# Méthodes pour la modélisation dynamique des composantes socioéconomiques et biologiques des systèmes agricoles à petite échelle

Julien Malard

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Julien Malard. Méthodes pour la modélisation dynamique des composantes socioéconomiques et biologiques des systèmes agricoles à petite échelle. Environnement et Société. Université McGill, 2020. Français. NNT: . tel-03988197

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Méthodes pour la modélisation
dynamique des composantes
socioéconomiques et biologiques
des systèmes agricoles à petite
échelle

Julien Malard

Département de génie des bioressources

Université McGill, Montréal

Décembre 2020

Thèse présentée à l'Université McGill comme exigence partielle du doctorat en
philosophie (Ph.D.) en Génie des bioressources

© Julien Malard, 2020
Résumé

L'agriculture à petite échelle est une composante clef des systèmes agroalimentaires au niveau mondiale et contribue de manière importante et à l'économie, et à l'alimentation humaine, et ce, en tout particulier dans le cas des communautés Indigènes. Les systèmes agricoles à petite échelle sont particulièrement complexes et diverses sur les plans socioéconomiques autant qu'agronomiques et écologiques, et c'est cette diversité structurelle, entre autres, qui détermine le comportement et la durabilité au long terme des systèmes agricoles et le bien-être des communautés qui en dépendent. Malgré leur importance à l'alimentation mondiale, les systèmes agricoles à petite échelle, en tout particulier ceux qui supportent des communautés Indigènes, font face à de graves défis d'ordre socioéconomique de même qu'environnemental et climatique.

Dans ce contexte, l'utilisation des outils de modélisation informatique pourrait contribuer
à une meilleure gestion de ces systèmes socioenvironnementaux complexes tout en favorisant
le développement de politiques durables qui prennent en compte les relations réciproques
entre environnement, société et économie qui caractérisent le fonctionnement de ces
systèmes. Cependant, et malgré l'application fréquente des modèles participatifs envers les
systèmes socioenvironnementaux (tel que la sociohydrologie) de même qu'à l'analyse des
systèmes agricoles à grande échelle, plusieurs barrières s'opposent à l'application de la
modélisation informatique à l'évaluation et à la conceptualisation des systèmes agricoles à
petite échelle.

Du côté socioéconomique, la complexité des interactions entre variables sociales, économiques et environnementales génère fréquemment des comportements et des réponses contre-intuitives de la part des systèmes agricoles. La modélisation des dynamiques des systèmes est une approche prometteuse envers la simulation participative de ces systèmes; toutefois, le manque de données temporelles des variables clefs de la majorité des systèmes agricoles à petite échelle, de même que la difficulté associée à la représentation des processus biophysiques complexes (tels les changements climatiques ou la croissance des cultures) dans un environnement des dynamiques des systèmes compliquent l'application de cette méthodologie à l'analyse des systèmes agricoles à petite échelle.

Du côté écologique et environnemental, ces systèmes incluent une grande diversité de réseaux trophiques agroécologiques qui déterminent les pressions des ravageurs et influencent de manière importante les rendements finaux. Cependant, aucun cadre
méthodologique uniformisé n'existe pour la modélisation des dynamiques des populations
des réseaux trophiques agroécologiques.

La présente thèse propose des nouvelles méthodes et outils informatiques dans le but de
contribuer à combler ces lacunes. Du côté socioéconomique, elle propose des méthodes
participatives axées sur les dynamiques des systèmes pour évaluer la durabilité
environnementale et socioéconomique des systèmes agricoles à petite échelle, dans le
contexte de la comparaison de deux systèmes agricoles à petite échelle et Indigènes au
Guatemala (l'un orienté vers le marché commercial, l'autre vers l'autosuffisance). Les
nouvelles méthodes proposées incluent 1) le développement d'une méthodologie de
calibration et validation spatiale axée sur l'inférence hiérarchique bayésienne qui permet la
calibration des modèles des dynamiques des systèmes lorsque les données temporelles se font
rares, de même que 2) le développement d'un outil informatique générique qui facilite le
couplage des modèles des dynamiques des systèmes socioéconomiques aux modèles
physiques externes, tel un modèle des cultures. Les résultats de l'application de cette
méthodologie au Guatemala indiquent que la méthodologie participative des dynamiques des
systèmes décèle bien les variables et relations clefs de ces systèmes socioéconomiques et
environnementaux, et que le couplage des modèles génère des prévisions plus précises et
réalistes qu'auraient été possibles dans l'absence du modèle physique externe. Du côté
agroécologique, la thèse présente 3) une meilleure fondation théorique pour la modélisation
de la prédation au sein des réseaux trophiques et 4) un cadre méthodologique et un outil
informatique générique pour la modélisation des dynamiques populationnelles des réseaux
trophiques agroécologiques. Les résultats présentent la première évidence théorique, axée sur
la modélisation calibrée, des dynamiques écologiques responsables de la résurgence des
ravageurs dans les systèmes sous contrôle chimique et font démonstration de l'utilité de la
gestion intégrée des ravageurs axée sur la modélisation prédictive.

Les résultats de cette thèse seront utiles lors de la planification des projets de
développement agricole auprès des communautés agricoles à petite échelle, en tout particulier
dans le contexte des régions Indigènes.
Abstract

Smallholder agriculture is central to agricultural and food systems throughout the world and contributes significantly to human nutrition and economy, especially in the case of Indigenous communities. At the same time, small-scale agricultural systems are particularly complex as well as agroecologically and socioeconomically diverse. This structural diversity strongly influences their long-term behaviour and sustainability, along with the well-being of the communities that depend on them. Nevertheless, and despite their importance to world nutrition, smallholder agricultural systems (and in particular Indigenous ones) are faced with particularly challenging socioeconomic, as well as environmental and climatic, conditions.

In this context, the use of computer modelling tools could contribute to a better management of these complex socioenvironmental systems while facilitating the development of sustainable policies that are cognizant of the reciprocal relationships between environment, society and economy that characterise these systems. Despite the frequent application of participatory modelling to socioenvironmental (such as sociohydrological) systems as well as to the analysis of large-scale agricultural systems, several challenges remain regarding the application of modelling tools to the evaluation and design of small-scale agricultural systems.

On the socioeconomic side, the complexity of the interactions between social, economic and environmental variables in agricultural systems often generates counterintuitive behaviours and responses. System dynamics modelling is a promising approach with regards to the participatory modelling of such systems; nonetheless, a frequent lack of temporal data regarding the key variables of small-scale agricultural systems, combined with the difficulty associated with representing complex biophysical processes such as climate change and crop growth in a system dynamics environment, complicate the successful application of these methods.

On the ecological and environmental side, small-scale agricultural systems display a wide diversity of agroecological food webs that are responsible for pest pressures and thereby exert a strong influence on final yields. However, no uniform methodological framework for modelling agroecological food web population dynamics has been developed to date.

This thesis proposes new methodologies and software tools to address these gaps in the literature. On the socioeconomic side, the thesis proposes participatory system dynamics
modelling methods to evaluate the environmental and socioeconomic sustainability of small-scale agricultural systems, using the comparison of two different Indigenous small-scale agricultural systems (one prioritising commercial agriculture, and the other self-sufficiency) as case studies. The newly proposed methodologies include 1) the development of a calibration and validation methodology based on hierarchical Bayesian inference to allow for system dynamics model calibration when temporal data is hard to come by, as well as 2) the development of a generic software tool to facilitate coupling between socioeconomic system dynamics models and external physically-based models (such as a cropping model). The results of the application of this methodology to Guatemala indicate that the participatory methodology was successful at identifying key variables and relationships between the socioeconomic and environmental spheres, while model coupling allowed for the generation of more precise and realistic predictions than would have been possible in the absence of an external physically-based model. On the agroecological side, this thesis presents 3) a better theoretical foundation for the modelling of predation in food webs, and 4) a methodological framework and generic software tool for building agroecological food web population dynamics models. The results presented in this thesis offer the first theoretical evidence, based on calibrated model simulations, of the ecological dynamics behind pest resurgence in fields under synthetic chemical control and also demonstrate the utility of a predictive modelling-based integrated pest management approach.

The results of this thesis may be of use for the design of agricultural development programmes targeted towards small-scale agricultural communities, especially in the context of Indigenous regions.
Xe'eltzij

Ri kokoj taq tiko'n yeb'an nïm kiq'ij chikiwäch ri taq rikilal nuk'ulem pa ri chi jun ruwach'ulew, chuqa' chuwäch ri pwaqil, ri kiwayb'äl konojel winaqi', kan ke ri rub'eyal pa kitinamït ri qawinaq.

Ri kokoj taq nuk'ulem richin tiko'n nïm kijalajojil rub'eyal chikiwäch ri pwaqil, ja re' nib'ano' ri ruk'waxïk chuqa' ruk'iyinem chupam ri tinamït ri kan k'o rejqalen pa kiwi'. Qetaman chik, chi re' nïm ruq'ij pa ruwi' ri rikilal chi jun ruwach'ulew, ri kokoj taq tiko'n chuqa' ri yeto'on kik'in ri winaqi' pa taq tinamïk nikik'ül jantape k'ayewal pa ruwi' pwaqil, ruwach'ulew chuqa meq'tewalel.

Richin niqaqa' jub'a' ri k'ayewal pa ruwi, k'o chi nikusëx taq samajib'äl ri rub'anon k'utb'äl kematz'ib' richin jun utzlaj rukusaxïk ri jajalöj taq nuk'ulem re', chuqa' nuto'on wi yesamej junam ri pwaqil, ri meq'etewalel, winaqil chi ruwach'ulew. Man k'in k'a we ri', kan k'o k'a ri jalajöj rub'eyal rusamajixïk b'anon junam chuqa' runuk'oxik ri runuk'ulem (achi'el winaqil retamab'alil ya', xa junam ri nimalaj taq tiko'n). Xa ja ri', k'a k'o na jujun taq k'ayewal rub'anon chuwäch rukusaxïk ri k'utb'äl kematz'ib', re niqatz'ët chupam ri nuk'üt ri tojtob'enïk rik'in ruchojmirisaxïk ri kokoj taq nuk'ulem richin tiko'n.

Chupam ri winaqil pwaqil man q'alaj ta natzët retaliation ri jalajöj rub'ey nikik'waj richin natz'ët ri nikib'än chuqa' ri ntel pe man pa rub'eyal ta kib'anon ri nuk'ulem tiko'n. K'o ruk'atzinen rub'anon ri k'utb'äl kematz'ib' kichin kisilonem nuk'ulem, kik'in ri winaqi' yesamaj chupam re nuk'ulem re'. Man k'in k'a we ri', k'a k'o na retaliation nik'atzin, k'iy man junam ta ruxe'el kitzij chirij ri nuk'ulem re' richin ri kokoj taq tiko'n (achi'el rujaloj ruwäch q'ij, xa junan ruk'iyirisaxïk ri tiko'n) ruma ri chupam re jalajöj nuk'ulem k'ayew jub'a nikusëx rub'eyal rusamajixïk ri nuk'ulem ri kokoj taq tiko'n.

Chupam ri ruwach'ulew ri jalajöj rub'eyal ruxamajixïk, rukemïk ri kirikilal chikopi' chuqa' ntok chupam ri ruwäch ruk'iyinem ri tikonïk yeb'an. K'a majun runuk'ik rub'eyal ruxamajixïk pa ruwi' re' kan ja ta ri nikusëx wakami pa ri ruk'unem kokoj tiko'n.

Re nojiwuj re' nusöl jujun k'ak'a taq b'eyalil richin ta nisamajix pa rub'eyal chuqa' ri samajib'äl richin kematz'ib' nikichojmirisaj ta ri k'ayew k'o pa ruwi' re', ke ri nuto', nuya' ruchuq'a ri yek'atzin pa ri nuk'unem kokoj taq tiko'n. Chupam ri pwaqil nusöl k'iy ruwäch rusamajixïk richin nutojtob'ej rub'eyal rupalib'äl ruk'iyinem ri ruk'unem kokoj taq tiko'n. Nujunimaxïj rik'in ka'i' ruk'unem tiko'n kuma ri qawinaq pa Iximulew (Jun richin yek'ayin
pa taq k'ayb'äl, ri jun chik richin kiwayb'al pa kachoch). Qa sik'ij ri k'ak'a taq b'eyalil nusöl ri nojiwuj re', 1) jun rub'eyal richin nutzët rujunimalil chuqa' runuk'ik ri taq k'utb'äl richin kisilonem ri nuk'ulem. 2) jun rub'eyal rik'in jun samajib'äl richin kematz'ib' roma rutununem ri k'utb'äl kichin kisilonem winaqil-pwaqil nuk'ulem kik'in ri k'utb'äl kichin ruwächulew, achi'el ri k'utb'äl richin runimirisaxïk ri tiko'n. Re' nuk'üt rukusaxïk re b'eyalil re' pa Iximulew. Ja ri kan utzlaj richin nikik'ut chi ri b'eyalil richin ruk'utb'alinem ri kisilonem nuk'ulem rik'in ri winaqi' k'o ruk'atzinem, roma tikirel nikanux ri taq jaloj, xa junan k'o kiq'ij chuwäch ri nuk'ulem re' richin winaqil, pwaqil chuqa' ruwächulew. 3) jun ütz na'ojil pa rub'eyal rik'in ri ruk'utb'äl chuwäch ri rikilal taq achlajil, ri chikopi' chupam ri jalajöj rub'eyal rikilal, xa junam 4) K'o jun rub'eyal chuqa' jun rusamajib'al k'utb'äl kematz'ib' richin nitzët ri rub'eyal yesamej ronojel ri e k'äs chi ruwach'ulew richin nikinuk' ri rikilal. Nuk'üt re na'ojil re' ja nab'ey rub'eyal richin nitzët ruxe'el ri n'ix chikopi', runimirisaxïk kiwinaqilem chikopi' nikitij tiko'n toq ri winaqi' nikikusaj ri kamisab'äl ni'x chikopi'. Nuk'üt chuqa' ruk'atzinem ri k'utb'alinem chuwäch ri tunun rukusaxïk ni'x pa tiko'n.

Re nojiwuj re' k'o na'oj chupam richin katz'inel runuk'oxïk, ruchojmirisaxïk ri taq samäj richin ruk'iyirisaxïk ri nuk'ulem kokoj taq tiko'n pa konojel tinamït, chuqa' xa junan pa ri tinamït kichin ri qawinaq.
## Resumen

La agricultura a pequeña escala representa un componente central de los sistemas agroalimentarios mundiales y, por lo mismo, contribuyen de manera importante y a la economía, la alimentación humana, particularmente en las comunidades Indígenas. Los sistemas agrícolas a pequeña escala son particularmente complejos y diversos en los ámbitos socioeconómicos tanto como los agroecológicos, y esta diversidad estructural determina fuertemente el comportamiento y la sostenibilidad a largo plazo tanto del sistema como de las comunidades que dependen de él. No obstante, y a pesar de su importancia para la alimentación mundial, los sistemas agrícolas a pequeña escala, y en particular los que apoyan las comunidades Indígenas, se enfrentan a grandes desafíos de orden socioeconómico, así como ambiental y climático.

En este contexto, la utilización de herramientas de modelización informática podría contribuir a una mejor gestión de estos sistemas socioambientales y al mismo tiempo fomentar el desarrollo de políticas públicas sostenibles que tomen en cuenta las relaciones recíprocas entre ambiente, sociedad y economía que caracterizan el funcionamiento de estos sistemas. Mientras tanto, y a pesar del uso frecuente de modelos participativos en el análisis de sistemas socioambientales (p. ej., la sociohidrología) tanto como de sistemas agrícolas a gran escala, varios desafíos quedan frente a la aplicación de la modelización informática, a la evaluación y a la conceptualización de los sistemas agrícolas a pequeña escala.

Del lado socioeconómico, la complejidad de las interacciones entre variables sociales, económicas y ambientales genera frecuentemente comportamientos y respuestas contradictorias de parte de los sistemas agrícolas. La modelización de dinámica de sistemas ofrece una metodología interesante hacia la simulación participativa de estos sistemas. No obstante, la falta de datos temporales de las variables claves de la mayoría de los sistemas agrícolas a pequeña escala, combinada con la dificultad asociada a la representación de los procesos biofísicos complejos (tales como los cambios climáticos o el crecimiento de los cultivos) en un ambiente de dinámica de sistemas complican la aplicación de esta metodología a los sistemas agrícolas a pequeña escala.

Del lado ecológico y ambiental, estos sistemas incluyen una gran diversidad de redes tróficas agroecológicas, las cuales determinan las presiones de las plagas sobre los cultivos y por lo tanto ejercen una fuerte influencia en los rendimientos finales. No obstante, ningún
cuadro metodológico estandardizado para la modelización de las dinámicas poblacionales de las redes tróficas agroecológicas ha sido desarrollado.

En este contexto, la presente tesis propone nuevos métodos y herramientas informáticas que contribuyen a responder a estas necesidades. Del lado socioeconómico, propone metodologías participativas de dinámica de sistemas para evaluar la sostenibilidad ambiental y socioeconómica de los sistemas agrícolas a pequeña escala, en el contexto de la comparación de dos sistemas agrícolas Indígenas a pequeña escala en Guatemala (uno orientado hacia el mercado comercial, y el otro hacia la autosuficiencia). Los nuevos métodos propuestos incluyen 1) el desarrollo de una metodología de calibración y de validación espacial de los modelos de dinámicas de sistemas aplicable a situaciones donde los datos temporales son difíciles de encontrar, y 2) el desarrollo de una herramienta informática genérica para facilitar la conexión entre modelos de dinámica de sistemas y modelos físicos externos, tales como los modelos de cultivos. Los resultados de la aplicación de esta metodología a Guatemala indican que la metodología participativa de dinámica de sistemas identifica exitosamente las variables y las relaciones claves de los sistemas socioeconómicos y ambientales, y que la conexión de los modelos genera previsiones más precisas y realistas que hubieran sido posibles sin el uso de un modelo físico externo. Del lado agroecológico, la tesis presenta 3) una mejor fundamentación teórica para la modelización de la depredación en las redes tróficas, así como 4) un cuadro metodológico y una herramienta informática genérica para la modelización de las dinámicas poblacionales de las redes tróficas agroecológicas. Los resultados presentan la primera evidencia teórica, basada en la modelización calibrada, de las dinámicas ecológicas detrás del resurgimiento de las plagas bajo regímenes de control químico y demuestran la utilidad de la gestión integrada y basada en modelización predictiva de las plagas.

Los aportes de esta tesis serán útiles en el contexto de la planificación de intervenciones de desarrollo agrícola para comunidades agrícolas a pequeña escala, en particular en el contexto de las regiones Indígenas.
## சுருக்கம்

உலகெங்கிலும் உள்ள உணவு மற்றும் வேளாண் அமைப்புகளுக்கு, சிறு-குறு விவசாயம் முக்கியமானதாகும். இந்த விவசாய அமைப்புகள், குறிப்பாக பழங்குடி சமூகங்களின் பொருளாதாரம் மற்றும் ஊட்டச்சத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க பங்களிப்பை அளிக்கிறது. இருப்பின சிறு-குறு விவசாய முறைகள் என்றும் சிக்கலானவை. அத்துடன் வேளாண் அறிவியல் மற்றும் சமூக பொருளாதார ரீதியாக மாறுபட்டவை. இந்த கட்டமைப்பின் பன்முகத்தன்மைதான் வேளாண் அமைப்புகளின் நீண்டகால செயல்பாட்டையும், நிலைத்தன்மையையும் வலுவாக பாதிக்கிறது. மேலும் அவ்வமைப்புகளைச் சார்ந்து இருக்கும் சமூக நல்வாழ்வின் பின்தகு நிலைக்குக் காரணமாகவும் அமைகிறது. உலக ஊட்டச்சத்துக்குச் சிறு தொழில் வேளாண் அமைப்புகளின் முக்கியத்துவம் அதிகம் இருந்தாலும், இவ்வமைப்புகள் (குறிப்பாக பழங்குடியைச் சார்ந்தவை) தற்போது சமூக பொருளாதாரம், சுற்றுச்சூழல் மற்றும் வானிலை சார்ந்த சவால்களை அதிகம் எதிர்கொள்கின்றது.

