN</th><th>NO<sub>3</sub></th><th>NRE</th><th>GHG</th><th>Milk</th><th>NE</th><th>Prot</th><th>Income</th><th>TC</th><th>FP</th><th>MMR</th><th>GOS</th></tr></thead><tbody><tr><th>Units</th><td>km<sup>2</sup></td><td>kt</td><td>kt</td><td>GJ*10<sup>6</sup></td><td>kt CO<sub>2</sub>eq</td><td>kt</td><td>GJ*10<sup>6</sup></td><td>kt</td><td>M€</td><td>M€</td><td>M€</td><td>k€</td><td>M€</td></tr><tr><th>BL</th><td>1606</td><td>183</td><td>93.9</td><td>24.8</td><td>8024</td><td>5755</td><td>31.9</td><td>325</td><td>31310</td><td>2846</td><td>1926</td><td>920</td><td>5.7</td><td>1155</td></tr><tr><th>STalt</th><td>1010</td><td>108</td><td>38.9</td><td>16.2</td><td>6419</td><td>5296</td><td>24.5</td><td>259</td><td>27549</td><td>2499</td><td>1718</td><td>780</td><td>6.1</td><td>1285</td></tr></tbody></table>

*Abbreviations* - AA: Added area, TN: total nitrogen inputs, NO3: nitrate leached, NRE: non-renewable energy use, GHG: greenhouse gas emissions, Milk: milk produced, NE: total nutritional energy, Prot: total protein contained in animal products, Employ: employment, Income: total income, TC: total costs, FP: farm profit, MMR: milk marginal revenue, GOS: gross operating surplus.

## 3.2. Scenario analysis of long-term objectives

Likewise to the short-term scenarios, the MGLP model was unable to find a combination of current land-use types in long-term scenarios that would meet the three environmental constraints while using all of the available land. Only by placing organic farming on 58% of the area and stopping dairy production on the remaining land (i.e., none of the current land uses) would dairy farms be able to meet the NO3 emission constraint (Fig 4.3).

Allowing alternative land-use types, however, made fulfilling the environmental and surface-area constraints of long-term scenarios possible (LTalt).
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>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).</figcaption></figure>

*Abbreviations* - ORG: organic, Ext: extensive, SI: semi-intensive, LSI: large semi-intensive, Int: intensive, GB: grass-based dairy system.

Compared to the baseline scenario, the alternative scenario increased autonomy and environmental efficiency indicators but decreased all other indicators except GOS (Fig. 4.4).

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 4.4. Comparison of baseline and long-term scenario with alternative land use. Scenario with only current land uses (LTcurr) is not shown since it is infeasible. Values near 100 better meet the given objectives.</figcaption></figure>

LTalt scenarios improved *autonomy* of dairy region, by 68 and 61% in terms of Additional Area (AA) and Total Nitrogen input (TN) respectively (Table 4.9). *Environmental efficiency* indicators were also improved by reducing environmental impacts indicators Nitrate leached
(NO₃), No renewable energy use (NRE) and Greenhouse gas (GHG), by 74, 58 and 50%. The productivity was reduced by around 40% (30% for milk indicator and 48 and 45% for nutritional energy (NE) and proteins (PROT). Social contribution was reduced as twice as much of STalt scenario (30%). Economic viability decreased in all indicators around 30% excepting the gross operating margin (GOS) that was slightly increased.

<table><caption>Table 4. 9. Indicator values for baseline and long-term scenario at the regional scale allowing alternative land uses.</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="2">Autonomy</th><th colspan="3">Environmental Efficiency</th><th colspan="3">Productivity</th><th colspan="2">Social</th><th colspan="4">Economic viability</th></tr><tr><th>AA</th><th>TN</th><th>NO<sub>3</sub></th><th>NRE</th><th>GHG</th><th>Milk</th><th>NE</th><th>Prot</th><th>Employ</th><th>Income</th><th>TC</th><th>FP</th><th>MMR</th><th>GOS</th></tr><tr><th>km<sup>2</sup></th><th>kt</th><th>kt</th><th>GJ*10<sup>6</sup></th><th>kt CO<sub>2</sub>eq</th><th>kt</th><th>GJ*10<sup>6</sup></th><th>kt</th><th>workers y<sup>-1</sup></th><th>M€</th><th>M€</th><th>M€</th><th>k€</th><th>M€</th></tr></thead><tbody><tr><th>Units</th><td>km<sup>2</sup></td><td>kt</td><td>kt</td><td>GJ*10<sup>6</sup></td><td>kt CO<sub>2</sub>eq</td><td>kt</td><td>GJ*10<sup>6</sup></td><td>kt</td><td>workers y<sup>-1</sup></td><td>M€</td><td>M€</td><td>M€</td><td>k€</td><td>M€</td></tr><tr><th>BL</th><td>1606</td><td>183</td><td>93.9</td><td>24.8</td><td>8024</td><td>5755</td><td>31.9</td><td>325</td><td>31310</td><td>2846</td><td>1926</td><td>920</td><td>5.7</td><td>1155</td></tr><tr><th>LTalt</th><td>517</td><td>71</td><td>24.2</td><td>10.6</td><td>4012</td><td>4008</td><td>16.6</td><td>179</td><td>21630</td><td>1947</td><td>1246</td><td>693</td><td>4.9</td><td>1083</td></tr></tbody></table>

*Abbreviations* - AA: Added area, TN: total nitrogen inputs, NO3: nitrate leached, NRE: non-renewable energy use, GHG: greenhouse gas emissions, Milk: milk produced, NE: total nutritional energy, Prot: total protein contained in animal products, Employ: employment, Income: total income, TC: total costs, FP: farm profit, MMR: milk marginal revenue, GOS: gross operating surplus.

### 3.3. Sustainability trade-offs: environmental and socio-economic objectives

MGLP might also be useful to show trade-offs between socio-economic and environmental goals. We explore two of different goals: maximizing farm profit (FP) and then maximizing employ instead milk production for short and long term scenarios. By using progressive constraints of milk production we have represented the optimal land use configuration (represented in figures inside a square). This optimal configuration show where an economic indicator (i.e. farm profit (FP)) or the social contribution indicators are maximized having the higher level of milk production.

