### 6.3.3 Model quantification

The final quantified model was built by combining CLDs from both case studies in order to generate a single, more widely applicable model, based on our previous approaches (Halbe et al., 2018; Inam et al., 2017a, 2015; Malard et al., 2015). In general, relationships and variables proposed by different stakeholders complemented each other, and often formed feedback loops. When stakeholders' contributions explicitly conflicted (though rarely), these points were discussed with all stakeholders in the group model-building workshops in order to decide on the final model structure. Relationships between variables were then classified as either mechanistic, process-based or empirical equations. Mechanistic relationships are those whose equations are entirely mechanistic and require no calibration (for instance, family income is the sum of agricultural, salary and business income sources). Process-based relationships are mechanistic in structure, but have one or more parameter of uncertain value (e.g., maize yield is the product of maximum potential yield and a water stress yield loss factor, but the potential yield itself must be estimated from data). Finally, empirical relationships are those for which no purely mechanistic equation exists (e.g., the positive relationship between education and salary) and for which the equation shape and parameter values must be estimated from available data.

The model itself was built at the municipal scale, instead of the individual scale, in order to facilitate connection to observed municipal-level data as well as to reduce the computational burden that would have been necessary with an agent-based modelling approach (Reid Bell et al., 2019). For instance, instead of attempting to model the income and expenditure of individual families, overall average income was related to overall municipal poverty levels through an empirical relationship.

### 6.3.4 Data preparation

The ENCOVI 2011 survey, censuses, and land use surveys (SIFGUA, 2020) conducted by the Guatemala government were used as data sources. In the case of the 2011 ENCOVI survey, where data was available on an individual basis, data for each variable of interest was prepared and aggregated to the municipal level using an R code (R Core Team, 2018).

### 6.3.5 Model calibration

Calibration of system dynamics models, when done, are usually based on optimisation of model output to observed time series. When such time series are unavailable, however, Bayesian inference, in particular hierarchical Bayesian inference (Gelman, 2006; Gelman and
Hill, 2006; Wiecki and Elbers, 2014), may be used to substitute space for time in order to calibrate individual empirical relationships within the model.

In this study, the empirical relationships present in the model were calibrated with municipal-level data. Guatemala itself is a very diverse country, both socially and environmentally, with over 300 administrative municipalities divided into 22 departments. However, socioeconomic and environmental conditions often vary widely between municipalities of the same department, and a previous study (Gálvez et al., 2015) used hierarchical clustering to group similar municipalities into 10 different, often but not always geographically contiguous, socioeconomic-environmental territories based on a number of socioeconomic and environmental indicators. For instance, Territory 1 consists of very Indigenous (92%) and highly agrarian (67.5%) municipalities, with high levels of food insecurity and poverty (74%), while other territories are either more urban (e.g., 6, 9, 10), more hispanic (e.g., 4, 5, 7), or less food insecure (e.g., 8). Both Concepción and Chiche' are part of Territory 1. See Gálvez et al. (2015) for a complete description of each territory.

Two different hierarchies for Bayesian inference were tested, the first administrative (municipalities assigned to their respective departments) and the second socioeconomic, where municipalities were assigned to territories, of similar socioeconomic and environmental characteristics.

Bayesian inference is a calibration method that permits *a priori* information to be combined with evidence (whether scant or strong) from observations to generate final probability distributions for equation parameters. In its hierarchical form, Bayesian inference creates “hyperparameter” distributions at each level of the hierarchy, which are then used as *a priori* distributions for the level immediately below it (Betancourt and Girolami, 2015; Gelman, 2006; Wiecki and Elbers, 2014). As both hyperparameters from higher levels and regular parameters from the final (lowest) level are calibrated simultaneously by the calibration algorithm, this has the particular benefit that parameters for higher levels of the hierarchy will adjust to information flowing up from observed data at the lowest levels, while individual regions from lower levels of the hierarchy for which data is scant or missing will draw more heavily on the hyperparameters immediately above them, allowing for the calibration of data-poor regions of the map.

As a concrete example, the national hyperparameters of a specific equation will be calibrated according to the observations from all municipalities, while the inference algorithm
will calibrate the parameters for the territorial level according to both the national hyperparameters and the observations each municipality belonging to the territory. Territories with large quantities of observed data will see these weigh more in the calibration, while those with little data will see their posteriori parameter distributions approach the generic ones of the country level.

In particular, each equation was calibrated according to the following general form modelled from Gelman (2006) and Wiecki and Elbers (2014):

$$y_{i,c} = f(x_{i,c}, \alpha_c) + \epsilon_c$$
$$\epsilon_c \sim \text{HalfNormal}(0, \sigma_y)$$

Where i represents the observation of municipality i from region (territory or department) c, αc is the vector of equation parameters for region c, xi, c the vector of causal variables, σy the standard deviation of observations of y and f the equation for the predictand yi,c as specified in the system dynamics model.

For unbounded parameters, the a priori for each parameter αc was specified according to its national hyperparameters as:

$$\alpha_c \sim N(\mu_\alpha, \sigma_\alpha)$$
$$\mu_\alpha \sim N(0, 10^4)$$
$$\sigma_\alpha \sim \Gamma(\mu=0.5, \sigma=0.2)$$

Where μα and σα are the national-level hyperparameters (mean and standard deviation) specifying the a priori distribution from which territorial or departmental estimates of the parameter α is drawn (Gelman, 2006; Wiecki and Elbers, 2014).

In the case of bounded parameters, distributions for hyperparameters were specified in the same manner, while the distribution for αc itself was then transformed with either an exponential function (for single-bounded parameters) or a hyperbolic tangent function (for parameters with two bounds).

Calibrations were executed with PyMC3's (Salvatier et al., 2016) default No U-Turn Sampler (NUTS) Hamiltonian Monte Carlo inference algorithm (Hoffman and Gelman, 2014). All steps of hierarchical model specification process given above, as well as the
inference itself, were implemented through the Tinamit software previously developed by the
authors (Malard et al., 2017).

6.3.6 Spatial validation

Following calibration, the model was validated not only in the municipalities of Chiche'
and Concepción used to develop it but also against all municipalities in Guatemala in order to
determine how widely applicable the results of the current study were.

While model equations were calibrated at the territorial or departmental levels, initial data
for key stocks and constants (population, population age distribution, land use, malnutrition,
commercial yield from agriculture) specific to each municipality were used. This allows us to
test the hypothesis that the model incorporates all key feedback loops and processes
necessary to understand the main dynamics of the system, and that all observed differences
between municipalities' behaviour uniquely stem from differences in initial values and
constants. Failure of the model to reproduce observed behaviour in specific geographical
regions therefore indicates that the model would not be appropriate for use in that region,
likely because it lacks key variables and processes important to that region but missing from
the original study area.

All municipalities were simulated for 30 years with a yearly time step, starting from 1985
and ending in 2015. Following the simulations, common goodness-of-fit measures (R², index
of agreement (Willmott, 1981), and Nash-Sutcliffe and Kling-Gupta efficiencies (Gupta et al.,
2009)) were calculated for each variable of interest in each municipality. Such traditional
statistical tests, though still used (Chapman and Darby, 2016; Pfaffenbichler et al., 2010), are
generally considered to be less applicable to system dynamics models. While other, more
sophisticated tests oriented towards temporal patterns are generally recommended (Barlas,
1996), in the present research time-series data of sufficient temporal resolution is not
available for the application of these standard system dynamics tests. As such, this research
proposes an alternative method of model validation for such situations where space is
substituted for time and standard statistical tests are applied in a spatially explicit manner to
test whether these, as well as general trends, perform better in regions similar to the study site
than in other regions with different system structures. Observed and simulated trends for
important stocks were also calculated for each municipality.
### 6.3.7 Software

Data used in this research were preprocessed with R (R Core Team, 2018) before being passed on to Python (Python Software Foundation (PSF), 2019) and *Tinamit* (Malard et al., 2017) software (commit 4d05fe3) in which the remainder of the analyses were conducted. While the Vensim PLE visual editing software was used to build the system dynamics model, *Tinamit* and its inbuilt PySD (Houghton, 2016) backend were used as runtime environments for the model due to their greater capacity for automation and external data provision, in addition to their open-source licenses that facilitate scientific transparency and reproducibility. The model, input data and all code used to run the analyses are provided as supplementary material.

## 6.4 Results

### 6.4.1 Model quantification

The sections below describe the general structure of the quantified stock and flow model. The full model is provided as supplementary material.

#### 6.4.1.1 Agriculture and food system submodule

The agricultural submodule centres on maize, a major staple crop in Guatemala, including both case study sites (Figure 6.1). Since lack of rainfall has been the cause for several recent crop failures, the decision was made to model maize yield primarily as a function of rainfall, employing the evapotranspiration deficit method used by Inam et al. (2017).

One particular challenge of modelling chronic malnutrition with a system dynamics approach is determining how a wide range of foods consumed, along with other factors such as childhood illnesses, combine to determine the malnutrition risk for a specific region. While stakeholders had identified both quantity and quality of food as causes for malnutrition, analysis of ENCOVI data showed that the initial approach of measuring food quantity according to calories consumed per capita was unsuccessful, as regions with more malnutrition also consumed more calories per capita. This is likely because more food insecure households are forced to resort to cheaper, lower nutritional quality foods that also contain more calories (e.g., basic grains at the expense of fruits and vegetables). In addition, we were unable to include childhood illnesses as a cause for malnutrition in the model because the data available on illnesses (percentage of children per municipality having suffered from diarrheal or respiratory illness in the past month) showed no empirical
relationship with malnutrition levels. While there is strong empirical evidence worldwide that childhood illnesses are a cause of malnutrition (Walson and Berkley, 2018), this study suggests that illness data limited to the past month may be insufficient to establish quantitative empirical relationships and as such precluded the inclusion of childhood illnesses in the present model.

As such, the final model included only diet quality as a causal factor for malnutrition, with diet quality itself being a result of both subsistence production and food purchases. A second conceptual difficulty was then to determine the empirical relationship between the wide range of foods produced and consumed, and how these translate to dietary quality. The decision was made to convert all foods to their monetary value (according to ENCOVI 2011 data), and to then link this per capita monetary value of the diet to the dietary quality variable. This approach has the advantage of providing a simple common unit to combine both purchased and produced food, and also takes advantage of the fact that more nutritious and diverse foods also tend to be worth more monetarily. The approach was also found to perform well empirically when quantified with the ENCOVI 2011 data.

Finally, the *awan* or *milpa* system in Guatemala includes much more than only maize, but also a wide variety of other crops, including beans, vegetables and in some places even fruits, which play an important part in nutrition and food security. Since modelling each of these crops individually would be impractical (and since no wholly integrated multi-crop model is even available in the literature), and empirical linear relationship between maize yield and total subsistence agricultural output was established based on available data.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 6.1: Simplified view of the agriculture and food system submodule.</figcaption></figure>

### 6.4.1.2 Economic submodule

Three main occupations are included in the model: subsistence agriculture, commercial agriculture, and salaried work (Figure 6.2). Subsistence agriculture is not considered economically, but rather according to target level of subsistence agriculture, which is determined according to an empirical relationship with the poverty level of the municipality (higher poverty leading to a greater dependence on subsistence agriculture). The desired subsistence agricultural land is then calculated according to the expected yield. While generally lower crop yields therefore lead to a larger desired quantity of subsistence agricultural land to meet the population's food requirements, important crop losses (such as those due to drought) reduce the desire for subsistence agriculture. This has the advantage of modelling both gradual adjustment to long-term yield trends (e.g., family plot size may be reduced if yields increase, or increased if yields gradually fall), as well as the opposite
response to short-term shocks (abandonment of subsistence agriculture for employment or migration in the case of catastrophic crop failure).

On the other hand, the relative attraction of commercial agriculture versus salaried employment is calculated according to the expected economic return of each. Total agricultural labour for a given year is then calculated according to the amount of agricultural land available (not everyone who wishes to farm may have access to land), and the remaining labour force assigned to (un)employment. If there is not enough available agricultural land to satisfy both subsistence and commercial needs, subsistence takes precedence. Levels of employment and unemployment are calculated according to the economic employment capacity of the region (empirically estimated according to population density), while migration was modelled based on unemployment levels according to the logistic relationship proposed by Rasmussen et al. (2012).

Family units were chosen to model income and food quality, as the average familial income per person is conceptually more directly linked to food security than individual income (as working adults provide food to children within a familial unit). Salary itself is determined from the average education level of the municipality, which itself is determined according to the availability of schools, chronic malnutrition, and incidence of child labour. Family income from salaried work is calculated according to the number of adults per family, adjusted for the fraction of the labour force that is engaged in salaried work (versus agricultural work or unemployment). As poverty itself then impacts education levels both through child labour as well as chronic malnutrition, these relationships form two reinforcing feedback loops that may serve to keep a population in a poverty-malnutrition trap.

These approaches differ somewhat from other smallholder agricultural models from the existing literature. For instance, the model of food security in Kenya by Stephens et al. (2012) uses an overall stock for Household Available Cash, while the model of soil salinity and farming practices in Pakistan by Inam et al. (2017a, 2017b) also uses an overall stock to represent farmer cash reserves. However, food security is often determined by poverty levels and income inequality, which is not well represented by an average or overall stock. At the other end of the spectrum, agent-based models could model every family's cash flows individually (e.g., the analysis of migration by Reid Bell et al. (2019)), but are very expensive computationally. The current approach, which employs overall poverty as the key variable linking incomes with food security and other social outcomes, chooses a middle path between the two modelling paradigm extremes and employs an empirical relationship to link average
income in the municipality to expected poverty levels. This has the advantage of allowing for
the more difficult-to-quantify relationships (such as how income translates to actual shortage
of food) to be inferred from available datasets instead of trying to force this particular
problem into a rigid system dynamics framework of stocks and flows.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 6.2: Simplified view of the economic submodule. Variables in grey indicate variables already present elsewhere in the diagram and that have been duplicated to improve the clarity of the model representation. Cloud symbols indicate flows that lead to stocks exogenous to the model boundaries.</figcaption></figure>

6.4.1.3 Land use submodule

Endogenous modelling of land use change has been identified as important for the
formulation of relevant policy recommendations (Jafino et al., 2019), and these dynamics
were also often highlighted by stakeholders during the participatory mapping stage of the
research (Figure 6.3). Three categories of land use were modelled: forested land, agricultural
land, and shrubland. Both shrubland and forested land can be converted to agriculture, while
agricultural land may be abandoned back to shrubland and shrubland itself then be naturally
or manually reforested. Forested land may also be harvested, including overharvested, for
wood for heating purposes.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 6.3: Simplified view of the land use submodule.</figcaption></figure>

### 6.4.1.4 Population submodule

The total population was divided into three distinct stocks (children, adults and seniors) in order to allow for more precise modelling of population dynamics, in particular, child mortality, employment, and fertility rate dynamics (Figure 6.4). The latter was determined according to the educational level of the municipality, meaning that a higher educational level may lead to lower population growth and, potentially, more resources per capita and therefore better educational prospects (reinforcing loop). Migration was assumed to be permanent and to affect all age classes proportionally, and closes a balancing loop with unemployment. As employment demand supersedes the capacity of the local economy, migration relieves some
of the excess demand; however, the dependence of local economic capacity on population
density also means that catastrophic migration (such as in response to severe recurring
drought) could activate a reinforcing loop of both population and economic collapse.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 6.4: Simplified view of the population submodule.</figcaption></figure>

6.4.2 Model calibration and case study validation

See the Supplementary material for the system dynamics model file (.mdl), which is text-
readable and includes a list of all variables and equations calibrated in the model. When the
calibrated model was applied to both case studies, observations for key stock variables were
generally well matched by model output (Figure 6.5). Table 6.1 also gives a summary of
model fit statistics when applied to the case studies. As mentioned above, such standard
statistical tests are usually not applicable to temporal validation of system dynamics models
and so should not be over-interpreted. They are presented here to serve as a reference to
enable the comparison of case study site goodness of fit metrics with those of other sites used
in the spatial validation process (6.4.2.1).
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 6.5: Observed (point) and simulated (line) data for key stocks (forests, malnutrition, and population) in both Concepción and Chiche'.</figcaption></figure>

<table><caption>Table 6.1: Goodness of fit measures for key model stocks in each study region. NSE: Nash-Sutcliffe Efficiency; KGE: Kling-Gupta Efficiency; RMNSE: Normalised root-mean-square error.</caption><thead><tr><th>Municipality</th><th>Variable</th><th>NSE</th><th>KGE</th><th>R<sup>2</sup></th><th>Agreement Index</th><th>RMNSE</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Concepción</td><td>Forests</td><td>0,318</td><td>0,588</td><td>0,638</td><td>0,867</td><td>0,118</td></tr><tr><td>Malnutrition</td><td>0,685</td><td>0,749</td><td>0,814</td><td>0,904</td><td>0,054</td></tr><tr><td>Population</td><td>0,889</td><td>0,754</td><td>0,987</td><td>0,978</td><td>0,129</td></tr><tr><td rowspan="3">Chiche'</td><td>Forests</td><td>-1,982</td><td>-0,726</td><td>0,261</td><td>0,430</td><td>0,579</td></tr><tr><td>Malnutrition</td><td>0,950</td><td>0,846</td><td>0,979</td><td>0,989</td><td>0,020</td></tr><tr><td>Population</td><td>0,825</td><td>0,776</td><td>0,949</td><td>0,947</td><td>0,130</td></tr></tbody></table>

### 6.4.2.1 Spatial validation

Figure 6.6 shows goodness of fit measures for population, chronic child malnutrition and forest cover across Guatemala.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 6.6: Geographic distribution of goodness of fit measures across Guatemala for forest cover, child chronic malnutrition and population. For each measure, green indicates better fit and red poorer fit.</figcaption></figure>

The analysis for malnutrition, the main problem variable of this study, shows that the best matches between modelled and observed data were generally to be found in the central-western parts of the country, a region which includes the two case studies used to build the model, while the Pacific and Atlantic coasts and the northern regions did not fare nearly as well. While population results showed a similar though less marked tendency, the modelling fit for forest cover dynamics showed no discernible geographical difference.

Figure 6.7 below shows the relationships between predicted and observed trends for population, chronic child malnutrition and forest cover across different territories.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 6.7: Comparison of predicted and observed trends for key model stocks across all socioeconomic territories. Points indicate individual municipalities within each territory, solid blue lines the best-fit trend line to the data points, shaded areas the 95% confidence interval for this trend, and dashed black lines the regression’s 95% confidence interval for the data points, Dotted blue lines indicate the x and y axes and the 1:1 line of perfect model fit for reference. Territory 10 contained only 3 municipalities and as such was not included in these visualisations.</figcaption></figure>
Territory 10, which represents the national capital Armita' (Guatemala) and its suburbs, only contains 3 municipalities and is therefore unable to provide informative correlations. The model provides relatively good predictions of population trends but is somewhat less skilled in discerning food security trends, and even less able to model forest cover trends, across a wide range of territories and municipalities (though the model generally performs better in Territory 1 than in many other territories for several of these variables.)

When applied to the departmental level, this analysis showed similar results, though Tz'olöj Ya' (the department containing Concepción) gave better results with chronic malnutrition than K'iche' (the department containing Chiche').

### 6.4.2.2 Model limitations

Several model boundaries and limitations also merit attention. While system dynamics modelling is a useful method for representing complex behaviours that arise from system feedbacks and delays, they are less suited to modelling heterogeneity within the system (e.g., economic and land inequalities), which are best modelled with agent-based modelling. In the current study, while income and land availability were modelled on an average per-family basis, inequalities were implicitly taken into account by measuring poverty rates were according to the number of people below the poverty line, as well as their distance below it, and then using empirical equations to link average income to poverty level for each municipality. While an agent-based model could provide a more detailed representation of land and poverty dynamics, they require a good deal more computational power and remained outside the scope of the current study.

In addition, the current model can only simulate the dynamics of one municipality at a time and was not intended to predict national or international phenomena such as macroeconomic changes or mass migration. Such events are therefore, for the moment, best modelled as external scenarios or shocks.

Additionally, the cropping module depends only on total rainfall and, in its present form, is unable to model impacts of changing temperatures or rainfall unreliability on crop yield. While the model could be made increasingly complex, crop modelling is a highly physically-based endeavour for which sophisticated models, such as DSSAT, CropSyst, STICS, APSIM and PCSE, already exist (Brisson et al., 2003; de Wit, 2019; Jones et al., 2003; Keating et al., 2003; Stöckle et al., 2003). Instead of attempting to reimplement these models' processes in a system dynamics environment generally ill suited for intensive physically-based modelling
(Ammar and Davies, 2019; Inam et al., 2017a; Malard et al., 2017), future work will address the coupling of the system dynamics model presented here with an external physically-based cropping model.

## 6.5 Discussion

The participatory nature of the modelling approach allowed for greater inclusion of stakeholders as well as for the development of a stronger model than would have been possible without stakeholder involvement. While a detailed discussion of the qualitative contributions of the participatory methodology is given in a previous paper (Malard et al., 2020), several contributions with incidence on the quantified model merit discussion here. The inclusion of two different study sites from the same territory, in particular, led to the development of a more complete model than would otherwise have been possible. For instance, migration dynamics were only mentioned by Chiche' stakeholders (potentially indicating that economically forced migration may be more prevalent there), but were central to the population module of the model and in ensuring that the model passed extreme value tests where economic and agricultural opportunities in the municipality were driven to zero. In this manner, the inclusion of similar case studies that nonetheless differ in several respects (in this case in terms of their economic development path) may decrease the risk of important socio-environmental phenomena being overlooked because they, while certainly present, have not yet become problematic enough to become prominent in most stakeholders' worldview in every case study region of interest.

Participation was also key to establishing central model variables, such as the explicit distinction between subsistence and commercial agriculture which had been overlooked by the authors but was then corrected by stakeholders in the first group model-building workshop. At the same time, the quantification process allowed for the identification of relationships that were proposed by stakeholders but were then found to have minimal influence on the system's behaviour itself. For example, child mortality caused by malnutrition, while a critical problem in itself, was not found to be strong enough to have a significant impact on population dynamics as suggested by stakeholders. This synergy between stakeholder contributions to the system dynamics model structure and data-based modelling to quantify uncertain relationships led to the production of a stronger model through a process in which both stakeholders and researchers expanded their worldviews of the problem.
A few balancing loops in the model also generate counterintuitive behaviours that merit special attention. One major focus of the development narrative is to reduce brith rates so that there will be, in theory, more resources to go around. However, the modelling process also identified a positive relationship between family size and income per family, and, effectively, manually reducing the birth rate in test simulations did very little to alleviate malnutrition. In this sense, high fertility rates can be seen as a coping strategy in the face of adverse socioeconomic conditions, and directly targeting them for intervention may be counterproductive. On the other hand, interventions addressing the root cause of high fertility rates, such as improving education access or minimum wages, led to effective reductions in both poverty and fertility rates.