இந்த கூழலில், சிக்கலான சமூக சுற்றுகூழல் அமைப்புகளின் பொருத்தமான மேலாண்மைக்காக கணினி உருவகப்படுத்துதல் கருவிகள் உபயோகமாக இருக்கும். இந்த வகையான கருவிகளால் சுற்றுச்சூழலுக்கும், சமூகத்திற்கும் பொருளாதாரத்திற்கும் இடையில் உள்ள பரஸ்பர உறவுகளை எல்லாம் கணக்கில் எடுத்து நிலையான கொள்கைகள் உருவாக்கப்படும். சமூக நீரியல் போன்ற சமூக சுற்றுச்சூழல் புலங்களிலும், பெரிய அளவிலான வேளாண்மை புலத்திலும் பங்கேற்பு உருவகப்படுத்துதல் அடிக்கடி உபயோகப்படும் என்றாலும், சிறிய அளவிலான வேளாண்மையின் விஷயத்தில் கணினி உருவகப்படுத்துதலின் வெற்றிகரமான உபயோகத்திற்குச் சில தடைகள் உள்ளன.

சமூக பொருளாதார பகுதியில், வேளாண் அமைப்புகளைச் சார்ந்த சமூக, பொருளாதார மற்றும் சுற்றுச்சூழல் மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்பினால் ஏற்படும் சிக்கலானது எதிர்பாராத நடத்தைகளை உருவாக்கும். இந்த கூழலில் அமைப்பு இயக்கவியல் மாதிரியமைத்தல் என்பது இந்த அமைப்புகளின் பங்கேற்பு முறை உருவகப்படுத்துதலுக்காக ஒரு உபயோகமான முறை ஆகும். ஆயினும், இந்த
அமைப்புகளின் முக்கியமான மாறிகளுக்குச் சம்பந்தமாக கிடைக்கும் தரவுகளின் குறைவும், அதற்கு மேல் வானிலை மாற்றம், பயிர் வளர்ச்சி போன்ற சிக்கலான உயிர் இயற்பியல் செயல்முறைகளும், அமைப்பு இயக்கவியல் குழலில் உருவகப்படுத்துதலுக்குத் தொடர்புடைய சிரமமும், சிறிய அளவிலான விவசாயப் புலத்தில் இந்த செய்முறையின் உபயோகத்திற்கு முக்கியமான தொழில்நுட்ப தடைகள் ஆகும்.

சுற்றுச்சூழல் சார்பில், விவசாய அமைப்புகளைச் சார்ந்த வேளாண் உணவு வலைகள், பூச்சிகளின் தாக்கத்தைக் குறைத்து இறுதி விளைச்சலை உயர்த்தி, தன் பரந்த பன்முகத்தன்மையைக் காட்டுகின்றன. இருப்பினும், வேளாண் குழல் உணவு வலைகளின் மக்கள் தொகை இயக்கவியல்களை, உருவகப்படுத்தும் செயல்முறை இன்றுவரை உருவாக்கப்படவில்லை.

இந்த ஆய்வறிக்கையால் மேல்கண்ட கேள்விகளுக்கு பதில் கொடுக்கும் புதுமையான முறைகளும், கணினி கருவிகளும் முன்மொழியப்படுகின்றன. சமூக பொருளியல் புலத்தில், சிறிய அளவிலான வேளாண்மை அமைப்புகளின் பேண்தகுறிலையை சோதிக்கும் அமைப்பு இயக்கவியலுடன் சார்ந்து பங்கேற்பு செய்யும் முறைகளை முன்மொழியப்படுகின்றன. இந்த ஆராய்ச்சி குவாத்தமாலாவில் உள்ள இரண்டு வெவ்வேறு பழங்குடி குறுநில வேளாண் அமைப்புகளை ஒப்பிடுகிறது. ஒர் அமைப்பு வணிக வேளாண்மை உற்பத்தி செய்தாலும், இரண்டாவது அமைப்பு முன்னுரிமையில் தன்னிறைவு உற்பத்தி செய்கிறது. இந்த ஆய்வறிக்கையால் முன்மொழியப்பட்டப் புதுமையான முறைகளால் கீழ்கண்ட கண்டுபிடிப்புகள் பங்களிப்படுகின்றன. க) குறைந்த கால அளவு தரவுகளுக்குப் பொருத்தமான இடஞ்சார்ந்த அளவுத்திருத்தத்திற்கும் சரிபார்த்தலுக்கும் படிநிலை பேயசின் அனுமானம் சார்ந்து செய்முறைகள் முன்மொழியப்படுகின்றன. உ) பயிர் வளர்ச்சி போன்ற வெளிப்புற இயற்பியல் மாதிரிகளையும் சமூக பொருளாதார அமைப்பு இயக்கவியல் மாதிரிகளையும் இணைக்கும் ஒரு பொதுவான கணினி மென்பொருள் கருவி உருவாக்கப்பட்டது. இந்த கருவியை குவாத்தமாலாவில் உபயோகிக்கும் பொழுது, அமைப்பு இயக்கவியல் பங்கேற்பு முறைகளால் சமூக பொருளாதார மற்றும் சுற்றுகுழல் அமைப்புகளின் முக்கியமான மாறிகளும் உறவுகளும்
கண்டுபிடிக்கப்பட்டன. மேலும், தனிப்பட்ட அமைப்பு இயக்கவியல் மாதிரியால் கூடியதை விட யதார்த்தமாகவும் துல்லியமாகவும் முன்னறிவிப்புகள் இணைக்கப்பட்ட மாதிரிகள் கிடைக்கின்றன.

வேளாண் சுற்றுச்சூழல் புலத்தில், இந்த ஆய்வறிக்கை ச) ஒரு சிறந்த தத்துவார்த்தத்தை முன்வைக்கும், உணவு வலைகளில் வேட்டையாடலை மாதிரியாக்குவதற்கான அடித்தளம் மற்றும், ச) ஒரு முறைசார் கட்டமைப்பு மற்றும் வேளாண் உணவு வலைகளின் மக்கள் தொகை இயக்கவியல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான பொதுவான மென்பொருள் கருவிகளும் வடிவமைக்கப்படுகின்றன.

இந்த ஆய்வறிக்கையின் முடிவுகளால் முதல் முறையாக இரசாயன கட்டுப்பாட்டுக்கு கீழே உள்ள வேளாண் வயல்களில் தீமை செய்யும் பூச்சிகளின் மீட்டெழுச்சிக்கு மூல காரணமான சுற்றுகுழல் இயக்கவியல்களும், முன்கணிப்பு மாதிரியமைத்தல் மூலமாக ஒருங்கிணைந்த தீங்கு செய்யும் பூச்சி கட்டுபடுத்தும் மேலாண்மையையும் வழிவகுக்கின்றன.

இந்த ஆய்வறிக்கையின் முடிவுகள் வேளாண் மேம்பாட்டுத் திட்டங்களின் வடிவமைப்பிற்குப் பயனுள்ளதாக இருக்கும், குறுநில வேளாண் சமூகங்களில், குறிப்பாக, பழங்குடியின் பகுதிகளுக்கு உபயோகமாக இருக்கும்.
## Remerciements

Je tiens à remercier mon superviseur principal, le professeur Jan Adamowski, de même que mon co-superviseur professeur Hugo Melgar-Quiñonez de m'avoir donné l'opportunité d'entreprendre ce projet de doctorat et de m'avoir guidé avec beaucoup de soin et de patience tout le long de cette aventure. Je tiens également à remercier Zachary Mason, Andréane De Chassy, Judy Mengistu, Lingyun Wang, Weng-Si Chiu, Mak'uu'x (Marco) Ramírez Ramírez et Marcela Rojas Díaz pour leur aide de collecte de données auprès des champs agricoles et des parties prenantes lors de la recherche de terrain au Guatemala. Je demeure également reconnaissant envers **தண்முகி சிவன்மலையப்பன் பரமேஸ்வரன்** (Thannmughi Sivanmalaiappan Parameshwaran) pour son édition de la traduction du résumé en tamoul et envers professeur Vijaya Raghavan pour la seconde révision qu'il lui apporta. Je tiens aussi à remercier Hugo Melgar-Quiñonez pour sa révision de la version espagnol, de même que Mako Pich' Ya' pour ses corrections à la version Kaqchikel et Celia Angélica Ajú pour la révision approfondie qu'elle y apporta par la suite.

Je suis aussi reconnaissant envers les professeurs Héctor Tuy de l'Universidad Rafael Landívar et **நல்லுசாமி ஆனந்தராஜா** (Nallusamy Anandaraja) da la **தமிழ்நாடு** வேளாண்மைப் பல்கலைக்கழகம் (Université Agricole du Tamil Nadu) de m'avoir accueilli auprès de leurs universités respectives et d'avoir toujours fait beaucoup plus que le nécessaire afin de faciliter mon arrivée et mon intégration dans des pays que je ne connaissais pas. Merci également à toutes mes amies et amis du Guatemala et de l'Inde pour m'avoir accueilli si chaleureusement auprès de leurs pays, de leurs voisinages et de leurs familles, sans l'amitié et le support desquelles je n'aurais jamais pu mener à terme ma recherche sur le terrain, et qui ont dû endurer mon Kaqchikel et mon tamoul particulièrement affreux au cours de ces premiers mois.

Je suis tout particulièrement reconnaissant à toutes les parties prenantes et à tous les agriculteurs et agricultrices au Guatemala et en Inde qui ont partagé avec moi ouvertement et sans réserve toutes leurs connaissances qui se retrouvent dans cette thèse.

Finalement, un gros merci à mère pour tout son encouragement et son oreille toujours attentive à mes problèmes scientifiques (qu'il s'agisse de la politique guatémaltèque ou de l'inférence hiérarchique bayésienne), de même qu'au reste de ma famille et à toutes mes amies et amis, au Canada et ailleurs, pour leur support tout au long de mes études.
## Contributions des auteurs

Les chapitres 3 à 15 de cette thèse ont été publiés ou soumis à l'évaluation auprès de diverses revues scientifiques revues par des pairs. Dans tous les cas, l'auteur de cette thèse conceptualisa la recherche, développa et appliqua les méthodologies, développa tout modèle ou code informatique original (lorsqu'applicable) et écrivit l'article. Le professeur Jan Adamowski est le superviseur principal de cette thèse, et le professeur Hugo Melgar-Quiñonez le co-superviseur. Tous les deux apportèrent des contributions importantes à la direction et au développement de la recherche qui y est présentée. Les professeurs Héctor Tuy de l'Universidad Rafael Landívar, Luis Andrés Arévalo-Rodriguez de l'Universidad del Valle de Guatemala et நல்லுசாமி ஆனந்தராஜா (Nallusamy Anandaraja) da la தமிழ்நாடு வேளாண்மைப் பல்கலைக்கழகம் (Université Agricole du Tamoul Nadu) contribuèrent en tant que superviseurs de la recherche de terrain au Guatemala et en Inde et apportèrent des conseils et de la supervision sans lesquels le développement et l'application des méthodologies de recherche et de modélisation participative appropriées au contexte de ces pays n'auraient été possibles.

Marcela Rojas Díaz et 王凌云 (Lingyun Wang) apportèrent un appui sur le terrain très précieux lors de l'application de la méthodologie de modélisation participative avec les parties prenantes au Guatemala, tandis que جسيكا بو نصار (Jessica Bou Nassar) contribua à la vérification des preuves mathématiques lors des études théoriques de la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques.

Pour plus de détails, voir la description détaillée des contributions précises à chaque article qui seront fournies dans les sections de connexion qui précèdent chacun des chapitres ayant fait l'objet d'une publication antérieure ou future.
# Table des matières

<table><tr><td>Résumé</td><td>2</td></tr><tr><td>Abstract</td><td>4</td></tr><tr><td>Xe'eltzij</td><td>6</td></tr><tr><td>Resumen</td><td>8</td></tr><tr><td>சுருக்கம்</td><td>10</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>13</td></tr><tr><td>Contributions des auteurs</td><td>14</td></tr><tr><td>Table des matières</td><td>15</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>29</td></tr><tr><td>Liste des tableaux</td><td>38</td></tr><tr><td>1 Chapitre 1 : Introduction</td><td>43</td></tr><tr><td>1.1 Enjeux auxquels fait face l'agriculture à petite échelle</td><td>43</td></tr><tr><td>1.2 Défis face à la modélisation des systèmes agricoles à petite échelle</td><td>44</td></tr><tr><td>1.3 L'importance des dynamiques socio-environnementales</td><td>46</td></tr><tr><td>1.4 L'importance des dynamiques agroécologiques</td><td>48</td></tr><tr><td>1.5 Objectifs de la recherche</td><td>49</td></tr><tr><td>1.6 Contributions</td><td>50</td></tr><tr><td>1.7 Structure de la thèse</td><td>52</td></tr><tr><td>2 Chapitre 2 : Revue de la littérature</td><td>54</td></tr><tr><td>2.1 Enjeux liés à la modélisation des dynamiques des systèmes</td><td>54</td></tr><tr><td>2.1.1 Méthodologies d'évaluation des systèmes agricoles</td><td>55</td></tr><tr><td>2.1.2 Approches participatives pour la modélisation socioenvironnementale</td><td>57</td></tr><tr><td>2.1.3 Étude de cas</td><td>59</td></tr><tr><td>2.1.4 Quantification et validation des modèles des dynamiques des systèmes</td><td>60</td></tr><tr><td>2.1.5 Modélisation couplée</td><td>61</td></tr><tr><td>2.1.5.1 Méthodes existantes de couplage</td><td>62</td></tr><tr><td>2.1.5.2 Développement d'un outil générique pour faciliter le couplage des modèles</td><td>63</td></tr><tr><td>2.2 Enjeux liés à la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques</td><td>63</td></tr><tr><td>2.2.1 L'état actuel de la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques</td><td>64</td></tr><tr><td>2.2.1.1 Modèles à niveau trophique unique</td><td>64</td></tr><tr><td>2.2.1.2 Études observationnelles et expérimentales</td><td>65</td></tr></table>
<table><tr><td>2.2.1.3 Modèles des cultures couplés</td><td>65</td></tr><tr><td>2.2.1.4 Modèles des réseaux</td><td>66</td></tr><tr><td>2.2.2 Développement d'un outil de modélisation agroécologique</td><td>66</td></tr><tr><td>2.2.3 Équations de prédation</td><td>68</td></tr><tr><td>2.2.3.1 Équations existantes</td><td>68</td></tr><tr><td>2.2.3.2 Critères suggérés pour les équations de prédation discrètes</td><td>70</td></tr><tr><td>2.2.4 Modélisation de la gestion agricole des réseaux trophiques</td><td>70</td></tr><tr><td>2.3 Résumé</td><td>71</td></tr><tr><td>Connexion au chapitre 3</td><td>74</td></tr><tr><td>3 Chapitre 3 : Modélisation participative des dynamiques des systèmes pour l'évaluation du développement agricole et de la sécurité alimentaire : le cas des systèmes agroalimentaires Indigènes à petite échelle au Tz'olöj Ya' et au K'iche' (Guatemala)</td><td>75</td></tr><tr><td>3.1 Résumé</td><td>75</td></tr><tr><td>3.2 Introduction</td><td>76</td></tr><tr><td>3.3 Méthodologie</td><td>82</td></tr><tr><td>3.3.1 Région d'étude</td><td>82</td></tr><tr><td>3.3.2 Identification de la problématique</td><td>84</td></tr><tr><td>3.3.3 Identification des parties prenantes</td><td>85</td></tr><tr><td>3.3.4 Entrevues individuelles</td><td>85</td></tr><tr><td>3.3.5 Fusion des diagrammes de boucles causales</td><td>87</td></tr><tr><td>3.3.6 Ateliers de modélisation de groupe</td><td>88</td></tr><tr><td>3.4 Résultats et discussion</td><td>89</td></tr><tr><td>3.4.1 Identification et participation des parties prenantes</td><td>89</td></tr><tr><td>3.4.2 Diagrammes de boucles causales</td><td>90</td></tr><tr><td>3.4.3 Fusion des diagrammes individuels</td><td>91</td></tr><tr><td>3.4.4 Construction collaborative du modèle</td><td>93</td></tr><tr><td>3.4.4.1 Sous-modèle agricole</td><td>94</td></tr><tr><td>3.4.4.2 Sous-modèle socioéconomique</td><td>96</td></tr><tr><td>3.4.5 Analyse de durabilité</td><td>97</td></tr><tr><td>3.5 Conclusion</td><td>102</td></tr><tr><td>3.6 Remerciements</td><td>103</td></tr><tr><td>3.7 Contributions des auteurs</td><td>103</td></tr><tr><td>3.8 Références</td><td>104</td></tr></table>
<table><tr><td>4 Chapitre 4 : Participatory system dynamics modelling for agricultural development and food security: small-scale agriculture and food systems in the Indigenous communities of Tz'olöj Ya' and K'iche' (Guatemala)</td><td>110</td></tr><tr><td>4.1 Abstract</td><td>110</td></tr><tr><td>4.2 Introduction</td><td>111</td></tr><tr><td>4.3 Methodology</td><td>116</td></tr><tr><td>4.3.1 Study site</td><td>116</td></tr><tr><td>4.3.2 Problem definition</td><td>118</td></tr><tr><td>4.3.3 Stakeholder analysis</td><td>118</td></tr><tr><td>4.3.4 Individual interviews</td><td>119</td></tr><tr><td>4.3.5 Merging of causal loop diagrams</td><td>120</td></tr><tr><td>4.3.6 Group model-building workshops</td><td>121</td></tr><tr><td>4.4 Results and discussion</td><td>122</td></tr><tr><td>4.4.1 Stakeholder identification and participation</td><td>122</td></tr><tr><td>4.4.2 Individual causal loop diagrams</td><td>123</td></tr><tr><td>4.4.3 Individual model merging</td><td>124</td></tr><tr><td>4.4.4 Group model building</td><td>126</td></tr><tr><td>4.4.4.1 Agricultural sub-model</td><td>127</td></tr><tr><td>4.4.4.2 Socioeconomic sub-models</td><td>129</td></tr><tr><td>4.4.5 Sustainability analysis</td><td>130</td></tr><tr><td>4.5 Conclusion</td><td>134</td></tr><tr><td>4.6 Acknowledgements</td><td>135</td></tr><tr><td>4.7 Author contributions</td><td>135</td></tr><tr><td>4.8 References</td><td>135</td></tr><tr><td>Connexion au chapitre 5</td><td>142</td></tr><tr><td>5 Chapitre 5 : Modélisation hybride des dynamiques des systèmes et inférence hiérarchique bayésienne pour palier le manque de données temporelles : le cas des systèmes agroalimentaires Indigènes à petite échelle au Tz'olöj Ya' et au K'iche' (Guatemala)</td><td>143</td></tr><tr><td>5.1 Résumé</td><td>143</td></tr><tr><td>5.2 Introduction</td><td>144</td></tr><tr><td>5.3 Méthodes</td><td>147</td></tr><tr><td>5.3.1 Région d'étude</td><td>147</td></tr><tr><td>5.3.2 Méthodologie participative</td><td>148</td></tr><tr><td>5.3.3 Quantification du modèle</td><td>149</td></tr></table>
<table><tr><td>5.3.4 Préparation des données</td><td>149</td></tr><tr><td>5.3.5 Calibration du modèle</td><td>150</td></tr><tr><td>5.3.6 Validation spatiale</td><td>152</td></tr><tr><td>5.3.7 Logiciels</td><td>153</td></tr><tr><td>5.4 Résultats</td><td>154</td></tr><tr><td>5.4.1 Quantification du modèle</td><td>154</td></tr><tr><td>5.4.1.1 Sous-module de l'agriculture et du système alimentaire</td><td>154</td></tr><tr><td>5.4.1.2 Sous-module économique</td><td>156</td></tr><tr><td>5.4.1.3 Sous-module de l'aménagement du territoire</td><td>159</td></tr><tr><td>5.4.1.4 Sous-module de population</td><td>160</td></tr><tr><td>5.4.2 Calibration et validation du modèle</td><td>160</td></tr><tr><td>5.4.2.1 Validation spatiale</td><td>162</td></tr><tr><td>5.4.2.2 Limitations du modèle</td><td>165</td></tr><tr><td>5.5 Discussion</td><td>166</td></tr><tr><td>5.6 Conclusion</td><td>169</td></tr><tr><td>5.7 Contributions des auteurs</td><td>169</td></tr><tr><td>5.8 Remerciements</td><td>169</td></tr><tr><td>5.9 Références</td><td>170</td></tr></table>