Others objective functions were simulated. Scenarios maximising farm profit alone showed a constant maximum farm profit (1067 € ha⁻¹) until mean farm milk production increased beyond 3.7 t ha⁻¹, incurring higher production costs, thus reducing profit (Fig. 4.5). Nonetheless, compared to the baseline scenario, regional farming profit could increase by 27% while maintaining the same milk production, if all the regional area were used by large 124
semi intensive farms. When maximising profits while meeting short-term environmental constraints (and allowing grass-based systems), milk production decrease by 10% to keep the baseline level of farm profit (Fig. 4.5a). When maximising profit while meeting long-term objectives (and allowing forest and grass-based systems), maximum regional farm profit decreased from 879 to 797 M€ and milk production also decreased below the baseline level. Thus, compared to short-term goals, stricter long-term environmental goals, even when attempting to maximise farm profit and milk production, could decrease regional farm profit by approximately 9% (81 M€, ca. 73 € ha⁻¹) and milk production by 36%. The optimum land distributions might be also described (one point of each curb representing maximum FP and maximum milk production) In the short-term scenario allowing both alternative land uses, optimum land distribution was 59% GB, 28% Semi-Intensive production, 12% Intensive production, and 1% Forest (Fig. 4.5b). In the long-term scenario including alternative activities, optimum land occupation was 78% GB, 14% Forest, and 8% Intensive production.

a)

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

b)

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Max FP

ST alt

LT alt

Baseline

<caption>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 at the optimum point (within a square)</caption>

Scenarios: Maximising farming profit with no constraints (Max FP, ●), short-term environmental objectives as constraints with grass-based systems allowed (STalt ■), long-term environmental objectives as constraints with forest and grass-based systems allowed (LTalt, ▲), and baseline values (BL, ◇).

Scenarios maximising employment profit alone predicted that, at a regional level employment could be increased by 14% while maintaining the same milk production (Fig. 4.6a). From a social point of view, creating more than 4000 jobs could have favourable impacts, but given the same level of milk production, this would indicate less efficiency per worker. In the short-term scenario, the baseline employment value can be maintained while meeting
environmental objectives, but at the cost of reducing milk production by 13% compared to the baseline. In contrast, meeting long-term objectives decreased employment by approximately 20% (6000 jobs) and milk production by 36% compared to the baseline. These impacts would have large repercussions on the regional economy. In the short-term scenario including alternative activities, optimum land distribution was 47% Organic, 28% Intensive, 23% GB, and 2% Forest (Fig. 4.6b). For the long-term scenario, optimum land distribution was 43% Organic, 41% GB, and 16% Forest.

a)

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

b)

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>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 at the optimum point (within a square).</figcaption></figure>

Scenarios: Maximising employment with no constraints (Max Employ, ●), short-term environmental objectives as constraints with grass-based systems allowed (ST alt ■), long-term objectives as constraints with forest and grass-based systems allowed (LT alt, ▲), and baseline values (BL, ◇).

# 4. Discussion

Environmental objectives had large consequences on social and economic indicators, especially when allowing only current dairy farm types. When doing so, meeting short-term environmental objectives required transforming nearly all dairy farm area to organic production, which decreased milk production and farm profit. Long-term environmental objectives could not be met with current farm types. Only by allowing conversion to grass-based systems and forest could decreases in milk production and profit of the short-term scenario be mitigated and environmental constraints in the long-term scenario be met. Nonetheless, even with alternative land uses decreasing or compensating the impacts of current land uses, meeting environmental objectives meant decreasing both milk production
and profit at both farm and regional levels. This implies several changes for producers and the
whole agricultural sector. Society might be aware about all these implications.

Compensating impacts of one type of land use with other land uses is an option similar to the
*land-sparing* principle (Green *et al.*, 2005; Fischer *et al.*, 2008), in which agricultural area is
used intensively, leaving other areas uncultivated for wildlife and habitat conservation. An
alternative management strategy is *wild farming*, in which the yield per area is lower with
agricultural and practices that conserve biodiversity, but which occupies larger surfaces to
produce the same final yield. This latter strategy could have been analysed with the MGLP
model by modifying indicator values of conventional farm land-use types, but this would have
made no difference in the long-term scenarios, where even organic land use alone was not
able to meet environmental constraints.

Among environmental constraints, the nitrate leaching objectives were the most limiting
factors, related to the increasingly strict environmental regulations in Brittany over the past 15
years (Merot *et al.* 2009). Although farms in this region have improved their nutrient
efficiency over time, our study suggests that stricter environmental regulations (nitrate < 10
mg I⁻¹) may be difficult to implement in Brittany and other regions where agriculture and
livestock production are the dominant land use.

Trade-offs represented after MGLP results are interesting since they show easily the
advantages and disadvantages of fulfilling different scenarios. Thus, we could draw the
consequences of applying environmental constraints over agricultural production and reveal
the challenge that has to face the agricultural policies. At the moment our work represent
unchanged conditions while production and land uses change. In real conditions, an important
loss of production would increase the pressure over the demand and the price of milk, for
instance, might vary seriously having other social and economic consequences.

Different land uses have also be set as possible over all the milk production area with no
constraints but some types of milk production as the systems totally based on grass and fodder
feeding may be set up in specific natural conditions (i.e. rainfall, soil quality) and farms
structure (pastures might be gathered together near of the animal house holding). Likewise,
some types of production represent not only strategies of farmers but also perceptions and
wisdom (e.g. organic production). All these different consideration could be implemented as
additional constraints. We are currently working in differentiating zones were climatic and pedologic conditions required for different land uses.

Agricultural regions as Brittany may use this kind of study to estimate the distance existing to reach environmental objectives given at national or global scales. More than changing half of the region in forest, these results might be used as an attempt to quantify how much the region need external assistance to compensate the impacts from the agricultural sector or/and to imagine new systems that would produce less but with less impact and more autonomy. In both cases, farmers have to be supported by all citizens and policy makers.

**5. Conclusion**

Using indicators for five complementary sustainability categories was useful to identify trade-offs between them and may facilitate comprehension by and discussion with stakeholders.

The window of opportunity described by the trade-off curve in the baseline scenario is a starting point to quantify to what extent we can expect to improve the current situation with real farms. It also is useful to measure the socio-economic consequences of farming systems with lower environmental impact. The trade-offs between milk production and maximised employment or farm profit illustrated the potential economic and social costs of meeting environmental regulations. If local stakeholders or the public demand scientific advice for reducing environmental impacts of agriculture, this kind of tool can evaluate how much change may be necessary to reach environmental objectives and its social and economic consequences. Questions to consider include the following: Should farmers be paid to conserve biodiversity and ecosystem services? If system change leads to reduction in employment at the regional scale, how can it be compensated?

This methodological study explored the use of LCA results in sustainability assessment. Although MGLP is capable of considering a somewhat larger number of land-use types than those in this study, we focused on a small number to control for the large variability observed in dairy-farm practices in real systems. Certain changes (e.g., crop rotation, type of feed used) can have relatively large impacts on production, natural resource consumption, and pollutant emissions. Thus, MGLP seems a good tool to explore the range of possible optimisation options of agricultural systems. One disadvantage of both MGLP and LCA is a lack of
dynamic modelling in both approaches. For example, effect of one indicator value on another, nitrogen dynamics, etc.

The major benefits of coupling MGLP and LCA include: (1) taking into account social and economic indicators while considering environmental concerns, (2) quantification of potential environmental impacts to optimise agricultural production from an LCA perspective, (3) consideration of a variety of complementary production modes in a region (not only organic or intensive farms), and (4) generation of scenarios that can be discussed with stakeholders as support information for environmentally-conscious decision making.