A similar dynamic was seen with agricultural yields. If maximum potential yields are artificially increased (such as through new agricultural technologies), the amount of agricultural land per family, over time, decreases proportionally and leaves families equally vulnerable to climatic or other shocks. Instead, diversification of the economy and increased economic opportunities for households may provide better resilience in the long term.

Use of hierarchical Bayesian inference to calibrate empirical relationships for difficult-to-quantify parts of the model allowed for the inclusion and more robust representation of relationships between such variables as food purchases, subsistence production, diet quality, malnutrition, education and salaries. While estimates from the literature and "best guesses" could also have allowed for model quantification, the data-based approach proposed in this research allows for a more objective and rapid quantification, as well as for automatic extension of the quantification procedure to regions outside of the study areas.

However, and despite these advantages, the participation of stakeholders provides several benefits as compared to a purely data-driven approach. Apart from increased interest in the research, improved communication between stakeholders and better potential for ultimate trust in and actual use of the results, the results of the participatory method allows for the identification of important variables and their presumed causal relationships, information which would be very challenging to extract using purely statistical methods on databases with hundreds of highly intercorrelated variables. For instance, while poverty, education and fertility rates are all highly correlated, it was stakeholder participation that specified their specific causal relationship to include in the model (feedback loop between poverty and education, and education affecting fertility).
Regarding the spatial validation procedure, it is interesting that malnutrition and
population would be best modelled in locations close to the case studies, while forests
showed less of a trend. This may be because of the variability of land use dynamics (slopes,
land suitability for agriculture, and protected areas and their enforcement were not considered
in this model). While the model provided good results for all variables for which data was
available in each of the two case study regions, the spatial validation procedure allows for
more in-depth analysis of its applicability. In particular, while we may be confident of its
representation of key dynamics behind malnutrition in the Guatemalan highlands where it
was built, if the methodology were to be applied to the coastal or eastern regions of the
country a new model of agricultural and food security would have to be built in a
participatory manner with a new set of local stakeholders. In addition, application of the
model to forestry questions anywhere outside of the two study regions would need a more in-
depth study of the reasons behind the large differences in predictive power across the entire
country.

**6.6 Conclusion**

Small-scale agricultural systems are crucial for sustainable development and the improvement of food security worldwide, and system dynamics modelling is often used as a tool to analyse these complex systems and the interactions between social, economic and environmental spheres that determine their sustainability and vulnerabilities. However, lack of temporal data on many key variables in these systems often precludes the use of traditional model calibration and validation techniques. In this research, a hierarchical Bayesian inference approach was used to substitute space for time to calibrate highly uncertain empirical relationships between socioeconomic variables in a participatory agriculture and food system dynamics model from Guatemala. While the model performed well with the limited available data in the case study regions, the spatial validation procedure also proposed by this study showed which variables the model is the most skilled at predicting across a range of different regions, as well as its evident geographical limitations. Such a methodology can then serve to target future model development, as well as to provide guidance as to the strengths and limits of currently available models.

**6.7 Author contributions**

JM developed the methodology and the model, wrote the code, ran the analyses and wrote
the paper. JA, HT and HMQ supervised the research project.
## 6.8 Acknowledgements

This research was made possible thanks to the support of a Bourse de découverte du CRSNG (no. RGPIN-2015-05554) held by Jan Adamowski, as well as a Bourse de 3ᵉ cycle du FRQNT, a Bourse du CRDI aux chercheurs candidats au doctorat (no : 107759-99906075-017), a Bourse d'études supérieures Canada Vanier and a Supplément pour études à l'étranger Michael-Smith (Programme de bourses d'études supérieures du Canada) awarded to Julien Malard.

## 6.9 References

Ammar, M.E., Davies, E.G.R., 2019. On the accuracy of crop production and water requirement calculations: Process-based crop modeling at daily, semi-weekly, and weekly time steps for integrated assessments. J. Environ. Manage. 238, 460–472.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.03.030

Barlas, Y., 1996. Formal aspects of model validity and validation in system dynamics. Syst. Dyn. Rev. 12, 183–210. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1727(199623)12:3<183::AID-SDR103>3.0.CO;2-4

Barlas, Y., 1989. Multiple tests for validation of system dynamics type of simulation models. Eur. J. Oper. Res. 42, 59–87. https://doi.org/10.1016/0377-2217(89)90059-3

Betancourt, M., Girolami, M., 2015. Hamiltonian Monte Carlo for Hierarchical Models, in: Upadhyay, S., Singh, U., Dey, D., Loganathan, A. (Eds.), Current Trends in Bayesian Methodology with Applications. Chapman and Hall/CRC, pp. 79–101.
https://doi.org/10.1201/b18502-5

Boğ, S., Barlas, Y., 2005. Automated dynamics pattern testing, parameter calibration and policy improvement. Presented at the International System Dynamics Conference, Boston, USA.

Brisson, N., Gary, C., Justes, E., Roche, R., Mary, B., Ripoche, D., Zimmer, D., Sierra, J., Bertuzzi, P., Burger, P., Bussière, F., Cabidoche, Y.M., Cellier, P., Debaeke, P., Gaudillère, J.P., Hénault, C., Maraux, F., Seguin, B., Sinoquet, H., 2003. An overview of the crop model stics. Eur. J. Agron., Modelling Cropping Systems: Science, Software and Applications 18, 309–332. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00110-7
Chapman, A., Darby, S., 2016. Evaluating sustainable adaptation strategies for vulnerable mega-deltas using system dynamics modelling: Rice agriculture in the Mekong Delta's An Giang Province, Vietnam. Sci. Total Environ. 559, 326-338. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.02.162

Coyle, G., Exelby, D., 2000. The validation of commercial system dynamics models. Syst. Dyn. Rev. 16, 27-41. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1727(200021)16:1<27::AID-SDR182>3.0.CO;2-1

Coyle, R.G., 1977. Management system dynamics. Wiley, London ; New York.

de Wit, A., 2019. Python Crop Simulation Environment.

Elsawah, S., Filatova, T., Jakeman, A.J., Kettner, A.J., Zellner, M.L., Athanasiadis, I.N., Hamilton, S.H., Axtell, R.L., Brown, D.G., Gilligan, J.M., Janssen, M.A., Robinson, D.T., Rozenberg, J., Ullah, I.I.T., Lade, S.J., 2020. Eight grand challenges in socio-environmental systems modeling. Socio-Environ. Syst. Model. 2, 16226. https://doi.org/10.18174/sesmo.2020a16226

FAO, IFAD, UNICEF, WFP, WHO (Eds.), 2018. Building climate resilience for food security and nutrition, The state of food security and nutrition in the world. FAO, Rome.

Gálvez, J., Andrews, K., Buch, M., Vargas, H., Pineda, P., Rivera Delgado, A.S., Carrera Cruz, J., Iturbide, M.J., Ortiz, A., Chavería, H., Carrera, J.L., Pérez, G., Gándara, A., Miranda, S., Donis, L., Monterroso, O., Tuy, H., Cleaves, C., Santos, L., González, L., Citalán, E., Canel, J., 2015. Perfil del agro y la ruralidad de Guatemala 2014: Situación actual y tendencias. IARNA & IICA.

Gelman, A., 2006. Multilevel (Hierarchical) Modeling: What It Can and Cannot Do. Technometrics 48, 432-435. https://doi.org/10.1198/004017005000000661

Gelman, A., Hill, J., 2006. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, 1 edition. ed. Cambridge University Press, Cambridge ; New York.
Gupta, H.V., Kling, H., Yilmaz, K.K., Martinez, G.F., 2009. Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: Implications for improving hydrological modelling. J. Hydrol. 377, 80–91. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.003

Halbe, J., Pahl-Wostl, C., Adamowski, J., 2018. A methodological framework to support the initiation, design and institutionalization of participatory modeling processes in water resources management. J. Hydrol. 556, 701–716. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.09.024

Hoffman, M.D., Gelman, A., 2014. The No-U-Turn Sampler: Adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo. J. Machine Learning Research 15, 1593-1623.

Hossain, M.S., Ramirez, J., Szabo, S., Eigenbrod, F., Johnson, F.A., Speranza, C.I., Dearing, J.A., 2020. Participatory modelling for conceptualizing social-ecological system dynamics in the Bangladesh delta. Reg. Environ. Change 20, 28. https://doi.org/10.1007/s10113-020-01599-5

Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Prasher, S., 2015. Using causal loop diagrams for the initialization of stakeholder engagement in soil salinity management in agricultural watersheds in developing countries: A case study in the Rechna Doab watershed, Pakistan. J. Environ. Manage. 152, 251–267. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.01.052

Inam, A., Adamowski, J., Prasher, S., Halbe, J., Malard, J., Albano, R., 2017a. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management – Part 1: Model development. J. Hydrol. 551, 596–618. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.03.039

Inam, A., Adamowski, J., Prasher, S., Halbe, J., Malard, J., Albano, R., 2017b. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management. Part 2: Model coupling and application. J. Hydrol. 551, 278–299. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.03.040

Jafino, B.A., Haasnoot, M., Kwakkel, J.H., 2019. What are the merits of endogenising land-use change dynamics into model-based climate adaptation planning? Socio-Environ. Syst. Model. 1, 16126. https://doi.org/10.18174/sesmo.2019a16126
Jiang, H., Simonovic, S.P., Yu, Z., Wang, W., 2020. A system dynamics simulation approach for environmentally friendly operation of a reservoir system. J. Hydrol. 587, 124971. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124971

Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H., Boote, K.J., Batchelor, W.D., Hunt, L.A., Wilkens, P.W., Singh, U., Gijsman, A.J., Ritchie, J.T., 2003. The DSSAT cropping system model. Eur. J. Agron., Modelling Cropping Systems: Science, Software and Applications 18, 235-265. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00107-7

Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N.G., Meinke, H., Hochman, Z., McLean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, J.P., Silburn, M., Wang, E., Brown, S., Bristow, K.L., Asseng, S., Chapman, S., McCown, R.L., Freebairn, D.M., Smith, C.J., 2003. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. Eur. J. Agron., Modelling Cropping Systems: Science, Software and Applications 18, 267-288. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00108-9

Lemke, J., Łatuszyńska, M., 2014. Validation of System Dynamics Models – A Case Study (SSRN Scholarly Paper No. ID 2410509). Social Science Research Network, Rochester, NY.

Malard, J., Adamowski, J., Rojas Díaz, M., 王凌云 (Lingyun Wang), Tuy, H., Melgar-Quiñonez, H., 2020. Participatory system dynamics modelling for agricultural development and on food security: small-scale agriculture and food systems in the Indigenous communities of Tz'olöj Ya' and K'iche' (Guatemala). System Dynamics Review (to be submitted).

Malard, J.J., Adamowski, J.F., Rojas, D.M., Carrera, J., Gálvez, J., Monadres, H., Melgar-Quiñonez, H., 2015. Use of participatory system dynamics modelling to assess the sustainability of smallholder agriculture. Presented at the American Society of Agricultural and Biological Engineers Annual International Meeting 2015, pp. 3432-3440.

Malard, J.J., Inam, A., Hassanzadeh, E., Adamowski, J., Tuy, H.A., Melgar-Quiñonez, H., 2017. Development of a software tool for rapid, reproducible, and stakeholder-friendly
dynamic coupling of system dynamics and physically-based models. Environ. Model. Softw. 96, 410–420. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.06.053

Marín, V.H., Rodríguez, L.C., Niemeyer, H.M., 2012. A socio-ecological model of the Opuntia scrublands in the Peruvian Andes. Ecol. Model. 227, 136–146. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.12.010

Mohammadi, S., Arshad, F.M., Bala, B.K., Ibragimov, A., 2015. System dynamics analysis of the determinants of the Malaysian Palm oil price. Am. J. Appl. Sci. 12, 355–362. https://doi.org/10.3844/ajassp.2015.355.362

Parsons, D., Nicholson, C.F., Blake, R.W., Ketterings, Q.M., Ramírez-Aviles, L., Cherney, J.H., Fox, D.G., 2011a. Application of a simulation model for assessing integration of smallholder shifting cultivation and sheep production in Yucatán, Mexico. Agric. Syst. 104, 13–19. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2010.08.006

Parsons, D., Nicholson, C.F., Blake, R.W., Ketterings, Q.M., Ramírez-Aviles, L., Fox, D.G., Tedeschi, L.O., Cherney, J.H., 2011b. Development and evaluation of an integrated simulation model for assessing smallholder crop–livestock production in Yucatán, Mexico. Agric. Syst. 104, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2010.07.006

Pfaffenbichler, P., Emberger, G., Shepherd, S., 2010. A system dynamics approach to land use transport interaction modelling: the strategic model MARS and its application. Syst. Dyn. Rev. 26, 262–282. https://doi.org/10.1002/sdr.451

Rasmussen, L.V., Rasmussen, K., Reenberg, A., Proud, S., 2012. A system dynamics approach to land use changes in agro-pastoral systems on the desert margins of Sahel. Agric. Syst. 107, 56–64. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2011.12.002

Reid Bell, A., Calvo-Hernandez, C., Oppenheimer, M., 2019. Migration, Intensification, and Diversification as Adaptive Strategies. Socio-Environ. Syst. Model. 1, 1–18. https://doi.org/10.18174/sesmo.2019a16102

Reza Najafi, M., Moradkhani, H., 2013. Analysis of runoff extremes using spatial hierarchical Bayesian modeling: Hierarchical Bayesian Model of Flood. Water Resour. Res. 49, 6656–6670. https://doi.org/10.1002/wrcr.20381
Roobavannan, M., van Emmerik, T.H.M., Elshafei, Y., Kandasamy, J., Sanderson, M.R., Vigneswaran, S., Pande, S., Sivapalan, M., 2018. Norms and values in sociohydrological models. Hydrol. Earth Syst. Sci. 22, 1337–1349. https://doi.org/10.5194/hess-22-1337-2018

Salvatier, J., Wiecki, T.V., Fonnesbeck, C., 2016. Probabilistic programming in Python using PyMC3. PeerJ Comput. Sci. 2, e55. https://doi.org/10.7717/peerj-ts.55

Saysel, A.K., Barlas, Y., 2006. Model simplification and validation with indirect structure validity tests. Syst. Dyn. Rev. 22, 241–262. https://doi.org/10.1002/sdr.345

Seidou, O., Fortin, V., St-Hilaire, A., Favre, A.-C., El Adlouni, S., Bobée, B., 2006. Estimating the snow water equivalent on the Gatineau catchment using hierarchical Bayesian modelling. Hydrol. Process. 20, 839–855. https://doi.org/10.1002/hyp.6127

Shannon, C.E., 1948. A mathematical theory of communication. Bell Syst. Tech. J. 27, 379–423, 623–656.

SIFGUA, S. de I.F. de G., 2020. Cobertura forestal [WWW Document]. URL http://www.sifgua.org.gt/Cobertura.aspx

Spellerberg, I.F., Fedor, P.J., 2003. A tribute to Claude Shannon (1916-2001) and a plea for more rigorous use of species richness, species diversity and the ‘Shannon-Wiener’ Index: On species richness and diversity. Glob. Ecol. Biogeogr. 12, 177–179. https://doi.org/10.1046/j.1466-822X.2003.00015.x

Stephens, E.C., Nicholson, C.F., Brown, D.R., Parsons, D., Barrett, C.B., Lehmann, J., Mbugua, D., Ngoze, S., Pell, A.N., Riha, S.J., 2012. Modeling the impact of natural resource-based poverty traps on food security in Kenya: The Crops, Livestock and Soils in Smallholder Economic Systems (CLASSES) model. Food Secur. 4, 423–439. https://doi.org/10.1007/s12571-012-0176-1

Sterman, J., 2000. Business dynamics: systems thinking and modelling for a complex world. Irwin-McGraw-Hill, New York, NY, USA.
Stöckle, C.O., Donatelli, M., Nelson, R., 2003. CropSyst, a cropping systems simulation model. Eur. J. Agron., Modelling Cropping Systems: Science, Software and Applications 18, 289–307. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00109-0

Villamor, G.B., Griffith, D.L., Kliskey, A., Alessa, L., 2019. Contrasting stakeholder and scientist conceptual models of food-energy-water systems: a case study in Magic Valley, Southern Idaho. Socio-Environ. Syst. Model. 2, 16312. https://doi.org/10.18174/sesmo.2020a16312

Walson, J.L., Berkley, J.A., 2018. The impact of malnutrition on childhood infections. Curr. Opin. Infect. Dis. 31, 231–236. https://doi.org/10.1097/QCO.0000000000000448

Wiecki, T., Elbers, D., 2014. The Best Of Both Worlds: Hierarchical Linear Regression in PyMC3. While My MCMC Gently Samples Bayesian Model. Data Sci. Python. URL https://twiecki.io/blog/2014/03/17/bayesian-glms-3/

Willmott, C.J., 1981. ON THE VALIDATION OF MODELS. Phys. Geogr. 2, 184–194. https://doi.org/10.1080/02723646.1981.10642213

Wu, W., Clark, J.S., Vose, J.M., 2010. Assimilating multi-source uncertainties of a parsimonious conceptual hydrological model using hierarchical Bayesian modeling. J. Hydrol. 394, 436–446. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.09.017
## Connexion au chapitre 7

Suivant le développement d'un modèle socioéconomique à base des dynamiques des systèmes, l'incorporation d'un modèle externe physique pour représenter les processus environnementaux du système permet d'inclure un niveau de complexité et sophistication au-delà de ce qui est possible selon les capacités computationnelles d'un environnement de simulation des dynamiques des systèmes. Le processus de couplage des modèles des dynamiques des systèmes avec des modèles physiques externes est cependant particulièrement compliqué d'un point de vu technique, surtout lorsque les deux modèles sont implémentés dans de différents langages informatiques. En outre, la grande majorité des méthodes développées jusqu'à date demeurent spécifiques au modèle pour lesquelles elles furent développées et ne s'adaptent donc pas facilement à de nouvelles études de cas.

Le chapitre suivant décrit le développement d'un outil informatique générique pour le couplage des modèles des dynamiques des systèmes avec des modèles physiques externes. Ce logiciel permettra ensuite de coupler le modèle des systèmes agroéconomiques développé au cours des deux chapitres précédents avec un modèle des cultures externe lors des chapitres suivants. Le présent chapitre s'inscrit dans le cadre de l'objectif 1,2 de cette thèse.

Ce chapitre est une traduction au français de l'article intitulé « Development of a software tool for rapid, reproducible, and stakeholder-friendly dynamic coupling of system dynamics and physically-based models» (J. J. Malard et al. 2017) publié en 2017 dans la revue scientifique *Environmental Modelling and Software* en tant qu'article révisé par les pairs. Suivra, dans le chapitre 8, la version originale en anglais. L'auteur de la thèse développa le logiciel *Tinamït*, exécuta les analyses, analysa les résultats et écrivit l'article. Des co-auteurs de l'article, A. Inam fournit le modèle de la salinité des sols au Pakistan utilisé lors de l'étude de cas, tandis que E. Hassanzadeh contribua au résumé des approches alternatives. J. Adamowski, H.A. Tuy et H. Melgar-Quiñonez participèrent en tant que superviseurs du projet au Canada et au Guatemala.
# 7 Chapitre 7 : Développement d'un outil informatique pour améliorer la rapidité, la reproductibilité et l'accessibilité pour les parties prenantes du couplage des modèles des dynamiques des systèmes avec des modèles physiques

## 7.1 Résumé

La modélisation des dynamiques des systèmes se prête facilement au développement des modèles participatifs. Cependant, elle s'applique difficilement à la modélisation des processus physiques complexes, telle la modélisation des eaux souterraines, et les méthodes existantes disponibles pour faciliter le couplage des modèles des dynamiques des systèmes aux modèles physiques demeurent complexes et inflexibles. Dans cet article, nous présentons Tinamit, un nouvel outil informatique qui améliore la rapidité et la reproductibilité de ce processus de couplage. Tinamit offre la possibilité de coupler et de simuler des modèles en quelques lignes de code Python (ou sans aucune ligne de code, si l'interface graphique est utilisée), ce qui, nous l'espérons, améliorera l'accessibilité des modèles couplés pour les parties prenantes et leur permettra de continuer à les utiliser même lorsque un projet de recherche financé aura tiré à sa fin. À titre d'exemple, nous appliquons Tinamit à la connexion d'un un modèle de la salinité des sols (SAHYSMOD) à un modèle des dynamiques des systèmes représentant l'économie agricole du Pakistan afin d'analyser les compromis liés à différentes options de politique de gestion, parmi lesquelles la politique de revêtement des canaux pourrait s'avérer utile. De tels résultats n'auraient pu être obtenus sans l'utilisation d'un modèle couplé.

## 7.2 Introduction

La gestion intégrée des ressources d'eau, comme toute gestion environnementale, requière des outils holistiques d'aide à la décision qui demeurent sensibles aux interactions complexes et à long terme entre société, économie et nature dans le contexte de l'analyse des impacts des politiques et interventions (Jakeman et Letcher, 2003). La grande majorité des outils informatiques disponibles, cependant, ne représentent qu'une composante des systèmes socioenvironnementaux, ou bien, s'il parviennent à combiner diverses composantes, ne le font que par une connexion superficielle entre les résultats d'un modèle et les données
initiales de l'autre (p. ex., Schmitz et al., 2009). Une telle représentation partielle des
processus des systèmes socioéconomiques peut toutefois s'avérer problématique lorsque l'on
vise à évaluer les impacts au long terme de diverses politiques publiques sur le
fonctionnement du système entier (Pahl-Wostl, 2007). Tandis que certains modèles
socioéconomiques et environnementaux ont été développés dans le milieu académique, la
complexité des méthodologies de modélisation utilisées dans la majorité de ces cas ne facilite
pas la participation des parties prenantes dans ce processus (p. ex., Akhtar et al., 2013;
Elshafei et al., 2014). Une alternative serait donc de coupler un modèle socioéconomique
développé par l'entremise d'une méthodologie propice à la participation des parties prenantes
avec un modèle physique de façon à ce que les deux modèles puissent échanger leurs données
de manière dynamique au cours de la simulation. Un tel couplage entre modèles facilite ainsi
l'exploration des relations dynamiques entre les diverses composantes du système, tout autant
que des comportements complexes qui découlent de ces interactions, le tout avec une
méthodologie qui permet néanmoins la participation et les contributions des points de vues
des parties prenantes (p. ex., Inam et al., 2017b).