<table><tr><td>6 Chapitre 6: Hybrid Bayesian inference-based participatory system dynamics modelling for temporally data-poor regions: Indigenous small-scale agriculture and food systems in Tz'olöj Ya' and K'iche' (Guatemala)</td><td>177</td></tr><tr><td>6.1 Abstract</td><td>177</td></tr><tr><td>6.2 Introduction</td><td>177</td></tr><tr><td>6.3 Methods</td><td>180</td></tr><tr><td>6.3.1 Study area</td><td>181</td></tr><tr><td>6.3.2 Participatory methodology</td><td>181</td></tr><tr><td>6.3.3 Model quantification</td><td>182</td></tr><tr><td>6.3.4 Data preparation</td><td>182</td></tr><tr><td>6.3.5 Model calibration</td><td>182</td></tr><tr><td>6.3.6 Spatial validation</td><td>185</td></tr><tr><td>6.3.7 Software</td><td>186</td></tr><tr><td>6.4 Results</td><td>186</td></tr><tr><td>6.4.1 Model quantification</td><td>186</td></tr><tr><td>6.4.1.1 Agriculture and food system submodule</td><td>186</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>6.4.1.2 Economic submodule</td>
      <td>188</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.1.3 Land use submodule</td>
      <td>190</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.1.4 Population submodule</td>
      <td>191</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.2 Model calibration and case study validation</td>
      <td>192</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.2.1 Spatial validation</td>
      <td>193</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.2.2 Model limitations</td>
      <td>196</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.5 Discussion</td>
      <td>197</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.6 Conclusion</td>
      <td>199</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.7 Author contributions</td>
      <td>199</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.8 Acknowledgements</td>
      <td>200</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.9 References</td>
      <td>200</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Connexion au chapitre 7</td>
      <td>207</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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</td>
      <td>208</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1 Résumé</td>
      <td>208</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2 Introduction</td>
      <td>208</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3 Méthodes courantes pour le couplage des modèles</td>
      <td>211</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.1 Scriptage</td>
      <td>211</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.2 Feuilles de calcule</td>
      <td>212</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.3 Traduction du modèle</td>
      <td>212</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.4 Modèles « d'enveloppe »</td>
      <td>212</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.3.5 Couplage avec les modèles des dynamiques des systèmes</td>
      <td>213</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4 Le logiciel Tinamït</td>
      <td>214</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.1 Structure du logiciel Tinamït</td>
      <td>214</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.1.1 Enveloppe des modèles des dynamiques des systèmes</td>
      <td>215</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.1.2 Enveloppe des modèles physiques</td>
      <td>216</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.1.3 Enveloppe des modèles couplés</td>
      <td>216</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.1.4 Structure détaillée de Tinamït</td>
      <td>216</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.2 Utilisation du logiciel Tinamït</td>
      <td>220</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.2.1 Enveloppe pour le modèle physique</td>
      <td>222</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.2.2 Préparation du modèle des dynamiques des systèmes</td>
      <td>223</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.2.3 Couplage des modèles</td>
      <td>223</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.4.2.4 Interface graphique utilisateur</td>
      <td>223</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>7.5 Application de Tinamït : Étude de cas de la salinité des sols au Pakistan</td>
      <td>225</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.5.1 Modèle physique (SAHYSMOD)</td>
      <td>225</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.5.2 Modèle socioéconomique des dynamiques des systèmes</td>
      <td>227</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.5.3 Analyse des politiques</td>
      <td>229</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.6 Résultats et discussion</td>
      <td>230</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.6.1 Facilité d'adoption et flexibilité</td>
      <td>230</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.6.2 Résultats de l'étude de cas</td>
      <td>232</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.7 Conclusions</td>
      <td>233</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.8 Contributions des auteurs</td>
      <td>235</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.9 Remerciements</td>
      <td>235</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.10 Appendice 1 : Accès au logiciel et aux données</td>
      <td>235</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.10.1 Python</td>
      <td>235</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.10.2 Tinamït</td>
      <td>235</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.10.3 Vensim DSS</td>
      <td>236</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.10.4 SAHYSMOD</td>
      <td>236</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.11 Références</td>
      <td>236</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8 Chapitre 8 : Development of a software tool for rapid, reproducible, and stakeholder-friendly dynamic coupling of system dynamics and physically-based models</td>
      <td>242</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.1 Abstract</td>
      <td>242</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.2 Introduction</td>
      <td>242</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3 Current methods for model coupling</td>
      <td>244</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3.1 Scripting</td>
      <td>244</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3.2 Spreadsheets</td>
      <td>245</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3.3 Model translation</td>
      <td>245</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3.4 Wrapper models</td>
      <td>245</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.3.5 Coupling with system dynamics models</td>
      <td>246</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4 The Tinamit software</td>
      <td>247</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.1 Tinamit software structure</td>
      <td>247</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.1.1 System dynamics model wrapper</td>
      <td>248</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.1.2 Physically-based model wrapper</td>
      <td>248</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.1.3 Coupled model wrapper</td>
      <td>248</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.1.4 Detailed structure of Tinamit</td>
      <td>249</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.2 Use of the Tinamit software</td>
      <td>252</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8.4.2.1 Physically-based model-specific wrapper</td>
      <td>253</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>8.4.2.2 System dynamics model preparation</td><td>254</td></tr><tr><td>8.4.2.3 Model coupling</td><td>254</td></tr><tr><td>8.4.2.4 Graphical user interface</td><td>254</td></tr><tr><td>8.5 Application of Tinamit: A case study of soil salinity policies in Pakistan</td><td>255</td></tr><tr><td>8.5.1 Physically-based (SAHYSMOD) model</td><td>256</td></tr><tr><td>8.5.2 Socioeconomics SD-based model</td><td>257</td></tr><tr><td>8.5.3 Policy analyses</td><td>259</td></tr><tr><td>8.6 Results and discussion</td><td>260</td></tr><tr><td>8.6.1 Adoptability and flexibility</td><td>260</td></tr><tr><td>8.6.2 Case study results</td><td>261</td></tr><tr><td>8.7 Conclusions</td><td>263</td></tr><tr><td>8.8 Author contributions</td><td>264</td></tr><tr><td>8.9 Acknowledgements</td><td>264</td></tr><tr><td>8.10 Appendix 1: Software and data availability</td><td>264</td></tr><tr><td>8.10.1 Python</td><td>264</td></tr><tr><td>8.10.2 Tinamit</td><td>264</td></tr><tr><td>8.10.3 Vensim DSS</td><td>265</td></tr><tr><td>8.10.4 SAHYSMOD</td><td>265</td></tr><tr><td>8.11 References</td><td>265</td></tr><tr><td>Connexion au chapitre 9</td><td>271</td></tr><tr><td>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)</td><td>272</td></tr><tr><td>9.1 Résumé</td><td>272</td></tr><tr><td>9.2 Introduction</td><td>272</td></tr><tr><td>9.3 Méthodologie</td><td>275</td></tr><tr><td>9.3.1 Étude de cas</td><td>275</td></tr><tr><td>9.3.2 Modèle des dynamiques des systèmes</td><td>275</td></tr><tr><td>9.3.3 Modèle biophysique</td><td>277</td></tr><tr><td>9.3.4 Connexion des modèles</td><td>278</td></tr><tr><td>9.3.5 Données et changements climatiques</td><td>279</td></tr><tr><td>9.3.6 Analyses de scénario</td><td>282</td></tr><tr><td>9.3.7 Outils informatiques</td><td>283</td></tr><tr><td>9.4 Résultats et discussion</td><td>283</td></tr></table>
<table><tr><td>9.4.1 Utilité d'une approche couplée</td><td>283</td></tr><tr><td>9.4.2 Changements climatiques et résilience</td><td>285</td></tr><tr><td>9.5 Conclusion</td><td>288</td></tr><tr><td>9.6 Remerciements</td><td>289</td></tr><tr><td>9.7 Contributions des auteurs</td><td>289</td></tr><tr><td>9.8 Références</td><td>289</td></tr><tr><td>Connexion au chapitre 10</td><td>295</td></tr><tr><td>10 Chapitre 10 : Application d'un modèle des dynamiques des systèmes couplé avec un modèle des cultures pour comparer les systèmes alimentaires Indigènes à petite échelle face aux changements climatiques au Tz'olöj Ya' et au K'iche', Iximulew (Guatemala)</td><td>296</td></tr><tr><td>10.1 Résumé</td><td>296</td></tr><tr><td>10.2 Introduction</td><td>296</td></tr><tr><td>10.3 Méthodologie</td><td>300</td></tr><tr><td>10.3.1 Études de cas</td><td>301</td></tr><tr><td>10.3.2 Modèle des dynamiques des systèmes</td><td>301</td></tr><tr><td>10.3.3 Modèle des cultures</td><td>302</td></tr><tr><td>10.3.4 Changements climatiques</td><td>303</td></tr><tr><td>10.3.5 Choix de politiques</td><td>303</td></tr><tr><td>10.3.6 Scénarios climatiques et chocs socioéconomiques</td><td>304</td></tr><tr><td>10.4 Résultats et discussion</td><td>305</td></tr><tr><td>10.5 Conclusion</td><td>312</td></tr><tr><td>10.6 Remerciements</td><td>312</td></tr><tr><td>10.7 Contributions des auteurs</td><td>312</td></tr><tr><td>10.8 Références</td><td>312</td></tr><tr><td>Connexion au chapitre 11</td><td>320</td></tr><tr><td>11 Chapitre 11 : Modèles de prédation : Critères théoriques et évaluation empirique des équations de forme fonctionnelle pour les systèmes de prédateurs et de proies</td><td>322</td></tr><tr><td>11.1 Résumé</td><td>322</td></tr><tr><td>11.2 Introduction</td><td>322</td></tr><tr><td>11.3 Critères standards envers les fonctions de prédation</td><td>326</td></tr><tr><td>11.3.1 Comportement à haute densité de la proie</td><td>327</td></tr><tr><td>11.3.2 Comportement à basse densité de la proie</td><td>327</td></tr><tr><td>11.3.3 Comportement à haute densité du prédateur</td><td>327</td></tr><tr><td>11.3.4 Comportement à basse densité du prédateur</td><td>328</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>11.3.5 Autres considérations</td>
      <td>328</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.3.6 L'équation Kovai</td>
      <td>328</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.4 Méthodes (étude empirique)</td>
      <td>329</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.5 Résultats et discussion</td>
      <td>331</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.5.1 Étude théorique</td>
      <td>331</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.5.2 Étude empirique</td>
      <td>335</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.6 Conclusion</td>
      <td>338</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.7 Remerciements</td>
      <td>339</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.8 Contributions des auteurs</td>
      <td>339</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.9 Disponibilité des données</td>
      <td>339</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.10 Références</td>
      <td>339</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11 Appendice A : Dérivation des limites et dérivées non triviales</td>
      <td>343</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.1 Dépendance à la proie Type II</td>
      <td>343</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.2 Dépendance à la proie Type III</td>
      <td>344</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.3 Dépendance au ratio Type II</td>
      <td>344</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.4 Dépendance au ratio Type III</td>
      <td>345</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.5 Hassell-Varley Type I</td>
      <td>346</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.6 Hassell-Varley Type II</td>
      <td>347</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.7 Hassell-Varley Type III</td>
      <td>347</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.8 Beddington-DeAngelis</td>
      <td>348</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.9 Crowley-Martin</td>
      <td>349</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.10 Royama-Rogers</td>
      <td>350</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.11.11 Kovai</td>
      <td>351</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>11.12 Appendice B : Tableau supplémentaire</td>
      <td>354</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12 Chapitre 12 : Modelling predation: Theoretical criteria and empirical evaluation of functional form equations for predator-prey systems</td>
      <td>357</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.1 Abstract</td>
      <td>357</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.2 Introduction</td>
      <td>357</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3 Standard criteria for predation functions</td>
      <td>360</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.1 Behaviour at high prey density</td>
      <td>361</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.2 Behaviour at low prey density</td>
      <td>361</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.3 Behaviour at high predator density</td>
      <td>361</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.4 Behaviour at low predator density</td>
      <td>362</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.3.5 Other considerations</td>
      <td>362</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>12.3.6 The Kovai equation</td>
      <td>362</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.4 Methods (empirical study)</td>
      <td>363</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.5 Results and discussion</td>
      <td>365</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.5.1 Theoretical study</td>
      <td>365</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.5.2 Empirical study</td>
      <td>369</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.6 Conclusion</td>
      <td>372</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.7 Author contributions</td>
      <td>373</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.8 Acknowledgements</td>
      <td>373</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.9 Data availability</td>
      <td>373</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.10 References</td>
      <td>373</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11 Appendix A: Calculation of non-trivial limits and derivatives</td>
      <td>377</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.1 Prey dependent Type II</td>
      <td>377</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.2 Prey dependent Type III</td>
      <td>377</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.3 Ratio dependent Type II</td>
      <td>378</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.4 Ratio dependent Type III</td>
      <td>379</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.5 Hassell-Varley Type I</td>
      <td>380</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.6 Hassell-Varley Type II</td>
      <td>380</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.7 Hassell-Varley Type III</td>
      <td>381</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.8 Beddington-DeAngelis</td>
      <td>382</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.9 Crowley-Martin</td>
      <td>382</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.10 Royama-Rogers</td>
      <td>383</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.11.11 Kovai</td>
      <td>385</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>12.12 11 Appendix B: Supplementary table</td>
      <td>387</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Connexion au chapitre 13</td>
      <td>390</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13 Chapitre 13 : Développement de Tiko'n, un outil informatique modulaire pour le développement des modèles de réseau trophique agroécologique</td>
      <td>392</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.1 Résumé</td>
      <td>392</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.2 Introduction</td>
      <td>392</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3 Matériaux et méthodes</td>
      <td>398</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1 Structure de Tiko'n</td>
      <td>399</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.1 Simulations</td>
      <td>400</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.2 Modules</td>
      <td>401</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.2.1 Module des réseaux trophiques</td>
      <td>402</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.2.2 Module des cultures</td>
      <td>411</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>13.3.1.2.3 Module du climat</td>
      <td>412</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.2.4 Module de gestion</td>
      <td>412</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.2.5 Module des pièges</td>
      <td>413</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.3 Expériences</td>
      <td>413</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.4 Résultats</td>
      <td>413</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.5 Incertitude paramétrique</td>
      <td>414</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.6 Interactions entre paramètres</td>
      <td>415</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.1.7 Calibrations</td>
      <td>416</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.3.2 Étude de cas</td>
      <td>416</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.4 Résultats</td>
      <td>417</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.4.1 Développement du modèle</td>
      <td>417</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.4.2 Résultats de la calibration</td>
      <td>418</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.4.3 Le biocontrôle</td>
      <td>420</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.5 Discussion</td>
      <td>420</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.6 Conclusions</td>
      <td>424</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.7 Contribution des auteurs</td>
      <td>425</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.8 Remerciements</td>
      <td>425</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.9 Appendice A : Disponibilité des logiciels</td>
      <td>425</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.9.1 Python</td>
      <td>425</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.9.2 Tiko'n</td>
      <td>425</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.9.3 Code de l'analyse</td>
      <td>426</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.10 Appendice B : Données supplémentaires</td>
      <td>426</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>13.11 Références</td>
      <td>426</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14 Chapitre 14 : Development of a new modular software tool for agroecological food web model development: Tiko'n</td>
      <td>433</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.1 Abstract</td>
      <td>433</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.2 Introduction</td>
      <td>433</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3 Materials and methods</td>
      <td>437</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1 Structure of Tiko'n</td>
      <td>438</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.1 Simulations</td>
      <td>439</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.2 Modules</td>
      <td>440</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.2.1 Food web module</td>
      <td>441</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.2.2 Crop module</td>
      <td>449</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.2.3 Climate module</td>
      <td>450</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>14.3.1.2.4 Management module</td>
      <td>451</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.2.5 Trapping module</td>
      <td>451</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.3 Experiments</td>
      <td>451</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.4 Results</td>
      <td>452</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.5 Parameter uncertainty</td>
      <td>452</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.6 Parameter interactions</td>
      <td>453</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.1.7 Calibrations</td>
      <td>453</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.3.2 Case study</td>
      <td>454</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.4 Results</td>
      <td>455</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.4.1 Model development</td>
      <td>455</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.4.2 Calibration results</td>
      <td>455</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.4.3 Biocontrol</td>
      <td>457</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.5 Discussion</td>
      <td>457</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.6 Conclusions</td>
      <td>460</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.7 Author contributions</td>
      <td>461</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.8 Acknowledgements</td>
      <td>461</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.9 Appendix A : Software requirements</td>
      <td>461</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.9.1 Python</td>
      <td>461</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.9.2 Tiko'n</td>
      <td>461</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.9.3 Analysis code</td>
      <td>462</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.10 Appendix B : Supplementary data</td>
      <td>462</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>14.11 References</td>
      <td>462</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Connexion au chapitre 15</td>
      <td>469</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15 Chapitre 15 : Application de la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques pour planifier et évaluer les systèmes agricoles biologiques et conventionnels</td>
      <td>470</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.1 Résumé</td>
      <td>470</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.2 Introduction</td>
      <td>471</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3 Méthodologie</td>
      <td>473</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3.1 Spécification de la structure trophique</td>
      <td>473</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3.2 Sélection des a priori et des équations</td>
      <td>474</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3.3 Calibration et validation</td>
      <td>478</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3.4 Implémentation des scénarios de gestion</td>
      <td>478</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3.5 Contrôle selon un calendrier fixe</td>
      <td>479</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>15.3.6 Contrôle biologique selon des seuils d'action économiques</td>
      <td>480</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>15.3.7 Optimisation du contrôle biologique</td><td>480</td></tr><tr><td>15.3.8 Simulations à parasitoïde unique</td><td>481</td></tr><tr><td>15.3.9 Logiciel</td><td>481</td></tr><tr><td>15.4 Résultats et discussion</td><td>482</td></tr><tr><td>15.4.1 Construction du modèle</td><td>482</td></tr><tr><td>15.4.2 Pesticides, biocontrôle et stabilité</td><td>483</td></tr><tr><td>15.4.3 Gestion selon les seuils d'action écologiques</td><td>486</td></tr><tr><td>15.5 Conclusion</td><td>490</td></tr><tr><td>15.6 Déclaration de conflits d'intérêt</td><td>491</td></tr><tr><td>15.7 Contribution des auteurs</td><td>491</td></tr><tr><td>15.8 Remerciements</td><td>491</td></tr><tr><td>15.9 Appendice A : Données supplémentaires</td><td>491</td></tr><tr><td>15.10 Références</td><td>491</td></tr><tr><td>16 Chapitre 16 : Agroecological food web modelling to evaluate and design organic and conventional agricultural systems</td><td>496</td></tr><tr><td>16.1 Abstract</td><td>496</td></tr><tr><td>16.2 Introduction</td><td>497</td></tr><tr><td>16.3 Methods</td><td>498</td></tr><tr><td>16.3.1 Trophic structure specification</td><td>498</td></tr><tr><td>16.3.2 Equation and a priori selection</td><td>499</td></tr><tr><td>16.3.3 Calibration process and validation</td><td>502</td></tr><tr><td>16.3.4 Implementation of management scenarios</td><td>503</td></tr><tr><td>16.3.5 Fixed date control</td><td>504</td></tr><tr><td>16.3.6 Economic action threshold biological control</td><td>504</td></tr><tr><td>16.3.7 Optimisation of biological control</td><td>504</td></tr><tr><td>16.3.8 Single parasitoid runs</td><td>505</td></tr><tr><td>16.3.9 Software</td><td>506</td></tr><tr><td>16.4 Results and discussion</td><td>506</td></tr><tr><td>16.4.1 Model construction</td><td>506</td></tr><tr><td>16.4.2 Pesticides, biocontrol and stability</td><td>507</td></tr><tr><td>16.4.3 Ecological threshold-based management</td><td>509</td></tr><tr><td>16.5 Conclusion</td><td>513</td></tr><tr><td>16.6 Declaration of Competing Interest</td><td>513</td></tr><tr><td>16.7 Author contributions</td><td>513</td></tr></table>
<table><tr><td>16.8 Acknowledgements</td><td>513</td></tr><tr><td>16.9 Appendix A : Supplementary data</td><td>514</td></tr><tr><td>16.10 References</td><td>514</td></tr><tr><td>17 Chapitre 17 : Conclusion</td><td>519</td></tr><tr><td>17.1 Récapitulation des contributions</td><td>519</td></tr><tr><td>17.2 Recommandations pour la recherche future</td><td>522</td></tr><tr><td>18 Références générales</td><td>524</td></tr></table>
## Liste des figures