## Acknowledgements

This research has been funded by the French National Research Agency, SPA/DD project "Animal Production Systems and Sustainable Development" (ANR-06-PADD-017) and the French Environment and Energy Management Agency (ADEME).
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Simon Bell and Stephen Morse (2001)
# Discussion et conclusion générale

Sous sa forme actuelle, l'ACV ne permet pas de juger si les valeurs des impacts environnementaux estimés sont compatibles avec le développement durable. Le principe le plus utilisé est de comparer des systèmes/scénarios alternatifs et de considérer comme meilleur celui qui génère le moins d'impact, ceci correspond à l'approche *less is better*. Cependant, ce paradigme d'interprétation ne permet pas de savoir si l'impact est suffisamment faible pour assurer la préservation de l'environnement. En partant de ce constat, les travaux de cette thèse se sont concentrés sur les pistes qui pourraient permettre de déterminer des valeurs limites compatibles avec le développement durable. Ce dernier chapitre comporte la présentation des acquis de la thèse, la discussion des choix réalisés et des questions soulevées et des perspectives envisageables pour la suite.

## 1. Définition des limites de la durabilité environnementale

La première étape a été de définir le développement durable (DD) et le champ dans lequel les systèmes de production agricole doivent s'inscrire pour être durables. Dans l'introduction de la thèse, le DD a été décrit comme un mode de développement qui respecte les limites posées par la biosphère. D'après cette définition, le respect des limites environnementales est un pré-requis indispensable pour les autres piliers de la durabilité.

L'intérêt principal d'adopter un schéma hiérarchique des piliers du DD repose sur le constat du manque d'opérationnalité du DD. Il ne s'agit pas de privilégier l'environnement au détriment des autres piliers, mais de concevoir le développement social et économique dans les limites de nos systèmes naturels, tout en préservant les biens et services qui conditionnent notre propre survie. Il n'est pas question de négliger les piliers économique et social mais de proposer une nouvelle approche du développement durable, car un développement qui permette de respecter les VR, sans la viabilité économique et l'équité social, ne peut en aucun cas être considéré comme durable.
Il est difficile d'accepter la nécessité d'identifier des limites à ne pas dépasser pour l'agriculture dans le contexte actuel où la crise alimentaire à provoqué les émeutes de la faim en 2009. L'inégalité de la répartition des ressources et d'accès à la nourriture est telle que nous avons dépassé aujourd'hui le milliard de personnes qui souffrent de faim aujourd'hui (soit deux fois la population totale de l'Europe des 27). Face à un tel défi est-ce réaliste de croire que l'augmentation de la production pourra à elle seule répondre au problème de la faim, alors que les plus touchés sont également les plus pauvres ? Est-ce réaliste d'oublier qu'une telle augmentation suivant le schéma actuel de développement aura un impact non négligeable sur un environnement déjà fortement perturbé ?

Je pose intentionnellement ces questions au début de la discussion de ma thèse pour montrer à quel point parler d'un véritable de développement durable est complexe et aborde des aspects qui peuvent paraître extrêmement loin du monde scientifique mono disciplinaire. De plus en plus d'auteurs constatent l'impossibilité de réussir un jour à faire vivre l'humanité au même niveau que les pays développés avec une planète à ressources limitées comme la notre (Smil, 2002; Falkenmark, 2007). Il est donc nécessaire qu'aujourd'hui, nous puissions prendre conscience des limites auxquels nous devons nous restreindre. Respecter ces limites fait appel à un changement de paradigme du développement et de société. En agriculture, ces changements doivent être suivis de près par l'innovation et la recherche agronomique pour permettre aux systèmes agricoles de s'adapter à ces nouvelles demandes.

La détermination de VR a été l'approche retenue pour définir les limites de la durabilité environnementale à respecter. Des VR ont été définies pour trois catégories d'impact. Ces catégories ont été choisies selon la notion de Capital Naturel Critique (CNC) qui comprend des services écosystémiques et des éléments des écosystèmes à sauvegarder. Les principes de durabilité donnés par Ekins *et al*. (2003) facilite la compréhension du CNC et donne un cadre conceptuel général qui d'être appliqué à des problématiques et contextes différents. La définition des VR est une première étape de prise en compte des limites environnementales dans des méthodes quantitatives d'analyse d'impact en intégrant des connaissances disponibles sur les écosystèmes. Reste encore à approfondir les interactions éventuelles entre les stratégies de réduction d'un impact qui peuvent amener l'augmentation d'un autre impact.

Les trois catégories d'impact retenues ont été : le changement climatique (Climate Change, CC), l'utilisation d'énergie non renouvelable (Non Renewable Energy use, NRE) et
l'eutrophisation et la dégradation de la qualité de l'eau destinée à la consommation humaine, provoquées par nitrates (Water Quality, WQ). Lors de la détermination et l'application des valeurs de référence, nous avons été confrontés à la nécessité de faire certains choix et d'adopter certaines hypothèses qui méritent d'être discutés. Parmi les facteurs qui entrent en ligne de compte dans la définition et la quantification des VR nous avons : unité fonctionnelle type de VR, la source qui a servi à établir la VR et l'échelle des impacts étudiés (locaux/régionaux ou globaux).

## 2. Unité fonctionnelle

Une des questions importantes à traiter lors du présent travail était le choix de l'unité fonctionnelle. L'unité fonctionnelle d'un produit est la grandeur qui quantifie la fonction du système. Il faut donc préciser quelle est la fonction du système étudié. L'agriculture étant multifonctionnelle, il s'avère difficile de choisir sa fonction principale.

La principale fonction de l'agriculture est de produire des aliments. L'unité fonctionnelle la plus appropriée semble le kilogramme de produit. Cependant, considérer les impacts par kilogramme de produit revient souvent à se concentrer sur une meilleure efficacité environnementale, soit avec l'augmentation de la productivité pour la même quantité d'intrants, soit par le maintien de la production avec la réduction d'intrants pour alléger le bilan environnemental. Pourtant, sans établir de valeurs de référence (VR) quantifiées (même si elles sont relatives), il y a un risque réel de contre balancer les efforts faits par kilo de produits par une consommation en volume plus importante, ce qui peut amener à aggraver l'empreinte environnementale existante.

J'ai donc considéré que l'agriculture a comme fonction la valorisation de la ressource limité qui est le sol en produisant des denrées alimentaires. Cette fonction lie l'agriculture directement à la surface terrestre, elle-même liée au fonctionnement des écosystèmes et ainsi aux limites de l'environnement à respecter. Ce choix reste conditionné à l'objectif de l'étude qui porte sur la réflexion sur des valeurs de référence de durabilité.