La modélisation des dynamiques des systèmes (DS) de Forrester (1961) demeure parmi les
méthodes les plus prometteuses dans le cadre de la modélisation des processus
socioéconomiques. L'intuitivité de ces modèles, de même que leur capacité d'intégration de
divers points de vue provenant de différentes disciplines, font de ceux-ci des outils importants
dans l'évaluation holistique des impacts environnementaux (Winz et al., 2009; Kelly et al.,
2013). Les DS jouissent également d'une importance accrue dans les processus de
modélisation participatifs, car leur interface visuelle permet la modélisation, par les parties
prenantes elles-mêmes, des systèmes environnementaux dans lesquels celles-ci travaillent
(Stave, 2003; Simonovic, 2009). Une revue de la part de Mirchi et al. (2012) résume l'état de
l'application de la modélisation des DS aux questions d'ordre physique (environnemental)
tout comme à la question de la modélisation participative des ressources d'eau et de la
formulation de politiques publiques. Les modèles des DS ont aussi connu une grande
popularité dans le domaine de la modélisation et de la gestion intégrée des ressources d'eau
(p. ex., Ahmad et Simonovic, 2004; Madani et Mariño, 2009; Butler et Adamowski, 2015;
Hassanzadeh et al., 2012; Sahin et al., 2015). Entre autres applications, les modèles des DS
furent utilisés pour connecter des modèles socioéconomiques et hydrologiques à l'intérieur
d'une seule plateforme, tel que dans les études de Cockerill et al. (2006), Langsdale et al.
(2009) et Sušnik et al. (2012). Cependant, et malgré l'aptitude de la modélisation des DS pour
le développement des modèles socioéconomiques avec la participation active des parties prenantes (p. ex., Winz et al., 2009; Langsdale et al., 2007, 2009), la représentation des systèmes physiques à l'intérieur de l'environnement de simulation des DS demeure une procédure compliquée. En un premier temps, l'utilisation d'une représentation simpliste des relations dynamiques et non linéaires entre les composantes d'un système biophysique dans l'environnement de simulation des DS augmente le risque de générer une représentation erronée du comportement du système entier (Prodanovic et Simonovic, 2010). En outre, la complexité de la majorité des modèles physiques (tels que SWAT (SWAT, 2017), DSSAT (Jones et al., 2003; Hoogenboom et al., 2015) et autres) fait de leur traduction à l'interface des DS une tâche presque impossible, surtout lorsque ces modèles se voient fréquemment mis à jour par des tierces parties.

Le couplage des modèles socioéconomiques des DS avec des modèles physiques préexistants (p. ex., les modèles des cultures tels que DSSAT, CropSyst (Stöckle et al., 2003) et APSIM (Keating et al., 2003), autant que les modèles hydrologiques tels que SWAT et SAHYSMOD) offre donc la possibilité de combiner le « meilleur des deux mondes » en ce qui traite de l'intégration des modèles physiques dans les projets de modélisation participative axés sur les DS. Cette approche permet aux parties prenantes d'accéder aux capacités prédictives des modèles physiques tout sans quitter l'environnement intuitif de la modélisation des DS. L'échange des données entre variables internes (et possiblement externes) des deux modèles au moment de la simulation permet en outre de simuler le système entier comme si il fut représenté par un seul modèle intégré. Un tel couplage des modèles devient une méthode particulièrement économe en temps et en énergie car il permet de réutiliser les modèles physiques librement disponibles, éliminant ainsi la nécessité de reconstruire et de réévaluer l'exactitude des représentations des processus physiques dans l'environnement des DS, procédure qui n'est de toute façon pas faisable pour tous les processus physiques.

Parmi les méthodes de couplage entre modèles se retrouvent 1) le scriptage (p. ex., Peck et al., 2014), 2) les feuilles de calcul (p. ex., Inam et al., 2017a), 3) la traduction des modèles (p. ex., Prodanovic et Simonovic, 2010) et 4) l'utilisation de modèles « enveloppe » (p. ex., Shrestha et al., 2013). Ces méthodes, cependant, furent en grande majorité développées dans le contexte du couplage entre deux modèles physiques et se voient donc limitées pour ce qui traite de leur applicabilité aux contextes participatifs. La demande pour des outils et des méthodologies intuitives, flexibles et accessibles aux parties prenantes pour le couplage des
modèles des DS avec des modèles physiques se fait donc ressentir. Tandis que des méthodes de couplage génériques furent développées pour d'autres applications (tel le travail récent de Belete et al. (2017) au sujet du couplage de modèles entre différentes plateformes), et que celles-ci ont démontré leur potentiel envers la diminution des barrières d'ordre technique envers le couplage des modèles, aucune tel méthodologie ou outil n'existe à présent pour coupler des modèles des DS avec des modèles physiques.

Au cours de cet article, nous i) évaluerons les bénéfices et les inconvénients associés avec les méthodes courantes de couplage des modèles des DS avec les modèles physiques dans le cadre d'un projet de modélisation participative (section 7.3), ii) présenterons un nouvel outil informatique, nommé Tinamït, qui vise à faciliter le couplage des modèles de manière rapide, flexible et accessible aux parties prenantes (sections 7.2 et 7.4), et iii) présenterons un exemple de l'application de Tinamït au couplage d'un modèle physique de la salinité des sols à un modèle agricole des DS construit par les parties prenantes (section 7.5). Le modèle couplé est ensuite appliqué à l'analyse des impacts réciproques entre les composantes physiques et socioéconomiques du système agricole, autant qu'à l'évaluation de diverses options de politiques pour la gestion durable de la salinité des sols. La section 7.6 offre une discussion des avantages et des limitations de Tinamït et présente des recommandations pour la recherche à l'avenir, et est suivie par les conclusions générales dans la section 7.7.

## 7.3 Méthodes courantes pour le couplage des modèles

### 7.3.1 Scriptage

Le « scriptage » signifie l'utilisation d'un code informatique, fréquemment écrit dans un langage à part (p. ex., Python ou Visual Basic), pour connecter les deux modèles que l'on désire coupler. Le code gère la simulation des deux modèles pas par pas et effectue l'échange des données entre les variables connectées. À titre d'exemple, mentionnons l'utilisation de cette méthode pour coupler un modèle des DS en Vensim de la résilience d'un hôpital face à une catastrophe naturelle avec le logiciel ArcGIS (Peck et al., 2014), son application par Rosenzweig et Hodges (2011) à la connexion d'un modèle hydrodynamique à un modèle de déversement d'hydrocarbures, ou celle d'Akhtar et al. (2013) au couplage d'un modèle des systèmes mondiaux en Vensim (ANEMI) avec un logiciel d'optimisation en MATLAB. Notons toutefois que ce dernier n'est pas un exemple de couplage entre deux modèles, sinon de couplage entre un seul modèle et un algorithme externe d'optimisation.
### 7.3.2 Feuilles de calcule

Les feuilles de calcule, telles que Excel, offrent une différente méthode de contrôler l'exécution et l'échange des données entre les modèles physiques et les modèles socioéconomiques des DS. Selon cette méthode, un macro en langage Visual Basic peut être inclus dans un fichier Excel, lequel contrôlera par la suite l'exécution des deux modèles. Les résultats d'un modèle seront ensuite automatiquement copiés dans les cellules correspondantes de la feuille de calcule, par l'entremise de laquelle ils deviendront par la suite disponibles en tant que données d'entrée pour le deuxième modèle (Inam et al., 2017a).

### 7.3.3 Traduction du modèle

La traduction des modèles est moins une méthode de couplage selon le sens technique de l'expression qu'elle est une approche de « force brute ». Lors du couplage par traduction, l'un ou l'autre des modèles (sinon les deux) est traduit dans un langage de programmation commun. Cette approche demeure courante en pratique, telle l'étude de Prodanovic et Simonovic (2010) qui traduisirent en Java un modèle des DS socioéconomique et un modèle physique du bassin versant Upper Thames afin d'effectuer des simulations couplées. De manière similaire, Cai et al. (2003) développèrent un modèle économique, agricole et hydrologique dans un seul environnement de programmation.

### 7.3.4 Modèles « d'enveloppe »

Une dernière option pour effectuer le couplage entre modèles serait l'utilisation de « modèles d'enveloppe ». Lors de cette approche, un logiciel est développé pour « envelopper » chacun des modèles à coupler et gérera ensuit l'exécution et l'échange des données entre ceux-ci. Un exemple serait OpenMI, une structure informatique qui fut développée pour faciliter le couplage entre modèles physiques (Gregersen et al., 2007). Parmi les applications de cette méthode figurent le couplage d'un modèle des sols et des eaux rurales (SWAT) avec un modèle de l'écoulement urbain (Shrestha et al., 2013), la combinaison de modèles d'écoulement urbain et d'égouts pluviaux (Liao et al., 2012) et l'intégration de modèles économiques, agricoles et des eaux souterraines au cours d'une étude cherchant à élucider les impacts des politiques d'utilisation de l'eau dans le contexte de la gestion durable de l'aquifère Ogallala aux États-Unis d'Amérique (Bulatewicz et al., 2010).
### 7.3.5 Couplage avec les modèles des dynamiques des systèmes

Ces méthodes, malgré fort utiles en ce qui traite du couplage entre modèles physiques, demeurent moins qu'idéales envers le couplage des modèles physiques avec des modèles socioéconomiques des DS construits par les parties prenantes. Si nous considérons la reproductibilité, la rapidité de l'implémentation, la flexibilité et la transparence du modèle en tant qu'indicateurs clefs de la facilité d'utilisation du modèle par les utilisatrices et utilisateurs finaux (voir van Delden et al., 2011; McIntosh et al., 2011; Elsawah et al., 2015), le Tableau 7.1 ci-dessous résume les avantages et les désavantages de chacune des approches courantes pour le couplage des modèles. Ces approches, en somme, laissent toujours à désirer, en raison de 1) la nécessité d'un niveau important de connaissances techniques de la part des utilisatrices et utilisateurs au moment d'effectuer des simulations et d'évaluer différents scénarios, 2) le manque de flexibilité qui force la modification du code source à chaque fois q'une variable couplée est modifiée et 3) la quantité non négligeable de temps nécessaire pour effectuer toute modification au code de couplage (Halbe et al., 2014).

Étant données ces limitations, la présente étude propose une nouvelle méthode pour le couplage des modèles des DS (socioéconomiques) avec des modèles physiques préexistants. Le logiciel, *Tinamït*, est une librairie et une interface de programmation d'applications (IPA) en langage Python qui s'appuie sur la méthode d'enveloppes pour le couplage des modèles en fournissant des modules Python génériques pour envelopper les modèles des DS. Cette approche répond aux critères énumérés ci-dessus en offrant une implémentation rapide autant qu'une grand flexibilité tout en évitant de demander aux utilisatrices et utilisateurs d'interagir avec le code source pour effectuer des changements routiniers (telles des modifications aux noms des variables, à la structure du modèle des DS ou auprès des variables connexes). En outre, le logiciel *Tinamït* permet la spécification (et l'annulation) des connexions entre modèles des DS et physiques avec une seule ligne de code (ou, si l'interface graphique est utilisée, sans aucun code), et cela, sans jamais devoir toucher au code source de *Tinamït* lui-même. Cet article est la première instance publiée d'une méthodologie standardisée pour le couplage des modèles des DS et physiques qui demeure accessible à une partie prenante typique lors d'un projet de modélisation participative.
<table><caption>Tableau 7.1: Résumé des différentes méthodes de couplage des modèles, adapté de Halbe et al. (2014). Les signes positifs indiquent une bonne performance, les zéros une performance moyenne et les signes négatifs une mauvaise performance envers chacun des indicateurs.</caption><thead><tr><th>Méthode de couplage</th><th>Reproductibilité</th><th>Rapidité de l'implémentation</th><th>Flexibilité</th><th>Transparence</th></tr></thead><tbody><tr><td>Scriptage</td><td>+</td><td>-</td><td>+</td><td>0</td></tr><tr><td>Feuilles de calcule</td><td>+</td><td>0</td><td>+</td><td>++</td></tr><tr><td>Traduction du modèle</td><td>++</td><td>-</td><td>-</td><td>0</td></tr><tr><td>Modèle d'enveloppe</td><td>+</td><td>-</td><td>++</td><td>++</td></tr></tbody></table>

## 7.4 Le logiciel Tinamït

Tinamït est un logiciel orienté objet et une interface de programmation d'applications (IPA) qui facilite le processus de couplage entre modèles des DS et modèles physiques. Le nom du logiciel lui-même vient du mot pour « village » en Kaqchikel, la langue majoritaire dans la région du Guatemala où ce logiciel fut développé par le premier auteur de la présente étude. Le logiciel demeure générique et n'est pas spécifique à un seul modèle des DS ou physique, ce qui évite la nécessité de le reprogrammer pour chaque nouvelle application. Dans cette section, nous présenterons la structure informatique derrière Tinamït, ce qui pourrait être d'intérêt particulier pour celles et ceux qui s'intéressent à contribuer au développement de ce logiciel (ou d'un logiciel similaire). Les lectrices et lecteurs qui s'intéressent premièrement à l'application pratique de Tinamït pourraient donc continuer directement à la section 7.4.2. Les détails sur la disponibilité de Tinamït et des autres logiciels nécessaires pour effectuer les analyses présentées dans cet article se trouvent dans l'Appendice 1 : Accès au logiciel et aux données.

### 7.4.1 Structure du logiciel Tinamït

Le cœur de Tinamït contient trois classes Python qui implémentent les enveloppes des modèles, l'un pour les modèles physiques, l'un pour les modèles des DS et le dernier pour les modèles couplés (Figure 7.1). Chacune de ces enveloppes vient munie de méthodes (fonctions de classe Python) qui implémentent, de manière générique, les tâches nécessaires au couplage des modèles (détection des variables, configuration de la simulation, exécution
de la simulation, lecture et échange des données). La seule classe avec laquelle l'utilisatrice
ou l'utilisateur doit interagir demeure la l'enveloppe pour le modèle couplé, laquelle crée et
gère de manière automatisée les enveloppes pour chaque modèle individuel. Tandis que
l'enveloppe des DS est générique est s'applique présentement à tout modèle Vensim,
l'enveloppe des modèles physiques nécessite toutefois le développement d'une extension
pour chaque genre (logiciel) de modèle physique que l'on désire coupler. C'est-à-dire, une
extension séparée doit être écrite pour SAHYSMOD, pour SWAT, et pour tout autre logiciel
de modèle physique qui sera inclus dans une simulation. Les sections suivantes présentent de
manière générale la structure de *Tinamït*; voir la section 7.4.1.4 et Figure 7.2 pour une
description plus détaillée des attributs, des méthodes et des relations entre les classes internes
de *Tinamït*.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 7.1: Structure générale de Tinamït. DS = Dynamiques des systèmes; P = modèle physique.</figcaption></figure>

7.4.1.1 Enveloppe des modèles des dynamiques des systèmes

L'enveloppe générique de *Tinamït* pour les modèles DS (*tinamit.MDS.EnvolturaMDS*) enveloppe le modèle des DS par l'entremise de fonctions spécifiques pour l'initialisation et la simulation du modèle dans l'environnement *Tinamït*. La classe d'enveloppe des DS générique sert de parent à des sous-classes spécifiques à chaque logiciel des DS supporté (p. ex., *tinamit.MDS.ModeloVENSIM* dans le cas de Vensim). Chaque sous-classe implémente les fonctions nécessaires pour le couplage et la simulation des modèles (détection des variables, configuration de la simulation, exécution de la simulation, lecture et échange des données) de manière spécifique au logiciel de DS qu'elle représente. Veuillez prendre note que ces fonctions demeurent spécifiques au logiciel des DS et non au modèle des DS lui-même; c'est-à-dire, l'enveloppe pour Vensim peut contrôler n'importe quel modèle développé avec le
logiciel Vensim. Pour l'instant, Tinamït ne supporte que les modèles des DS Vensim (format « .vpm ») et nécessite la version DSS DLL de Vensim afin de contrôler la simulation.

### 7.4.1.2 Enveloppe des modèles physiques

Étant donné la grande diversité de modèles physiques qui pourraient potentiellement être couplés avec des modèles des DS, l'enveloppe générique des modèles physiques incluse avec Tinamït ne fournit que quelques fonctions génériques et doit être liée avec une enveloppe spécifiquement écrite pour le genre de modèle physique que l'on souhaite connecter. Pour plus de détails, voir la section 7.4.2.1.

### 7.4.1.3 Enveloppe des modèles couplés

L'enveloppe du modèle couplé (tinamit.Conectado.Conectado) demeure l'unique enveloppe que l'utilisatrice ou l'utilisateur final doit accéder directement. L'enveloppe, qui doit être instanciée avec les adresses des fichiers contentant les modèles physique et des DS, initialise de manière automatique les enveloppes qui correspondent à ces deux modèles. Les méthodes spécifiques à l'enveloppe du modèle couplé peuvent ensuite être invoquées afin de spécifier la connexion entre les variables des deux modèles et de simuler le modèle couplé selon une période de temps et une résolution temporelle déterminées. Les détails de ce processus seront présentés dans la section 7.4.2.

### 7.4.1.4 Structure détaillée de Tinamït

Figure 7.2 présente un diagramme de classe LUM (Langage unifié de modélisation) de la structure interne générale du logiciel Tinamït. Tous les modèles de Tinamït, qu'ils soient couplés ou uniques, héritent de manière directe ou indirecte de la classe Modelo. Cette classe abstraite fournit plusieurs fonctions génériques pour le contrôle de la simulation (telles la configuration de la simulation, l'échange des variables et la simulation pas par pas), lesquelles sont ensuite implémentées par les classes représentant les enveloppes de modèles soit SD, physiques ou couplés. L'invocation de ces fonctions dans l'enveloppe du modèle couplé assure la rapidité de la simulation des modèles couplés dans Tinamït. À titre d'exemple, la méthode incrementar() de la classe Conectado avancera la simulation des deux modèles couplés selon la quantité de temps spécifiée et effectuera tout échange nécessaire entre les valeurs des variables des deux modèles avant de continuer au prochain pas de la simulation. Vu que ces actions se déroulent dans le cadre du processus de simulation du modèle couplé, il n'y a plus de nécessité d'exécuter de manière manuelle des actions telles
que la lecture des variables d'entrée, l'écriture des variables de sortie et l'échange des valeurs des variables à chaque pas de la simulation. Le Tableau 7.2 offre une description plus détaillée des méthodes et attributs de chaque classe présente dans *Tinamït*.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 7.2: Diagramme de classe LUM (Langage unifié de modélisation) pour Tinamït. Pour des raisons de clarté, seules les classes et attributs les plus importants y paraissent, de même que les méthodes abstraites qui ne sont identifiées que dans la classe parente. MDS : Modèle des dynamiques des systèmes; P : Physique.</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 7.2: Description des attributs et méthodes des classes les plus centrales à Tinamit. Les méthodes abstraites apparaissent en texte italique et ne paraissent que dans la classe parente par souci de clarté.</caption><thead><tr><th>Classe</th><th>Méthode ou attribut</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="12">Modelo</td><td></td><td>Classe de haut niveau qui représente tous les modèles, couplés ou non (enveloppes de modèle des DS, de modèles physiques et de modèles couplés).</td></tr><tr><td>variables: dict</td><td>Attribut de dictionnaire où chaque clef représente le nom d'une variable, et chaque valeur un dictionnaire des propriétés de ladite variable. Cette dernière doit contenir les clefs suivantes : « ingreso » (booléenne, indique si la variable est une entrée du modèle); « egreso » (booléenne; indique si la variable est une sortie du modèle); « val » (matrice ou nombre à virgule flottante; indique la valeur actuelle de la variable); « unidades » (chaîne; indique les unités) et « dims » (tuple; indique les dimensions de la variable).</td></tr><tr><td>unidad_tiempo: str</td><td>Une chaîne représentant l'unité de temps du modèle.</td></tr><tr><td>nombre: str</td><td>Le nom du modèle (utilisé lors du couplage).</td></tr><tr><td>inic_vars()</td><td>Lit les données d'entrée du modèle et remplit le dictionnaire d'attributs des variables selon le fichier de configuration du modèle.</td></tr><tr><td>obt_unidad_tiempo()</td><td>Renvoie l'unité de temps du modèle.</td></tr><tr><td>iniciar_modelo()</td><td>Initialise la simulation, fréquemment par l'entremise de l'interface en ligne de commande ou bien d'une bibliothèque de liens dynamiques (BLD).</td></tr><tr><td>incrementar(paso)</td><td>Avance la simulation d'un nombre de pas égal à paso.</td></tr><tr><td>leer vals()</td><td>Lit les valeurs actuelles des variables du modèle.</td></tr><tr><td>cambiar vals(valores)</td><td>L'une des seules méthodes de Modelo qui n'est pas une fonction abstraite, cette méthode prend les nouvelles valeurs des variables du dictionnaire valores et les sauvegarde dans l'attribut interne variables de l'objet Modelo avant d'appeler la fonction cambiar vals_modelo_interno() pour effectuer, si nécessaire, le changement auprès du modèle externe.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Classe</th><th>Méthode ou attribut</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>cambiar vals_modelo_interno(valores)</td><td>Donné le dictionnaire valores de variables et de leurs nouvelles valeurs, effectue les opérations nécessaires auprès du modèle externe afin que celui-si soit au courant de ces nouvelles valeurs. Généralement, ceci s'effectue par l'entremise d'une modification à un fichier d'entrée, ou bien par l'invocation d'une fonction de BLD.</td></tr><tr><td rowspan="4">Conectado</td><td>cerrar_modelo()</td><td>Termine la simulation et ferme le modèle externe, s'il y a lieu.</td></tr><tr><td>mds</td><td>Conectado combine un modèle des DS avec un modèle physique au sein d'un seul modèle couplé. En plus de son implémentation des méthodes abstraites héritées de Modelo, cette classe contient plusieurs attributs et méthodes propres à elle-même.</td></tr><tr><td>estab_mds/archivo_mds)</td><td>L'enveloppe du modèle DS couplé.<br>Connecte au modèle des DS contenu dans le fichier archivo_mds. Cette méthode est invoquée automatiquement lors de l'instanciation de Conectado.</td></tr><tr><td>estab_bf/archivo_bf)</td><td>L'enveloppe du modèle physique couplé.<br>Connecte au modèle physique contenu dans le fichier archivo_bf. Cette méthode est invoquée automatiquement lors de l'instanciation de Conectado.</td></tr><tr><td>EnvolturaMDS</td><td></td><td>EnvolturaMDS est une class abstraite, en majeure partie vide, qui sert de gabarit aux enveloppes de modèles des DS. L'implémentation des méthodes héritées de Modelo se voit déléguée aux implémentation d'enveloppes spécifiques aux différents logiciels des DS, puisque ces implémentation varient de façon significative entre logiciels.</td></tr><tr><td>EnvolturaBF</td><td></td><td>Cette classe sert de lien général entre un objet Conectado et les enveloppes de modèle physiques développées par des parties tierces.</td></tr><tr><td>ClaseModeloBF</td><td>modelo: ClaseModeloBF</td><td>Une connexion à l'enveloppe spécifique au modèle physique.</td></tr><tr><td></td><td></td><td>Cette classe fournit un gabarit, en majeure partie vide, pour le développement d'enveloppes pour les modèles physiques.</td></tr></tbody></table>
### 7.4.2 Utilisation du logiciel Tinamït

La Figure 7.3 présent le processus de construction et de simulation des modèles couplés avec le logiciel *Tinamït*. Le logiciel peut être utilisé et en tant que code informatique selon l'IPA de *Tinamït*, de même qu'en tant que logiciel visuel avec son interface utilisateur graphique (IUG). Ce dernier élimine toute dépendance sur le code Python écrit lors du couplage des modèles, pourvu, toutefois, qu'une enveloppe appropriée pour le modèle physique est disponible. Les mêmes étapes conceptuelles pour la construction et la simulation des modèles couplés s'appliquent, peut importe si l'on utilise l'IUG ou bien l'IPA.
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 7.3: Organigramme du processus de modélisation couplée tel qu'une utilisatrice ou utilisateur l'implémenterait avec Tinamït. DS = Dynamiques des systèmes; P = modèle physique.</figcaption></figure>
### 7.4.2.1 Enveloppe pour le modèle physique

La structure de Tinamit permet la connexion sans restriction à tout genre de modèle physique. Cependant, cette connexion requière l'écriture d'une sous-classe Python qui hérite de la classe parente d'enveloppe des modèles physiques (BF.ClaseModeloBF) et qui implémentera sept fonctions spécifiques au logiciel du modèle physique que l'on désire connecter :

1) `inic_vars()` : Doit inspecter le modèle physique et détecter les noms des variables, de même que leurs unités, leurs dimensions, et si elles sont des variables d'entrée ou de sortie (ou les deux, le cas échéant).