<table><tr><td>Figure 3.1: Résumé du processus de modélisation participative</td><td>82</td></tr><tr><td>Figure 3.2: Exemple simplifié d'un diagramme de boucles causales provenant de la phase d'entrevues individuelles. Le R indique une boucle auto-renforçante, et le É une boucle d'équilibre</td><td>87</td></tr><tr><td>Figure 3.3: Exemple de fusion des diagrammes de boucles causales individuels. Les flèches vertes en gras indiquent les relations présentes dans les deux diagrammes individuels</td><td>88</td></tr><tr><td>Figure 3.4: Diagramme des boucles causales des sous-modèles agricoles de Concepción (en haut) et de Chiche' (en bas). Les chiffres rouges encerclés indiquent des cycles et des processus d'intérêt référencés au cours du processus de modélisation participative</td><td>92</td></tr><tr><td>Figure 4.1: Overview of participatory model-building process</td><td>116</td></tr><tr><td>Figure 4.2: Example of simplified causal loop diagram from the individual interview phase, with reinforcing (R) and balancing (B) loops</td><td>120</td></tr><tr><td>Figure 4.3: Example of merging individual CLDs. Green (bold) variables and arrows in the combined diagram indicate 659 variables and relationships present in both individual CLDs.</td><td>121</td></tr><tr><td>Figure 4.4: Causal loop diagram of the agricultural sub-models from Concepción (a) and Chiche' (b). Red (circled) numbers were used to refer to specific cycles and processes in the model during the participatory model-building process and in the text below</td><td>125</td></tr><tr><td>Figure 5.1: Présentation simplifiée du sous-module de l'agriculture et du système alimentaire</td><td>156</td></tr><tr><td>Figure 5.2: Présentation simplifiée du sous-module de l'économie. Les variables en gris indiquent des variables déjà présentes ailleurs sur le diagramme et dédoublées à des fins da clarté. Les symboles de nuage indiquent des flux qui se déversent vers des niveaux exogènes au modèle</td><td>158</td></tr><tr><td>Figure 5.3: Présentation simplifiée du sous-module de l'aménagement du territoire</td><td>159</td></tr><tr><td>Figure 5.4: Présentation simplifiée du sous-module de la population</td><td>160</td></tr></table>
Figure 5.5: Données observées (points individuels) et simulées (ligne pleine) des variables de niveau clefs (forêts, malnutrition et population) à Concepción et à Chiche' 161

Figure 5.6: Distribution géographique des mesures de qualité d'ajustement du modèle à travers le Guatemala envers la couverture forestière, la malnutrition infantile chronique et la population. Pour chaque mesure, la couleur vert indique un meilleur ajustement et le rouge un moins bon ajustement 162

Figure 5.7: Comparaison des tendances simulées et observées de différentes variables de niveau clefs du modèle auprès de chaque territoire socioéconomique. Les points indiquent les municipalités individuelles appartenant à chaque territoire; les lignes bleues pleines, la droite de meilleur ajustement; la zone ombragée, l'intervalle de confiance de 95% de cette dernière; les lignes noires pointillées, l'intervalle de confiance de 95% des prévisions du modèle de régression. Les lignes bleues pointillées indiquent, à titre de référence, les axes des x et des y et la ligne du ratio 1:1 correspondant à un ajustement parfait du modèle. Le territoire 10 ne comportait que 3 municipalités et n'est pas inclus parmi des visualisations 164

Figure 6.1: Simplified view of the agriculture and food system submodule 188

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 190

Figure 6.3: Simplified view of the land use submodule 191

Figure 6.4: Simplified view of the population submodule 192

Figure 6.5: Observed (point) and simulated (line) data for key stocks (forests, malnutrition, and population) in both Concepción and Chiche' 193

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 194

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
Figure 9.2: Risque de perte des cultures (lissé) selon l'année de simulation et le scénario de changement climatique (TCR = Trajectoire de concentration représentatif) avec le modèle des dynamiques des systèmes (DS) seul et couplé................................................................................283

Figure 9.3: Influence du modèle des cultures externe sur les projections de population avec la politique d'éducation. À gauche : modèle des dynamiques des systèmes (SD) seul ; à droite : modèle couplé. La ligne noire pointillée indique le scénario de base (sans politique ni changement climatique). TCR = Trajectoire de concentration représentatif................................284

Figure 9.4: Impact relatif de chaque combinaison de politique et scénario de changement climatique sur différentes variables clefs au cours des 70 dernières années de la simulation. Abréviations de politiques : B=Base, Rf=Reforestation, AS=Autosuffisance produits agricoles, AG=Achats de groupe, JF=Jardins familiaux, MS=Meilleurs salaires, Éd=Éducation. Les chiffres (0; 2,6; 4,5; 6,0 et 8,5) indiquent le scénario climatique TCR (Trajectoire de concentration représentatif). Toute valeur est relative à la valeur de la même variable pour le scénario B0................................................................................................................285

Figure 9.5: Effet des politiques de reforestation (gauche) et de salaire minimum (droite) sur la couverture forestière. TCR : Trajectoire de concentration représentatif................................286

Figure 9.6: Diagramme simplifié des dynamiques d'emplois et de salaire dans le modèle. R indique un cycle de rétroaction renforçant, tandis que É indique un cycle d'équilibre.........287

Figure 10.1: Procédure de modélisation participative. De J. Malard, Adamowski, Rojas Díaz, et al. (2020)................................................................................................................................................287

Figure 10.2: Diagramme de boucles causales représentant la relation entre la malnutrition et l'économie................................................................................................................................................287

Figure 10.3: Diagramme de boucles causales représentant les dynamiques économiques du système agroalimentaire................................................................................................................................................287

Figure 10.4: Interactions entre politiques (horizontal) et chocs socioéconomiques (vertical) pour différentes variables de Concepción (Tz'olöj Ya'). Première rangée : Valeurs de diverses variables au cours des 70 dernières années de la simulation sous le scénario climatique 8,5, relatives au scénario de base sans changement climatique. Deuxième rangée : Impact du scénario climatique 8,5 pour chaque combinaison de politique et de choc, relatif au résultat de la même combinaison sans changement climatique (changement relatif; 0 indique qu'il n'y a aucun changement en comparaison avec le scénario sans changement climatique).
<table><tr><td>Figure 16.2: Simulated and observed data for various insect life stages in the model. CI: Confidence interval</td><td>507</td></tr></table>

<table><tr><td>Figure 16.3: Left: probability of exceeding economic injury level over time for biocontrol with pupal parasitoids (green), a pesticide equally effective across all life stages (orange), and a pesticide affecting all but egg life stages (blue); other selective pesticides displayed similar dynamics and are not shown here. Shaded regions indicate 95% of the range of results from applying the same control measure at different dates. Middle and right: (smoothed) total economic injury with each control measure over the first 60 days (middle) and after the first 60 days (right) of simulation according to the day the control measure was applied; shaded areas indicate the 95% confidence interval. The dotted line in all graphs denotes the natural evolution of the outbreak risk or injury level when no control measures were applied</td><td>508</td></tr></table>

<table><tr><td>Figure 16.4: Convergence of DDS algorithm (shown according to cumulative best objective function value) for optimal release day selection for both larval and pupal parasitoid biocontrol options. The objective function to minimise was the log of the Normalised Economic injury level-Days (NED) to the crop</td><td>510</td></tr></table>

<table><tr><td>Figure 16.5: Comparison of two parasitoid species' impact on the food web system. Top: Risk of pest levels above the economic injury level over time, with a single calendar-based application (blue), threshold-based applications (orange), or model-optimised application dates (green) of either pupal or larval parasitoids. Shaded areas represent the 90% confidence interval of expected outcomes obtained from different application dates or threshold values. Middle: Relationship between parasitism level and host population for both parasitoids in the no control scenario. Bottom: Impact of temporarily removing each parasitoid on the dynamics of O. arenosella larval populations. CI indicates confidence interval</td><td>511</td></tr></table>
(I, II ou III). $f(N,P)$ représente le taux de prédation par prédateur et $g(N,P) = P * f(N,P)$ représente le taux de prédation total. $\alpha$ représente le taux de prédation maximal par prédateur, N et P sont les densités de la proie et du prédateur, $T_h$ est le temps de manutention par proie consommée et les autres variables sont des constantes empiriques. $\alpha, b, c \in [0, \infty)$; $m \in [0, 1]$. Les cellules ombragées indiquent des comportements indésirables. Voir la section 11.11 (Appendice A : Dérivation des limites et dérivées non triviales) pour les détails des calculs menant aux résultats présentés ci-dessous................................................................................333

Tableau 11.3: CILA, soit « Critère d'information largement applicable » (en premier) et classement (en parenthèses) de chaque équation lorsqu'appliquée aux différents ensembles de données. Un classement ou une valeur de CILA plus proche de 0 indique un meilleure ajustement du modèle. Les noms des ensembles de données sont reproduits tel qu'ils apparaissent dans le code du matériel supplémentaire. KV : Kovai; DP : Dépendance à la proie; DR : Dépendance au ratio; HV : Hassell-Varley; BD : Beddington-DeAngelis; CM : Crowley-Martin; RR : Royama-Rogers. Les chiffres romains suivant les équations DP, DR et HV indiquent la forme de réponse fonctionnelle de Holling................................................354

Table 12.1: Studies and datasets used in the analyses. PD indicates prey dependence, RD ratio dependence, HV Hassell-Varley, CM Crowley-Martin, RR Royama-Roger, BD Beddington-DeAngelis, and O other equations not reviewed in this study. Roman numerals indicate Holling functional response form. Only equations finally recommended or identified as giving good fit by the authors of the corresponding study are mentioned in the last column.
..................................................................................................................................................364

Table 12.2: Comparison of critical extreme condition properties of common predation equations. T indicates Holling response type (I, II or III). $f(N,P) = P * f(N,P)$ represents the predation rate per predator and $g(N,P) = P * f(N,P)$ represents the total predation rate, where $\alpha$ is the theoretical maximum predation rate per predator, N and P are the prey and predator densities, respectively, $T_h$ is the handling time per prey and other variables are empirical constants. $\alpha, b, c \in [0, \infty)$; $m \in [0, 1]$. Shaded squares indicate undesirable behaviours as compared to the ideal equation. See Appendix A: Calculation of non-trivial limits and derivatives for details on the calculation of the results presented here................................................................................367

Tableau 12.3: Widely applicable information criterion (WAIC) and rankings of each equation when applied to different datasets. Lower rank and WAIC within a dataset indicate better model fit. KV: Kovai; PD: Prey dependent; RD: Ratio dependent; HV: Hassell-Varley; BD:
# 1 Chapitre 1 : Introduction

L'agriculture à petite échelle est d'une importance centrale à l'alimentation de l'humanité. D'une part, elle offre fréquemment des rendements, par unité de superficie, supérieurs à ceux des exploitations à grande échelle, et l'agriculture familiale représente la majorité de la production agricole au niveau mondial (Graeub et al. 2016). Elle maintient également la diversité des graines et des systèmes agricoles au niveau mondial, tout en offrant de moindres taux de pertes post-récolte (Ricciardi et al. 2018). Toutefois, beaucoup de ces communautés agricoles se voient en même temps durement touchées par l'insécurité alimentaire et la malnutrition (FAO 2014), surtout lorsqu'il s'agit de communautés Indigènes (FAO 2015).

## 1.1 Enjeux auxquels fait face l'agriculture à petite échelle

Les causes de cette situation paradoxale sont à la fois socioéconomiques et agroécologiques. D'un côté, la faim n'est pas le résultat d'un manque de nourriture au niveau global (Holt-Giménez et al. 2012), sinon d'un manque de production et d'accès au niveaux local et individuel. En un même temps, on ne peut nier que le rendement au niveau du champ est d'une importance critique pour les communautés agricoles. Un portion substantielle (de 10 à 40% selon la culture) de la production agricole mondiale est perdue annuellement aux espèces nuisibles (Savary et al. 2019), et la dépendance de maintes communautés agricoles à petite échelle, y compris des communautés Indigènes, sur l'utilisation des pesticides de synthèse témoigne du fait que la pression des ravageurs demeure une menace importante envers les rendements de l'agriculture à petite échelle, de même qu'envers la sécurité alimentaire qui en dépend.

Ces problèmes ne sont pas aussi simples qu'ils se présentent à première vue. Malgré l'impression toujours populaire à ce jour que les famines (et la malnutrition chronique) sont les conséquences d'un manque de production alimentaire, des nuances importantes, telles la vulnérabilité accrue des ouvrières et ouvriers agricoles comparés à d'autres secteurs de l'économie et le fait que les famines engendrées par des pertes agricoles peuvent débuter avant la date de récolte prévue pour les cultures perdues, ont établit que le rôle que joue l'accès social et économique aux aliments est beaucoup plus central envers l'évolution de la malnutrition que celui du simple rendement agricole (Sen 2010). L'insécurité alimentaire qui perdure au sein des communautés agricoles à petite échelle, surtout dans le cas des communautés Indigènes, est donc le résultat de multiples facteurs sociaux, économiques et
environnementaux dont les dynamiques et interactions complexes doivent être prises en compte lors de l'élaboration de politiques publiques de développement agricole visant à éviter la malnutrition.

Du côté des rendements agricoles au niveau local et des pertes importantes dues aux ravageurs, la question est également complexe et ne saurait se résumer à celle de l'accès aux pesticides : au niveau mondial, peu de différences entre les rendements biologiques et non biologiques ont été recensées (Holt-Giménez et al. 2012; Seufert, Ramankutty, et Foley 2012), et ce, de manière encore plus prononcée dans le cas des fruits et des légumes. En outre, les pesticides de synthèse posent des risques inacceptables à la santé des communautés qui les appliquent et les consomment, et peuvent même causer des résurgences des insectes nuisibles (Guedes et al. 2016; Flor et al. 2019). Vu le grand nombre d'exemples anecdotiques de contrôle biologique des cultures à petite échelle au niveau mondial, en grande partie par la valorisation des services écosystémiques fournis par les réseaux trophiques comportant les insectes auxiliaires, le problème se résume donc à la question de pourquoi et comment ces réseaux arrivent à contrôler les populations d'insectes nuisibles, quand et pourquoi ils ne le font pas, et quelles méthodes de gestion biologique sont appropriées pour diminuer le risque d'une éclosion dans le contexte de l'agriculture à petite échelle.

## 1.2 Défis face à la modélisation des systèmes agricoles à petite échelle

L'agriculture à petite échelle fait donc face à deux problèmes complexes qui ne peuvent être abordés sans analyser le comportement des systèmes également complexes dont ils sont les produits. La modélisation informatique devient dans ce contexte un outil puissant afin d'élucider les composantes clefs de ces systèmes et de développer des politiques qui prennent en compte ces complexités et comportements dynamiques et parfois inattendus. Malgré la grande importance des systèmes agricoles à petite échelle envers l'alimentation et le bien-être de l'humanité, la majorité des outils de modélisation disponibles pour l'agriculture furent développés dans le contexte de l'agriculture à grande échelle, possiblement en raison de l'importance économique de cette dernière dans les pays desquels proviennent grand nombre de ces outils de modélisation, tout autant qu'en raison de la simplicité relative des grandes monocultures d'un point de vue de modélisation lorsque comparées aux paysages de l'agriculture à petite échelle. Les modèles des cultures existants s'orientent donc en quasi-totalité vers la prévision des rendements et de la pollution engendrée par des monocultures de
différentes espèces selon les impacts des facteurs abiotiques (van Ittersum et Donatelli 2003; Jones et al. 2003; Brisson et al. 2003; Salmerón et al. 2014), et très peu d'entre eux peuvent simuler les interactions entre les cocultures ou les dynamiques des réseaux trophiques agroécologiques, composantes cependant centrales des systèmes agricoles à petite échelle.

Les systèmes agricoles à petite échelle diffèrent des systèmes d'envergure plus grande de plusieurs manières, différences qui compliquent les méthodes d'analyse de leur durabilité et de leur résilience. En un premier temps, les systèmes à petite échelle, y compris ceux sur lesquels reposent les communautés Indigènes, sont fréquemment, mais certainement pas toujours, orientés vers la production des aliments pour la consommation de la famille ou de la communauté immédiate. D'autres, cependant, priorisent la production des cultures à plus grande valeur monétaire dans le but de générer des revenus monétaires avec lesquels combler les besoins, alimentaires et autres, de la famille. Ces différentes décisions au sujet du développement agricole local mènent par la suite à de différentes structures économiques, réalités alimentaires et interactions avec l'environnement.

Dans un second temps, les systèmes agricoles à petite échelle contiennent fréquemment une grande diversité de cultures dans le cadre d'une mosaïque de paysages extrêmement variés. Les dynamiques des réseaux trophiques agricoles, qui comprennent les insectes nuisibles autant que les auxiliaires et les relations trophiques entre ceux-ci, deviennent donc très complexes. Ajoutent ensuite à cette complexité les différentes philosophies et approches envers la gestion des réseaux trophiques agroécologiques, allant du biologique au entièrement chimique.