Autres fonctions importantes des systèmes agricoles sont d'une part de dégager un revenu acceptable pour l'agriculteur et de l'autre, de permettre le développement des campagnes et territoires ruraux. Pour le cas d'étude en question, l'unité fonctionnelle de l'hectare permettrait également de mieux considérer ces fonctions qui font allusion aux autres piliers de la durabilité en utilisant des indicateurs tels que la marge brute ou le excédant brut
d'exploitation. Dans le cadre breton, les systèmes les plus productifs n'assurent pas
systématiquement une viabilité économique (DRAAF Bretagne, 2008), contrairement à ce
que l'on aurait pu imaginer. Ceci reflète les contradictions qui pèsent sur l'agriculture, un
secteur où les prix sont réfléchis à l'échelle mondiale, les coûts de production sont liés aux
contextes locaux et la demande est inégalement répartie sur la planète. Tous ces facteurs
dépassent largement unité de prise de décision dans les exploitations, d'où la difficulté
d'améliorer la durabilité des exploitations sans élargir la réflexion à des niveaux supra-
territoriaux.

3. Types, sources et échelles des VR

Pour chaque catégorie d'impact, deux types de VR ont été définies : les VR normatives et les VR relatives. Les VR normatives proviennent des sources scientifiques et réglementaires. En revanche, les VR relatives proviennent des valeurs des indicateurs mesurés qui correspondent au quartile des exploitations ayant le moins d'impact.

VR normatives proviennent de deux **sources** différentes (chapitre 2) : les études scientifiques (*science-based*) et les objectifs politiques (*policy-based*). Au sein des VR normatives *science-based* apparaissent des valeurs cibles (*target values*) et des valeurs représentant des limites environnementales (*environmental limits*). Le fait d'avoir plusieurs VR peut aider à introduire une notion de marge de sécurité. En outre, certaines études introduisent le principe de précaution ou la comparaison des indicateurs mesurés dans le milieu naturel.

Les VR relatives peuvent s'avérer utiles notamment lorsque les utilisateurs sont les
agriculteurs eux-mêmes. Dans ce cas, les VR relatives sont un point de repère plus facile à
comprendre car il est possible d'identifier les exploitations qui respectent ces VR relatives et
ainsi savoir vers quel(s) mode(s) de fonctionnement se diriger. Ces VR relatives peuvent
également être de grande aide lorsqu'aucune VR normative n'est respectée. Ainsi, la
comparaison entre les VR normatives et les VR relatives peut permettre aux décideurs de
déterminer le degré de difficulté à atteindre les VR normatives pour un secteur d'activité
donné. Par exemple, concernant les émissions de gaz à effet de serre (GES) estimées dans
cette étude, la moyenne des émissions des exploitations analysées avoisinait les 6 tonnes
d'équivalent CO₂ par hectare. La VR relative (1er quartile) était d'environ 5,2 tonnes
d'équivalent CO₂ par hectare alors que les VR normative variaient entre 3,0 et 4,8 tonnes d'équivalent CO₂ par hectare. Diminuer de moitié les émissions moyennes de ces exploitations semble donc un objectif très ambitieux, voir inatteignable, car même les exploitations laitières en Bretagne les plus performantes sont loin de l'objectif final.

La disponibilité des sources ayant permis de fixer les VR utilisées est très variable. Lorsqu'il s'agit des catégories d'impacts telles que le CC, les études scientifiques sont nombreuses et très accessibles, alors que pour l'impact NRE, très peu d'études sont disponibles. La plus faible disponibilité de données pour la NRE pourrait augmenter l'incertitude de l'estimation de ses VR (par rapport à celles du CC).

L'échelle est également un facteur qui a une forte influence lors de la définition des catégories d'impact et donc dans la définition des VR associées. Pour les impacts globaux, les VR normative ont été fixées par hectare de surface utilisée sur l'exploitation et en dehors de l'exploitation (surface associée à la production des intrants tels que les aliments, fourrages... dite surface indirecte), tandis que pour les impacts régionaux, les VR ont été fixées par hectare de surface utilisée sur l'exploitation (surface dite directe). Ce choix s'explique de par la nature des impacts régionaux. En effet, les impacts régionaux considérés dans la thèse se réfèrent à des émissions qui représentent des facteurs limitant pour des problèmes environnementaux qui touchent la région Bretagne, comme par exemple l'eutrophisation.

Dans le cas des catégories d'impact globales telles que le CC et le NRE, les VR normatives ont été calculées à partir des objectifs de réduction qui ont été appliqués à toutes les émissions ou utilisations de ressources, qu'elles aient lieu sur l'exploitation (qui se situe en Bretagne) ou ailleurs (ailleurs en Bretagne, en France ou dans le monde, associées aux intrants utilisées sur l'exploitation) car elles sont imputables au processus de production de l'exploitation.

Ce type de VR normative dépend d'une hypothèse importante, celle de l'équité de la réduction. Cette hypothèse peut être appliquée à différents niveaux. Par exemple, dans cette étude la même réduction a été appliquée indifféremment à tous les systèmes de production. Le fait d'appliquer les objectifs de réduction sur la valeur moyenne des indicateurs obtenue à partir de la population des exploitations productrices de lait, permet de prendre en compte les efforts qui ont déjà été faits par certains. En effet, les fermes ayant les émissions les plus faibles sont plus proches de la VR. Le deuxième niveau d'application de l'hypothèse d'équité
est un peu plus complexe. Ce niveau correspond à l'application d'une diminution égale à tous
les secteurs de l'économie. A premier abord il serait vraisemblablement difficile, d'un point
de vue politique, de choisir les secteurs qui seraient autorisés à « relâcher les efforts » et ceux
qui devraient faire un effort supplémentaire. Néanmoins, la question pourrait être posée à juste
titre, à savoir s'il faut réfléchir à faire d'avantage d'efforts dans d'autres secteurs
(ex. transports) qui semblent avoir une marge de manœuvre plus importante grâce aux
innovations techniques pour compenser l'impact du secteur agricole.

D'autres hypothèses auraient pu être utilisées pour calculer les VR normative. Par exemple, l'objectif de réduction des GES aurait pu être appliqué aux émissions totales à niveau régional, la valeur obtenue étant ensuite rapportée à l'hectare et demander aux secteurs d'activité présents dans la région de s'y conformer. Néanmoins, ce calcul peut présenter deux inconvénients. Le premier est celui d'engendrer des inégalités entre les activités très émettrices sur une petite surface et les activités générant peu d'émissions. Le deuxième inconvénient provient des inventaires d'émissions existants (CITEPA, 2005). Ces inventaires ne prennent pas en compte les émissions qui ont eu lieu en dehors de la région lors de la production d'intrants (notamment aux aliments utilisés par les productions animales). Ces hypothèses n'ont pas été retenues mais elles pourraient être testées une fois que l'on aura remédié à ces inconvénients.

Pour les catégories d'impact qui peuvent être régionalisées, la charge critique à ne pas
dépasser doit être calculée à l'échelle régionale car de cette façon, elle traduit le mieux
l'ampleur de l'impact. L'impact sur la qualité de l'eau (WQ) représente les catégories
d'impact régionales.