2) `obt_unidad_tiempo()` : Doit lire et renvoyer l'unité temporelle du modèle physique, qui sera ensuite utilisée par Tinamit pour synchroniser l'écoulement du temps dans les deux modèles connectés.

3) `iniciar_modelo()` : Lance une nouvelle simulation. Dans la plupart des cas, ceci implique la lecture d'un fichier de données initiales et de configuration de simulation en un certain format standard propre au logiciel du modèle physique.

4) `incrementar(paso: int)` : Avance la simulation selon l'intervalle de temps spécifiée par paso.

5) `leer vals()` : Lit les valeurs des variables du modèle physique et les transfère à un dictionnaire interne de l'objet d'enveloppe, duquel Tinamit pourra ensuite accéder les valeurs lors de la phase d'échange de données entre les modèles.

6) `cambiar vals_modelo_interno(valores: dict)` : Change les valeurs internes des variables du modèle selon les nouvelles valeurs données dans le paramètre valores, de telle manière à ce que le modèle externe utilise ces nouvelles valeurs en tant que données d'entrée lors du prochain pas de la simulation du modèle. Cette fonction est utilisée par Tinamit pour mettre à jour les valeurs des variables couplées selon les résultats du modèle des DS.

7) `cerrar_modelo()` : Exécute les tâches de nettoyage avant la fermeture du modèle (p. ex., effacer les fichier temporaires). Fonction optionnelle.

En pratique, une programmatrice ou un programmateur peut développer l'enveloppe spécifique au modèle physique, laquelle, si elle est bien écrite et inclut un nombre suffisant de variables potentielles pour le couplage, ne nécessitera plus de modification, même si les
parties prenantes décident plus tard de changer la structure du modèle des DS ou même l'identité des variables à coupler. Pour l'instant, le code de Tinamit est distribué avec une enveloppe prête à utiliser pour le modèle physique SAHYSMOD (EnvolturaBF.en.SAHYSMOD.wrapper).

### 7.4.2.2 Préparation du modèle des dynamiques des systèmes

Le modèle des DS développé en Vensim doit être correctement configuré avant le couplage. En premier lieu, les variables du modèle des DS Vensim qui pourraient être utilisées en tant que variables couplées d'entrée dont les valeurs proviendraient du modèle physique doivent être spécifiées, par l'entremise de l'interface Vensim, en tant que variables de genre « gaming » afin de permettre la mise à jour dynamique de leurs valeurs lors de la simulation. Le modèle Vensim doit ensuite être publié en format .vpm.

### 7.4.2.3 Couplage des modèles

Une fois l'enveloppe du modèle physique et le modèle des DS prêts, le couplage, la simulation, et la modification des modèles s'avère une procédure simple et rapide. Pour effectuer une simulation couplée, l'utilisatrice ou l'utilisateur doit en premier lieu créer une instance de la classe représentant l'enveloppe des modèles couplés (procédure effectuée de manière automatique lorsque l'IUG de Tinamit est utilisée; voir section 7.4.2.4). Le fichier .vpm de Vensim, de même que les fichiers spécifiant le modèle physique, doivent ensuite être importés. Les variables à échanger lors de la simulation couplée peuvent ensuite être spécifiées (y compris les facteurs de conversion d'unités, si nécessaire), et la simulation pourra ensuite être lancée avec la durée de temps et la fréquence temporelle désirées. Un exemple d'un tel code est offert dans le matériel supplémentaire; veuillez prendre note que des résultats identiques pourraient également être obtenus par l'entremise de l'IUG.

### 7.4.2.4 Interface graphique utilisateur

Tel que mentionné auparavant, Tinamit comporte, afin de faciliter son utilisation par les non-programmeurs, une extension IUG qui peut être lancée à l'aide du fichier de code source tinamit/Interfaz/IGU.py (Figure 7.4). Cette interface prend en charge les invocations des fonctions de Tinamit et guide ses utilisatrices et utilisateurs pas à pas à travers le processus de couplage des modèles. Lors de la première étape, les modèles des DS et physique sont chargés; ceci est suivit par le couplage des variables et, finalement, par la spécification des paramètres de simulation (l'intervalle de temps, les conversions d'unité et le nom de la simulation). Les modèles couplés peuvent également être sauvegardés et ensuite ouverts à
nouveau, ce qui permet donc la sauvegarde et le partage des modèles couplés entre différentes
collaboratrices et collaborateurs. Les résultats des simulations du modèle couplé, tant qu’à
elles, peuvent être visualisées directement dans le logiciel des DS (p. ex., Vensim).

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 7.4: L’interface utilisateur graphique de Tinamit. De gauche à droite, haut en bas : écran de chargement des modèles, interface de couplage des variables, simulation du modèle, et options de langue.</figcaption></figure>

L'interface peut aussi être visualisée dans différentes langues, et peut de même être
traduite par une utilisatrice ou un utilisateur si celui-ci désire y ajouter une nouvelle langue
non disponible auparavant (voir Figure 7.4). L'interface, qui demeure compatible avec les
alphabets de droite à gauche, est présentement disponible en plusieurs langues, y compris
l'espagnol, le français, l'ourdou, le Tz'utujil et l'anglais (en majeure partie des langues
parlées dans les régions d'intérêt professionnel des auteurs). Tandis que l'interface utilise peu
de texte et que les résultats peuvent être visualisés avec le logiciel des DS seul, la traduction
demeure un facteur important pour son adoption à grande échelle, car plusieurs étapes du
processus de couplage dépendent des instructions écrites de Tinamit (chargement des
modèles, spécification de l'intervalle de temps et de la fréquence d'échange des données,
messages d'erreur). Les traductions sont sauvegardées dans un fichier central nommé
« Trads.json » et qui se partage facilement entre différentes utilisatrices et utilisateurs. La
facilité de traduction de l'interface de Tinamit est l'un des facteurs qui augmentent son
potentiel pour la facilitation de la modélisation participative auprès de divers groupes de
parties prenantes dans de diverses régions et pays.

## 7.5 Application de Tinamït : Étude de cas de la salinité des sols au Pakistan

Nous présentons ici un exemple de l'application du logiciel Tinamït au couplage d'un modèle des DS construit par les parties prenantes qui représente les conditions socioéconomiques des revenus agricoles et des choix de culture au Pakistan avec un modèle physique des eaux souterraines et de la salinité des sols (SAHYSMOD). Le modèle couplé vise à identifier des options de politiques qui génèrent des résultats favorables envers le domaine socioéconomique autant qu'envers l'environnemental. Le modèle fut originalement développé pour la région du Rechna Doab du Pakistan, où les bas niveaux de précipitation et la dépendance sur les ressources d'eau souterraine de basse qualité ont mené à un problème de salinité des sols d'importance agronomique (Inam et al., 2017b). Malgré des investissements importants de la part du gouvernement en matière de projets de drainage, la situation n'a pas montrée de grande amélioration au cours de la dernière décennie. Le but de l'étude était donc d'analyser l'impact de différentes solutions, parfois mutuellement exclusives, qui furent proposées par les diverses parties prenantes de la région d'étude (p. ex., des groupes de fermiers, des ONGs et des représentants du gouvernement) afin de comprendre, en prenant compte des processus socioéconomiques autant qu'environnementaux, quelles interventions pourraient offrir une vrai amélioration. Le code utilisé lors de l'exécution de cette analyse par l'entremise de l'IPA de Tinamït se trouve dans le fichier tinamit/Ejemplos/en/Ejemplo_SAHYSMOD/Coupling script.py du matériel supplémentaire.

### 7.5.1 Modèle physique (SAHYSMOD)

Le Modèle spatial agro-hydro-salinité (SAHYSMOD, selon ses sigles en anglais) est un modèle distribué à l'échelle du bassin versant qui calcule les bilans hydriques et de sel à une résolution temporelle saisonnière (Oosterbaan, 2005). SAHYSMOD divise le profil du sol en quatre niveaux (surface, zone racinaire, zone de transition et aquifère) et peut simuler entre une à quatre saisons distinctes par année. Les bilans hydriques et de sel saisonniers servent d'entrées au modèle; ceux-ci dépendent de l'hydrologie des eaux de surface (précipitation, évapotranspiration potentielle, irrigation et écoulement) autant que de l'hydrologie des eaux souterraines (pompage, remontée capillaire et drainage). Le modèle offre également une
grande gamme d'options de gestion multidimensionnelles qui permettent l'évaluation de scénarios tels que le drainage souterrain vertical et horizontal, l'utilisation conjonctive des eaux de surface et souterraines pour l'irrigation, le revêtement des canaux, le drainage contrôlé et la rotation des cultures. Le modèle présente par la suite un estimé des bilans d'eau agricole, d'eau souterraine et de la salinité à résolution saisonnière pour chaque polygone géographique. Les flux d'eau et de sel sont estimés selon le principe de conservation de masse, selon lequel le changement du niveau sera positif si la recharge est supérieure à la décharge (et vice versa). Le modèle calibré par Inam et al. (2017c) pour la région du Rechna Doab du Pakistan fut utilisé dans le cadre de l'analyse présente.

À fins de compatibilité avec Tinamit, une classe d'enveloppe spécifique à SAHYSMOD fut écrite (disponible au tinamit/EnvolturaBF/en/SAHYSMOD/wrapper.py). Cette enveloppe gère l'accès aux variables d'entrée et de sortie de SAHYSMOD, et permet la modification de toute variable d'entrée avant d'effectuer la simulation de l'année suivante. En un premier temps, l'enveloppe lit les fichiers d'entrée et de résultats de SAHYSMOD et transfère les données qui y sont contenues à un dictionnaire interne des valeurs des variables correspondantes. L'enveloppe prend ensuite les résultats de l'année précédente (ou bien les données initiales), les combine avec les changements des valeurs des variables couplées, et génère un nouveau fichier d'entrée de SAHYSMOD en vue de la simulation de l'année suivante.

L'enveloppe s'adapte également à la simulation des modèles saisonniers de SAHYSMOD. Une instance de l'enveloppe de SAHYSMOD dotée de l'adresse locale du fichier exécutable de SAHYSMOD et du fichier contenant la configuration du modèle doit être créée; l'adresse du fichier contenant cette instance peut ensuite être donnée à l'objet Conectado de modèle couplé, lequel l'utilisera afin de charger et d'initialiser le modèle SAHYSMOD. Un exemple en pseudo-code de ce processus suit ci-dessous, une implémentation en Python étant donnée dans le code source de Tinamit. Le logiciel Tinamit sera en mesure d'importer l'enveloppe SAHYSMOD contenue dans le code ci-dessous (maintenant spécifique à la région et aux données initiales du modèle de salinité en question) et pourra ensuite l'utiliser de manière automatique dans une simulation couplée.

importer tinamit.SAHYSMOD.enveloppe en tant que enveloppe

MonModèle = enveloppe(adresse_locale_exe_sahysmod, adresse_données_initiales)
### 7.5.2 Modèle socioéconomique des dynamiques des systèmes

Le modèle des DS utilisé lors de cet exemple est une version simplifiée du modèle des DS construit avec les parties prenantes par Inam et al. (2017b) pour représenter les processus socioéconomiques des revenus agricoles et leurs interactions avec les politiques envers la salinité des sols au Pakistan. Le modèle des DS fut construit de manière participative suivant la méthodologie développée par Inam et al. (2017b), elle-même inspirée par celle de Vennix (1996). Cette méthodologie comporte quatre étapes principales, soit : 1) l'identification des parties prenantes clefs (groupes d'agriculteurs et d'agricultrices, gouvernements et ONGs), 2) le développement de diagrammes de boucles causales (DBC) par l'entremise d'entrevues individuelles de modélisation avec lesdites parties prenantes, 3) la fusion des DBCs individuels en un seul model qualitatif et 4) la quantification du modèle, selon les données disponibles, afin de créer un modèle des dynamiques des systèmes (également appelé modèle de niveaux et de flux). Le modèle lui-même comporte des sous-modules de quatre secteurs centraux : l'agriculture, l'économie, l'eau et la gestion; un exemple du DBC correspondant au module de l'agriculture est présenté par la Figure 7.5. Le système socioéconomique-physique est représenté dans le modèle par l'entremise de diverses variables de niveaux (efficacité d'irrigation, étendue des canaux revêtus, capacité des canaux, capacité envasée des canaux, demande en eau, extraction d'eau et nombre de puits tubés), variables de flux (infiltration, écoulement, revenus, dépenses, dégradation de revêtement des canaux, construction des canaux et consommation d'eau), et de fonctions de table de consultation (revêtement des canaux, politiques de récupération de l'eau de pluie et d'efficacité d'irrigation, facteur d'inflation, perceptions publiques, et distribution de l'eau dans les canaux). Le modèle des DS complet se trouve dans le matériel supplémentaire.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 7.5: Exemple du diagramme de boucles causales du sous-modèle agricole. Reproduit de Inam et al. (2017b) avec la permission d'Elsevier.</figcaption></figure>

Le modèle des DS socioéconomique et le modèle SAHYSMOD furent ensuite couplés, par l'entremise de l'IPA de Tinamït, avec les variables représentant la gestion agricole (provenant du modèle des DS et transférées à SAHYSMOD) et les variables représentant la situation environnementale (de SAHYSMOD au modèle des DS). La simulation couplé se voit donc dotée de la capacité de modéliser les changements dans la situation socioéconomique, tels les revenus agricoles, tout aussi bien que leurs effets réciproques sur les conditions physiques, telles des décisions de culture et d'irrigation. Cette représentation plus réaliste des interactions réciproques entre les sphères humaines et environnementales offre ainsi une meilleure représentation de la situation réelle. Le Tableau 7.3 ci-dessous énumère les
variables échangées entre les modèles des DS et SAHYSMOD, tout autant que leurs descriptions, leurs unités et la direction de la connexion.

<table><caption>Tableau 7.3: Variables utilisées lors du couplage entre le modèle SAHYSMOD et le modèle socioéconomique des DS (dynamiques des systèmes).</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Unités</td><td>Description</td><td>Direction du couplage</td></tr></thead><tbody><tr><td>Profondeur nappe phréatique</td><td>m</td><td>Moyenne saisonnière de la profondeur de la nappe phréatique relatif au niveau du sol</td><td>SAHYSMOD → DS</td></tr><tr><td>Salinité zone racinaire</td><td>dS m<sup>-1</sup></td><td>Salinité du sol dans la zone racinaire</td><td>SAHYSMOD → DS</td></tr><tr><td>Qualité de l'eau</td><td>dS m<sup>-1</sup></td><td>Moyenne saisonnière de la salinité de l'eau souterraine</td><td>SAHYSMOD → DS</td></tr><tr><td>Infiltration</td><td>m<sup>3</sup> saison<sup>-1</sup> m<sup>-2</sup></td><td>Taux d'infiltration d'eau du réseau de canalisation selon les conditions de revêtement variables</td><td>SAHYSMOD ← DS</td></tr><tr><td>Irrigation</td><td>m<sup>3</sup> saison<sup>-1</sup> m<sup>-2</sup></td><td>Taux d'application d'irrigation par polygone</td><td>SAHYSMOD ← DS</td></tr><tr><td>Capacité des puits tubés</td><td>m<sup>3</sup> mois<sup>-1</sup> m<sup>-2</sup></td><td>Taux d'extraction d'eau souterraine par polygone</td><td>SAHYSMOD ← DS</td></tr><tr><td>Efficacité d'irrigation</td><td>Fraction</td><td>Fraction de l'eau appliquée qui rejoint la zone racinaire</td><td>SAHYSMOD ← DS</td></tr><tr><td>Fraction d'eau souterraine</td><td>Fraction</td><td>Fraction d'eau d'irrigation qui provient de l'aquifère</td><td>SAHYSMOD ← DS</td></tr></tbody></table>

### 7.5.3 Analyse des politiques

Les analyses de scénarios permettent l'évaluation des impacts de différentes options de politiques selon leurs résultats escomptés et les bénéfices associés. Lors de la présente étude, des scénarios de politiques proposés par les parties prenantes (Inam et al., 2015) furent évalués afin d'améliorer notre connaissance de leurs impacts potentiels sur la disponibilité de l'eau la salinité des sols, de même que sur les revenus agricoles. Ces politiques, présentées dans le Tableau 7.4 ci-dessous, incluent l'utilisation conjonctive des eaux de surface et des eaux souterraines pour l'irrigation (UCE), le drainage vertical (DV), le revêtement des canaux (RC), l'irrigation sous pression (IP) et la récupération d'eau de pluie (REP). Chacune de ces politiques fur simulée en changeant les valeurs des variables d'entrée appropriées dans
la simulation Tinamït, suite à quoi les meilleures politiques furent identifiées en analysant les résultats des simulations du modèle couplé.

<table><caption>Tableau 7.4: Scénarios de gestion de la salinité des sols. Les valeurs des variables continues sont présentées pour chaque scénario; l'activation des variables binaires est indiquée par un « x » dans la case appropriée.</caption><thead><tr><th>Scénario</th><th>Code</th><th>Récupération des eaux de pluie</th><th>Revêtement des canaux</th><th>Efficacité de l'irrigation</th><th>% d'eau souterraine à l'irrigation</th><th>Capacité des puits tubés (m³/h)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Utilisation conjonctive de l'eau</td><td>UCE</td><td></td><td></td><td></td><td>80</td><td>100,8</td></tr><tr><td>Drainage vertical</td><td>DV</td><td></td><td></td><td></td><td>0</td><td>153,0</td></tr><tr><td>Revêtement des canaux</td><td>RC</td><td></td><td>X</td><td></td><td>0</td><td>0,0</td></tr><tr><td>Irrigation sous pression</td><td>IP</td><td></td><td></td><td>X</td><td>0</td><td>0,0</td></tr><tr><td>Récupération des eaux de pluie</td><td>REP X</td><td></td><td></td><td></td><td>0</td><td>0,0</td></tr></tbody></table>

## 7.6 Résultats et discussion

Les sections suivantes présentent en premier lieu les résultats d'ordre méthodologique, suivis des résultats de l'analyse de l'étude de cas.

### 7.6.1 Facilité d'adoption et flexibilité

Tinamït facilita le couplage des deux modèles en diminuant de manière substantielle l'effort et le temps généralement nécessaires pour l'implémentation d'une telle procédure. Le développement d'une enveloppe spécifique aux modèles SAHYSMOD nécessita certes un certain investissement de temps; cet effort, cependant, représente une tâche à acquitter qu'une seule fois par logiciel de modèle physique et ne nécessitera donc plus de modifications, même si les paramètres initiales du modèle physique, telle la structure des sols, devaient être modifiés.