Ces différences peuvent être considérées selon l'angle socioéconomique-environnemental (structure sociale et économique, et gestion des ressources naturelles, qui occasionnent des changements au long terme) aussi bien que sous l'angle de la gestion agroécologique (interactions entre les décisions humaines de gestion agricole et les réseaux trophiques agroécologiques qui détermineront les pressions des ravageurs et le rendement des cultures à court et moyen terme). Notons toutefois que la ligne entre ces deux composantes des systèmes agricoles demeure floue, et qu'elles interagissent également entre elles. Ces deux composantes, cependant, tiennent en commun l'applicabilité du concept des systèmes dynamiques à leur analyse. Il est déjà bien établi que les interactions entre société, économie et environnement sont réciproques, et que les dynamiques qui découlent de ces systèmes sont clefs au développement de politiques intégrées pour assurer la sécurité alimentaire de manière durable et résiliente aux changements externes. Les structures complexes dont comportent les
réseaux trophiques agroécologiques mènent également à de nombreux cycles de rétroalimentation qui génèrent des comportements tout aussi complexes des dynamiques populationnelles au sein des champs agricoles.

Ces deux grand thèmes de la durabilité de l'agriculture à petite échelle, celle des interactions au long terme entre composantes socioéconomiques et environnementales et celle des interactions à court et moyen terme entre espèces composantes des réseaux trophiques agroécologiques, se ressemblent donc dans la complexité de leurs structures, la nature dynamique de leurs comportements qui sont générés de manière endogène par ces structures, et l'opportunité toujours ouverte d'améliorer les méthodes de modélisation aptes à représenter les dynamiques de ces systèmes.

Cette thèse a donc comme objectif principal de contribuer au développement de méthodes de modélisation pour la représentation des systèmes dynamiques dans le cadre des systèmes agricoles à petite échelle.

## 1.3 L'importance des dynamiques socio-environnementales

Les modèles des dynamiques des systèmes ont déjà connu une certaine popularité au sein de la communauté scientifique du domaine de la modélisation socioenvironnementale (Elsawah et al. 2017). Ces méthodes, fréquemment participatives, permettent de modéliser de manière visuelle les relations et les rétroactions entre les différentes composantes sociales, économiques et environnementales des interactions entre humains et environnement. La centralité des cycles de rétroaction et des dynamiques au long terme dans la méthodologie des dynamiques des systèmes fait de celle-ci une méthode bien adaptée à la représentation des comportements complexes et parfois contre-intuitifs qui découlent de la gestion des systèmes de ressources naturelles, telles l'hydrologie et l'agriculture. Ce sont, justement, ces interactions complexes qui déterminent les dynamiques des systèmes socioenvironnementaux et le succès des politiques et interventions visant à améliorer leur durabilité (谷口真人 [Makoto TANIGUCHI] 2018; Elsawah et al. 2017). En outre, la participation des parties prenantes lors de projets de modélisation de ces systèmes est essentielle non seulement afin d'assurer le développement d'un modèle complet qui incorpore tous les éléments et processus d'importance locale (Ritzema et al. 2010; Butler et Adamowski 2015), mais aussi afin de favoriser la participation de ces parties prenantes dans la prise de décisions découlant de
l'apprentissage facilité par le processus de modélisation lui-même (Elsawah et al. 2017; Packett et al. 2020).

Dans ce contexte, la méthodologie des dynamiques des systèmes offre une voie intéressante pour modéliser et mieux comprendre les processus qui mènent à la sécurité, ou bien l'insécurité, alimentaire systémique dans de différents systèmes agricoles à petite échelle. Malgré l'application de la méthodologie des dynamiques des systèmes à l'analyse du comportement de divers systèmes agricoles à petite échelle (Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011; Stephens et al. 2012; Inam et al. 2017a; Hossain et al. 2020), cette thèse demeure la première application de cette méthodologie envers la comparaison de différentes philosophies de développement agricole et des conséquences de celles-ci envers la sécurité alimentaire, et ce, au sein de communautés Indigènes dont l'économie est axée sur l'agriculture à petite échelle. Cependant, certains défis doivent être résolus afin de permettre l'application de ces méthodologies à l'analyse de la durabilité, présente et future, des systèmes agricoles à petite échelle.

En premier lieu, et contrairement à la situation pour grand nombre d'études hydrologiques ou d'agriculture à grande échelle, ces systèmes font rarement l'objet d'une collecte de données régulière et au long terme, ce qui complique la tâche de calibration et de validation des modèles visant à représenter leurs dynamiques. Les seules données disponibles étant fréquemment issues de recensements et de sondages gouvernementaux, la résolution spatiale des données disponibles se voit favorisée au détriment de la résolution temporelle. De nouvelles méthodes de validation et de calibration axées sur la diversité spatiale seront donc nécessaires afin de tirer profit de cette situation très commune dans le contexte de l'agriculture à petite échelle, surtout dans les communautés Indigènes.

Un second défi demeure l'incorporation des processus de croissance des cultures au sein d'un tel modèle. Tandis que les modèles des dynamiques des systèmes sont bien adaptés à la représentation des processus socioéconomiques et des interactions circulaires entre différentes composantes du système, la méthodologie ne s'adapte néanmoins pas très facilement à la modélisation des processus biophysiques complexes, telles l'hydrologie et la croissance des cultures (Halbe, Pahl-Wostl, et Adamowski 2018; Inam et al. 2017a). La réponse des cultures aux changements climatiques demeure toutefois une question centrale à la prédiction de la résilience de ces systèmes socioenvironnementaux face aux changements futures (Hossain et al. 2017). Tandis que la majorité des études socioenvironnementales axées sur l'utilisation des modèles des dynamiques des systèmes décident de tout simplement
représenter, si bien que possible, les processus physiques au sein de l'environnement de
modélisation des dynamiques des systèmes (Stephens et al. 2012; Stojkovic et Simonovic
2019; Hossain et al. 2020), d'autres, au contraire, ont décidé de déléguer la simulation des
composantes physiques du système à un modèle externe spécialisé et, ensuite, de coupler ce
modèle de manière dynamique et bidirectionnelle avec le modèle des dynamiques des
systèmes (Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011; Inam et
al. 2017a).

Cette deuxième approche serait particulièrement appropriée lors des études portant sur la
durabilité et la résilience des systèmes agricoles à petite échelle face aux changements
climatiques et aux autres facteurs de stresse. Cependant, le manque d'outils informatiques
génériques pour faciliter le couplage des modèles des dynamiques des systèmes aux modèles
physiques externes entraîne la nécessité de développer un nouvel outil de couplage des
modèles pour chaque étude de cas, outils qui demeurent fréquemment peu flexibles et peu
accommodants envers la participation des parties prenantes.

1.4 L'importance des dynamiques agroécologiques

Les dynamiques agroécologiques, cependant, ne se prêtent pas facilement à
l'environnement de modélisation des dynamiques des systèmes. De même que les processus
environnementaux physiques tels les systèmes hydrologiques et la croissance des cultures, les
systèmes agroécologiques incluent grand nombre de processus et d'équations aussi
complexes qu'exigeantes en matière d'utilisation de la capacité computationnelle. Les
logiciels de modélisation des dynamiques des systèmes tels que Vensim et Stella, avec leurs
interfaces graphiques, leurs options limitées pour les équations et leur exécution lente
comparée à celle des autres langages informatiques, sont loin de fournir un environnement
approprié pour la simulation des réseaux trophiques agricoles.

Cet aspect clef des systèmes agricoles à petite échelle, donc, devra être modélisé par
l'entremise de modèles physiques externes aux modèles des dynamiques des systèmes, tout
comme les modèles des cultures eux-mêmes. Grand nombre d'études par observation
(Macfadyen et al. 2009; Gagic et al. 2011; Pocock, Evans, et Memmott 2012) ou bien
purement théoriques (Tang et al. 2013; Liu 2014) figurent parmi la littérature des réseaux
trophiques agroécologiques, mais très peu d'études combinent observations et modélisation
afin de démontrer quels processus théoriques sont responsables des phénomènes observés.
Contrairement à la situation des modèles hydriques et des cultures, très peu de modèles
prédictifs des réseaux trophiques agroécologiques calibrés selon des données observées ont été développés à date, et aucun logiciel générique n'est disponible aujourd'hui pour encadrer le développement de ces modèles, et ce, malgré le grand potentiel de la modélisation des réseaux trophiques envers l'amélioration de notre compréhension du fonctionnement des systèmes agroécologiques (Tonnang et al. 2017). Parmi les lacunes dans la littérature, notons le manque de procédure standardisée pour construire et calibrer des modèles des réseaux trophiques agroécologiques, le manque de critères standards de cohérence théorique dans le cadre du développement d'équations pour prédire les taux de prédation et l'absence de méthodes et de formats standardisés afin de partager et de réutiliser les diverses composantes des modèles calibrés.

Chacune des ces limitations devra être surmontée afin d'appliquer les modèles des réseaux trophiques agroécologiques à l'explication et à la prévision les dynamiques populationnelles des ravageurs et des auxiliaires auprès de champs agricoles sous de différents régimes de gestion.

## 1.5 Objectifs de la recherche

L'objectif central de cette thèse est de développer des méthodes participatives de modélisation dynamique pour évaluer la durabilité des systèmes agricoles à petite échelle.

Cet objectif central entraîne les sous-objectifs suivants :

1. Développer des méthodes de modélisation participative des dynamiques des systèmes pour analyser la durabilité socioéconomique et environnementale des systèmes agricoles à petite échelle.

1.1 Développer et appliquer des méthodes participatives de modélisation des dynamiques des systèmes pour l'analyse des systèmes agricoles à petite échelle.

1.2 Développer et appliquer des méthodes pour connecter des modèles des dynamiques de systèmes avec des modèles physiques pour évaluer la durabilité des systèmes socio-environnementaux.

2. Développer des méthodes pour la modélisation des dynamiques des réseaux trophiques agroécologiques.

2.1 Développer une équation de prédation applicable à la simulation dynamique des réseaux trophiques agroécologiques.
2.2 Développer les méthodologies et outils informatiques nécessaires pour simplifier et standardiser la modélisation des systèmes des réseaux trophiques agroécologiques.

2.3 Évaluer l'impact de différents systèmes de gestion agricole sur les dynamiques des réseaux trophiques et sur la durabilité des services écosystémiques fournis par ceux-ci.

**1.6 Contributions**

Cette thèse offre des contributions innovantes d'ordre méthodologique tout autant que des contributions aux connaissances d'ordre pratique, et ce, auprès du domaine de la modélisation des dynamiques des systèmes autant qu'envers le domaine de la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques.

Dans le cadre de l'objectif 1, cette thèse offre les contributions innovantes suivantes au domaine de la modélisation des dynamiques des systèmes :

1. Le chapitre 3 (premier article scientifique), en réponse à l'objectif 1,1 de la thèse, propose une méthodologie qualitative et participative axée sur la modélisation des dynamiques des systèmes pour comparer la durabilité au long terme des systèmes de développement agricole à petite échelle.

2. Le chapitre 5 (deuxième article scientifique), dans le cadre de l'objectif 1,2, présente la première instance d'une méthodologie axée sur la calibration hiérarchique bayésienne afin de substituer l'espace pour le temps lors de la calibration et de la validation des modèles des dynamiques des systèmes qui représentent des systèmes socioenvironnementaux pour lesquels des données temporelles observées de haute qualité ne sont pas disponibles.

3. Le chapitre 7 (troisième article scientifique), toujours en réponse à l'objectif 1,2, présente le premier outil informatique générique, flexible et transparent pour coupler des modèles des dynamiques des systèmes socioéconomiques construits de manière participative avec les modèles physiques externes, tels les modèles des cultures.

4. Le chapitre 9 (quatrième article scientifique), également dans le cadre de l'objectif 1,2, présente :
4.1 Une méthodologie de modélisation des dynamiques des systèmes couplée pour évaluer la durabilité des systèmes agroalimentaires à petite échelle face aux changements climatiques.

4.2 Une démonstration que les changements climatiques risquent d'aggraver la situation d'insécurité alimentaire des communautés Indigènes agricoles au Tz'olöj Ya', au Guatemala, et que les politiques d'ordre socioéconomique, contrairement aux interventions agricoles, pourraient être parmi les plus résilientes envers ces changements climatiques.

5. Le chapitre 10 (cinquième article scientifique), toujours dans le cadre de l'objectif 1,2, présente :

5.1 Une méthodologie axée sur la modélisation des dynamiques des systèmes couplée afin de comparer la durabilité de deux différents systèmes agroalimentaires Indigènes à petite échelle et de développer des stratégies d'adaptation personnalisées envers l'intersection des changements climatiques avec les conditions socioéconomiques adverses.

5.2 Une démonstration que les systèmes agricoles à petite échelle axés sur la production pour le marché risquent moins lors de chocs dans le secteur d'emploi mais deviennent plus vulnérables aux fluctuations des prix du marché agricole, tandis que ceux axés sur l'autosuffisance demeurent moins vulnérables à ces fluctuations.

5.3 Une démonstration que des interventions d'ordre socioéconomique peuvent mener à des impacts très positifs sur la durabilité des systèmes, non seulement auprès des variables socioéconomiques mais aussi auprès de celles environnementales. Ceci renforce l'évidence en faveur du point de vue selon lequel les problèmes environnementaux seraient fondamentalement socioéconomiques, et que le fait de s'attaquer à ces derniers peut s'avérer même plus efficace que de tenter d'influencer le problème environnemental de manière directe.

Du côté de la modélisation agroécologique, cette thèse offre les contributions suivantes, lesquelles s'inscrivent dans le cadre de l'objectif 2 de la même :

6. En réponse à l'objectif 2,1, le chapitre 11 (sixième article scientifique) présente, pour la première fois dans la littérature :
6.1 Une série de critères théoriques pour évaluer la cohérence mathématique des équations de réponse fonctionnelle de la prédation en vue de leur application auprès des modèles trophiques à intervalles de temps discrètes.

6.2 La première instance d'une équation fonctionnelle de prédation qui répond à tous ces critères. Sera également démontré sa performance supérieure sur le plan empirique en comparaison aux autres équations connues dans la littérature lors d'une analyse comparative basée sur des données provenant d'une grande diversité d'écosystèmes.

7 Le chapitre 13 (septième article scientifique) présente la première méthodologie standardisée pour la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques et fournit un outil informatique qui l'implémente (objectif 2,2).

8 Le chapitre 15 (huitième article scientifique) présente, dans le cadre de l'objectif 2,3 :

8.1 La première application, avec un modèle multitrophique calibré selon des données observées, de la modélisation des dynamiques des populations des réseaux trophiques à la question de la stabilité des systèmes agroécologiques dans le cadre de la gestion intégrée et biologique des ravageurs.

8.2 La première démonstration de la modélisation, à l'aide d'un modèle des réseaux trophiques calibré selon des données observées, du phénomène de résurgence, selon lequel l'application d'un pesticide peut engendrer une augmentation éventuelle dans la population de l'insecte nuisible qu'il vise. Sera démontré, également à l'aide du même cadre méthodologique de modélisation, que le contrôle biologique des ravageurs offre des résultats plus lents que ceux du contrôle chimique mais moins à risque de provoquer une telle résurgence de l'espèce nuisible.

8.3 La première démonstration, à l'aide d'un modèle des réseaux trophiques calibré selon des données observées, que l'incertitude liée à la réponse des réseaux trophiques agroécologiques est étroitement liée à l'état du système au moment où un traitement (biologique ou non) est appliqué.

## 1.7 Structure de la thèse

Le chapitre 2 résume l'état des connaissances au sujet de la modélisation dynamique dans le contexte de l'agriculture, et ce, des points de vue socioéconomique aussi bien
qu'agroécologique. Chacun des chapitres suivants découle d'une différente publication
scientifique de l'auteur de cette thèse; lorsque la langue originale de la publication est
l'anglais, une copie de l'article dans sa langue originale suit la version française. Les
chapitres 3 à 10 présentent les contributions de cette thèse dans le cadre du sous-objectif 1
portant sur la modélisation socioéconomique et environnementale des dynamiques des
systèmes dans le contexte de l'évaluation des projets de développement agricole à petite
échelle avec un regard tout particulier au cas des régions Indigènes, tandis que le deuxième
sous-objectif, portant sur les enjeux de la modélisation des systèmes de réseaux trophiques
agroécologiques, est présenté au cours des chapitres 11 à 15. Le chapitre 17, en guise de
conclusion, récapitule les contributions originales de cette thèse et offre des recommandations
pour la continuation de la recherche sur ces enjeux, suivi des références générales (chapitre
18) appartenant aux chapitres n'ayant pas fait l'objet d'une publication individuelle
précédente (chapitres 1, 2 et 17).
## 2 Chapitre 2 : Revue de la littérature

Cette thèse présente des contributions à deux différentes branches de la modélisation dynamique des systèmes agricoles, en tout particulier des systèmes agricoles Indigènes à petite échelle. La grande diversité de systèmes agricoles et socioéconomiques connexes dans le monde préconise l'importance du développement de méthodes de modélisation holistiques et intégrées afin de mieux comprendre les processus qui alimentent les dynamiques des différents systèmes agricoles à petite échelle et de faciliter le développement de recommandations pour améliorer leur durabilité à moyen et long terme. De toutes les différences entre les différents systèmes agricoles à petite échelle dans le monde, deux grands thèmes émergent : les différences entre les systèmes socioéconomiques, qui mènent à des dynamiques complexes entre humains et environnement au long terme, et les différences entre les méthodes de gestion des réseaux trophiques agroécologiques, qui déterminent les dynamiques de pression des ravageurs sur les cultures, et cela, au court terme aussi bien qu'au long terme. La présente thèse vise donc à développer et à appliquer des méthodologies participatives et des outils informatiques pour les deux enjeux suivants :

1. La modélisation des dynamiques des systèmes socioéconomiques et environnementaux dans le cadre du développement agricole des communautés d'agriculture à petite échelle.

2. La modélisation des dynamiques populationnelles des réseaux trophiques agroécologiques sous de différents régimes de gestion.

### 2.1 Enjeux liés à la modélisation des dynamiques des systèmes

L'insécurité alimentaire est un enjeu de taille qui demeure particulièrement complexe (Candel 2014), comme tout problème fondamentalement socio-environnemental (Bojórquez-Tapia et al. 2019). Dans ce contexte, la modélisation des dynamiques des systèmes offre une approche tout particulièrement bien adaptée à l'analyse des systèmes complexes : elle peut représenter les rétroactions entre variables de manière explicite et visuelle; la simplicité et la transparence des modèles facilitent l'inclusion des parties prenantes dans les démarches participatives; elle peut débuter sous forme qualitative avant d'être quantifié et elle facilite la combinaison de différents points de vue en un seul modèle qui peut ensuite simuler les dynamiques au long terme des systèmes intégrés (Sterman 2000; Halbe, Pahl-Wostl, et
Adamowski 2018). La modélisation des dynamiques des systèmes participative est donc une méthodologie intéressante pour ce qui traite de la question de l'insécurité alimentaire, car cette dernière est un enjeux complexe qui se déroule fréquemment au long terme et qui dépend fortement des interactions entre différents domaines (environnement, société et économie).

Les sections qui suivent présentent les diverses méthodologies disponibles pour l'analyse de la durabilité des systèmes socioenvironnementaux, en tout particulier des systèmes agricoles. Elles présenteront ensuite les contributions de la méthodologie des dynamiques des systèmes au domaine de la modélisation socioenvironnementale, suivi d'une description du contexte de l'étude de cas de cette étude et des défis et solutions proposées envers l'application de la méthodologie participative des dynamiques des systèmes à la question de la durabilité des systèmes agricoles à petite échelle.

### 2.1.1 Méthodologies d'évaluation des systèmes agricoles

Dans le contexte des enjeux liés à la durabilité du développement agricole, un nombre important de méthodologies ont été développées afin de mesurer ou de comparer la durabilité de différents systèmes agricoles. Beaucoup de ces approches demeurent axées sur les indicateurs de durabilité et les mesures de performance (soit environnementale, économique, sociale ou autre) d'un système agricole, bien que celles-ci soient évaluées de différentes manières, de la modélisation des cultures à l'utilisation d'entrevues qualitatives et d'autres méthodes participatives.