En Bretagne, l'exemple de charge critique qui a été calculée concerne les émissions des
nitrates et leur concentration maximale admissible dans les cours d'eau qui alimentent les
eaux côtières. En effet, l'azote utilisé en excès dans les exploitations agricoles est responsable
de l'eutrophisation côtière et de la dégradation de la qualité des eaux de surface prélevées
pour la consommation humaine. Seuls les nitrates ont été considérés. Même si l'estimation
des nitrates potentiellement lessivables provient d'un solde de bilan au niveau de
l'exploitation, qui intègre indirectement les intrants utilisées (aliments, déjections achetées,
engrais), la prise en compte de l'impact engendré sur la qualité de l'eau en dehors de la
Bretagne (notamment lors de la production des cultures pour les aliments concentrés) reste une question à résoudre.

Etant donné que les estimations des pertes maximales de nitrates admissibles pour respecter les VR normative ont été calculées à l'hectare, ces valeurs pourraient être appliquées à toute production en Bretagne. Par ailleurs, même si la méthode utilisée pour le calcul des pertes maximales à la parcelle pour le respect des VR était simple, les concentrations à l'exutoire estimées à l'aide de cette méthode sont proches des valeurs obtenues par modélisation avec le modèle TNT2 (Modèle de Transfert et de Transformations d'Azote), pour un bassin versant, où les caractéristiques et phénomènes hydrologiques sont considérés plus finement (ex. nature du sol et de nappe drainante, successions culturales ; Raimbault *et al.*, 2009). La proximité de ces valeurs est un aspect rassurant de la méthode utilisée, mais l'aptitude de cette dernière à rendre compte de modifications des pratiques demanderait à être étudiée plus en détail.

La principale difficulté rencontrée dans la prise en compte des caractéristiques régionales a été la grande variabilité spatiale et la sélection des facteurs physiques ou géographiques à considérer. Lors de l'estimation des pertes des nitrates dans la définition de la VR WQ, nous avons intégré des caractéristiques régionales (ex. l'existence des zones humides), mais cette approche peut être aussi approfondie à travers l'utilisation de modèles de simulation de devenir des polluants, comme TNT2.

## 4. Utilisation des valeurs de référence pour guider les systèmes laitiers vers la durabilité

Les VR ont été utilisées à deux niveaux d'analyse différents : au niveau de l'exploitation et au niveau du territoire. Au niveau de l'exploitation, l'utilisation des VR a permis de déceler des caractéristiques prometteuses au sein d'un ensemble d'exploitations. Un résultat intéressant est d'avoir constaté que parmi les exploitations qui ont une bonne efficacité environnementale se retrouvent plusieurs types d'exploitations (biologiques, extensifs, semi-intensifs, intensifs). Souvent les analyses environnementales comparent deux systèmes et choisissent comme meilleure alternative celui qui a le moins d'impact. Dans le cas présent, les VR ont permis de sélectionner au sein de chaque type d'exploitation, des exploitations qui peuvent servir de « guide ».
Selon la catégorie d'impact observée, les exploitations conventionnelles qui respectent les VR ne sont pas toujours les mêmes. Ainsi, les exploitations qui respectent la VR CC présentent deux tendances différentes : d'un côté, les exploitations intensives qui produisent plus de lait par vache et plus de cultures de vente et de l'autre côté les exploitations extensives qui utilisent peu d'intrants et qui ont des systèmes fourragers basés sur l'herbe. Les exploitations qui respectent la VR WQ sont plus autonomes et utilisent moins d'intrants riches en azote (notamment moins d'aliments concentrés). Finalement, les exploitations respectant la VR NRE sont les systèmes spécialisés lait dont l'alimentation est exclusivement basée sur l'herbe.

La plupart des exploitations biologiques respectent les trois VR. L'exploitation biologique qui utilise le plus de concentrés en consomme moitié moins que l'exploitation conventionnelle qui en consomme le moins. Leur système d'alimentation est basé sur le pâturage et la distribution de foin. Les exploitations biologiques qui ne respectent pas les VR ont une des particularités suivantes : soit elles produisent beaucoup de cultures de vente, soit elles disposent de peu de surface ce qui les amène à importer des aliments pour complémenter la ration fourragère.

D'après les résultats de l'analyse, il y a une incompatibilité entre un haut niveau de production de lait par vache et par hectare et un faible impact par hectare. En effet, la plupart des exploitations les plus respectueuses de l'environnement produisent moins de lait par vache et par hectare. Cependant, lorsque la productivité est évaluée par l'indicateur énergie nutritionnelle qui agrège tous les produits vendus sous une même unité énergétique, l'effet de la différence de productivité est atténué sauf pour l'impact NRE. Les exploitations qui respectent la VR NRE sont celles qui produisent le moins de lait et d'énergie nutritionnelle. D'un point de vue méthodologique, ceci montre l'importance de l'utilisation d'autres indicateurs de production, et d'un point de vue agronomique, la forte dépendance de la production agricole aux ressources énergétiques non renouvelables.

Les résultats obtenus par l'analyse comparative permettent d'identifier les caractéristiques des exploitations les plus proches de la durabilité pour chacune des VR à la fois. Presqu'aucune exploitation ne respecte les 3 VR à la fois même si lorsqu'une VR est respectée les 2 autres sont généralement basses. De manière générale, il n'est donc pas certain qu'abaisser un indicateur en dessous de la VR suffisse à faire respecter les 2 autres VR.
L'application des VR sur différents types d'exploitations (extensives, intensives, spécialisés, mixtes, conventionnelles et biologiques), permet d'imaginer des stratégies de gestion à un niveau supra-exploitation. Comme nous l'avons vu auparavant, les préconisations au niveau de l'exploitation en vue d'atteindre les VR CC, WQ ou NRE ne sont pas identiques. La réflexion devrait alors se faire à une échelle décisionnelle supérieure où les efforts des exploitations dans la région seraient réunis pour préserver le capital naturel. Il serait en effet possible de mener une réflexion collective afin d'identifier les atouts et les contraintes imposés par le milieu naturel et de choisir le type de gestion qui conviendrait pour réduire l'impact environnemental tout en profitant au maximum des conditions du milieu. Ainsi, dans les zones sensibles (zones en excédant structurel, exploitations avec des parcelles près des cours d'eau, sols peu profonds...), il faudrait conserver des systèmes de production autonomes basés sur la conduite en prairie qui permettent de répondre aux VR WQ et NRE. Le reste du territoire pourrait être utilisé par des exploitations plus intensives qui associent des cultures de vente et une forte production de lait par tête. Ces stratégies permettraient de réduire les émissions de GES et d'atteindre la VR CC. Ce type de proposition peut encore aller plus loin en intégrant des activités non agricoles telles que la forêt, à l'intérieur ou à l'extérieur des exploitations. C'est le principe de compensation.

Le principe de compensation doit évidemment prendre en compte la réalité des exploitations.
Par exemple, aujourd'hui l'agrandissement des exploitations a provoqué une dispersion
importante du parcellaire introduisant une variabilité très importante au sein de l'exploitation.
Ceci rend aussi plus difficile la gestion du pâturage. Le respect des VR pour une agriculture
environnementalement durable impliquerait des adaptations et des transformations profondes
du secteur laitier, tels que le réaménagement du territoire agricole, qui ne peuvent pas avoir
lieu sans un processus de concertation.