Une fois l'enveloppe terminée, en sus, aucune autre modification n'y est nécessaire même lors de la connexion de nouveaux modèles. C'est-à-dire, l'enveloppe développée lors de cette étude peut maintenant effectuer le couplage de tout modèle des DS avec tout modèle SAHYSMOD. Nous espérons que cet avantage méthodologique facilitera l'utilisation et le
développement continus du modèle couplé par les parties prenantes, et cela, de manière
indépendante et sans support additionnel ni de la part d'un programmeur ou programmatrice,
ni de celle d'un projet financé de collaboration en recherche. Tinamit demeure également très
flexible envers les modèles physiques qui pourront être connectés grâce au développement de
nouvelles classes d'enveloppe. Tant que le contrôle de la simulation peut être automatisé
(initialisation, incrémentation pas à pas de la simulation, et lecture et modification des
variables), une enveloppe de compatibilité pourra être développée, peu importe
l'environnement de simulation ou le langage informatique qui alimente le modèle physique.
La seule limitation que Tinamit impose au couplage des modèles est que la fréquence
d'échange des données ne peut être inférieure à la fréquence à laquelle le modèle externe
permet la lecture et la mise à jour des valeurs de ses variables. À titre d'exemple, un modèle
des cultures à fréquence saisonnière ne pourra être couplé avec une fréquence mensuelle
d'échange des données.

D'une manière similaire, une fois l'enveloppe d'un logiciel des DS développée, Tinamit
peut coupler tout modèle développé par le même logiciel. Ceci est une amélioration notable
en comparaison à la méthode traditionnelle d'enveloppes pour coupler les modèles des DS,
lorsque des enveloppes spécifiques à chaque modèle des DS ou physique individuel doivent
être développées (et mises à jour lors d'un changement dans le modèle des DS ou le modèle
physique). Avec Tinamit, cependant, tant que les enveloppes compatibles avec les logiciels
des modèles des DS et physique sont disponibles, la configuration et l'exécution d'une
simulation couplée s'effectuent rapidement, sans aucune nécessité de développer une
enveloppe spécifique au modèle lui-même. Cette universalité des enveloppes Tinamit assure
du même trait la compatibilité entre enveloppes écrites par de différentes personnes dans le
cadre de différents projets.

L'implémentation d'une simulation couplée se voit elle aussi accélérée par Tinamit. Tandis
que cent lignes ou plus de code de couplage est situation commune dans le domaine de la
modélisation couplée, le même couplage effectué avec Tinamit lors de cette étude ne
contenait que 14 lignes de code (deux pour importer et initialiser Tinamit, une pour charger
chacun des modèles, une pour chaque connexion entre variables et une pour lancer la
simulation). La brièveté de ce code facilite également la tâches des personnes qui voudront y
apporter des changements telles que des modifications aux variables ou des ajouts et
suppressions de connexions entre variables. Des résultats identiques peuvent également être
obtenus avec l'IUG sans aucune nécessité d'écrire du code soi-même.
Ces exemples de couplage dynamique entre modèles des DS socioéconomiques et modèles physiques à part, mentionnons également que le logiciel Tinamït peut également effectuer un couplage unidirectionnel avec le modèle physique. Ces possibilités ouvrent la porte à l'adoption à plus grande échelle du couplage des modèles dans le domaine de la modélisation et de la gestion des ressources participatives. Elle permettrait, en outre, l'incorporation de scénarios de changement climatique dans les projets de modélisation des DS participative afin de faciliter la planification des politiques d'adaptation aux changements climatiques et d'encourager du même trait l'analyse intégrée par les parties prenantes des impacts des politiques potentielles sous de différents scénarios climatiques.

### 7.6.2 Résultats de l'étude de cas

Le Tableau 7.5 ci-dessous résume les impacts de chaque scénario de politique tel que prédit par le modèle des DS (socioéconomie agricole) couplé avec le modèle SAHYSMOD (salinité des sols). Les politiques sont évaluées selon leur impacts sur la salinité des sols, la disponibilité de l'eau, et le revenu agricole. Aucune politique ne parvint à diminuer les niveaux de salinité en-deça des seuils de tolérance des cultures, ce qui indique qu'aucune de ces politiques, par elle-même, n'offre de grande possibilité de résoudre l'intégralité du problème de la salinité des sols dans la région. Cependant, une certaine réduction fut observée lors de l'application du revêtement des canaux, effet découlant de la réduction en infiltration et du meilleur contrôle de l'engorgement des sols. Les revenus agricoles nettement inférieurs dans ce scénario indiquent toutefois la nécessité d'un support gouvernemental à l'implémentation de cette politique. Au contraire, les scénarios de drainage vertical et d'utilisation conjonctive de l'eau menèrent à une très bonne disponibilité en eau mais à une salinisation accrue des sols causée par la salinisation secondaire. Une évaluation approfondie de la qualité de l'eau souterraine est donc nécessaire avant d'implémenter l'une de ces deux politiques visant à contrôler l'engorgement des sols. L'irrigation sous pression s'avéra insuffisante pour lessiver les sels de la zone racinaire et causa une augmentation de la salinité, tandis que la politique de récupération des eaux de pluie, étant donné le manque d'eau généralisé, n'a su montrer des résultats positifs envers les indicateurs d'intérêt.

<table><caption>Tableau 7.5: Valeurs moyennes (au cours de 20 ans) des indicateurs de performance des cinq alternatives de politique publique analysées avec Tinamït. Abréviations des scénarios de politique : UCE : Utilisation conjonctive de l'eau; DV : Drainage vertical; RC : Revêtement des canaux; IP : Irrigation sous pression; REP : Récupération des eaux de pluie.</caption><thead><tr><td>Scénarios</td><td>Indicateur de performance</td></tr></thead></table>
<table><thead><tr><td></td><td>Revenus agricoles (Rps/ha/mois)</td><td>Disponibilité de l'eau (m³/ha/saison)</td><td>Salinité des sols (dS/m)</td></tr></thead><tbody><tr><td>UCE</td><td>147 314</td><td>1 136</td><td>13,90</td></tr><tr><td>DV</td><td>151 028</td><td>1 152</td><td>14,50</td></tr><tr><td>RC</td><td>33 151</td><td>1 100</td><td>12,01</td></tr><tr><td>IP</td><td>140 490</td><td>1 012</td><td>13,90</td></tr><tr><td>REP</td><td>131 103</td><td>1 065</td><td>12,19</td></tr></tbody></table>

Cette analyse prête donc à suggérer que le revêtement des canaux serait le scénario le plus approprié d'un point de vue environnemental, mais qu'il devra être accompagné d'un investissement substantiel de la part du gouvernement. Les résultats de cette analyse, qui prennent en compte les prévisions conjointes des modèles physiques et socioéconomiques afin d'évaluer des options de politique, pourraient donc être d'un intérêt particulier pour les responsables politiques. Une analyse effectuée avec SAHYSMOD en isolation n'aurait su identifier les rétroactions entres composantes socioéconomiques, tel le coût important du revêtement des canaux. De différentes approches de couplage des modèles, tels le scriptage ou les feuilles de calcul, auraient certes pu générer des résultats similaires; cependant, l'utilisation de Tinamit lors des phases de couplage et de simulation des politiques offre une expérience beaucoup plus flexible et intuitive qui serait également plus attrayante envers les parties prenantes et d'autres personnes moins confortables avec l'idée de la programmation.

Étant donné qu'aucune participation des parties prenantes suivant le développement du modèle des DS quantifié initial ne fut possible lors de l'étude de cas présent, nous ne pouvons pas confirmer la facilité de l'utilisation de Tinamit pour le couplage des modèles en présence des parties prenantes et devons nous contenter de l'analyse de l'impact de Tinamit sur la facilité de l'implémentation des politiques proposées par les parties prenantes dans un environnement de modélisation couplée. Cette limitation à part, nous comptons évaluer lors d'études futures le potentiel d'utiliser Tinamit, à moyen et à long terme, pour éveiller l'intérêt des parties prenantes envers le processus de couplage des modèles.

## 7.7 Conclusions

La modélisation participative est de plus en plus reconnue en tant qu'outil important pour assurer l'inclusion des parties prenantes dans les processus de gestion des ressources d'eau et de l'environnement. Les modèles des dynamiques des systèmes (DS), malgré leur potentiel pour l'inclusion des parties prenantes de manière interactive dans les processus de
modélisation, demeurent en grande partie incapables de représenter les processus biophysiques complexes. Entre autres défis, la représentation de nombreux processus biophysiques dans l'environnement de modélisation des DS demeure fondamentalement impraticable, tandis que la complexité et l'inflexibilité des méthodes disponibles pour coupler les modèles socioéconomiques des DS avec un modèle externe des processus environnementaux biophysiques complique la tâche d'effectuer une simulation intégrée. Ces rétroactions dynamiques entre processus socioéconomiques et biophysiques, toutefois, demeure clefs à notre compréhension des impacts que les politiques, telle la possibilité du revêtement des canaux pour diminuer la salinité des sols mentionnée lors de cette étude, peuvent occasionner sur les systèmes environnementaux aussi bien que sur les systèmes socioéconomiques. De telles analyses ne seraient possibles par l'entremise d'un simple modèle socioéconomique ou bien d'un modèle physique non couplé.

Dans ce contexte, Tinamit offre une nouvelle méthodologie pour le couplage des modèles physiques externes avec les modèles des DS construits par les parties prenantes. Cet outil en langage Python facilite la tâche de couplage et la rend transparente, et ce, pour les modélisateurs autant que pour les parties prenantes qui n'auront que peu de connaissances en programmation. Il facilite en outre l'exécution de simulations couplées entre modèles socioéconomiques et modèles physiques, même après la fin d'un projet financé et le départ des chercheurs et chercheuses universitaires. La structure modulaire de Tinamit, tout autant que la disponibilité de son code à source ouverte, permettent également le développement de nouvelles fonctionnalités, telle l'addition de nouveaux modèles physiques et de logiciels des DS, et facilite le partage de ces contributions entre les membres de la communauté de modélisation participative.

Une priorité pour le développement de se modèle à l'avenir serait d'améliorer la capacité de Tinamit envers l'échange de variables multidimensionnelles, ce qui faciliterait la tâche de connexion des modèles spatialement distribués. L'évaluation sur le terrain du potentiel de Tinamit pour stimuler l'adoption au long terme par les parties prenantes des méthodologies de modélisation couplée dans le cadre de la prise de décisions environnementales serait également d'un intérêt particulier.
## 7.8 Contributions des auteurs

JM et AI développèrent le code de *Tinamït* et effectuèrent les analyses; JM, EH, AI et JA écrivirent l'article, JA, HMQ et HT contribuèrent à la conceptualisation et à la supervision du projet.

## 7.9 Remerciements

Cette recherche fut possible grâce au soutien d'une Bourse de découverte du CRSNG (no. RGPIN-2015-05554) octroyée au Dr Jan Adamowski, autant que d'une Bourse de 3ᵉ cycle FRQNT, d'une Bourse du CRDI aux chercheurs candidats au doctorat (no : 107759-99906075-017), d'une Bourse d'études supérieures Canada Vanier et d'un Supplément pour études à l'étranger Michael-Smith (Programme de bourses d'études supérieures du Canada) octroyées à Julien Malard.

La version la plus récente de *Tinamït*, y compris les fichiers des données utilisées lors des analyses présentées dans cet article, se trouvent au https://github.com/julienmalard/tinamit. Une copie de la version exacte du code de *Tinamït* et des données utilisées lors de la présente recherche est disponible en tant que matériel supplémentaire.

## 7.10 Appendice 1 : Accès au logiciel et aux données

### 7.10.1 Python

Le model *Tinamït* es un logiciel en langage Python qui est distribué sous une licence à source ouverte au https://github.com/julienmalard/tinamit. Python, étant un langage à source ouverte orienté objet et jouissant d'un accès à un grand nombre de librairies scientifiques et numériques, fut choisi comme langage de base pour ce projet. Le logiciel *Tinamït* nécessite Python 3,5 (PSF, 2016) et les libraires numpy (van der Walt et al., 2011), scipy (Jones et al., 2015) et matplotlib (Hunter, 2007), lesquelles sont toutes disponibles auprès de l'Index de paquets Python (PyPI) sous licences source ouverte, tout comme *Tinamït* lui-même.

### 7.10.2 Tinamït

Le code de *Tinamït* occupe environ 2,5 mégaoctets d'espace sur le disque et inclut une interface utilisateur graphique (IUG) qui permet la traduction de l'IGU lui-même dans la langue la plus appropriée pour la communauté des parties prenantes lors de son application au sein d'un projet de modélisation appliquée. La documentation complète est disponible au http://tinamit.readthedocs.io.
### 7.10.3 Vensim DSS

Le logiciel *Tinamït* est compatible avec les modèles de Vensim et nécessite les fonctionnalités de la bibliothèque de liens dynamiques (DLL selon ses sigles en anglais) de la version Système d'aide à la décision (DSS) de Vensim.

Développeur : Ventana Systems, Inc.

Prix : Présentement $795 (US) pour l'utilisation académique

### 7.10.4 SAHYSMOD

SAHYSMOD (Oosterbaan, 2005) est un modèle physique spatialement explicite de la salinité des sols et des flux des eaux souterraines. Il est librement disponible, et l'enveloppe Python nécessaire pour assurer sa compatibilité avec *Tinamït* est incluse avec la distribution de *Tinamït*.

Développeur : R.J. Oosterbaan.

Disponibilité : Téléchargement gratuit du http://www.waterlog.info/sahysmod.htm.

## 7.11 Références

Ahmad, S., Simonovic, S.P., 2004. Spatial system dynamics: new approach for simulation of water resources systems. J. Comput. Civ. Eng. 18 (4), 331-340.

Akhtar, M.K., Wibe, J., Simonovic, S.P., MacGee, J., 2013. Integrated assessment model of society-biosphere-climate-economy-energy system. Environ. Model. Softw. 49, 1-21.

Belete, G.F., Voinov, A., Morales, J., 2017. Designing the distributed model integration framework e DMIF. Environ. Model. Softw. 94, 112-126.

Bulatewicz, T., Yang, X., Peterson, J.M., Staggenborg, S., Welch, S.M., Steward, D.R., 2010. Accessible integration of agriculture, groundwater, and economic models using the Open Modeling Interface (OpenMI): methodology and initial results. Hydrol. Earth Syst. Sci. 14, 521-534.

Butler, C., Adamowski, J., April 05, 2015. Empowering marginalized communities in water resources management: addressing inequitable practices in Participatory Model Building. J. Environ. Manage. 153, 153-162.
Cai, X., McKinney, D.C., Lasdon, L.S., 2003. Integrated hydrologic-agronomic economic model for river basin management. J Water Resour. Plan. Manag. 129 (1), 4-17.

Cockerill, K., Passell, H., Tidwell, V., 2006. Cooperative modeling: building bridges between science and the public. J. Am. Water Resour. Assoc. 42 (2), 457-471.

Elsawah, S., Guillaume, J.H., Filatova, T., Rook, J., Jakeman, A.J., 2015. A methodology for eliciting, representing, and analysing stakeholder knowledge for decision making on complex socio-ecological systems: from cognitive maps to agent-based models. J. Environ. Manag. 151, 500-516.

Elshafei, Y., Sivalapan, M., Tonts, M., Hipsey, M.R., 2014. A prototype framework for models of socio-hydrology: identification of key feedback loops and parameterisation approach. Hydrol. Earth Syst. Sci. 18, 2141-2166.

Forrester, J.W., 1961. Industrial Dynamics. MIT Press, Cambridge. M.A. Gregersen, J.B., Gijsbers, P.J.A., Westen, S.J.P., 2007.

OpenMI: open modelling interface. J. Hydroinformatics 9 (3), 175-191.

Halbe, J., Inam, M.A., Boisvert-Chouinard, J., Malard, J.J., Adamowski, J., Prasher, S., 2014. Participatory and Integrated Assessment of Water Resources Management Policies through the Coupling of Group Built System Dynamics Models and Expert Physical Models. Presented at the ASABE, Montréal, Canada.

Hassanzadeh, E., Zarghami, M., Hassanzadeh, Y., 2012. Determining the main factors in declining the Urmia Lake level by using system dynamics modeling. Water Resour. Manag. 26 (1), 129-145.

Hoogenboom, G., Jones, J.W., Wilkens, P.W., Porter, C.H., Boote, K.J., Hunt, L.A., Singh, U., Lizaso, J.I., White, J.W., Uryasev, O., Ogoshi, R., Koo, J., Shelia, V., Tsuji, G.Y., 2015. Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) Version 4.6. DSSAT Foundation, Prosser, Washington. http://dssat.net.

Hunter, J.D., 2007. Matplotlib: a 2D graphics environment. Comput. Sci. Eng. 9, 90-95.
Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Malard, J., Albano, R., Prasher, S., 2017a. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management Part 2: model coupling and application. J. Hydrol. 551, 278-299.

Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Malard, J., Albano, R., Prasher, S., 2017b. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management Part 1: model development. Hydrol. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.03.039.

Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Prasher, S., 2015. Using causal loop diagrams for the initialization of stakeholder engagement in soil salinity management in agricultural watersheds in developing countries: a case study in the Rechna Doab watershed, Pakistan. J. Environ. Manag. 152, 251-267.

Inam, A., Albano, R., Adamowski, J., Prasher, S., 2017c. Parameter estimation and uncertainty analysis of the spatial Agro hydro salinity model (SAHYSMOD) in the semi-arid climate of Rechna Doab, Pakistan. Environ. Model. Softw. 94, 186-211.

Jakeman, A.J., Letcher, R.A., 2003. Integrated assessment and modelling: features, principles and examples for catchment management. Environ. Model. Softw. 18 (6), 491-501.

Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H., Boote, K.J., Batchelor, W.D., Hunt, L.A., Wilkens, P.W., Singh, U., Gijsman, A.J., Ritchie, J.T., 2003. DSSAT cropping system model. Eur. J. Agron. 18, 235-265.

Jones, E., Oliphant, E., Peterson, P., et al., 2015. SciPy: open source scientific tools for Python. http://www.scipy.org.

Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N.G., Meinke, H., Hochman, Z., McLean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, J.P., Silburn, M., 2003. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. Eur. J. Agron. 18, 267-288.

Kelly, R.A., Jakeman, A.J., Barreteau, O., Borsuk, M.E., El Sawah, S., Hamilton, S.H., Henriksen, H.J., Kuikka, S., Maier, H.R., Rizzoli, A.E., van Delden, H., Voinov, A.A.,
2013. Selecting among five common modelling approaches for integrated environmental assessment and management. Environ. Model. Softw. 47, 159-181.

Langsdale, S., Beall, A., Carmichael, J., Cohen, S., Forster, C., 2007. An exploration of water resources futures under climate change using system dynamics modeling. Integr. Assess. 7 (1), 51-79.

Langsdale, S., Beall, A., Carmichael, J., Cohen, S., Forster, C., Neale, T., 2009. Exploring the implications of climate change on water resources through participatory modeling: case study of the Okanagan Basin, British Columbia. J. Water Resour. Plann Manag. 135 (5), 373-381.

Liao, Y.-P., Lin, S.-S., Chou, H.-S., 2012. Integration of urban runoff and storm sewer models using the OpenMI framework. J. Hydroinformatics 14 (4), 884-901.

Madani, K., Mariño, M.A., 2009. System dynamics analysis for managing Iran's Zayandeh-Rud river basin. Water Resour. Manag. 23 (11), 2163-2187.

McIntosh, B.S., Ascough, J.C., Twery, M., Chew, J., Elmahdi, A., Haase, D., Harou, J.J., Hepting, D., Cuddy, S., Jakeman, A.J., Chen, S., Kassahun, A., Lautenbach, S., Matthews, K., Merritt, W., Quinn, N.W.T., Rodriguez-Roda, I., Sieber, S., Stavenga, M., Sulis, A., Ticehurst, J., Volk, M., Wrobel, M., van Delden, H., El- Sawah, S., Rizzoli, A., Voinov, A., 2011. Environmental decision support systems (EDSS) development challenges and best practices. Environ. Model. Softw. 26 (12), 1389-1402.

Mirchi, A., Madani, K., Watkins, D., Ahmad, S., 2012. Synthesis of system dynamics tools for holistic conceptualization of water resources problems. Water Resour. Manag. 26 (9), 2421-2442.

Oosterbaan, R.J., 2005. SAHYSMOD (Version 7.1a), Description of Principles, User Manual and Case Studies. Int. Inst. L. Reclam. Improv., Wageningen, Netherlands.

Pahl-Wostl, C., 2007. The implications of complexity for integrated resources management. Environ. Model. Softw. 22, 561-569.
Peck, A., Neuwirth, C., Simonovic, S.P., 2014. Coupling System Dynamics with Geographic Information Systems: CCaR Project Report. University of Western Ontario Department of Civil and Environmental Engineering, report no. 086. ISBN 1913-3219.

Prodanovic, P., Simonovic, S.P., 2010. An operational model for support of integrated watershed management. Water Resour. Manag. 24 (6), 1161-1194.

PSF (Python Software Foundation), 2016. Python language reference, version 3.5. http://www.python.org.

Rosenzweig, I., Hodges, B.R., 2011. A Python Wrapper for Coupling Hydrodynamic and Oil Spill Models. CRWR Online Report 11-09.

Sahin, O., Stewart, R.A., Porter, M.G., 2015. Water security through scarcity pricing and reverse osmosis: a system dynamics approach. J. Clean. Prod. 88, 160-171.

Schmitz, O., Karssenberg, D., van Deursen, W.P.A., Wesseling, C.G., 2009. Linking external components to a spatio-temporal modelling framework: coupling MODFLOW and PCRaster. Environ. Model. Softw. 24 (9), 1088-1099.

Shrestha, N.K., Leta, O.T., De Fraine, B., van Griensven, A., Bauwens, W., 2013. OpenMI-based integrated sediment transport modelling of the river Zenne, Belgium. Environ. Model. Softw. 47, 193-206.

Simonovic, S.P., 2009. Managing Water Resources: Methods and Tools for a Systems Approach. UNESCO, Paris.

Stave, K.A., 2003. A system dynamics model to facilitate public understanding of water management options in Las Vegas, Nevada. J. Environ. Manag. 67 (4), 303-313.

Stöckle, C.O., Donatelli, M., Nelson, R., 2003. CropSyst, a cropping systems simulation model. Eur. J. Agron. 18, 289-307.

Sušnik, J., Vamvakeridou-Lyroudia, L.S., Savić, D.A., Kapelan, Z., 2012. Integrated system dynamics modelling for water scarcity assessment: case study of the Kairouan region. Sci. Total Environ. 440, 290-306.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) (2017). http://swat.tamu.edu/.

van Delden, H., Seppelt, R., White, R., Jakeman, A.J., 2011. A methodology for the design and development of integrated models for policy support. Environ. Model. Softw. 26 (3), 266-279.

van der Walt, S., Colbert, S.C., Varoquaux, G., 2011. The NumPy array: a structure for efficient numerical computation. Comput. Sci. Eng. 13, 22-30.