Les méthodes axées sur l'utilisation des indicateurs cherchent en somme à développer une liste de mesures représentative des différents branches (sociale, économique et environnementale) de la durabilité. Parmi ces méthodes s'inscrivent nombreux systèmes d'évaluation, entre autres le système DEXiPM, qui contient 75 indicateurs et qui les combine ensemble afin de présenter un résumé de la durabilité économique, sociale et environnementale de différents systèmes agricoles; ceux-ci peuvent ensuite être comparés et puis évalués de manière à identifier les compromis à faire entre les trois composantes de la durabilité lors de la transition d'un système à un autre (Pelzer et al. 2012). D'autre méthodes d'aide à la décision multicritère incluent celles appliquées par Talukder (2016) à l'évaluation de la durabilité de différents systèmes agricoles au Bangladesh; lors de cette étude, des axes supplémentaires (productivité, stabilité, efficacité, longévité, compatibilité et équité) de la durabilité furent également représentés par un ensemble de 50 indicateurs. Une approche
similaire fut également utilisée lors de l'analyse de différents systèmes d'agriculture industrielle en Nouvelle Zélande (Dooley et al. 2009). Ces approches, qui demeurent fondamentalement qualitatives malgré l'agrégation de plusieurs indicateurs, sont fréquemment implémentées à l'aide d'une méthode participative soit lors de la sélection des critères et indicateurs, soit lors de l'évaluation des résultats.

Une approche similaire mais plus quantitative est l'application de l'optimisation multi-objectif à la conceptualisation et l'évaluation des systèmes agricoles. Selon cette méthodologie, plusieurs objectifs entre lesquels des compromis pourraient devoir être acceptés sont identifiés, et un algorithme d'optimisation tel celui d'évolution génétique multi-objectif est par la suite appliqué afin d'identifier des solutions situées à la frontière d'efficacité de Pareto. Figure parmi les nombreuses applications de cette méthode l'optimisation des pratiques de gestion en matière d'irrigation, de culture et de fertilisation dans le contexte des systèmes agricoles africains (Pastori et al. 2015) qui visait à minimiser la pollution des nitrates tout en maximisant la performance selon les prévisions du modèle des cultures STICS (Brisson et al. 2003). De manière similaire, le modèle FarmDESIGN (Groot, Oomen, et Rossing 2012) connecte un modèle agricole bioéconomique à un algorithme d'optimisation afin de maximiser le profit et l'accumulation de la matière organique tout en minimisant les coûts de main-d'œuvre et les pertes d'azote au sein d'une ferme biologique aux Pays-Bas; une analyse plus récente (Todman et al. 2019) a également démontrée à l'aide d'une méthodologie semblable que la profitabilité des cultures du blé au Royaume-Uni pourrait être maintenue tout en diminuant les émissions d'oxyde nitreux. Bon nombre de ces approches incluent également une composante de participation des parties prenantes, soit lors de la collecte de données nécessaire à l'analyse, soit lors de l'évaluation des résultats, lesquels se présentent sous la forme de plusieurs alternatives optimales.

Ces approches offrent une vue d'ensemble sur les différents angles de la durabilité telle qu'elle s'applique au contexte de différents systèmes agricoles et, en outre, permet de comparer ces différents systèmes selon leurs avantages et leurs faiblesses. Cependant, ces méthodes à elles seules ne permettent pas d'évaluer ou de prévoir les dynamiques à long terme de ces systèmes, ni de capter de manière explicite les rétroactions entre les domaines environnemental, social et économique. C'est pour cette raison que la modélisation socioéconomique et environnementale participative prend de l'essor dans le domaine de la gestion des ressources naturelles.
### 2.1.2 Approches participatives pour la modélisation socioenvironnementale

De nombreuses applications de la modélisation participative afin de résoudre des questions d'ordre environnemental sont recensés dans la littérature (Vennix, Andersen, et Richardson 1997; Elsawah et al. 2017). La participation lors des processus de modélisation socioenvironnementale facilite la tâche de modélisation, permet l'inclusion de divers processus socioenvironnementaux locaux au sujet desquels les chercheuses et chercheurs de l'extérieur ne sont pas nécessairement au courant, et a le potentiel de contribuer à la participation locale dans la prise des décisions au sujet de la gestion environnementale (Butler et Adamowski 2015; Halbe, Pahl-Wostl, et Adamowski 2018; Elsawah et al. 2020).

Un grand nombre de méthodologies participatives ont été développées pour faciliter l'apprentissage social et la prise de décisions mieux informées des comportements complexes des systèmes socioenvironnementaux. Figurent parmi ces méthodes la co-construction des modèles (Bousquet et al. 2007; Kirshen et Cardwell 2008; Ducrot et al. 2008; Ritzema et al. 2010), l'utilisation des jeux sérieux (Souchère et al. 2010; Laamarti, Eid, et El Saddik 2014; Morley, Khoury, et Savić 2017; Furber, Medema, et Adamowski 2018; J. Sušnik et al. 2018; Medema et al. 2019), les réseaux bayésiens participatifs (Cain, Batchelor, et Waughray 1999; Chan et al. 2008; McCloskey et al. 2011; Farmani et al. 2012; Richards, Sanò, et Sahin 2016; Salliou et al. 2017; Laurila-Pant et al. 2019) et les modèles à base d'agents (Bousquet et al. 2007; Lansing et al. 2017; Egli et al. 2019; Will et al. 2020; Lindkvist et al. 2020).

Dans le domaine de l'hydrologie (Winz, Brierley, et Trowsdale 2009), nombre d'études ont appliqué des modèles des dynamiques des systèmes afin d'évaluer les dynamiques au long terme des systèmes hydrologiques et de proposer des politiques pour les gérer de manière plus durable (Stave 2010; Badham et al. 2019), telles celles sur le potentiel de valorisation de l'énergie des eaux usées à l'échelle globale (Breach et Simonovic 2018), la gestion et la résilience des réservoirs d'eau dans le contexte des changements climatiques (Simonovic et Arunkumar 2016; Stojkovic et Simonovic 2019; Jiang et al. 2020), la gestion des eaux agricoles (Inam et al. 2015; 2017a; 2017b; Jeong et Adamowski 2016), et l'adaptation aux changements climatiques (Langsdale Stacy M. et al. 2009; Chapman et Darby 2016). La grande diversité des cas d'application de la méthodologie des dynamiques des systèmes aux enjeux sociohydrologiques découle en toute vraisemblance des avantages qu'apporte cette méthodologie à la modélisation des systèmes complexes socioenvironnementaux lorsque comparée aux autres méthodes de modélisation
participative : elle ne nécessite pas de grands investissements de temps ou de programmation
au début du projet, elle permet la participation à un niveau qualitatif sans toutefois empêcher
le développement ultérieur d'un modèle quantitatif et elle permet la représentation de manière
explicite des relations, délais et rétroactions complexes entre diverses variables d'ordre
socioéconomique autant qu'environnemental (Halbe, Pahl-Wostl, et Adamowski 2018).

Les caractéristiques des systèmes sociohydrologiques qui les rendent si aptes à
l'application d'une méthodologie des dynamiques des systèmes définissent également les
systèmes socioenvironnementaux en général, y compris les systèmes des ressources
naturelles et d'exploitation agricole. Malgré l'accent porté par une grande portion de la
littérature présente sur l'application des ces méthodes à la gestion des ressources hydriques,
plusieurs études portant sur l'agriculture à petite échelle et la sécurité alimentaire ont
également fait appel à une méthodologie des dynamiques des systèmes afin d'élucider les
rétroactions entre le monde humain et l'environnement. Au Kenya, une étude de l'interaction
entre l'accès aux ressources naturelles et la pauvreté au sein des systèmes agricoles à petite
échelle utilisa un modèle des dynamiques des systèmes pour représenter les dynamiques entre
la fertilité des sols, l'insécurité alimentaire et les décisions économiques des ménages
(Stephens et al. 2012). Plus récemment, au Bangladesh, une étude participative chercha à
identifier les limites à l'adaptation du système socioenvironnemental (agriculture, forêts et
pêche) du delta du Bangladesh face aux changements climatiques tout en prenant compte des
relations complexes entre systèmes socioéconomiques et environnementaux (Hossain et al.
2017; 2020). D'autre études ont également appliqué la modélisation des dynamiques des
systèmes à l'analyse de la durabilité et de la résilience de divers systèmes agricoles, telles la
cultivation du riz le long du delta du Mékong, **đồng bằng sông Cửu Long** (Nguyễn Thành
Tựu 2018); la sécurité alimentaire (Bala et al. 2014), les prix agricoles (Mohammadi et al.
2015) et les cycles de production du cacao (Arshad et al. 2015) en Malaisie; les services
écosystémiques dans les Andes (Marín, Rodríguez, et Niemeyer 2012); les changements de
vocation du territoire au Sahel (Rasmussen et al. 2012); les systèmes agropastoraux au
Yucatán (Mexique) (Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011;
Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Cherney, et al. 2011) et les stratégies
des fermières au Vietnam (Ha et al. 2017). Notons toutefois que la majorité de ces études
dépendent très fortement des suppositions faites par les chercheuses et chercheurs quant aux
relations quantitatives entre les variables identifiées par les parties prenantes, les relations
socioéconomiques présentant généralement les plus grands défis; cette thèse, dans les
sections qui suivent, proposera également une méthodologie quantitative de calibration et de validation de tels modèles lorsque les données temporelles observées se font rares.

### 2.1.3 Étude de cas

La modélisation participative des dynamiques des systèmes offre donc un cadre théorique et méthodologique intéressant pour évaluer de différents systèmes de développement agricole à petite échelle. Cette thèse présente une telle méthodologie, basée sur les études précédentes de modélisation participative, qui se base sur un processus d'entrevues et d'ateliers de modélisation avec les parties prenantes des systèmes agricoles à petite échelle afin d'identifier leurs forces et vulnérabilités au moyen et au long terme et de développer des recommandations intégrées pour améliorer leur durabilité et s'attaquer aux problème de l'insécurité alimentaire chronique.

Cette thèse utilise comme étude de cas pour la modélisation des dynamiques des systèmes deux systèmes agricoles Indigènes à petite échelle au Guatemala. L'un de ces systèmes, aux K'iche', priorise la production agricole pour l'autosuffisance, tandis que l'autre, à Tz'olöj Ya', priorise la production agricole pour les ventes commerciales. Cette distinction fondamentale entre les philosophies du développement des deux systèmes entraîne une série de différences d'ordres social, économique, agronome et environnemental. En outre, le système d'autosuffisance dépend de la culture de plantes qui contribuent à la diète locale (maïs, fèves et cucurbitacées) à basse valeur commerciale, tandis que le système commercial produit des légumes et des fruits d'une plus grande valeur monétaire afin de pouvoir maximiser le rendement économique des terrains familiaux. Le système d'autosuffisance utilise aussi des produits agricoles (engrais et insecticides) biologiques d'élaboration locale, tout au contraire des pesticides et engrais chimiques commerciaux qui sont achetés en grande quantité par les fermières et les fermiers qui participent au système de production commerciale. Cependant, les deux régions demeurent fortement dépendantes de l'agriculture à petite échelle, et souffrent également de taux élevés de pauvreté, d'insécurité alimentaire et de malnutrition (MAGA 2012).

Ces résultats représentent la première application de la modélisation participative des dynamiques des systèmes à l'évaluation des projets de développement agricole à petite échelle au sein des communautés Indigènes, et explorent comment les interactions entre changement climatique, conditions socioéconomiques externes et politiques publiques
déterminent la résilience de la capacité du système à générer de la sécurité alimentaire pour sa population à l'avenir.

Cela étant dit, plusieurs difficultés d'ordre technique envers le développement et l'application d'un tel modèle se dressent, entre autres les difficultés liées à la quantification et la validation d'un modèle des dynamiques des systèmes lorsque les données observées du système se font rares, autant que l'incorporation du processus complexe de la croissance des cultures (et de la relation entre celle-ci et les changements climatiques). Les sections suivantes offriront plus de détails au sujet des ces enjeux et des solutions présentement disponibles dans la littérature, avant de présenter les contributions uniques qu'apporte cette thèse à leur résolution.

### 2.1.4 Quantification et validation des modèles des dynamiques des systèmes

Le domaine des dynamiques des systèmes évolua originalement du domaine des affaires et de la consultation (Sterman 2000), où la disponibilité des données ne pose pas de problème majeur. Suivant son adoption par le domaine de l'hydrologie, la question de la quantification dans des situations moins favorables commença à se poser (Chapman et Darby 2016; Parra, Jaramillo, et Arango-Aramburo 2018). Les méthodes de validation traditionnelles des dynamiques des systèmes incluent une phase de vérification de la structure suivie d'une phase de vérification du comportement du modèle (Y. Barlas 1989; Yaman Barlas 1996; Yaman Barlas et Kanar 2000; Coyle et Exelby 2000; Oliva 2003; Qudrat-Ullah et Seong 2010). Cette seconde phase peut devenir problématique lorsque la disponibilité des données observées correspondant aux variables clefs est insuffisante pour l'application des tests traditionnels. Face à cette situation, nombre d'études des dynamiques des systèmes dans le contexte de la gestion des ressources naturelles doivent se remettre à des estimations des relations incertaines entre composantes socioéconomiques et environnementales du modèle, estimations qui peuvent soit être obtenues des parties prenantes (Luna-Reyes et Andersen 2003; Bastin et al. 2013; Chapman et Darby 2016), soit, tel est plus fréquemment le cas, être déterminées par les chercheuses et chercheurs eux-mêmes (Inam et al. 2017a; Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011; Rasmussen et al. 2012). Une approche plus formelle pour estimer les valeurs incertaines des paramètres lors des études apporterait donc une contribution importante à l'objectivité et à la quantification de l'incertitude des modèles des dynamiques des systèmes dans le cadre de la modélisation socioenvironnementale.
Cette thèse, inspirée par les propositions formulées au sujet du potentiel de la modélisation sociohydrologique hybride (Mekonnen et al. 2015; Di Baldassarre et al. 2019), propose une approche alternative lorsque des données spatialement explicites sont disponibles. Cette approche cherche, en somme, à substituer l'espace pour le temps (Blöschl et al. 2019) en appliquant un algorithme d'inférence bayésienne hiérarchique (Betancourt et Girolami 2015; Kuczera et al. 2010; Seidou et al. 2006; Reza Najafi et Moradkhani 2013) à l'estimation des paramètres des équations empiriques incertaines du modèle des dynamiques des systèmes. Une approche spatiale similaire est également proposée pour la validation des modèles calibrés.

### 2.1.5 Modélisation couplée

Contrairement aux processus socioéconomiques, les processus physiques de l'environnement, telles l'hydrologie et la croissance des cultures, peuvent s'avérer particulièrement complexes et techniques et ne bénéficient pas nécessairement de l'application d'une méthodologie participative (Inam et al. 2017a; Halbe, Pahl-Wostl, et Adamowski 2018). Leur inclusion dans les modèles des dynamiques des systèmes devient donc encombrant et à risque ou bien de devenir simpliste (Inam et al. 2017a; Ammar et Davies 2019), ou bien de contenir des erreurs d'implémentation. Cependant, la raison d'être même de la modélisation des dynamiques des systèmes dans le contexte de la gestion socioenvironnementale étant justement d'analyser de manière explicite l'impact des rétroactions entre l'environnement et l'humanité, un compromis doit être trouvé. Grand nombre d'études des dynamiques des systèmes (Langsdale Stacy M. et al. 2009; Janez Sušnik et al. 2012; Stephens et al. 2012; Chapman et Darby 2016; Simonovic et Arunkumar 2016; Hossain et al. 2017; Nguyễn Thành Tựu 2018; Stojkovic et Simonovic 2019; Jiang et al. 2020; Hossain et al. 2020) ont tout simplement pris la décision de représenter les composantes environnementales dans l'environnement de simulation des dynamiques des systèmes aussi bien que celui-ci le permet. Cette approche peut être utile si les processus environnementaux d'importance envers les objectifs du projet de modélisation sont assez simples pour être représentés par un modèle des dynamiques des systèmes. Lorsque les objectifs du projet deviennent plus complexes, cependant, cette approche n'est plus suffisante. À titre d'exemple, les études se penchant sur les impacts des changements climatiques sur les systèmes agricoles, de même que celles concernant les interactions entre méthodes de gestion optimales des ressources des sols et des ressources hydriques, risquent d'atteindre rapidement les limites des modèles des dynamiques des systèmes.
Une solution à ce défi est le couplage des modèles, lorsqu'un modèle socioéconomique des dynamiques des systèmes est couplé, au moment de la simulation, à un modèle externe des processus physiques environnementaux. Différentes approches on été développées pour faciliter le couplage des modèles, soit entre modèles des dynamiques des systèmes ou entre modèles physiques, et certaines de ces méthodologies se prêtent mieux au contexte de la modélisation participative axée sur les dynamiques des systèmes.

### 2.1.5.1 Méthodes existantes de couplage

Parmi les méthodes existantes de couplage des modèles figurent 1) le scriptage (Peck, Neuwirth, et Simonovic 2014), 2) les feuilles de calcul (Inam et al. 2017b), 3) la traduction des modèles (Ammar et Davies 2019) et 4) les modèles enveloppes (Patrick Smith, Holzworth, et Robertson 2005; Gregersen, Gijsbers, et Westen 2007).

Les exemples de l'application d'une de ces méthodes au cas du couplage d'un modèle socioéconomique des dynamiques des systèmes à un modèle physique externe représentant un processus environnemental se font rares. Cependant, deux d'entre elles méritent une attention toute particulière. La première s'agit d'un modèle des dynamiques des systèmes représentant un système agropastoral au Yucatán, situé au sud du Mexique. Au cours du processus de modélisation, les auteurs connectèrent un modèle des dynamiques des systèmes développé avec le logiciel Vensim à un modèle de la culture des forages du logiciel APSIM (Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Fox, et al. 2011; Parsons, Nicholson, Blake, Ketterings, Ramírez-Aviles, Cherney, et al. 2011). Ce dernier modélise les dynamiques des sols, du climat et des cultures, et communique de manière bidirectionnelle avec les composantes sociales et économiques de la production du petit bétail au sein du modèle des dynamiques des systèmes afin d'évaluer le potentiel économique de différents niveaux d'intégration entre les systèmes pastoraux et agricoles. L'approche de couplage utilisée dans ce cas s'apparente à la méthode du scriptage. Le second exemple de couplage est une évaluation des politiques de gestion de la salinité des sols au Pakistan (Inam et al. 2015; 2017a; 2017b) d'un point de vue socioenvironnemental. Un modèle des dynamiques des eaux souterraines et de la salinité des sols en SAHYSMOD fut couplé, à l'aide d'une méthodologie axée sur les feuilles de calcul, à un modèle participatif des dynamiques des systèmes représentant le système social et économique de l'agriculture à petite échelle de la région du رچنا دوآب (Rechna Doab) au Pakistan. Cette dernière étude évalua qu'une stratégie de revêtement des canaux agricoles, moyennant un investissement gouvernemental, pourrait
mener à de meilleurs résultats au long terme vis-à-vis la salinité des sols lorsque comparée à la stratégie gouvernementale présente de drainage vertical des eaux souterraines.

Ces études, peu nombreuses, démontrent toutefois l'utilité d'une approche couplée lors de la modélisation des dynamiques des systèmes socioenvironnementaux. Étant donné la grande importance de la considération des interactions entre les domaines humain et environnemental lors de l'évaluation des systèmes agricoles Indigènes à petite échelle, une approche de modélisation participative des dynamiques des systèmes couplée à un modèle environnemental externe fut priorisée dans le cadre du premier objectif de cette thèse.