L'approche territoriale réalisée dans notre travail a permis d'envisager ces mesures de compensation et de nouveaux modes d'occupation du sol. Nous avons vu qu'atteindre les VR définies dans cette thèse, tout en conservant la production actuelle, est irréalisable au niveau de l'exploitation. Le changement d'échelle a permis d'identifier les alternatives pour atteindre les VR normatives les plus exigeantes. L'originalité de l'approche territoriale abordée par l'utilisation de la programmation linéaire est d'un côté, l'utilisation des indicateurs socio-économiques et d'un autre côté, la génération de scenarios utilisant des activités alternatives
peu répandues mais qui pourraient aider à la création d'un meilleur équilibre entre les impacts économiques, sociaux et environnementaux de l'agriculture.

Dans le chapitre 4, la durabilité a été décrite sous forme de critères. Quatre critères ont été choisis (autonomie, efficacité environnementale, viabilité économique et contribution sociale), chacun décrit par des indicateurs. Ces indicateurs ont permis de percevoir, au niveau du bassin de production laitier breton, les conséquences du respect des VR introduites en tant que contraintes et la configuration de la mosaïque des exploitations qu'il faudrait pour maximiser la production de lait tout en respectant ces contraintes.

Le respect des VR les moins strictes est possible à atteindre avec les types d'exploitations les plus répandus actuellement, uniquement si 95 % de la surface est occupée par la production biologique. Dans ce cas, l'efficacité environnementale est améliorée mais la productivité et les indicateurs classiques de la viabilité économique diminuent. Lorsqu'un autre type d'exploitation est introduite dans la mosaïque (système très performant basé exclusivement sur le pâturage), il permet de relever les indicateurs économiques et le niveau de production de lait sans toutefois maintenir, le niveau de production actuel.

Dans le but d'explorer des possibilités pour respecter les VR les plus strictes, la compensation des impacts par l'implantation de la forêt a été simulée. Cette compensation permet d'atteindre les VR les plus strictes mais entraine une perte de production importante. Lorsque la forêt est associée au système laitier basé sur les prairies, le niveau de production et les indicateurs économiques augmentent. Cependant, une diminution de 30% de la quantité de lait produite aujourd'hui est prédite. La diminution de la production d'énergie nutritionnelle est plus importante (47 %) car le système herbager prend la place des cultures produites. A ce niveau aussi, le trade-off entre la préservation de l'environnement et la production est mis en évidence.

Les pertes de revenu et la diminution du nombre de salariés ont été quantifiées et montrent un exemple de l'importance des conséquences du respect de la durabilité environnementale sur les autres piliers du développement durable agricole. Si la société souhaite conserver le CN et demande un effort aussi important aux agriculteurs, il faudrait être prêt à compenser leur perte de revenu (par exemple par des subventions liées à la protection de l'environnement, deuxième pilier de la Politique Agricole Commune) et créer des emplois (si la pression sur
l'environnement est réduite, il serait peut être possible de relancer d'autres secteurs comme le secteur touristique). Il est désormais nécessaire de commencer à concevoir le développement social et économique dans les limites de nos systèmes naturels, non seulement avec l'effort des producteurs mais de tous les citoyens.

# 5. Acquis méthodologiques et voies d'amélioration possibles

## 5.1. Méthode d'analyse EDEN et indicateurs d'impact

L'analyse environnementale faite à l'aide de l'outil EDEN pourrait être améliorée en ajoutant une fonctionnalité qui permettrait aux exploitants de mieux décrire leurs pratiques (composition de la ration, assolement, rotations, pratiques de fertilisation....) et les caractéristiques du milieu (type et profondeur du sol, localisation des parcelles). Ce niveau de détail permettrait probablement de réaliser un meilleur calcul des indicateurs mais surtout une meilleure interprétation des résultats, notamment lors des analyses des groupes. Dans cette analyse il est indispensable de distinguer des leviers d'actions et pour cela de connaitre les différences entre les exploitations selon leurs structures de production et leurs pratiques. Le manque de description de l'assolement reste un point faible d'EDEN. Cet outil a été conçu pour analyser les exploitations spécialisés lait mais la complexité des systèmes mixtes (polyculture élevage laitier) qui sont en réalité les plus répandus, devrait être mieux pris en compte à l'avenir.

Un autre manque important à combler est la prise en compte de l'impact sur la biodiversité. Ce problème est général aux méthodes d'analyse environnementale. Actuellement, peu de méthodes permettent de prendre en compte les effets négatifs ou positifs des exploitations sur la biodiversité. Dans la logique de l'ACV, la méthode SALCA-biodiversity (BD) (Jeanneret et al., 2006, 2008) a été développée en Suisse. SALCA-BD peut être un bon point de départ pour développer ce type d'indicateur. Les principaux freins à l'utilisation de cette méthode sont, d'une part, la nécessité d'adapter la méthode à la faune et la flore française et d'autre part, le temps de collecte de données sur le terrain.

Une autre approche possible est d'aborder la biodiversité par la mosaïque paysagère, car la qualité du paysage favorise la biodiversité. L'organisation des terres des exploitations
agricoles est élément de gestion et un facteur de structuration du paysage (Le Roux et al., 2009). Des descripteurs de la qualité paysagère existent, notamment la dispersion et la fragmentation. Ces travaux sont actuellement menés par l'unité de recherche SAD-Paysage à l'INRA de Rennes.

Il est également nécessaire de prendre en compte les impacts associés à l'utilisation et le devenir des produits vétérinaires et phytosanitaires. Ces impacts sont encore peu intégrés dans les méthodes d'évaluation environnementales actuellement car il n'existe pas de modèles de caractérisation consensuels qui font le lien entre les substances utilisées et les impacts.

La toxicité terrestre est également une catégorie d'impact qui existe dans la méthode EDEN mais dont la complexité reste à caractériser du fait du grand nombre de molécules existantes et des dynamiques d'interaction de ces molécules entre elles et les différents compartiments du milieu.

## 5.2. Analyse et interprétation des résultats

La question de l'analyse statistique de groupes composés de moins de 10 individus reste à approfondir. En effet, la plupart de tests qui permettent de comparer des groupes d'individus demandent des effectifs relativement importants pour que la puissance du test donne des résultats fiables. Par conséquent, lors de la création de groupes d'exploitations sur la base du respect ou non des VR, des analyses statistiques non paramétriques moins sophistiquées sans pour autant être simplistes ont été utilisés.

Dans l'analyse au niveau du territoire des exploitations laitières, il est important de ne pas agréger les indicateurs afin d'éviter la perte d'information liée à cette pratique très répandue dans les méthodes d'évaluation de la durabilité. Nous avons ainsi pu observer l'intérêt de l'utilisation de graphes en « radar » qui montrent le profil des scénarios et facilitent l'identification des améliorations ou des détériorations de tous les indicateurs.