Vennix, 1996. Group Model Building: Facilitating Team Learning Using System Dynamics. Wiley, ISBN 978-0-471-95355-5.

Winz, I., Brierley, G., Trowsdale, S., 2009. The use of system dynamics simulation in water resources management. Water Resour. Manag. 23 (7), 1301-1323.
# 8 Chapitre 8 : Development of a software tool for rapid, reproducible, and stakeholder-friendly dynamic coupling of system dynamics and physically-based models

## 8.1 Abstract

System Dynamics (SD) modeling is well adapted to developing participatory environmental models. However, SD models are ill-suited for complex physical (e.g., groundwater) processes, and existing methods to couple them with physically-based models tend to be complex and inflexible. We here present Tinamit, a novel tool to couple SD and physically-based models in a rapid, reproducible, and stakeholder-friendly manner. Tinamit requires only a few lines of Python code to couple and simulate models (or, with its interface, no coding at all), which is expected to make model coupling more accessible to stakeholders and allow them to continue developing coupled models after the end of a funded project. We use Tinamit to couple a SD-based farmer economics model from Pakistan with a soil salinity model (SAHYSMOD) and analyze the trade-offs of various policies, of which canal lining with subsidies seemed promising. Such results cannot be readily obtained from either model alone.

## 8.2 Introduction

Effective environmental management, and in particular water resources management, requires holistic impact assessment tools that can assist in the deep understanding of environmental system processes, including biophysics and socioeconomic and their complex interactions over time (Jakeman and Letcher, 2003). However, many available tools either represent only one aspect of environmental systems, or encompass individual models for each of the system processes which are loosely connected through their final outputs and inputs (e.g., Schmitz et al., 2009). Using such models with partial representation of system processes can be problematic, particularly to evaluate long-term impacts of policy decisions on the entire system performance (Pahl-Wostl, 2007). While some joint socioeconomic-environmental models have been developed by researchers, stakeholder participation is difficult to achieve given the complexity of most modelling approaches (e.g., Akhtar et al., 2013; Elshafei et al., 2014). One way to overcome this challenge is to couple participatory-built socioeconomic models developed in a stakeholder-friendly framework with physically-
based models in such a way that the models exchange data at runtime. Such model linkage
enables the exploration of the dynamic relationships among various system elements, as well
as the complex behavior that emerges from such interactions, while retaining stakeholder
inputs and viewpoints (e.g., Inam et al., 2017b).

System dynamics (SD) (Forrester, 1961) is one of the promising approaches for modelling socioeconomic processes that allows for holistic environmental impact assessments due to its intuitiveness and capability to integrate various viewpoints, disciplines and processes (Winz et al., 2009; Kelly et al., 2013). SD is of particular interest in participatory model building as it allows stakeholders to create models of the environmental systems they work with through a highly visual interface (Stave, 2003; Simonovic, 2009). Mirchi et al. (2012) has conducted a review of the application of SD in understanding physical system processes and policy making, as well as participatory water resource modeling. SD has been widely used for integrated water resource modeling and management (e.g., Ahmad and Simonovic, 2004; Madani and Mariño, 2009; Butler and Adamowski, 2015; Hassanzadeh et al., 2012; Sahin et al., 2015). In particular, SD has been used to link socioeconomic and hydrological models in one platform, including the work of Cockerill et al. (2006), Langsdale et al. (2009) and Sušnik et al. (2012). Although SD is a useful approach to develop socioeconomic models and elicit stakeholder participation (e.g., Winz et al., 2009; Langsdale et al., 2007, 2009), the representation of physically-based systems in the SD environment is rather challenging and time-intensive. For one, simple representations of dynamic and non-linear relationships among biophysical system variables in a SD environment might inaccurately represent the overall system behavior (Prodanovic and Simonovic, 2010); in addition, the complexity of most detailed physical models (such as SWAT (SWAT, 2017), DSSAT (Jones et al., 2003; Hoogenboom et al., 2015), etc.) renders their translation into the SD interface infeasible, especially when these models are frequently updated by a third party.

Coupling SD-based models of socioeconomic systems with existing physically-based
models of the environment (e.g., cropping models such as DSSAT, CropSyst (Stöckle et al.,
2003) and APSIM (Keating et al., 2003), or hydrological models such as SWAT and
SAHYSMOD) is therefore a promising method for obtaining the “best of both worlds” by
allowing for the integration of physically-based models into participatory SD-based projects.
This allows stakeholders to indirectly access the predictive power of physically-based models
through the intuitive SD modelling interface. The exchange of data on internal (and,
potentially, output) variables between individual models at runtime effectively allows for the
simulation of the larger system as if it were represented by one overall, integrated model. Furthermore, such model coupling becomes a highly time-effective way of reusing freely available physically-based models, as it eliminates the need to construct and test the accuracy of models of physical processes in the SD environment (which, in addition, may not be feasible for all physical processes).

Common approaches to couple separate models include: 1) scripting (e.g., Peck et al., 2014), 2) spreadsheet databases (e.g., Inam et al., 2017a), 3) model translation (e.g., Prodanovic and Simonovic, 2010), and 4) wrapper models (e.g., Shrestha et al., 2013); these approaches, however, have for the most part been developed in the context of linking two physically-based models and are ill-suited for participatory modelling. There is therefore a lack of intuitive, flexible and stakeholder-accessible tools and methodologies for coupling SD and physically-based models. General model coupling frameworks have been developed for other purposes (such as the recent work of Belete et al. (2017) to couple models in different platforms) and have been shown to significantly reduce the workload necessary for future coupled model development. However, no such framework or tool currently exists to couple SD and physically-based models.

This article will i) discuss the benefits and drawbacks of current methods with regards to coupling SD models with physically-based models in the context of a participatory modelling process (Section 8.3), ii) present a novel software coupling tool, Tinamit, to implement flexible, rapid, and stakeholder-friendly model coupling (Sections 8.2 and 8.4), and iii) provide an example of Tinamit's application to coupling a stakeholder-build SD farming model with a physically-based soil salinity model (Section 8.5). The coupled model is used to analyze the reciprocal impacts of the physically-based and socioeconomic subcomponents of the agricultural system on each other and to test the potential of various policy options for sustainable soil salinity management. Finally, Section 8.6 elaborates on the benefits and limitations of Tinamit and outlines future research directions, followed by general conclusions in Section 8.7.

## 8.3 Current methods for model coupling

### 8.3.1 Scripting

Scripting refers to the use of a computer code, written in a separate language (e.g., Python or Visual Basic) as a “linking” program that externally controls both models to be linked,
running each one for the desired time step and then, within the linking program itself,
managing the exchange of input and output data between the two models. For instance, the
scripting approach has been used to couple a Vensim SD model of hospital system resilience
during a natural emergency with ArcGIS (Peck et al., 2014), by Rosenzweig and Hodges
(2011) to couple hydrodynamic and oil spill models, and by Akhtar et al. (2013) to connect a
Vensim global systems model (ANEMI) with a MATLAB model-optimizing program
(though, strictly speaking, the latter is not an example of coupling two models per se, but
rather of connecting a model with an external optimizer).

8.3.2 Spreadsheets

The use of computer spreadsheets (in particular Excel) offers another opportunity to control the execution of and data exchange between physical models and SD-based socioeconomic models. In this case, a Visual Basic language macro is written into the Excel file, which then controls the execution of each model. Outputs from one model are copied into the cells of the Excel sheet and are available for export as input data into the other model (Inam et al., 2017a).

8.3.3 Model translation

Not as much a coupling method as a “brute force” approach, model translation refers to
the translation of one or both of the individual models into a common programming
language. Nonetheless, this approach is rather common in the modelling field, including
Prodanovic and Simonovic's translation of a SD-based socioeconomic and a physically-based
model representing the Upper Thames watershed into the Java programming language, from
which the integrated model could be run (Prodanovic and Simonovic, 2010), and Cai et al.'s
(2003) development of a joint economic-agricultural-hydrologic model within a single
programming language framework.

8.3.4 Wrapper models

A final option for coupling models is to develop “wrapper models”, which involves the
development of a computer program to “wrap around” each model to be coupled and manage
the execution of each and the exchange of data between the two. OpenMI is such a modelling
framework that has been used to couple different physically-based models (Gregersen et al.,
2007). Examples include coupling a rural soil and water model (SWAT) to an urban water
runoff model (Shrestha et al., 2013); combining urban runoff and storm sewer models (Liao
et al., 2012); and integrating economic, agricultural, and groundwater models in a study of
the impacts of water-use policies in sustainable management of the Ogallala Aquifer of the
United States (Bulatewicz et al., 2010).

8.3.5 Coupling with system dynamics models

While these methods are quite adequate for linking physically-based models, they fall
short with regards to coupling stakeholder-built socioeconomic SD models with physically-
based ones. In brief, considering replicability, implementation speed, flexibility and model
transparency as key indicators of model utilization by end users (see van Delden et al., 2011;
McIntosh et al., 2011; Elsawah et al., 2015). Table 8.1 summarizes the benefits and
drawbacks of the current model coupling approaches. Existing model coupling approaches
fall short, as they 1) require a high level of expertise or knowledge by end users to run the
model and test different scenarios, 2) are not flexible as changing coupled variables requires
significant recoding, and 3) require significant amounts of time for implementation of any
changes to the coupling code (Halbe et al., 2014).

Given these current limitations, this study proposes a new approach for coupling SD-based
(socioeconomic) models with existing physically-based models. The developed software,
*Tinamit*, is a Python-language package and Application Programming Interface (API) based
on the wrapper model approach that automatically wraps SD models in a generic Python-
language wrapper. This coupling approach addresses the above-noted issues by offering a
rapid implementation speed, high flexibility, and little or no requirement for user interaction
with actual code for routine changes to the coupled models (such as variable names, SD
model structure, and coupling variables), advantages which no current wrapper model
approach offers for SD model coupling. Most importantly, *Tinamit* allows users to specify
(and remove) connections between SD and physically-based models with only a single line of
code (or, if using the graphical user interface, a few clicks) and no need to modify the original
code. This is the first published instance of a standardized coupling method for SD and
physically-based models that can be feasibly used by typical stakeholders in a participatory
model-building project.
<table><caption>Table 8.1: Summary of different model coupling approaches for SD and physically-based models, modified and expanded from Halbe et al. (2014). Positive signs indicate good performance, zeros normal performance, and negative signs poor performance for each indicator.</caption><thead><tr><th>Coupling method</th><th>Reproducibility</th><th>Implementation speed</th><th>Flexibility</th><th>Transparency</th></tr></thead><tbody><tr><td>Scripting</td><td>+</td><td>-</td><td>+</td><td>0</td></tr><tr><td>Spreadsheets</td><td>+</td><td>0</td><td>+</td><td>++</td></tr><tr><td>Model translation</td><td>++</td><td>-</td><td>-</td><td>0</td></tr><tr><td>Wrapper models</td><td>+</td><td>-</td><td>++</td><td>++</td></tr></tbody></table>

## 8.4 The Tinamit software

Tinamit is an object-oriented Python software and Application Programming Interface (API) that greatly facilitates the process of coupling SD and physically-based models. The program is named after the word village in Kaqchikel, the majority language in the region of Guatemala where the program was developed by the first author. The software is not specific to the particular SD model or physically-based model to be coupled, which avoids the need for extensive and model-specific programming to couple models. Here we first describe the programming structure behind Tinamit, which is more useful for those interested in contributing further to Tinamit or aiming to develop a similar tool; readers only interested in using Tinamit as is may prefer to continue on to Section 8.4.2. A description of the availability of Tinamit and of the other software required to run the examples provided in this article is given in Appendix 1: Software and data availability.

### 8.4.1 Tinamit software structure

The core of Tinamit itself consists of three Python classes that code for model wrappers, one for physically-based models, one for system dynamics models, and one for coupled models (Figure 8.1). Each of these wrappers comes with inbuilt methods that allow for generic implementation of the tasks required for model coupling (variable detection, simulation setup, model simulation, data reading and data exchange). The only class with which the end user needs to interact is the coupled model wrapper, which automatically creates and manages the wrappers for each of the individual models. While the SD wrapper is generic and currently functions with all Vensim models, the physically-based model wrapper requires the development of extensions for every different type (software) of physically-based
model that one wishes to couple (i.e., a separate extension must be developed for SAHYSMOD, DSSAT, etc.). The following sections broadly describe Tinamit's general structure; see Section 8.4.1.4 and Figure 8.2 for a more detailed description of Tinamit's internal classes' attributes, methods and connections.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 8.1: Overall structure of Tinamit. SD = System Dynamics; PB = Physically-based.</figcaption></figure>

### 8.4.1.1 System dynamics model wrapper

The Tinamit generic SD model wrapper class (tinamit.MDS EnvolturaMDS) automatically wraps the SD model with the necessary functions for model initialization and simulation within Tinamit. The generic SD model wrapper class is subclassed for each supported SD software (e.g., tinamit.MDS.ModeloVENSIM for Vensim); each subclass implements SD software-specific functions (methods) to call each of the generic tasks required for model coupling and simulation (variable detection, simulation setup, model simulation, data reading and data exchange). Note that these functions are specific to the SD software and not to the SD model itself, so that, for example, the Vensim wrapper subclass is capable of wrapping around any SD model built in the Vensim software. As of now, Tinamit only supports Vensim models (".vpm" format) and uses the Vensim DSS DLL to control model simulation flow.

### 8.4.1.2 Physically-based model wrapper

Given the very wide diversity of potential physically-based models to couple with SD models, the generic physically-based model wrapper that comes with Tinamit provides only general functions and must be linked to a wrapper specifically written for the type of physically-based model to be used. See Section 8.4.2.1 for more details.

### 8.4.1.3 Coupled model wrapper

The coupled model wrapper object (tinamit.Conectado.Conectado) is the only wrapper that needs to be directly accessed by the final user. Provided with the file path locations of the
physically-based and SD models as initiation parameters, this object automatically creates the
appropriate SD and physically-based wrappers for each of the two models.

The user can then call the wrapper's methods to specify which variables from each model
are to be coupled, as well as to simulate the coupled model with a specified time frame and
time step. This process is explained in detail in Section 8.4.2.

**8.4.1.4 Detailed structure of Tinamit**

Figure 8.2 (a UML class diagram) shows the general internal structure of the *Tinamit* software. All *Tinamit* models, whether single or coupled, inherit directly or indirectly from the *Modelo* class. This abstract class provides several generic functions for model simulation control (including simulation run set-up, variable exchange, and step-by-step simulation), which are implemented individually by the SD and physically-based model wrapper classes, as well as by the coupled model wrapper. The coupled model wrapper's implementations of these functions are what allow for rapid coupled model simulation with *Tinamit*. For instance, the *incrementar()* method of *Conectado* will increment the simulation of both coupled models by the specified time step and effectuate any necessary variable value exchanges between the two models before continuing on to the next time step. These actions are completed within the coupled model simulation process, and users therefore do not have to directly invoke such actions as variable input, output and exchange at each time step. For more details on the classes present in *Tinamit*, along with the methods and attributes of each, see Table 8.2.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 8.2: UML class diagram of Tinamit. For clarity, only the most important classes and attributes are shown and abstract methods are only shown in the parent class.</figcaption></figure>
<table><caption>Table 8.2: Description of the major attributes and methods of the major classes in Tinamit. Abstract methods are in italics and are, for clarity, only shown in the parent class.</caption><thead><tr><th>Class</th><th>Method or attribute</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="11">Modelo</td><td></td><td>Top-level class that represents all models, whether coupled or not (SD model wrappers, physically-based model wrappers, and connected models).</td></tr><tr><td>variables: dict</td><td>A dictionary attribute where each key is a variable name and each value is a dictionary of that variable's properties. The latter has the following keys: "ingreso" (Boolean; whether the variable is a model input); "egreso" (Boolean; whether the variable is a model output); "val" (float or matrix; current variable value); "unidades" (string; variable units); and " dims " (tuple; variable dimensions).</td></tr><tr><td>unidad_tiempo: str</td><td>A string reporting the time step of the model.</td></tr><tr><td>nombre: str</td><td>The name of the model (used in coupling).</td></tr><tr><td>inic_vars()</td><td>Reads the model input and populates the variables attribute dictionary according to the input file.</td></tr><tr><td>obt_unidad_tiempo()</td><td>Returns the time step of the model.</td></tr><tr><td>iniciar_modelo()</td><td>Initializes the model run (usually by sending a command to the command line, or by opening a dll library).</td></tr><tr><td>incrementar(paso)</td><td>Increases the current simulation by paso number of time steps.</td></tr><tr><td>leer vals()</td><td>Reads intermediate variable values from the model.</td></tr><tr><td>cambiar vals(valores)</td><td>One of the only methods of Modelo which is not an abstract method, this method reads in new variable values from valores (a dictionary) and stores them in the Modelo object's variables attribute before calling cambiar vals modelo interno() to effectuate the change in the external model as well, if necessary.</td></tr><tr><td>cambiar vals modelo interno(valores)</td><td>Given new variable values in valores, takes appropriate action with the external model (often through a dll call or input file modification) to update its internal variable values.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Class</th><th>Method or attribute</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td><code>cerrar_modelo()</code></td><td>Ends the simulation and closes any linked external model.</td></tr><tr><td>Conectado</td><td><code>mds</code><br><code>bf</code><br><code>estab_mds(archivo_mds)</code><br><code>estab_bf(archivo_bf)</code></td><td><code>Conectado</code> brings SD and physically-based models into a single coupled model. In addition to its implementations of abstract methods from <em>Modelo</em>, <em>Conectado</em> has a few special attributes and methods of its own.<br>The coupled SD model wrapper.<br>The coupled physically-based model wrapper.<br>Establishes the SD model located at <em>archivo_mds</em>. This function is automatically called upon creation of a <em>Conectado</em> instance.<br>Establishes the physically-based model located at <em>archivo_bf</em>. This function is automatically called upon creation of a <em>Conectado</em> instance.</td></tr><tr><td>EnvolturaMDS</td><td></td><td><em>EnvolturaMDS</em> is a mostly empty abstract class provided as a template for SD model wrappers. The implementation of the abstract methods inherited from <em>Modelo</em> are left to the SD software-specific wrapper implementations to implement, as these vary from software to software.</td></tr><tr><td>EnvolturaBF</td><td><code>modelo: ClaseModeloBF</code></td><td>This class serves as a general link between a <em>Conectado</em> object and a user-defined physically-based model wrapper.<br>A connection to the physically-based model-specific wrapper.</td></tr><tr><td>ClaseModeloBF</td><td></td><td>This class serves as a mostly empty template for users to develop wrappers for physically-based models.</td></tr></tbody></table>
### 8.4.2 Use of the Tinamit software

Figure 8.3 outlines the workflow for using the *Tinamit* software to couple models and then run dynamically coupled simulations. The program may be used either in a programming script as an API or through its Graphical User Interface (GUI), the latter of which removes all requirements for coding while coupling models, provided that the appropriate physically-based model wrapper has already been developed. The same conceptual steps for building and simulating coupled models apply whether using the API or the GUI and are described below.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 8.3: Flowchart of the model coupling process for an end user using the Tinamit model coupling software. SD = system dynamics, PB = physically-based.</figcaption></figure>
### 8.4.2.1 Physically-based model-specific wrapper

Tinamit was written so as to be open as to the type of physically-based model which can be used. This, however, requires that the user write a brief extension of the wrapper class specific to the physically-based model software that they wish to connect. Users are provided with a parent Python class (`BF.ClaseModeloBF`) that they must subclass and for which they must implement seven class-specific functions (methods):

1) `inic_vars()`: Detect available model variable names, their units and dimensions, and whether they are input or output variables (or both) from the underlying external physically-based model.

2) `obt_unidad_tiempo()`: Read and return the units of the physically-based model's time step (will be used by Tinamit to correctly time the coupled simulation runs).

3) `iniciar_modelo()`: Start a new simulation run. This usually includes reading a standard input file for the underlying physically-based model, which will determine this model's initial conditions for the specific run.

4) `incrementar(paso: int)`: Advance the model simulation by a specified time step *paso*.

5) `leer vals()`: Read the internal values of the model variables from the physically-based model into a dictionary attribute of the wrapper, from which Tinamit can then read values for model coupling.

6) `cambiar vals_modelo_interno(valores: dict)`: Change the internal variable values of the model according to the values in *valores*, so that the next call to the external physically-based model will use these updated values as input data. This is used by Tinamit to automatically update coupled variables' values according to the SD model's output.

7) `cerrar_modelo()`: Perform closing tasks (e.g., file cleanup) before ending the simulation (optional).

In practice, a programmer can write the appropriate physically-based model-specific wrapper, which, if properly done to include a sufficient number of potential coupling variables, will require no modification even if stakeholders later choose to change the structure of the system dynamics model or the actual variables used in the model coupling. As of now, a physically-based model-specific wrapper for SAHYSMOD is included in the Tinamit code (`EnvolturaBF.en.SAHYSMOD.wrapper`).
### 8.4.2.2 System dynamics model preparation

The SD model developed in Vensim software must be prepared for use in model coupling. Firstly, those variables in the Vensim SD model which are (potentially) to be used as incoming coupling variables from the physically-based model must be set (through the Vensim interface) to the “gaming” variable subtype to allow for dynamic update during the simulation. The Vensim model must then be published as a .vpm file.

### 8.4.2.3 Model coupling

Once both the physically-based model wrapper and the SD models have been prepared, any user can rapidly couple, simulate, and modify models. To run a coupled simulation, the user must first create an instance of the coupled model wrapper class (done automatically if using the GUI; see Section 8.4.2.4) and import the Vensim .vpm as well as the physically-based model-specific wrapper files. The user then specifies which variables to use in model coupling (including unit conversions, if necessary) and then runs the coupled model with the specified time step and time frame. An example of such a script is given in the supplementary material; note that identical results can be achieved through the GUI.