Cependant, le nombre très limité d'études ayant effectué un tel couplage souligne la difficulté technique d'une telle approche et le manque d'une méthode générique et facile à implémenter pour le couplage des modèles des dynamiques des systèmes aux modèles physiques. Au lieu de programmer un autre logiciel spécifique à l'étude de cas, cette thèse développe un outil informatique générique pour le couplage des modèles qui sera non seulement utile dans le cadre de la présente étude, mais facilitera également le couplage des modèles socioéconomiques aux modèles environnementaux de manière générale pour le domaine.

### 2.1.5.2 Développement d'un outil générique pour faciliter le couplage des modèles

Dans ce contexte, cette thèse présente le développement d'un outil informatique flexible, générique et transparent pour faciliter le couplage des modèles socioéconomiques des dynamiques des systèmes avec les modèles physiques externes des processus environnementaux. L'outil offre une procédure standardisée pour le couplage bidirectionnel des modèles et pour l'exécution des simulations couplés. En automatisant les étapes génériques du processus de couplage, cet outil favorise l'inclusion des dynamiques socioenvironnementales au sein des études d'évaluation de la durabilité au long terme de ces systèmes et diminue également la barrière à l'inclusion des modèles environnementaux techniques auprès des études des dynamiques des systèmes.

## 2.2 Enjeux liés à la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques

Les réseaux trophiques agroécologiques jouent un rôle centrale auprès des systèmes agricoles et déterminent les pressions qu'exerceront les insectes nuisibles sur les cultures et leurs rendements. Tandis que des modèles des cultures sont fréquemment utilisés pour
comparer et prévoir les impacts de différents scénarios climatiques et systèmes de gestion sur les rendements, les sols et l'eau (Salmerón et al. 2014; Bindi et al. 2015; Qin et al. 2015), la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques demeure, jusqu'à présent, dans les coulisses du domaine de la modélisation agricole prédictive. Cependant, ces méthodes ont le potentiel de répondre a des questions écologiques fondamentales selon une approche mécanique (Macneale et al. 2014), et de faciliter le développement d'outils d'aide à la décision envers les questions écologiques d'ordre pratique dans le cadre de la gestion des ravageurs (González-Chang et al. 2016). Le deuxième objectif de cette thèse vise donc à contribuer au développement de fondations théoriques, de méthodologies et d'outils informatiques génériques, accessibles et flexibles afin de faciliter le progrès en modélisation des réseaux trophiques agroécologiques et d'accélérer sont inclusion parmi les outils habituels d'évaluation de durabilité agricole.

## 2.2.1 L'état actuel de la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques

Tandis que nombre de modèles existent pour modéliser les risques de dommage et les population futures des ravageurs des cultures, peu d'entre eux utilisent une approche des réseaux trophiques complets, et les études qui considèrent les réseaux trophiques en entier demeurent en grande partie qualitatifs et ne peuvent donc fournir de prévisions quantitatives.

### 2.2.1.1 Modèles à niveau trophique unique

Plusieurs modèles ont été élaborés afin de prévoir la population d'une ou plusieurs espèces nuisibles d'intérêt. Figurent parmi ceux-ci le modèle LATEBLIGHT (Andrade-Piedra et al. 2005) de *Phytophthora infestans* auprès des cultures de patates qui incorpore effets du climat, de la culture et des fongicides; le modèle de *Eldana saccharina* et des cultures de canne à sucre (P. M. Horton et al. 2002), et le modèle multiespèces des ravageurs du riz RICEPEST (Laetitia Willocquet et al. 2000; L Willocquet et al. 2002). Ces modèles se basent généralement sur les variables abiotiques tels le climat et la gestion humaine (pesticides, irrigation, engrais) de même que sur la croissance de la culture afin d'estimer les risques futures que présentent les ravageurs envers la croissance et le rendement des cultures. En se limitant à un seul niveau trophique, cette classe de modèles se voit néanmoins limitée dans ses capacités de prévision, car elle ne peut prendre en compte l'impact des niveaux trophiques supérieurs et des dynamiques du réseau trophique entier sur l'incidence des
ravageurs, impacts qui toutefois s'avèrent fréquemment être d'une importance significative
(Guedes et al. 2016; Zou et al. 2020).

### 2.2.1.2 Études observationnelles et expérimentales

D'autres études ont fait appel à des méthodes observationnelles ou expérimentales pour élucider les dynamiques plus complexes entre les niveaux supérieurs des réseaux trophiques agroécologiques. L'une de ces études, effectuée auprès des cultures de soja, utilisa des analyses de régression statistique pour identifier les relations entre le contrôle naturel des pucerons et la diversité fonctionnelle, la présence des auxiliaires et le contexte spatial des champs (Maisonhaute, Labrie, et Lucas 2017). Du côté expérimentale, les analyses de régression des données provenant de champs de riz soumis à l'application d'insecticides aux Philippines démontra que ces applications diminuent la prévisibilité et la stabilité des réseaux trophiques (Cohen et al. 1994). Une étude plus récente, qui comportait également une composante expérimentale, évalua la relation entre la structure trophique et la vulnérabilité aux extinctions locales d'un système multitrophique comprenant plantes, herbivores, parasitoïdes, et hyperparasitoïdes (Sanders et al. 2018). Ces études observationnelles ou expérimentales ne font cependant pas appel à l'utilisation d'un modèle prédictif des dynamiques des populations.

### 2.2.1.3 Modèles des cultures couplés

Le domaine de la modélisation des cultures commence également à incorporer de plus en plus de composantes écologiques. Tandis que certains modèles des cultures, tel que DSSAT (Jones et al. 2003), peuvent prévoir l'impact d'une population de ravageurs si celle-ci est fournie en tant que données externes, d'autres études ont envisagé la connexion dynamique d'un modèle des cultures à un modèle externe des ravageurs. Le modèle CANEGRO de croissance de la canne à sucre fut donc combiné à un modèle populationnel du ravageur *Eldana saccharina* (P. Horton 2008) et ensuite élargi afin d'inclure d'autres espèces de ravageurs et une meilleure gamme de facteurs abiotiques (Potgieter, Vuuren, et Conlong 2016). Le modèle des cultures SIMBA fut connecté de manière similaire à un modèle de réseau trophique agricole (Tixier et al. 2013), tandis qu'un modèle du blé implémenté dans le logiciel APSIM fut également connecté (Whish et al. 2015) à un modèle de cohortes du pathogène *Puccinia striiformis* construit avec le logiciel DYMEX (Sutherst et Maywald 1998).
### 2.2.1.4 Modèles des réseaux

Certaines études, en outre, ont développé des modèles des dynamiques populationnelles des réseaux trophiques. GETLAUS01 (Gosselke et al. 2001) est un modèle FORTRAN des pucerons qui prend en compte les dynamiques trophiques entre un grand nombre de prédateurs, parasitoïdes et maladies dans les champs de blé, tandis que l'étude de Sanchez et al. (2018) comportait elle aussi une composante de modélisation stochastique des réseaux trophiques afin de déterminer le risque d'extinction locale. L'environnement de simulation des réseaux trophiques CENOCON (Mamedov et Udalov 2002) offre également une interface standardisée pour le développement des systèmes trophiques complexes à l'aide de modèles à base d'agents. Une application plus récente des modèles à base d'agents pour la gestion intégrée des insectes nuisible serait le modèle COSMOS (Vinatier et al. 2009; 2012) du charançon du bananier (*Cosmopolites sordidus*) et son utilisation à fins d'évaluation des méthodes culturelles de contrôle biologique dans les cultures de bananes.

Ces études en soi ne répondent toutefois pas en entier à la demande pour un modèle générique et interoperable pour la modélisation des réseaux trophiques agroécologiques. Nombre ces modèles sont développés dans des langages informatiques compilés (tel que FORTRAN) et spécifient les espèces d'intérêt, leurs paramètres et les relations trophiques qui les relient directement dans le code source du programme, tandis que d'autres sont développés dans un environnement de simulation à base d'agents, lequel est exigeant en matière de ressources computationnelles et se prête difficilement à la simulation programmatique qui faciliterait les processus de calibration et de validation des modèles.

## 2.2.2 Développement d'un outil de modélisation agroécologique

Dans le domaine de la modélisation des cultures, tout comme dans celui de la modélisation hydrologique, une série de modèles standards a été développée pour implémenter les composantes génériques du système. Mentionnons les modèles DSSAT (Jones et al. 2003), CropSyst (Stöckle, Donatelli, et Nelson 2003), STICS (Brisson et al. 2003), APSIM (Keating et al. 2003), WOFOST/PCSE (Diepen et al. 1989; de Wit 2019) et AquaCrop (Vanuytrecht et al. 2014), parmi d'autres, pour la modélisation des cultures de même que les modèles SWAT(+) (Bieger et al. 2017), MODFLOW (Harbaugh et al. 2017) et SAHSYMOD (Oosterbaan 1995) pour la modélisation hydrologique. Chacun de ces modèles fournit des équations standardisées qui s'appliquent de manière générique à tout système, peu importe l'endroit ou les différences locales pertinentes à l'étude de cas, et offre ensuite une méthode
de configuration standardisée pour spécifier ces différences. À titre d'exemple, les modèles hydrologiques présentent tous une interface uniformisée pour la spécification de la topologie et de la géographie d'un bassin versant et procéderont ensuite à l'application d'équations hydrologiques bien établies afin d'estimer les flux d'eau, de nutriments et de polluants à travers le réseau fluvial. Les modèles des cultures offrent, de manière similaire, la possibilité de définir les caractéristiques génériques de la plante, les propriétés physiques du sol, les pratiques de gestion et les données météorologiques; ces données d'entrée seront ensuite simulées selon une série d'équations bien définie et déjà validée qui représentent les dynamiques des sols et la croissance physiologique des cultures.

Cependant, aucun outil similaire n'existe pour le cas des modèles des réseaux trophiques agricoles. Malgré le grand nombre d'équations disponibles dans la littérature pour prévoir la prédation, la reproduction, la migration et tout autre processus d'évolution des populations des réseaux trophiques, aucun outil ne les combine toutes dans un environnement intégré de simulation qui permettrait aux utilisatrices et utilisateurs de spécifier uniquement les parties non génériques d'un réseau trophique d'intérêt avant d'effectuer une simulation. Le résultat de ce manque est une liste de plus en plus longue d'implémentations individuelles de modèles des réseaux trophiques par différents groupes de chercheuses et de chercheurs (voir les sections précédentes), modèles qui demeurent spécifiques à l'étude de cas pour laquelle ils furent développés et qui se prêtent donc difficilement à la généralisation ou à l'application à de différentes régions. Cette situation force donc chaque nouvelle étude à implémenter à nouveau les composantes génériques des modèles des réseaux trophiques, ce qui mène à une barrière d'entrée élevée qui décourage l'innovation dans ce domaine de la modélisation. Du même trait, cela entrave la dissémination des pratiques optimales en matière de modélisation et augmente le risque que les implémentations personnalisées des modèles des réseaux trophiques ne suivent pas ces pratiques optimales ou bien qu'elles contiennent des erreurs théoriques non détectées.

Cette thèse présentera donc le développement d'un logiciel générique pour la modélisation des dynamiques populationnelles des réseaux trophiques. Ce logiciel automatise les aspects génériques du processus de modélisation, tout en offrant aux utilisatrices et aux utilisateurs l'option de modifier les valeurs par défaut lorsqu'une application particulière du modèle le nécessite.
Un second défi face au développement de modèles des réseaux trophiques agroécologiques, cependant, demeure le manque d'une équation de forme fonctionnelle des taux de prédation applicable aux modèles à temps discret.

### 2.2.3 Équations de prédation

Hors les études purement théoriques, la quasi-totalité des modèles des réseaux trophiques agroécologiques demeurent trop complexes pour la dérivation d'une solution analytique et se voient donc implémentées de manière discrète, le modèle étant initialisé avec les populations initiales qui seront modifiées selon une série de processus biologiques (reproduction, prédation, mortalité) à chaque pas de la simulation (Gosselke et al. 2001; Xu et al. 2013; Potgieter, Vuuren, et Conlong 2016; van Vuuren, Potgieter, et van Vuuren 2018). La majorité des études qui implémentent des modèles des réseaux trophiques de cette manière, cependant, font appel à des équations fonctionnelles de prédation qui ne sont pas applicables à un modèle à temps discret (Imbert et al. 2020; Sanders et al. 2018), et qui risquent de générer des résultats incohérents d'un point de vue mathématique.

#### 2.2.3.1 Équations existantes

De nombreuses équations fonctionnelles de prédation ont été proposées dans la littérature. Celles-ci, qui prévoient le taux de prédation selon les populations d'une proie et de son prédateur, peuvent être classifiées de manière générale soit selon leur forme mathématique, soit selon les variables explicatives (indépendantes). Selon cette première classification, chaque équation appartient à l'une des catégories de réponse fonctionnelle I, II, III ou IV, celles-ci représentant, respectivement, une relation de forme linéaire, logarithmique, exponentielle ou de croissance suivie de déclin entre la variable explicative et la variable dépendante (taux de prédation) (Holling 1959). Selon le second système de classification, les équations peuvent être soit dépendantes de la proie (la variable explicative étant la population de la proie), soit dépendantes du ratio (la variable explicative étant le ratio de la population de la proie à celle du prédateur) (Arditi et Ginzburg 1989; Akcakaya, Arditi, et Ginzburg 1995; Peter A. Abrams 1994; P.A. Abrams 2015). Les équations de prédation parmi les plus populaires sont produites d'une combinaison de ces deux classifications : nous parlerons donc d'une équation dépendante de la proie de type I (relation linéaire entre population de la proie et taux de prédation par prédateur), ou bien d'une équation dépendante du ratio de type III (relation logistique entre le ratio de proie au prédateur et le taux de prédation). Notons également la présence d'équations de formes intermédiaires, telles les équations Hassell-
Varley (Hassell et Varley 1969), Beddington-DeAngelis (Beddington 1975; DeAngelis, Goldstein, et O'Neill 1975), Royama-Rogers (Royama 1971; Rogers 1972; Kfir 1983) et Crowley-Martin (Crowley et Martin 1989), qui se situent sur la gamme continue entre les extrêmes de dépendance envers la proie et de dépendance envers le ratio.

Cependant, ces équations disponibles présentent certaines lacunes théoriques, tel qu’établi depuis un certain temps (P.A. Abrams et Ginzburg 2000; Schenk, Bersier, et Bacher 2005). En outre, la dépendance envers la proie devient irréaliste lorsque les populations de prédateurs augmentent et commencent à compétitionner entre elles pour l’accès à la proie. En un même temps, la dépendance envers le ratio s’avère également irréaliste lorsque les populations de la proie et du prédateur demeurent très basses; ces équations prévoiront une haute disponibilité de proie par prédateur même si cette proie est très rare et difficile à rechercher dans l’environnement. Le fait que ni les équations dépendantes de la proie, ni celles dépendantes du ratio ne puissent donner des prévisions cohérentes d’un point de vue théorique sur toute la gamme de densités populationnelles de proie et de prédateur possibles indique la présence d’erreurs structurelles d’ordre théorique au sein de celles-ci et suggère que ces équations ne sont pas aptes à une application pratique dans le contexte des modèles des réseaux trophiques.

D'autres lacunes d'ordre théorique se présentent lors de l'application de ces équations, y compris celles de forme intermédiaire, à des modèles à temps discret. Tandis que le taux de prédation instantané n'est pas limité de cette manière, la prédation au cours d'une intervalle de temps ne pourra dépasser le nombre de proies initialement présentes lors de l'application de l'équation à un modèle à temps discret. Il n'est cependant pas rare de trouver des équations fonctionnelles de prédation qui peuvent générer des taux de prédation par unité de temps supérieurs au nombre de proies, sinon même infinis, lorsque les populations de proie ou de prédateur augmentent ou bien approchent zéro. Ces incohérences théoriques sont tout particulièrement problématiques étant donné que les conditions populationnelles extrêmes sous lesquelles ces incohérences deviennent évidentes sont avant tout fréquentes dans les champs agricoles, surtout lors de l'application du biocontrôle par inondation.

Ces équations demeurent néanmoins populaires au sein d'études de modélisation agroécologique à temps discret, telle l'équation dépendante de la proie de type I qui fut utilisée lors d'une étude de l'impact des cocultures sur les dynamiques des réseaux trophiques (Imbert et al. 2020) de même que lors d'une étude de la stabilité des réseaux trophiques à complexité variable (Sanders et al. 2018).
### 2.2.3.2 Critères suggérés pour les équations de prédation discrètes

Étant donné l'état de la littérature au sujet des équations fonctionnelles de prédation, cette thèse propose une série de critères théoriques de cohérence auxquels toute équation de prédation devrait répondre afin d'être applicable à un modèle à temps discret. Ces critères, en somme, visent à assurer que l'équation ne peut prévoir une prédation totale supérieure au nombre de proies disponibles, que l'appétit de chaque prédateur individuel est un nombre fini, et qu'aucune proie n'est mangée lorsqu'aucun prédateur n'est présent. Cette thèse démontre également qu'aucune des équations fonctionnelles de prédation recensées dans la littérature ne répond à l'ensemble de ces critères, et propose ensuite une équation, nommée l'équation « Kovai », qui répond à tous les critères théoriques énumérés ci-dessus. Cette équation offre également une transition continue entre les réponses dépendante du ratio et dépendante de la proie, la prédation par prédateur étant déterminée selon une combinaison de l'abondance de la proie et du ratio du nombre de proies au nombre de prédateurs, approche qui permet ainsi de résoudre les problèmes tels qu'énumérés par Abrams et Ginzburg (2000) liés à la transition entre dépendance envers la proie et dépendance envers le ratio selon les niveaux populationnels des deux espèces. La nouvelle équation proposée par cette thèse est ensuite utilisée afin de simuler les taux de prédation lors de la modélisation des réseaux trophiques au cours des chapitres suivants.

### 2.2.4 Modélisation de la gestion agricole des réseaux trophiques

La durabilité des systèmes agricoles se voit fréquemment évaluée selon de maints indicateurs et mesures de performance économiques, environnementales, agronomiques ou sociales (Galan, Peschard, et Boizard 2007; Pelzer et al. 2012; Angevin et al. 2017). En outre, la performance des systèmes biologiques et non biologiques a été évaluée selon les rendements par superficie (Seufert, Ramankutty, et Foley 2012), la pollution engendrée (Zeng et al. 2014), l'efficacité énergétique (Lynch, MacRae, et Martin 2011) ou bien la durabilité économique (Matuschke, Mishra, et Qaim 2007; Afidchao et al. 2014). Cependant, les interactions bidirectionnelles entre réseaux trophiques et pratiques de gestion agricole demeurent d'une importance centrale à la durabilité des systèmes et à leur capacité de soutenir des rendements acceptables. Plusieurs études ont mesuré les relations ou les impacts entre méthodes de gestion, paysages et réseaux trophiques autant que les services écosystémiques fournis par ceux-ci (Moore 1994; Macfadyen et al. 2009; Gagic et al. 2011; Lohaus, Vidal, et Thies 2013). En outre, des relations complexes et parfois contre-intuitives entre régimes de fertilisation, diversité des herbivores et interactions avec les niveaux
trophiques supérieurs ont été recensées lors d'études expérimentales sur le terrain (Lohaus, Vidal, et Thies 2013), de même que par des relations statistiques observées entre l'intensité de l'agriculture dans le paysage et les services de contrôle naturel écosystémiques (Gagic et al. 2011). Ces composantes clefs de la durabilité des systèmes de gestion agricole demeurent néanmoins très peu présents au sein de la littérature de la modélisation agricole, très probablement en raison de la complexité de ces systèmes trophiques et du manque d'outils de modélisation informatiques, recensés dans les sections précédentes, qui faciliteraient le développement de tels modèles. Les modèles des cultures (Keating et al. 2003; Jones et al. 2003) se limitent donc en majeure partie aux interactions entre les cultures et l'environnement abiotique et ne considèrent pas les composantes trophiques écologiques de la durabilité des systèmes agricoles.