## 5.3. La programmation linéaire

La programmation linéaire multi-objectif combinée à l'ACV constitue un outil simple mais robuste qui peut être utilisé pour l'aide à la décision. Cet outil permet d'apprécier rapidement les avantages et inconvénients d'un changement d'occupation du sol et/ou de l'application simultanée de plusieurs contraintes environnementales, en créant des scénarios d'évolution.
Cette approche peut être améliorée en introduisant des caractéristiques du milieu pour déterminer des zones plus ou moins sensibles et optimiser la production de lait en conséquence.

Des mesures de compensation peuvent aussi entrer en ligne de compte comme propositions pour l'amélioration des systèmes afin de respecter des VR (ex. stockage de carbone) comme nous l'avons montré dans le chapitre 4. Cependant, une attention particulière doit être apportée aux mesures de compensation choisies, car la caractérisation de leurs impacts renferment souvent de très grandes incertitudes et est basée sur des hypothèses plus ou moins explicites dans les études qui les proposent.

Nous sommes conscients de l'approche top-down que la démarche suppose, la génération d'un territoire optimisé impliquerait que toute exploitation puisse être remplacée par une autre sous l'action d'une gouvernance territoriale qui reste à inventer et qui supplanterait la prise de décision au niveau de l'exploitation. Il serait intéressant de fusionner cette approche avec des méthodes participatives pour impliquer les acteurs dans la recherche d'innovations techniques et organisationnelles.

# 6. Points critiques à surveiller

Les différentes étapes de l'étude comportent des sources d'incertitudes, de degrés de précision différents et la pertinence des choix lors de l'établissement des VR normatives à la source qui peuvent peser sur le résultat de l'évaluation.

Dans un premier cas, nous avons les incertitudes liées aux calculs et aux modèles utilisés. Par exemple, la concentration des nitrates sous la parcelle est calculée à partir de l'excès du bilan d'azote perdu au champ et de l'action des zones humides. L'incertitude et la précision de ces estimations pourrait être améliorée par l'utilisation de modèles de simulation qui prennent en compte plus de facteurs (profondeur du sol, lames drainantes selon la localisation des parcelles...) à condition de veiller à ne pas introduire d'avantage d'incertitudes liées aux modèles. Il faudrait donc choisir des modèles robustes qui prennent en compte les variables plus finement. L'optimum des modèles à utiliser doit prendre en compte le nombre de paramètres et la structure du modèle. Une structure trop complexe et un nombre trop
important de paramètres cumulent les erreurs et peuvent être responsables d'une plus forte incertitude et imprécision.

D'autres problèmes de variabilité en plus des incertitudes proprement dites sont à considérer, par exemple, la variabilité liée à l'hétérogénéité de la population d'exploitations. La caractérisation de la moyenne des performances est d'autant moins précise que la variabilité entre les exploitations est importante. Il faut encore vérifier que cette variabilité traduise des efficacités techniques différentes et pas seulement l'effet des conditions naturelles particulières. En effet, certaines exploitations qui sont dans un contexte et un milieu favorable peuvent exploiter ces atouts au maximum et optimiser leur système de production. D'autres exploitations peuvent avoir des résultats qui semblent médiocres, alors que ce sont des contraintes du milieu qui limitent leur performance et leur efficacité. Il serait donc intéressant de traduire le poids du milieu sur le processus de production pour avoir une base plus adéquate pour déterminer les recommandations applicables. En effet, la recommandation d'avoir un système herbager dans une zone séchante n'a pas de sens. L'utilisation des VR relative peut être très utile car elle permet de déceler les différences trop importantes entre exploitations qui ne s'expliqueraient pas seulement par les performances techniques et des pratiques.

D'un autre côté, il faut garder à l'esprit *la pertinence des choix nécessaires à l'établissement des VR*. Les VR normatives de source scientifique (*science-based*) peuvent entraîner des incertitudes liées aux calculs et aux modèles employés. Les VR normatives basées sur des réglementations et selon des décisions d'instances gouvernementales (*policy-based*) referment ces mêmes incertitudes car elles sont basées sur des études scientifiques, mais en plus ces VR normatives sont le résultat d'un processus durant lequel les objectifs à atteindre ou des charges critiques à ne pas dépasser ont été négociés. Ce processus de négociation/traduction recèle une différence d'appréciation et de pertinence selon l'institution, le contexte politique et de développement, le comité d'experts consulté et le domaine d'application.

Il est important d'établir plusieurs VR qui représentent les différents processus de décision et comités d'experts. Le long terme est un aspect très important de la durabilité telle qu'elle est définie dans la thèse. D'autres VR à long terme ou échelonnées dans le temps devraient donc être à développées comme la VR CC20, la VR CC50.
# 7. Nouvelles pistes de recherche

Selon l'approche hiérarchique de la durabilité retenue dans cette thèse, les limites environnementales conditionnent le développement durable. Cependant, la possibilité de réduire les impacts pour rester dans les bornes de la durabilité environnementale dépend des conditions régionales voire locales, notamment de l'accord entre la technologie et l'environnement. L'adaptation des outils d'évaluation environnementale aux conditions locales est une prochaine étape qui sera nécessaire.

Pour approfondir les analyses présentées dans cette thèse, il serait intéressant d'étudier la variabilité intra-exploitation. Il semble possible d'optimiser les performances à l'intérieur des exploitations avant même de mener une réflexion sur la mosaïque d'utilisation du sol dans le territoire. Une possibilité d'optimisation de l'exploitation pourrait être effectuée par la programmation linéaire. Le modèle MELODIE (Chardon, 2008) offre également une perspective intéressante pour réaliser de telles simulations.

Afin de mieux interpréter les résultats sociaux ; il serait intéressant de prendre en compte d'autres indicateurs quantitatifs en plus du seul indicateur qui a été choisi afin d'affiner l'analyse pour la contribution sociale.

Le changement dans la demande alimentaire est un levier important qui pourrait permettre une réduction des impacts de l'agriculture sur l'environnement car consommer autrement implique de produire autrement. On pourrait par exemple étudier les possibilités d'optimisation du secteur agricole au travers d'un changement des régimes alimentaires.

Une nouvelle piste de recherche à explorer pourrait être l'utilisation d'autres méthodes pour délimiter le champ de possibles. En effet, dans la thèse l'intérêt des VR est également qu'elles peuvent servir comme contraintes pour délimiter les bornes de l'espace de liberté dans lequel les systèmes de production peuvent évoluer (i.e., le champ des possibles) pour atteindre un développement durable. Il serait intéressant d'explorer d'autres méthodes qui permettraient de tracer les limites données par les VR. L'approche que nous avons utilisée pour l'application des VR était réalisée séparément pour chaque VR (Fig. 5.1a). Grâce à la programmation linéaire nous avons inclus les 3 VR comme contraintes simultanées et nous avons examiné les solutions possibles pour maximiser un objectif (ex. production de lait) (Fig. 5.1b).
Des méthodes à explorer existent comme par exemple la programmation non linéaire et la théorie de la viabilité (Aubin, 1991).