### 8.4.2.4 Graphical user interface

As mentioned, Tinamit comes with a GUI extension, launched by the source code file tinamit/Interfaz/IGU (Figure 8.4) that allows for its use by non-programmers. The interface handles calls to Tinamit functions to allow for use by those without programming knowledge and guides the user step-by-step throughout the model coupling process. In the first step, both SD and physically-based models are loaded, followed by variable coupling and finally the specification of simulation parameters (time step, unit conversions, and runs). Users may also save and load coupled models, so that constructed coupled models can be saved for future use and shared between collaborators. Coupled model simulation results can be viewed directly in the SD software (e.g., Vensim).
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 8.4: The Tinamit graphical user interface. From left to right, top to bottom: model loading page, variable coupling interface, model runs, and language options.</figcaption></figure>

The interface also has translation capacities (see Figure 8.4), allowing users to both view the interface in their preferred language as well as to contribute to or add a new language if their language of choice is not yet available (including support for right-to-left scripts); as of now the interface is available in several languages including Spanish, French, Urdu, Tz'utujil, and English (for the most part, languages spoken in the areas of research interest of the authors). Although the interface has minimal text and simulation results can be visualized in the SD software itself, several key steps for model coupling are dependent on text instructions from Tinamit (in particular, model loading, time step and final time specification and error messages), making translatability an important factor for wide adoptability. Translations are stored in one central “Trads.json” file, which can be easily shared among different users, increasing the potential for collaboration. The ease of translation of the Tinamit interface greatly increases the tool's potential for participatory modelling across stakeholder groups in different regions and countries.

## 8.5 Application of Tinamit: A case study of soil salinity policies in Pakistan

Here we present an example of the use of the Tinamit software to couple a stakeholder-built socioeconomic SD model of farmer income and cropping choices in Pakistan with a
physically-based groundwater and soil salinity model (SAHYSMOD) to identify policy options that are effective in terms of both socioeconomic and environmental aspects. The model was initially developed for the Rechna Doab region of Pakistan, where low rainfall and reliance on marginal quality groundwater resources have led to a soil salinity problem of agronomic severity (Inam et al., 2017b), which, despite substantial government investment in drainage projects, has not shown much signs of improving over the last decade. The goal of the study was therefore to assess the impact of various (sometimes mutually exclusive) solutions proposed by various stakeholders in the study area (i.e., farmer groups, NGOs and government representatives) to understand which could have a positive impact once socioeconomic as well as environmental processes are taken into account.

The code used to run this analysis through the *Tinamit* API may be found in the file *tinamit/Ejemplos/en/Ejemplo_SAHYSMOD/Coupling script.py* in the supplementary material.

### 8.5.1 Physically-based (SAHYSMOD) model

The Spatial Agro-Hydro-Salinity MODel (SAHYSMOD) is a distributed watershed-scale model that computes salt and water balances with a seasonal time step (Oosterbaan, 2005). SAHYSMOD divides soil profiles into four layers (i.e., surface, root zone, transition zone, and aquifer), and the number of seasons per year can vary from one (twelve-month duration) to four (three-month duration each). Seasonal salt and water balances are used as inputs; these are related to surface water hydrology (e.g. rainfall, potential evapotranspiration, irrigation, and runoff) and groundwater hydrology (e.g. groundwater pumping, capillary rise and drainage). The model has many multidimensional management options that enable the user to evaluate different management scenarios, such as horizontal and vertical subsurface drainage, conjunctive water use, canal lining, controlled drainage and crop rotation. The model then yields a comprehensive seasonal output, estimating changes in agricultural water, groundwater and salt balance for each layer in each polygon. Salt and water changes are estimated through the conservation of mass principle, in which storage is positive if recharge is more than the discharge and vice versa. For more detail on SAHYSMOD in general, refer to Oosterbaan (2005). For the present analysis, the SAHYSMOD model calibrated by Inam et al. (2017c) for the Rechna Doab region of Pakistan was used.

To allow for compatibility with *Tinamit*, a special wrapper class (available in *tinamit/EnvolturaBF/en/SAHYSMOD/wrapper.py*) was written for SAHYSMOD which
allows *Tinamit* to access the entire range of SAHYSMOD input and output variables, as well as update any input variable in preparation for the next year's run. The wrapper functions by parsing input and output files from SAHYSMOD and storing the corresponding input and output variable values. Finally, based on the previous season's output (or on initial data) and coupled variable changes, the wrapper generates a new SAHYSMOD input file for the next year's run.

The wrapper allows for seasonal coupling of SAHYSMOD models with *Tinamit*. Users may subclass this wrapper to specify their locale-specific SAHYSMOD executable file path and model-specific input data file location; this file path can then be given to the Conectado coupled model object to load the user's locale-specific SAHYSMOD physically-based model wrapper. Below is a pseudocode example of how this may be done (refer to the *Tinamit* source code for an example in actual Python code). *Tinamit* will automatically import the SAHYSMOD wrapper generated by this code (now specific to the locale and the initial data to be used by the model) and can then use it for a coupled simulation run.

importer tinamit SAHYSMOD wrapper as wrapper

Modelo = wrapper(path_to_local_SAHYSMOD_exe, path_initial_data)

## 8.5.2 Socioeconomics SD-based model

The group-built SD model used in this example is a simplified form of the stakeholder-built SD model previously developed to represent socioeconomic processes in farmer incomes and decisions with regards to soil salinity in Pakistan (Inam et al., 2017b). This SD model was built following a methodology developed by Inam et al. (2017b), itself based on one developed by Vennix (1996), by 1) identifying key stakeholders (farmer groups, government, and NGOs), 2) conducting individual Causal Loop Diagram (CLD) model-building interviews with the identified key stakeholders, 3) merging the individual CLDs together into one qualitative model, and 4), using available data, quantifying the model into a system dynamics (stock and flow) model. Its submodules can be categorized into four main sectors: agriculture, economics, water and management; see Figure 8.5 for an example of the CLD of the model's agricultural submodule. The complete model consists of various stocks (irrigation efficiency, lined canal length, constructed capacity, silted capacity, water requirement, farm income, debits and tubewell numbers), a number of rates (seepage, runoff, income, expenditure, canal lining decay, construction and water consumption), and lookup or table functions (canal lining, water harvesting and irrigation efficiency policies, the inflation factor, perception states, and canal water distribution) that together represent the entire
socioeconomic-biophysical system. The complete SD model is provided in the supplementary material.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>**Figure 8.5:** Example of the agricultural sub-model causal loop diagram. Reprinted from Inam et al. (2017b) with permission from Elsevier.</figcaption></figure>

The Tinamit API was used to couple the SD-based socioeconomic model with SAHYSMOD through feedbacks between agricultural management (SD to SAHYSMOD) and environmental outcomes (SAHYSMOD to SD). By capturing changes in socioeconomic conditions (such as farmer incomes) and their reciprocal effects on physical conditions (such as cropping and irrigation decisions), the simulation can produce results that more closely
mimic real-world situations. Table 8.3 lists the interchanging variables of SAHYSMOD and SD models, along with their descriptions, units and coupling direction.

<table><caption>Table 8.3: Variables used in dynamic coupling of SAHYSMOD and SD-based socioeconomic model (variable name, units, description and coupling direction).</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Units</td><td>Description</td><td>Coupling direction</td></tr></thead><tbody><tr><td>Water table depth</td><td>m</td><td>Seasonal average depth of water table below soil surface</td><td>SAHYSMOD → SD</td></tr><tr><td>Root zone salinity</td><td>dS m<sup>-1</sup></td><td>Soil salinity in crop root zone</td><td>SAHYSMOD → SD</td></tr><tr><td>Water quality</td><td>dS m<sup>-1</sup></td><td>Seasonal average salt concentration of groundwater</td><td>SAHYSMOD → SD</td></tr><tr><td>Seepage</td><td>m<sup>3</sup> season<sup>-1</sup> m<sup>-2</sup></td><td>Rate of seepage from canal network under lined and unlined conditions</td><td>SAHYSMOD ← SD</td></tr><tr><td>Irrigation</td><td>m<sup>3</sup> season<sup>-1</sup> m<sup>-2</sup></td><td>Rate of canal supplies per polygon</td><td>SAHYSMOD ← SD</td></tr><tr><td>Tubewell growth and capacity</td><td>m<sup>3</sup> month<sup>-1</sup> m<sup>-2</sup></td><td>Groundwater abstraction rate per polygon</td><td>SAHYSMOD ← SD</td></tr><tr><td>Irrigation efficiency</td><td>Fraction</td><td>Ratio of water applied to water stored in root zone</td><td>SAHYSMOD ← SD</td></tr><tr><td>Groundwater fraction</td><td>Fraction</td><td>Ratio of water applied to groundwater pumped from the aquifer</td><td>SAHYSMOD ← SD</td></tr></tbody></table>

### 8.5.3 Policy analyses

Scenario analyses are important to evaluate the effects of different policy options in terms of possible outcomes and associated benefits. In the present study, stakeholder-recommended policy scenarios (Inam et al., 2015) were tested to understand their impacts on water availability, soil salinity, and farm income. These policies include conjunctive water use (CWU), vertical drainage (VD), canal lining (CL), pressurized irrigation method (PIM) and rainwater harvesting (RWH); see Table 8.4. All scenarios were implemented through *Tinamit* by changing the appropriate input variables, and the coupled model outputs of each run were evaluated to select the most appropriate policy scenario on the basis of environmental and economic benefits.
<table><caption>Table 8.4: Different soil salinity management scenarios. “Switch” variables are indicated with an X where activated, while continuous input variable values are reported for all runs.</caption><thead><tr><th>Main scenarios</th><th>Code</th><th>Rainwater harvesting</th><th>Canal lining</th><th>Irrigation efficiency</th><th>Well water to irrigation (%)</th><th>Tubewell capacity (m3/h)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Conjunctive water use</td><td>CWU</td><td></td><td></td><td></td><td>80</td><td>100,8</td></tr><tr><td>Vertical drainage</td><td>VD</td><td></td><td></td><td></td><td>0</td><td>153,0</td></tr><tr><td>Canal lining</td><td>CL</td><td></td><td>X</td><td></td><td>0</td><td>0,0</td></tr><tr><td>Pressurized irrigation</td><td>PI</td><td></td><td></td><td>X</td><td>0</td><td>0,0</td></tr><tr><td>Rainwater harvesting</td><td>RWH X</td><td></td><td></td><td></td><td>0</td><td>0,0</td></tr></tbody></table>

## 8.6 Results and discussion

The following sections discuss the results from both methodological and case study perspectives.

### 8.6.1 Adoptability and flexibility

Tinamit was successful at greatly simplifying the model coupling process in terms of time and human effort. In brief, while a certain amount of work was required for the implementation of the SAHYSMOD-specific wrapper, this is a one-time task necessary for every type of physically-based model to be linked and requires no further updating once completed, even if the initial parameters of the physically-based model (e.g., soil structure) are to be changed. Once the wrapper has been written, there is no need for further modification to couple new models; in fact, the SAHYSMOD wrapper described above can be used as is by any researcher or stakeholder to couple any SD model with any similar SAHYSMOD model. This is expected to allow continued stakeholder use and development of the coupled model to be independent of further support from a programmer or funded research collaboration. Tinamit is also very open as to the types of physical models for which wrapper classes can be written. As long as control of the model's simulation (run initialization, stepwise incrementation of the simulation, and variable input and output) can be automated (whether through the command line or through a dynamic link library), an appropriate wrapper may be written, no matter whether the model is written in a compiled or interpreted language. The only limitation to coupling such models with Tinamit is that the
coupling time step cannot be smaller than the time step at which the model allows the user to
read and update intermediate variable values (so that a seasonal crop model could not be
coupled at a monthly time step).

Similarly, once a wrapper has been written for a SD software, *Tinamit* is capable of
coupling any SD model written in that software. This is in contrast to the general wrapper
model approach of coupling SD models, in which case-by-case wrappers are developed for
the SD and physically-based models to be coupled (and which would need to be updated
whenever a new SD model is to be used, or if the SD model were to be coupled to a different
physically-based model). With *Tinamit*, as long as generic wrappers for the SD and
physically-based software (and not specific models) have been written, a coupled simulation
may be rapidly set up and run. The generic nature of *Tinamit* wrappers also means that
wrappers written by different people for different projects are fully compatible with each
other.

Use of *Tinamit* for model coupling also allows for a very rapid implementation. While
typical model-coupling code can easily run for over a hundred lines, *Tinamit* allowed for
model coupling and simulation in 14 lines of code (two lines to load and initialize *Tinamit*,
one line to load each of the models, one line for each variable connection and one line to
simulate). The succinctness of the code makes it very simple for end users to make changes to
the coupling and simulation, such as variable changes or the suppression or addition of
variable connections. In addition, identical results may be obtained through the *Tinamit* GUI
with no use of code.

As a final note, the *Tinamit* software not only allows for dynamic coupling between SD-
based socio-economic and physically-based models, but also, if more appropriate for the
modelling project, for loose one-way coupling with the physically-based model. This method
opens the door to more widespread adoption of model coupling in participatory model
building and resource management projects, including, for instance, the incorporation of
climate change scenarios into participatory SD modelling and climate adaptation policy
design, which would simplify the integrated analysis, by stakeholders, of the impacts of
policy decisions under different climate change scenarios.

8.6.2 Case study results

Table 8.5 summarizes the results of each policy scenario tested through the coupled SD
(farmer socioeconomic) - SAHYSMOD (soil salinity) model in terms of soil salinity
reduction, water availability, and farm income. In all scenarios, soil salinities above crop tolerance levels were observed, indicating that these proposed policies alone will likely be insufficient to completely solve the soil salinity issue in the region. However, some reductions were observed under the canal lining case, which may be attributed to decreases in seepage and better control of waterlogging, though the low farmer incomes in this scenario highlight the need for government support of this policy. On the other hand, high water availability and high soil salinity values were observed under both vertical drainage and conjunctive water use scenarios, which might be attributed to secondary salinization and highlight the need for proper evaluation of groundwater quality before adopting this policy for waterlogging control. Pressurized irrigation, for its part, led to insufficient flushing of salts from the crop root zone and an increase in soil salinity, while the rainwater harvesting policy, due to the general scarcity of water, did not lead to promising results with respect to any of the measured indicators.

<table><caption>Table 8.5: Average values (of a 20-year time series) of performance indicators of the five soil policy alternatives analyzed through Tinamit. Policy abbreviations: CWU = Conjunctive water use, VD = Vertical drainage, CL = Canal lining, PIM = Pressurized irrigation method, and RWH = Rainwater harvesting.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Scenarios</th><th colspan="3">Performance indicator</th></tr><tr><th>Farm income (Rps/ha/month)</th><th>Water availability (m³/ha/season)</th><th>Soil salinity (dS/m)</th></tr></thead><tbody><tr><td>CWU</td><td>147 314</td><td>1 136</td><td>13.90</td></tr><tr><td>VD</td><td>151 028</td><td>1 152</td><td>14.50</td></tr><tr><td>CL</td><td>33 151</td><td>1 100</td><td>12.01</td></tr><tr><td>PI</td><td>140 490</td><td>1 012</td><td>13.90</td></tr><tr><td>RWH</td><td>131 103</td><td>1 065</td><td>12.19</td></tr></tbody></table>

As such, the analysis indicates that canal lining can be regarded as the best environmental management scenario, but that it will require an initial investment in the form of governmental subsidies to fund the project. These results, which draw from both socioeconomic and physically-based models to determine optimal policy options, are of a high level of importance to policy makers. A similar analysis with SAHYSMOD alone would not have identified the socioeconomic impacts and feedbacks within the system, such as the impacts of the high costs of canal lining. While other coupling approaches (such as scripting or the use of spreadsheet databases) can achieve similar results, the use of Tinamit for model
coupling and policy simulation allowed for a much more flexible and intuitive approach that
could be more easily adopted by stakeholders and other non-programmers.

As the case study project used to illustrate model coupling with *Tinamit* here did not
include stakeholder participation after the development of the final quantified SD model, we
were only able to test the ease of implementing stakeholder-proposed policies in coupled
model runs and were not able to test the use of *Tinamit* directly with stakeholders. However,
future research will focus on evaluating the effectiveness of *Tinamit* to generate meaningful
stakeholder interest in model coupling in the medium to long term.

8.7 Conclusions

Participatory modelling is increasingly recognized as an important method of including
stakeholders in participatory environmental and water resource management. While system
dynamics (SD) modelling has gained popularity as an intuitive and stakeholder-friendly
modelling tool, the inclusion of complex biophysical processes in SD modelling projects has
met several difficulties, in particular the infeasibility of representing many biophysical
processes in a SD framework as well as the complexity and inflexibility of methods to couple
socioeconomic SD models with external physically-based models of biophysical
environmental processes. Including these dynamic feedbacks between socioeconomic and
biophysical processes, however, is key to understanding the impacts of policy actions, such as
the possibility of canal lining for soil salinity remediation analyzed in this paper, that have
both environmental and socioeconomic ramifications. Such analyses cannot be performed
with either SD-based socioeconomic or physically-based models alone.

*Tinamit* offers a new framework for coupling stakeholder-built SD models with external
physically-based models. The Python language tool allows modellers and stakeholders with
little to no coding knowledge to rapidly and transparently couple models together and run
dynamically coupled socioeconomic-biophysical model simulations, even after researchers
have left after the end of a funded project. *Tinamit*'s modular structure and open-source code
make the development of new additions, such as support for new physically-based models
and SD software, easy to add and share across the participatory modelling community.

Further research should aim at developing subscripting capacities for *Tinamit*, allowing for
its use in coupling spatially distributed models, as well as testing, in the field, the potential of
*Tinamit* to instigate long-term stakeholder adoption of coupled modelling approaches for
environmental decision-making.
## 8.8 Author contributions

JM and AI developed the *Tinamit* code and ran the analyses; JM, EH, AI and JA wrote the paper; JA, HMQ, and HT contributed to project conception and supervision.

## 8.9 Acknowledgements

This research was supported by an NSERC Discovery Grant (Grant number: RGPIN-2015-05554) held by Dr. Jan Adamowski, as well as an *FQRNT Bourse de 3e cycle*, a *Bourse du CRDI aux chercheurs candidats au doctorat* (Award number: 107759-99906075-017), a *Bourse d'études supérieures du Canada Vanier* and a *Supplément pour études à l'étranger Michael-Smith* (*Programme de bourses d'études supérieures du Canada*) scholarship held by Julien Malard.

The most up-to-date version of *Tinamit*, including supporting data files used in this article, may be found at https://github.com/julienmalard/Tinamit/. A copy of the exact version of the *Tinamit* code and data used for the analyses in this paper is included in the supplementary material.

# 8.10 Appendix 1 : Software and data availability

## 8.10.1 Python

The *Tinamit* model is written in the Python language and is available under an open-source license at https://github.com/julienmalard/tinamit. Python was chosen as it is an open-source object-oriented language with access to significant scientific and numerical computational libraries, making it an ideal choice for this project. The software requires Python 3.5β (PSF, 2016) as well as the packages numpy (van der Walt et al., 2011), scipy (Jones et al., 2015) and matplotlib (Hunter, 2007), all of which (as well as *Tinamit* itself) are available from the Python Package Index (PyPI) repository under open source licenses.

## 8.10.2 Tinamit

The *Tinamit* code requires approximately 2.5 Mb of disk space and includes multilingual Graphical User Interface (GUI) support that allows users to translate the GUI into the most appropriate language for their stakeholder community; full documentation is available at http://tinamit.readthedocs.io.
### 8.10.3 Vensim DSS

For system dynamics modelling, the *Tinamit* software currently supports Vensim and requires the Vensim Decision Support System version's Dynamic Link Library (DLL) capabilities.

Developer: Ventana Systems, Inc.

Price: Currently at $795 (US) for academic use.

### 8.10.4 SAHYSMOD

SAHYSMOD (Oosterbaan, 2005) is a spatially explicit physically-based soil salinity and groundwater flow model used for the case study analysis in this paper, and is freely available. The *Tinamit* wrapper class specifically developed for SAHYSMOD compatibility is included in the standard *Tinamit* download.

Developer: R.J. Oosterbaan.

Availability: Free download from http://www.waterlog.info/sahysmod.htm.

## 8.11 References

Ahmad, S., Simonovic, S.P., 2004. Spatial system dynamics: new approach for simulation of water resources systems. J. Comput. Civ. Eng. 18 (4), 331-340.

Akhtar, M.K., Wibe, J., Simonovic, S.P., MacGee, J., 2013. Integrated assessment model of society-biosphere-climate-economy-energy system. Environ. Model. Softw. 49, 1-21.

Belete, G.F., Voinov, A., Morales, J., 2017. Designing the distributed model integration framework for DMIF. Environ. Model. Softw. 94, 112-126.

Bulatewicz, T., Yang, X., Peterson, J.M., Staggenborg, S., Welch, S.M., Steward, D.R., 2010. Accessible integration of agriculture, groundwater, and economic models using the Open Modeling Interface (OpenMI): methodology and initial results. Hydrol. Earth Syst. Sci. 14, 521-534.

Butler, C., Adamowski, J., April 05, 2015. Empowering marginalized communities in water resources management: addressing inequitable practices in Participatory Model Building. J. Environ. Manage. 153, 153-162.
Cai, X., McKinney, D.C., Lasdon, L.S., 2003. Integrated hydrologic-agronomic economic model for river basin management. J Water Resour. Plan. Manag. 129 (1), 4-17.

Cockerill, K., Passell, H., Tidwell, V., 2006. Cooperative modeling: building bridges between science and the public. J. Am. Water Resour. Assoc. 42 (2), 457-471.

Elsawah, S., Guillaume, J.H., Filatova, T., Rook, J., Jakeman, A.J., 2015. A methodology for eliciting, representing, and analysing stakeholder knowledge for decision making on complex socio-ecological systems: from cognitive maps to agent-based models. J. Environ. Manag. 151, 500-516.

Elshafei, Y., Sivalapan, M., Tonts, M., Hipsey, M.R., 2014. A prototype framework for models of socio-hydrology: identification of key feedback loops and parameterisation approach. Hydrol. Earth Syst. Sci. 18, 2141-2166.

Forrester, J.W., 1961. Industrial Dynamics. MIT Press, Cambridge. M.A. Gregersen, J.B., Gijsbers, P.J.A., Westen, S.J.P., 2007.

OpenMI: open modelling interface. J. Hydroinformatics 9 (3), 175-191.

Halbe, J., Inam, M.A., Boisvert-Chouinard, J., Malard, J.J., Adamowski, J., Prasher, S., 2014. Participatory and Integrated Assessment of Water Resources Management Policies through the Coupling of Group Built System Dynamics Models and Expert Physical Models. Presented at the ASABE, Montréal, Canada.

Hassanzadeh, E., Zarghami, M., Hassanzadeh, Y., 2012. Determining the main factors in declining the Urmia Lake level by using system dynamics modeling. Water Resour. Manag. 26 (1), 129-145.

Hoogenboom, G., Jones, J.W., Wilkens, P.W., Porter, C.H., Boote, K.J., Hunt, L.A., Singh, U., Lizaso, J.I., White, J.W., Uryasev, O., Ogoshi, R., Koo, J., Shelia, V., Tsuji, G.Y., 2015. Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) Version 4.6. DSSAT Foundation, Prosser, Washington. http://dssat.net.

Hunter, J.D., 2007. Matplotlib: a 2D graphics environment. Comput. Sci. Eng. 9, 90-95.
Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Malard, J., Albano, R., Prasher, S., 2017a. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management Part 2: model coupling and application. J. Hydrol. 551, 278-299.

Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Malard, J., Albano, R., Prasher, S., 2017b. Coupling of a distributed stakeholder-built system dynamics socio-economic model with SAHYSMOD for sustainable soil salinity management Part 1: model development. Hydrol. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.03.039.

Inam, A., Adamowski, J., Halbe, J., Prasher, S., 2015. Using causal loop diagrams for the initialization of stakeholder engagement in soil salinity management in agricultural watersheds in developing countries: a case study in the Rechna Doab watershed, Pakistan. J. Environ. Manag. 152, 251-267.

Inam, A., Albano, R., Adamowski, J., Prasher, S., 2017c. Parameter estimation and uncertainty analysis of the spatial Agro hydro salinity model (SAHYSMOD) in the semi-arid climate of Rechna Doab, Pakistan. Environ. Model. Softw. 94, 186-211.

Jakeman, A.J., Letcher, R.A., 2003. Integrated assessment and modelling: features, principles and examples for catchment management. Environ. Model. Softw. 18 (6), 491-501.

Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H., Boote, K.J., Batchelor, W.D., Hunt, L.A., Wilkens, P.W., Singh, U., Gijsman, A.J., Ritchie, J.T., 2003. DSSAT cropping system model. Eur. J. Agron. 18, 235-265.

Jones, E., Oliphant, E., Peterson, P., et al., 2015. SciPy: open source scientific tools for Python. http://www.scipy.org.

Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N.G., Meinke, H., Hochman, Z., McLean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, J.P., Silburn, M., 2003. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. Eur. J. Agron. 18, 267-288.

Kelly, R.A., Jakeman, A.J., Barreteau, O., Borsuk, M.E., El Sawah, S., Hamilton, S.H., Henriksen, H.J., Kuikka, S., Maier, H.R., Rizzoli, A.E., van Delden, H., Voinov, A.A.,
2013. Selecting among five common modelling approaches for integrated environmental assessment and management. Environ. Model. Softw. 47, 159-181.

Langsdale, S., Beall, A., Carmichael, J., Cohen, S., Forster, C., 2007. An exploration of water resources futures under climate change using system dynamics modeling. Integr. Assess. 7 (1), 51-79.

Langsdale, S., Beall, A., Carmichael, J., Cohen, S., Forster, C., Neale, T., 2009. Exploring the implications of climate change on water resources through participatory modeling: case study of the Okanagan Basin, British Columbia. J. Water Resour. Plann Manag. 135 (5), 373-381.

Liao, Y.-P., Lin, S.-S., Chou, H.-S., 2012. Integration of urban runoff and storm sewer models using the OpenMI framework. J. Hydroinformatics 14 (4), 884-901.

Madani, K., Mariño, M.A., 2009. System dynamics analysis for managing Iran's Zayandeh-Rud river basin. Water Resour. Manag. 23 (11), 2163-2187.

McIntosh, B.S., Ascough, J.C., Twery, M., Chew, J., Elmahdi, A., Haase, D., Harou, J.J., Hepting, D., Cuddy, S., Jakeman, A.J., Chen, S., Kassahun, A., Lautenbach, S., Matthews, K., Merritt, W., Quinn, N.W.T., Rodriguez-Roda, I., Sieber, S., Stavenga, M., Sulis, A., Ticehurst, J., Volk, M., Wrobel, M., van Delden, H., El- Sawah, S., Rizzoli, A., Voinov, A., 2011. Environmental decision support systems (EDSS) development challenges and best practices. Environ. Model. Softw. 26 (12), 1389-1402.

Mirchi, A., Madani, K., Watkins, D., Ahmad, S., 2012. Synthesis of system dynamics tools for holistic conceptualization of water resources problems. Water Resour. Manag. 26 (9), 2421-2442.

Oosterbaan, R.J., 2005. SAHYSMOD (Version 7.1a), Description of Principles, User Manual and Case Studies. Int. Inst. L. Reclam. Improv., Wageningen, Netherlands.

Pahl-Wostl, C., 2007. The implications of complexity for integrated resources management. Environ. Model. Softw. 22, 561-569.
Peck, A., Neuwirth, C., Simonovic, S.P., 2014. Coupling System Dynamics with Geographic Information Systems: CCaR Project Report. University of Western Ontario Department of Civil and Environmental Engineering, report no. 086. ISBN 1913-3219.

Prodanovic, P., Simonovic, S.P., 2010. An operational model for support of integrated watershed management. Water Resour. Manag. 24 (6), 1161-1194.

PSF (Python Software Foundation), 2016. Python language reference, version 3.5. http://www.python.org.

Rosenzweig, I., Hodges, B.R., 2011. A Python Wrapper for Coupling Hydrodynamic and Oil Spill Models. CRWR Online Report 11-09.

Sahin, O., Stewart, R.A., Porter, M.G., 2015. Water security through scarcity pricing and reverse osmosis: a system dynamics approach. J. Clean. Prod. 88, 160-171.

Schmitz, O., Karssenberg, D., van Deursen, W.P.A., Wesseling, C.G., 2009. Linking external components to a spatio-temporal modelling framework: coupling MODFLOW and PCRaster. Environ. Model. Softw. 24 (9), 1088-1099.

Shrestha, N.K., Leta, O.T., De Fraine, B., van Griensven, A., Bauwens, W., 2013. OpenMI-based integrated sediment transport modelling of the river Zenne, Belgium. Environ. Model. Softw. 47, 193-206.

Simonovic, S.P., 2009. Managing Water Resources: Methods and Tools for a Systems Approach. UNESCO, Paris.

Stave, K.A., 2003. A system dynamics model to facilitate public understanding of water management options in Las Vegas, Nevada. J. Environ. Manag. 67 (4), 303-313.

Stöckle, C.O., Donatelli, M., Nelson, R., 2003. CropSyst, a cropping systems simulation model. Eur. J. Agron. 18, 289-307.

Sušnik, J., Vamvakeridou-Lyroudia, L.S., Savić, D.A., Kapelan, Z., 2012. Integrated system dynamics modelling for water scarcity assessment: case study of the Kairouan region. Sci. Total Environ. 440, 290-306.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) (2017). http://swat.tamu.edu/.

van Delden, H., Seppelt, R., White, R., Jakeman, A.J., 2011. A methodology for the design and development of integrated models for policy support. Environ. Model. Softw. 26 (3), 266-279.

van der Walt, S., Colbert, S.C., Varoquaux, G., 2011. The NumPy array: a structure for efficient numerical computation. Comput. Sci. Eng. 13, 22-30.

Vennix, 1996. Group Model Building: Facilitating Team Learning Using System Dynamics. Wiley, ISBN 978-0-471-95355-5.

Winz, I., Brierley, G., Trowsdale, S., 2009. The use of system dynamics simulation in water resources management. Water Resour. Manag. 23 (7), 1301-1323.
Connexion au chapitre 9

Tandis que le modèle des systèmes alimentaires Indigènes à petite échelle des régions du Tz'olöj Ya' et du K'iche' élaboré lors des chapitres précédents inclut la croissance des cultures, la représentation de celles-ci demeure limitée par l'environnement de modélisation des dynamiques des systèmes et ne peut donc être utilisée lors d'analyses plus sophistiquées, entre autres, lors de la prévision des impacts des changements climatiques en vue du développement de politiques pour les mitiger.

Ce chapitre utilise donc le logiciel *Tinamit* de couplage des modèles présenté dans le chapitre précédent pour coupler le modèle des dynamiques des systèmes développé auparavant avec un modèle externe des cultures. Cette nouvelle méthodologie permet d'évaluer les impacts des changements climatiques, autant que de l'interaction de diverses politiques envisagées avec ceux-ci, sur les dynamiques et la performance d'un système agroalimentaire à petite échelle tout en prenant en compte les rétroactions et dynamiques intrinsèques entre l'environnement et les systèmes socioéconomiques humains. Le présent chapitre s'inscrit dans le cadre de l'objectif 1,2 de cette thèse.

Ce chapitre est en considération en tant qu'article revu par des pairs auprès de la revue scientifique *VertigO* (J. Malard, Adamowski, Tuy, et al. 2020a). Des coauteurs, l'auteur de la thèse développa la méthodologie et les logiciels, construisit le modèle, effectua les analyses et écrivit l'article. J. Adamowski, H. Tuy et H. Melgar-Quiñonez contribuèrent en tant que superviseurs du projet de recherche au Canada et au Guatemala.
# 9 Chapitre 9 : Couplage d'un modèle des dynamiques des systèmes avec un modèle agricole : développement de politiques pour lutter contre l'insécurité alimentaire face aux changements climatiques dans un système agricole Indigène à petite échelle au Tz'olöj Ya' (Guatemala)

## 9.1 Résumé

Tandis que les changements climatiques menacent l'agriculture à petite échelle, l'importance des méthodes de modélisation participative qui considèrent les aspects humains et environnementaux de ces systèmes agricoles prend de l'ampleur. Cette étude présente un modèle socioéconomique des systèmes alimentaire et environnemental de la région majoritairement Indigène du Tz'olöj Ya' au Guatemala, développé de manière participative avec les parties prenantes de la région et ensuite couplé à un modèle externe des cultures. Le modèle est par la suite utilisé afin d'analyser l'impact des changements climatiques futurs sur le système et d'explorer les interactions entre ceux-ci et les différentes politiques proposées par les parties prenantes. L'analyse indique que les cycles de rétroaction entre composantes environnementales et humaines au sein du modèle des dynamiques des systèmes mènent à des réponses parfois contre-intuitives aux politiques proposées. En un même temps, l'utilisation d'un modèle des cultures externe facilite la représentation, de manière réaliste, des impacts des changements climatiques sur les cultures. Cette analyse est la première à utiliser un modèle socioéconomique des dynamiques des systèmes, couplé avec un modèle externe des cultures, pour analyser un système alimentaire socio-environnemental et la sécurité alimentaire qui en dépend.

## 9.2 Introduction

Les changements climatiques mettent les systèmes agricoles à petite échelle à risque, de même que toutes les personnes qui en dépendent. Tandis que les modèles agricoles et climatiques (P. G. Jones et Thornton 2000; J. W. Jones et al. 2003; Brisson et al. 2003; de Wit 2019) peuvent donner des prévisions quant aux changements environnementaux que nous réserve l'avenir, les interactions entre ceux-ci et les réponses des sociétés qui détermineront
leur coût sociétal final demeurent nettement plus complexes à prévoir (Di Baldassarre et al. 2019; Srinivasan et al. 2018).

Plusieurs approches de modélisation, dont nombreuses participatives (Srinivasan et al. 2018; Iwanaga et al. 2020; Chlous-Ducharme et Gourmelon 2012; Diallo, Baudouin, et Raymond 2014; Perrone et al. 2020; Bojórquez-Tapia et al. 2019), ont toutefois été proposées afin d'améliorer notre compréhension de ces processus. Les systèmes agricoles à petite échelle sont particulièrement complexes et incluent des relations et de nombreuses rétroactions entre les domaines environnemental, social et économique. Dans ce contexte, le cadre de la modélisation des dynamiques des systèmes, qui permet de modéliser de manière explicite les variables socioéconomiques autant qu'environnementales, connaît une popularité croissante dans le domaine de la modélisation participative. Une revue détaillée de l'utilisation de la modélisation des dynamiques des systèmes afin de représenter les systèmes socioéconomiques fut présentée par Elsawah et al. (2017).

De nombreuses études précédentes utilisèrent également la méthodologie des dynamiques des systèmes pour analyser les relations entre changements climatiques et la résilience des systèmes socio-environnementaux. Entre autres, Chapman et Darby (2016) l'utilisèrent pour analyser la durabilité de différentes méthodes de culture du riz au Vietnam, tandis que Stojkovic et Simonovic (2019) l'appliquèrent pour prévoir la capacité de génération d'hydroélectricité d'un barrage en Serbie sous de différents scénarios climatiques. Ces études analysent les processus par lesquels les humains interagissent avec les systèmes agricoles et environnementaux dont ils dépendent, de même que les réponses de ceux-ci aux influences humaines. De même, elles peuvent démontrer les stratégies par lesquelles les sociétés humaines tentent de s'adapter aux changements climatiques, et identifier là où les limites sociétales et environnementales à cette adaptation risquent d'être franchises, telle l'analyse de Hossain et al. (2017) de la résilience du système socioéconomique estuaire du Bangladesh aux changements économiques et climatiques. De manière similaire, Nguyễn Thành Tựu (2018) utilisa une méthode des dynamiques des systèmes pour prévoir les impacts des changements climatiques sur le système de riziculture du delta du Mékong (đồng bằng sông Cửu Long) au Vietnam.

En outre, des études précédentes par les auteurs du présent article (J. Malard, Adamowski, Tuy, et al. 2020; J. Malard, Adamowski, Rojas Díaz, et al. 2020) ont développé un modèle des dynamiques des systèmes de manière participative pour les régions de « l'altiplano » (le plateau) guatémaltèque à base d'une étude de cas dans la municipalité de Concepción au
Tz'olöj Ya' (aussi connu sous le nom de Sololá selon son appellation hispanophone). Ces régions faisant face à des niveaux d'insécurité alimentaire élevés depuis au moins des décennies, elles portent donc un intérêt tout particulier pour l'application d'une méthodologie axée sur les dynamiques des systèmes capable de déceler les rétroactions et délais complexes qui peuvent frustrer des initiatives qui manquent d'intégration entre les secteurs.

Les modèles des dynamiques des systèmes ne sont cependant pas aptes à modéliser les systèmes physiques telle la croissance des cultures ou les changements climatiques (J. J. Malard et al. 2017; Ammar et Davies 2019), pour lesquelles de nombreux modèles spécialisés sont de toute manière déjà disponibles. Ces études incluent donc généralement une représentation simpliste du domaine environnemental dans le langage de simulation des dynamiques des systèmes. Tandis que de telles représentations peuvent être suffisantes pour une analyse générale des dynamiques, processus et tendances du système (Stojkovic et Simonovic 2019), elles s'avèrent insuffisantes lorsque l'on désire analyser la réponse du système face à des conditions plus complexes, tel l'impact des changement climatiques sur les cultures. Ces limitations affectent donc le potentiel des modèles des dynamiques des systèmes dans le cadre d'analyses plus détaillées de l'impact des changements climatiques sur le système socio-environnemental.

Dans le cadre de la présente étude, le modèle des cultures utilisé lors d'études précédentes au Guatemala (J. Malard, Adamowski, Tuy, et al. 2020; J. Malard, Adamowski, Rojas Díaz, et al. 2020) est relativement simpliste et n'inclut, selon la méthodologie d'Inam et al. (2017a), que l'impact du déficit d'évapotranspiration annuel sur le rendement du maïs, culture centrale aux systèmes alimentaires locaux et nationaux. Ces limitations compliquent la possibilité d'une analyse plus approfondie de l'impact du climat sur le système agricole, étant donné que les changements climatiques et leur impact sur les cultures vont au-delà du simple total de précipitation et incluent de diverses facteurs telles les températures extrêmes et la distribution de la précipitation tout au long de la saison de croissance des cultures.

Le couplage entre les modèles des dynamiques des systèmes et les modèles physiques est donc une méthode recommandée pour le développement de modèles socio-environnementaux intégrés (J. J. Malard et al. 2017; Inam et al. 2017a; 2017b). Lors de cette approche, les relations socioéconomiques sont représentées dans le modèle visuel des dynamiques des systèmes, tandis que les processus physiques et environnementaux seront relégués à un modèle physique externe, les résultats des deux composantes étant ensuite échangés de manière dynamique entre les modèles couplés lors de leur simulation conjointe. Tandis
qu'une telle approche comprenant un modèle des dynamiques des systèmes couplé à un modèle physique fut appliquée à plusieurs reprises par le passé, entre autres à la gestion de la salinité des sols au Pakistan (J. J. Malard et al. 2017; Inam et al. 2017a; 2017b) et à l'intégration des systèmes agropastoraux au Yucatán au Mexique (Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011; Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Cherney, et al. 2011; Patrick Smith, Holzworth, et Robertson 2005), aucune application à la modélisation de la malnutrition ou de l'insécurité alimentaire et de leur liens avec les systèmes agricoles et économiques à petite échelle, ni à la résilience des systèmes agricoles à petite échelle envers les changements climatiques, n'a été recensée à date.

Cette étude propose donc comme objectifs 1) l'élaboration d'une méthodologie axée sur les modèles des dynamiques des systèmes couplés aux modèles agronomiques pour analyser la résilience des systèmes agricoles à petite échelle, surtout face aux changements climatiques et 2) l'application de cette méthodologie au développement de politiques résilientes des points de vue agronomique, environnemental et social pour la région du Tz'olöj Ya' au Guatemala.

## 9.3 Méthodologie

### 9.3.1 Étude de cas

L'étude présente se déroule dans la municipalité de Concepción, au Tz'olöj Ya' du Guatemala. Cette région est fortement dépendante de l'agriculture (commerciale et d'autosuffisance) et représente une très forte présence Indigène (99,67% en 2018) (INE 2019). En outre, les très hautes prévalences d'insécurité alimentaire et de malnutrition chronique chez les enfants au cours des décennies récentes donnent à cette région une importance particulière pour l'analyse systémique des systèmes agroalimentaires et environnementaux.

### 9.3.2 Modèle des dynamiques des systèmes

Le modèle des dynamiques des systèmes fut élaboré selon la méthodologie participative originalement développée par Inam et al. (2015) et Halbe, Pahl-Wostl, et Adamowski (2018) et ensuite appliquée par J. Malard, Adamowski, Tuy, et al. (2020) et J. Malard, Adamowski, Rojas Díaz, et al. (2020) à la région de l'étude de cas. Lors de la première étape, un série d'entrevues individuelles de construction de diagrammes de boucles causales fut effectuée avec de diverses parties prenantes de la région (organisations agricoles, organismes à but non
lucratif, et représentants de différents niveaux gouvernementaux des domaines de la sécurité alimentaire, de l'agriculture, de l'environnement et de l'éducation). Les boucles causales furent ensuite combinées en un modèle unifié représentant les points de vue de chacune des parties prenantes. Un sondage de suivi écrit et une série d'ateliers de groupe échelonnés sur une période de six mois permirent ensuite le développement continue du modèle et l'ajustement des différentes composantes du même selon les clarifications et les discussions entre les parties prenantes.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 9.1: Diagramme du processus participatif.</figcaption></figure>

Le modèle final inclut des modules d'agriculture, d'utilisation du territoire, de population, d'alimentation et d'économie locale. Le module agricole modélise le rendement du maïs, culture importante du système dit *awan* (aussi connu selon son nom hispanophone de *milpa*) de co-culture de maïs avec d'autres plantes telles les cucurbitacées et les légumineuses. Le module de l'utilisation du territoire inclut trois différentes vocations des terres (forêt, agriculture et arbustes). Les transformations entre l'une et l'autre sont déterminées selon les politiques de reforestation et les besoins en bois et en production agricole, ce dernier étant à son tour déterminé selon la demande pour la production d'autosuffisance et l'attrait économique relatif de l'agriculture commerciale en comparaison au travail salarié.
Une description complète de chaque module est présentée par (J. Malard, Adamowski, Tuy, et al. 2020). Un changement fut apporté au module agricole afin de permettre la connexion avec le modèle des cultures externe, soit :

$$R = \text{IF THEN ELSE}(R_{\text{externe}} \ge 0, R_{\text{externe}}, R_0 * F)$$

Où R est le rendement du maïs, R_externe la valeur fournie par le modèle externe, R0 le rendement maximal tel que défini auparavant (J. Malard, Adamowski, Tuy, et al. 2020) et F le facteur de perte par stresse hydrique selon la formule initiale. En initialisant R_externe avec une valeur par défaut négative, le modèle utilisera le rendement du modèle externe uniquement lorsque le modèle est simulé en configuration couplée et utilisera la formule endogène originale s'il est simulé en isolation. Dû à la grande diversité (et à la fluctuation saisonnière selon les marchés) des cultures commerciales dans la région et aux difficultés associées à leur représentation individuelle par l'entremise d'un modèle biophysique, le modèle ne considère que le revenue économique généré par superficie d'agriculture commerciale.

### 9.3.3 Modèle biophysique

Le modèle PCSE (« Python Crop Simulation Environment » en anglais; c.-à-d., « Environnement de modélisation des cultures Python ») (de Wit 2019) fut choisit pour implémenter la portion physique (de croissance des cultures) du modèle, principalement en raison de son implémentation en Python qui facilitait de manière substantielle son intégration avec les outils Python utilisés au cours des analyses. Pour effectuer une simulation, PCSE requière des données des sols, du climat, de la phénologie de la plante elle-même et des options de gestion. Pour les sols, les paramètres du sol « EC3-medium fine » de la base de données GGMCI (de Wit 2020) furent empruntés. Aucune irrigation ne fut appliquée, tel qu'est le cas dans cette région du Guatemala en ce qui concerne les champs d'awan.

Un défi important de la modélisation des systèmes agricoles à petite échelle est la quantité limitée de jeux de paramètres calibrés disponibles au sein de la littérature existante à l'endroit des variétés des cultures utilisées par les agricultrices et agriculteurs à petite échelle comparativement à ce qui est disponible pour les variétés utilisées dans les grandes cultures. Suivant la méthodologie utilisée lors d'une situation similaire au Mexique (Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011), des simulations initiales furent effectuées avec un jeu de paramètres PCSE disponible pour une variété de maïs tropicale. Trois paramètres du modèle des cultures de PCSE, notamment TSUM1, TSUM2 et