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>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.</figcaption></figure>

# 8. Conclusions

La détermination des VR est une étape indispensable dans les méthodes d'analyse environnementale et de durabilité car les limites définies par les VR rendent opérationnel et quantifiable le concept du développement durable. Différentes recommandations peuvent être faites : harmoniser la terminologie et employer les termes VR normative et VR relative, utiliser plusieurs VR pour introduire une marge de sécurité et pour introduire la notion de long terme et des échelons successifs.

L'étude du cas des exploitations laitières en Bretagne nous a permis de déterminer des VR relatives et normatives. L'utilisation des VR normatives a dessiné le champ des possibles dans lequel doivent évoluer les exploitations laitières. Au niveau de l'exploitation, l'utilisation de ces VR a permis de mettre en évidence les caractéristiques d'exploitations qui ont un faible impact sur l'environnement. Presque tous les types d'exploitations sont représentés
(biologiques, extensifs, semi-intensifs, intensifs) au sein de ce groupe. Cependant, presqu'aucune exploitation ne respecte toutes les VR simultanément. Celles qui respectent une ou deux VR produisent moins de lait par hectare et par animal mais produisent presqu'autant d'énergie nutritionnelle. Les exploitations qui respectent la VR NRE ont des niveaux de production énergétique parmi les plus bas.

L'approche territoriale au travers de la programmation linéaire confirme que le maintien des niveaux de production laitière actuelle ne semble pas compatible avec les exigences environnementales définies par les VR normatives. La conclusion pourrait être différente avec une simulation qui intègre des innovations techniques futures. Avec les systèmes de production actuels une évolution profonde du tissu agricole doit être envisagée pour satisfaire globalement les objectifs environnementaux, et dans cette évolution il faut intégrer l'organisation du territoire dont l'extension de zones non agricoles.

En revanche, il sera possible de poursuivre les propositions d'évolution au niveau des pratiques agricoles en prenant en compte les caractéristiques physiques et la variabilité du milieu par des modèles de devenir des polluants. De même, travailler à minimiser l'incertitude permettrait de produire des méthodes et des propositions plus fiables.

Le respect des VR pour une agriculture environnementalement durable impliquerait des adaptations et des transformations profondes du secteur laitier, telles que le réaménagement du territoire agricole, qui ne peuvent pas avoir lieu sans un processus de concertation et de réflexion collective. Les instances décisionnelles (éleveurs, consommateurs et décideurs) doivent prendre conscience que l'environnement est le premier facteur limitant pour un développement vraiment durable. Il est cependant indispensable pour compléter cette étude de développer des indicateurs sociaux qui permettent de prendre en compte les attentes sociétales et surtout les attentes des agriculteurs. Au-delà su secteur agricole, tout effort en matière de durabilité doit s'accompagner par une réflexion approfondie sur la place du consommateur en tant que citoyen et non seulement en tant qu'individu passif.
Références

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« Vivons simplement pour que d'autres puissent simplement vivre... Il y a assez sur terre pour répondre aux besoins de tous, mais pas assez pour satisfaire l'avidité de chacun »

Mohandas Gandhi (1869-1948)
# Liste de publications et communications scientifiques

## Articles publiés et soumis à des journaux à comité de lecture

**Acosta-Alba I.** and van der Werf H.M.G., 2011. The Use of Reference Values in Indicator-Based Methods for the Environmental Assessment of Agricultural Systems Sustainability 2011, 3(2), 424-442; doi:10.3390/su3020424. Available at http://www.mdpi.com/2071-1050/3/2/424/

**Acosta-Alba I.**, van der Werf H.M.G., Leterme P., Corson M.S., (submitted). Using reference values to measure sustainability of dairy farms. 23 p. Soumis à Renewable Agriculture and Food Systems.

**Acosta-Alba I.**, Corson M.S., Leterme P., Lopéz-Ridaura S., van der Werf H.M.G., (submitted). Exploring sustainable farming scenarios at regional scale: An application to dairy farms in Brittany. 24p. Soumis à Journal of Cleaner Production.

## Présentations à des congrès (communications orales, posters et proceedings)

**Acosta-Alba I.**, Lopéz-Ridaura S., van der Werf H.M.G., 2010. Combining life cycle assessment and linear program-ming to explore sustainable farming regions. Oral communication. International symposium of Life Cycle Assessment LCA-Food 2010. Bari, Italy, September 23-26 2010.

**Acosta-Alba I.**, Corson M.S., van der Werf H.M.G., Leterme P. 2009. The use of reference values in Life Cycle Assessment of farming systems. Oral communication: International Symposium on Methodologies for Integrated Analysis of Farm Production Systems. Farming System Design 2009. Monterey, United States, August 23-26, 2009.

**Acosta-Alba I.**, Leger F., Tichit M., 2009. A coviability model to assess the long term dynamics of mixed farming system under climatic change and market hazards. Climate impacts on agricultural systems. International Symposium on Methodologies for Integrated
Analysis of Farm Production Systems. Farming System Design 2009. Monterey, United States, August 23-26, 2009. Poster.

**Acosta-Alba I.**, 2009. Valeurs de référence pour évaluer la durabilité environnementale en agriculture. Présentation orale lors du 1er colloque Jeunes chercheurs « Innovation et agriculture durable ». Conférence invitée. Rennes, France, 4 Juin, 2009.

**Acosta-Alba I.**, Corson M.S., van der Werf H.M.G., Leterme P., 2009. Assessing environmental sustainability by setting reference values in LCA: Case study of dairy farming systems. Présentation à la 1ère Young Environmental Scientists Meeting 2009, New challenges in Environmental Sciences, Landau/Pfalz-Germany, March 16-18, 2009. Poster.

Godde M.L., **Acosta-Alba I.** Thenail C., van der Werf H.M.G., 2009. Le parcellaire des exploitations laitières, a-t-il un coût énergétique ? Forum Régional d'énergies à la ferme. Chambre d'agriculture Régional de Bretagne. Noyal-Pontivy-France, 17 novembre 2009. Poster.

**Acosta-Alba I.**, Tichit M., Léger F., 2008. Modelling sustainability of agropastoral systems in Bolivian arid highlands. Proceedings of the International IGC - IRC congress, Hohhot, China, pp. 216. 2008/06/29-2008/07/05. Poster.

**Acosta-Alba I.**, 2007. Durabilité du développement agricole du quinoa (Chenopodium quinoa) sur l'altiplano sud bolivien. 12eme Congrès des étudiants chercheurs du Muséum national d'Histoire naturelle : L'Homme et la Nature : de la compréhension à la conservation. Paris-France, 9-10 janvier 2008.
DOCTORAT AGROCAMPUS OUEST

NOM et PRENOM : Acosta-Alba Ivonne

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

Vu après soutenance pour autorisation de publication

Le Président de Jury

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Le Directeur de thèse

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Rennes, le 1er décembre 2010

Le Directeur Général d'AGROCAMPUS OUEST

Par délégation, le responsable de la
Coordination des Formations Doctorales

Hervé Le Bris