Cette thèse présente donc un des premiers exemples de l'utilisation d'un modèle des dynamiques populationnelles d'un réseau trophique agroécologique afin d'évaluer la durabilité de différentes méthodes de contrôle des ravageurs selon la probabilité d'obtenir un niveau de contrôle acceptable à moyen et long terme. À l'aide d'une étude de cas du contrôle du vers du cocotier (Opisina arenosella) au Sri Lanka (Perera, Hassell, et Godfray 1988), cette étude contribue une nouvelle dimension aux analyses de durabilité en élucidant les dynamiques par lesquelles les méthodes de contrôle biologiques et moins biologiques affectent le fonctionnement des réseaux trophiques agroécologiques de manière directe et indirecte, ce qui déterminera ensuite le risque d'une résurgence de l'insecte nuisible. Ces méthodes ont un potentiel tout particulier dans le contexte du développement de méthodes de gestion biologique et intégrée des insectes nuisibles et permettent, pour la première fois, de représenter à l'aide d'un modèle calibrée et stochastique les processus écologiques telle la résurgence des ravageurs (Dutcher 2007) et le contrôle naturel qui déterminent le succès et l'échec des systèmes de gestion agroécologique à petite échelle.

## 2.3 Résumé

La revue de littérature du présent chapitre propose des nouvelles méthodologies pour la modélisation intégrée des systèmes agricoles à petite échelle selon deux grands thèmes de modélisation, celui de la modélisation participative des dynamiques des systèmes et celui de la modélisation des dynamiques populationnelles des réseaux trophiques agroécologiques.

Du côté de la modélisation des dynamiques des systèmes, plusieurs innovations d'ordre méthodologique furent proposées, notamment :
1. L'application de la modélisation participative des dynamiques des systèmes à l'analyse de différents systèmes de développement agricole.

2. Une nouvelle méthode de calibration et de validation spatiale, axée sur l'inférence bayésienne hiérarchique, afin de calibrer et valider les modèles des dynamiques des systèmes socioenvironnementaux lorsque des données temporelles ne sont pas disponibles.

3. Le développement d'un outil générique pour le couplage des modèles des dynamiques des systèmes à un modèle environnemental physique externe.

Du côté des réseaux trophiques agroécologiques, les méthodes suivantes furent présentées :

1. Le développement du premier outil générique pour standardiser la modélisation des dynamiques populationnelles des réseaux trophiques.

2. Une proposition pour l'évaluation de la cohérence théorique des équations de prédation, et la première équation de prédation qui répond à tous ces critères.

3. L'application de la modélisation des populations des réseaux trophiques agroécologiques à l'évaluation empirique de la stabilité et de la durabilité de ces réseaux sous de différents régimes de gestion des ravageurs. Ceci représente la première application d'un modèle mécanique (avec composante stochastique) d'un réseau trophique agroécologique, calibré selon des données observées, à la génération de recommandations agronomiques pour la gestion durable du système agroécologique.

Les chapitres 3 à 10 traitent de la modélisation des dynamiques des systèmes. Chacun présente un article scientifique; lorsque l'article original parut en anglais, celui-ci est présenté premièrement en français, suivi de la version dans sa langue originale. Le chapitre 3 décrit le développement du modèle qualitatif du système socio-agricole dans deux différentes situations de développement agricole et social au Guatemala, suivi de la calibration et de la validation du modèle au cours du chapitre 5. Le chapitre 7 présent le développement d'un outil pour coupler ce genre de modèle socioéconomique à un modèle externe de l'environnement, suivi des chapitres 9 et 10 qui utilisent cet outil pour développer un modèle couplé du système socioenvironnemental de l'agriculture au Tz'olöj Ya' et au K'iche' au
Guatemala et pour l'appliquer à l'analyse de la résilience du système face aux changements climatiques.

Les chapitres 11 à 16 présentent, quant à eux, les contributions de cette thèse envers le domaine de la modélisation des réseaux trophiques. Le chapitre 8 présente des critères d'évaluation empiriques pour les équations de prédation et propose une nouvelle équation qui est plus performante, d'un point de vue théorique et empirique, que celles disponibles dans la littérature. Le chapitre 13 développe un outil générique pour la modélisation des réseaux trophiques agricoles, et est suivi du chapitre 15 qui utilise cet outil pour évaluer la durabilité de différentes méthodes de contrôle des ravageurs au sein d'un champ agricole.

Le chapitre 17 présente ensuite une conclusion à la thèse.
Connexion au chapitre 3

Cette section de la thèse présente une méthodologie participative pour l'évaluation des systèmes agroalimentaires dans le cadre des projets de développement d'agriculture à petite échelle auprès des communautés Indigènes. Axée sur une méthodologie qualitative des dynamiques des systèmes, cette approche permet d'inclure les parties prenantes dans l'identification des objectifs et la spécification de la structure du modèle. Le présent chapitre s'inscrit dans le cadre de l'objectif 1,1 de cette thèse, et sera suivi, dans le chapitre 5, d'une méthodologie pour quantifier ces modèles développés de manière participative avec les parties prenantes. Cette méthodologie est particulièrement utile pour l'identification des différences et similitudes entre diverses philosophies de développement agricole. Appliquée à une étude de cas de deux systèmes agroéconomiques (agriculture d'autosuffisance versus agriculture commerciale) auprès de deux différentes communautés agricoles Indigènes, elle permet de souligner les différences entre les processus et dynamiques de chaque système, différences qui déterminent leurs vulnérabilités et leur résilience.

Le présent chapitre est une traduction à la langue française de l'article intitulé « Participatory system dynamics modelling for agricultural development and food security: small-scale agriculture and food systems in the Indigenous communities of Tz'olöj Ya' and K'iche' (Guatemala) », qui sera soumis pour considération pour publication à titre d'article scientifique auprès de la revue *System Dynamics Review* (J. Malard et al. 2020, 1). Suivra, dans le chapitre 4, la version originale en anglais. Des coauteurs, l'auteur de la thèse développa la méthodologie, implémenta le processus de modélisation participative, construisit le modèle et écrivit l'article. M. Rojas Díaz et王凌云(Lingyun Wang) apportèrent une aide précieuse à l'organisation et au déroulement des ateliers de modélisation participative au Guatemala (Tz'olöj Ya' et K'iche'). J. Adamowski, H. Tuy et H. Melgar-Quiñonez participèrent en tant que superviseurs de la recherche au Canada et au Guatemala.
# 3 Chapitre 3 : Modélisation participative des dynamiques des systèmes pour l’évaluation du développement agricole et de la sécurité alimentaire : le cas des systèmes agroalimentaires Indigènes à petite échelle au Tz’olöj Ya’ et au K’iche’ (Guatemala)

## 3.1 Résumé

Le développement durable de l'agriculture est un pilier centrale de la durabilité environnementale et de la sécurité alimentaire des régions rurales. L'évaluation de cette durabilité, cependant, est une problématique particulièrement complexe qui nécessite l'intégration des enjeux sociaux, économiques et environnementaux. À cette fin, les analyses économiques, les études sur la pollution et les évaluations de durabilité axées sur les indicateurs ont toutes été appliquées à cette question de la durabilité des systèmes agricoles. Le développement d'une méthode participative qui considère de manière explicite les structures internes complexes autant que les rétroactions entre les différentes composantes de ces systèmes pourrait cependant apporter une nouvelle dimension à l'évaluation de la durabilité agricole.

Cette recherche utilise la modélisation des dynamiques des systèmes de manière participative avec les parties prenantes afin d'évaluer la durabilité de deux systèmes agricoles suivant de différents cheminements de développement au Guatemala rural (soit, l'agriculture commerciale fortement dépendante de l'utilisation d'intrants externes et l'agriculture de subsistance à faible apport d'intrants). Le projet commença par des entrevues individuelles de construction de diagrammes de boucles causales, suivies d'une série d'ateliers de modélisation de groupe au cours desquels la vulnérabilité de chaque système agricole à de différents chocs et tendances exogènes, aussi bien qu'envers des changements générés de manière endogène, fut évaluée. Cette méthodologie facilita l'identification des variables et cycles de rétroaction clefs autant que des moteurs principaux de la productivité agricole dans chaque région. L'accès aux ressources financières fut identifiée en tant que facteur principal des augmentations de productivité dans le système orienté vers le marché, tandis que l'intégration communautaire et le transfère des connaissances agricoles traditionnelles furent identifiées en tant que processus clefs dans le système de production d'autosuffisance.
Cette recherche représente la première utilisation de la modélisation des dynamiques des systèmes dans le contexte de l'analyse des dynamiques générées par de différentes stratégies de développement agricole et de la durabilité de leurs impacts sur la sécurité alimentaire de la région. La méthodologie participative facilita la construction d'une vision partagée du système agroécologique auprès des parties prenantes tout en éclaircissant les avantages et les vulnérabilités de chaque système, favorisant ainsi le développement de politiques publiques intégrées et socialement acceptées pour la promotion du développement agricole. Les résultats suggèrent que le système d'agriculture de subsistance est plus résistant à la dégradation environnementale au long terme autant qu'envers les fluctuations des marchés agricoles. Cependant, le système axé sur la production commerciale paraît plus résistant envers les problèmes économiques et les stresses environnementaux immédiats, telles les sècheresses. Ces différences indiquent l'importance de développer des politiques de sécurité alimentaire spécifiques à chaque région; à titre d'exemple, les enjeux de la dégradation environnementale et de la dépendance sur le marché dans le cas de l'agriculture commerciale pourraient former des cibles d'intérêt pour les projets d'intervention, tandis que le manque d'opportunités de génération de revenu et les taux élevés de migration seraient d'une plus grande importance auprès de la communauté orientée vers l'autosuffisance.

Ces résultats pourraient également présenter un intérêt particulier pour les organisations de développement lors de la planification d'interventions agricoles selon l'une ou l'autre des philosophies de développement considérées au cours de cette étude. La méthodologie présentée par cet article pourrait aussi faciliter la participation des parties prenantes au stade de la conceptualisation des projets de développement agricole.

## 3.2 Introduction

Le développement agricole rural demeure une problématique complexe qui implique des rétroactions entre les composantes sociale, biophysique et économique telles la culture, la démographie, les marchés et la durabilité environnementale. Les méthodologies généralement utilisées afin d'évaluer la durabilité des systèmes agricoles peuvent être catégorisées selon trois méthodes de recherche : 1) des méthodologies axées sur l'utilisation des indicateurs afin d'assigner un score de durabilité selon la performance du système envers différents « piliers du développement durable », 2) des analyses de la performance d'un système agricole selon ses conséquences (en termes de production, d'économie, de sécurité alimentaire ou de pollution) et 3) la recherche sociale axée sur les entrevues.
Étant donné la complexité des systèmes agricoles, de différents indicateurs sont
fréquemment utilisés afin de simplifier l'analyse de leur durabilité. Ces indicateurs
représentent en majeure partie les impacts économiques et environnementaux de ces systèmes
(Galan et al., 2007; Pelzer et al., 2012; van der Linden et al., 2020). En un premier lieu, des
indicateurs de durabilité sont identifiés par les chercheuses et chercheurs et sont ensuite
mesurés au sein de différents systèmes agricoles; ils seront très fréquemment amalgamés par
la suite soit en un seul score de durabilité, soit en scores individuels pour chacun des piliers
économique, environnemental et social. Les résultats d'une telle analyse visent à produire une
mesure indirecte mais standardisée de la durabilité d'un système agricole afin de faciliter les
comparaisons, sans nécessairement se soucier d'identifier les causes ou des conséquences de
ces différences en matière de durabilité. Ces approches, qui fournissent une vue générale des
aspects environnementaux, sociaux et économiques d'un système agricole, ne sont pas
toujours très consistantes (p. ex., voir Galan et al. (2007)), se voient limitées à l'analyse de
mesures définies par les chercheuses et chercheurs et ne donnent aucune indication au sujet
des dynamiques, des interactions et des rétroactions au long terme entre les variables
considérées, limitant ainsi leur utilité envers la conceptualisation des interventions agricoles
durables. Dans le cas de l'agriculture à petite échelle, ces méthodologies nous donnent
également peu d'information au sujet de la connexion entre les indicateurs de durabilité
agricole et les bénéfices escomptés d'un système agricole durable, tels l'accès à la nourriture,
la protection des revenus et la sécurité alimentaire des ménages. Ces études n'incluent
fréquemment pas de composante de participation des parties prenantes, ce qui peut nuire à la
chance de l'adoption des résultats par celles-ci lors de la prise de décision.

D'autres méthodes tentent de mesurer la performance des systèmes agricoles selon leur productivité. Des analyses économiques et des modèles de régression sont d'usage fréquent lors d'études qui visent à élucider les conséquences de différents systèmes agricoles, telle l'analyse de l'impact du blé hybride auprès des rendements des producteurs à petite échelle (Matuschke et al., 2007) et l'étude de la viabilité économique de différentes variétés de maïs génétiquement modifié dans le contexte philippin (Afidchao et al., 2014). Pour ce qui traite de la production agricole, les données observées sur le terrain tout autant que les modèles physiques de la croissance des cultures se voient fréquemment appliqués à des problématiques telles la prévision des conséquences des changements climatiques auprès des rendements des cultures en Afrique du Sud, (Zinyengere et al., 2014), l'évaluation des impacts de différentes pratiques de gestion des cultures de couverture dans les champs de
maïs en Espagne (Salmerón et al., 2014) et l'analyse du risque que pose la variabilité des conditions climatiques envers le rendement du blé en Australie (Bracho-Mujica et al., 2019). Du côté social, notons également l'utilisation de diverses mesures statistiques de la sécurité alimentaire, lesquelles se basent sur les expériences de manque d'accès aux aliments telles que rapportées par les ménages (FAO, 2012; Segall-Corrêa et al., 2014). Lorsqu'intégrées au sein de différents sondages, de telles mesures peuvent aider à l'identification des causes ou des conséquences potentielles de l'insécurité alimentaire par l'entremise d'analyses statistiques de corrélation entre les niveaux d'insécurité alimentaire et les facteurs explicatifs potentiels d'ordre socioéconomique ou agricole (del Carmen Morales-Ruán et al., 2014; Mundo-Rosas et al., 2014). De même, d'autres études d'orde statistique axées sur les sondages socioéconomiques et agronomiques auprès des agricultrices et agriculteurs ont été menées (Anders et al., 2020). Ce genre d'étude ne considère toutefois pas les dynamiques, les interactions et les rétroactions entre les composantes sociales, économiques et environnementales des systèmes agricoles, dynamiques qui sont clefs à l'évolution de la productivité et de la durabilité de ces systèmes complexes. En outre, de telles études se voient également limitées à une série de questions et de variables telles que définies par les chercheuses et chercheurs et courent donc le risque de passer à côté de variables et de processus d'importance, composantes clefs qui ne sont peut-être pas évident aux membres de la communauté scientifique mais qui demeurent très claires dans les visions des communautés et des parties prenantes locales.

Les méthodologies sociologiques, très différentes des méthodes décrites ci-dessus, ont également été utilisées afin d'améliorer notre compréhension des relations et rétroactions complexes entre les sphères socioéconomiques et environnementales, y compris dans le contexte de l'insécurité alimentaire. Au cours de ces études, des entrevues ouvertes avec les parties prenantes génèrent des descriptions générales des causes et des conséquences de l'insécurité alimentaire ou de la production agricole (Brownhill et Hickey, 2012; Carey, 2009). Ces méthodes offrent un point de vue plus large de la problématique mais ne peuvent toutefois pas produire des prévisions quantitatives qui serviraient au développement de recommandations de politique publique. Leur dépendance envers l'utilisation des sondages limite également la considération des dynamiques des systèmes, et les résultats sont généralement produits sans que la communauté n'aie grande opportunité de les utiliser afin de comprendre le fonctionnement du système et d'utiliser ces connaissances pour formuler leurs propres solutions.
La modélisation participative socioenvironnementale offre donc la possibilité intéressante de combiner l'ouverture d'esprit et la participation des parties prenantes qui caractérisent les approches sociologiques tout sans sacrifier les capacités prédictives des méthodes axées sur les modèles mathématiques et les indicateurs. Ce genre de modélisation participative, originalement populaire dans le contexte des domaines de l'hydrologie et de la gestion environnementale, incorpore les parties prenantes dans le processus de développement de modèles socioéconomiques et environnementaux. D'une part, les modèles conceptuels qualitatifs peuvent être développés de manière participative afin d'analyser les composantes socioéconomiques et physiques du système (Dugua et Chakroun, 2019; Fulton et al., 2015; Inam et al., 2015). Du côté quantitatif, notons les méthodes de modélisation participative telles la planification de vision commune, qui regroupe les parties prenantes afin de développer des modèles physiques du système (Ritzema et al., 2010), la conversion des schémas mentaux des parties prenantes en réseaux bayésiens (Chan et al., 2008) et les simulations et jeux de rôle au cours desquels les parties prenantes font face à un modèle informatique du système d'intérêt et doivent ensuite « jouer » à la prise de décision (Souchère et al., 2010). Aucune de ces méthodes, cependant, n'offre aux parties prenantes une représentation visuelle des niveaux, des flux, des délais et des rétroactions entre composantes socioéconomiques et environnementales du système. C'est pour cette raison que la modélisation des dynamiques des systèmes, et en tout particulier la modélisation des dynamiques des systèmes axée sur la co-construction participative des modèles avec les parties prenantes, offre un manière innovante et puissante de représenter dans le même modèle dynamique les processus sociaux autant que physiques afin d'explorer les rétroactions importantes mais fréquemment contre-intuitives qui déterminent le comportement du système (Halbe et Adamowski, 2011; Inam et al., 2015; Sterman, 2000). La méthodologie de modélisation participative des dynamiques des systèmes, originaire du domaine de la consultation dans le monde d'affaires, offre plusieurs avantages : 1) elle offre une vision plus approfondie du système que celle qui serait générée par les méthodes conventionnelles d'échantillonnage de données des systèmes physiques et d'application des sondages auprès des systèmes socioéconomiques et 2) elle stimule le dialogue entre les parties prenantes, ce qui favorise l'échange d'idées et la prise en connaissance de différents points de vue, y compris entre parties prenantes ayant des opinions ou des intérêts divergents. Le modèle final quantifié pourra ensuite être appliqué à l'évaluation de différents scénarios et à la recherche de solutions mutuellement acceptables aux enjeux en cause (Halbe et al., 2018).
Des modèles des dynamiques des systèmes furent récemment appliqués dans le domaine de la gestion des ressources hydriques (Halbe et Adamowski, 2011; Inam et al., 2017a, 2017b, 2015; Langsdale Stacy M. et al., 2009) justement en raison de la complexité des systèmes sociohydrologiques qui se retrouvent au centre des interactions entre systèmes naturels et humains. Les enjeux du développement agricole partagent grand nombre des mêmes caractéristiques, soit leur complexité, l’intégration de processus physiques et sociaux, et la diversité des parties prenantes, qui font des problématiques de la gestion de l’eau de si bons candidats pour l’application des méthodologies de modélisation des dynamiques des systèmes. Cependant, les études de ce genre sont moins nombreuses dans le contexte du domaine agricole et de la sécurité alimentaire. Parmi celles-ci, mentionnons l’application, à l’étude de la sécurité alimentaire des petits exploitants agricoles au Kenya, d’un modèle des dynamiques des systèmes prenant en compte processus physiques et socioéconomiques (Stephens et al., 2012), de même que le développement par Bala et al. (2014) d’un modèle des dynamiques des systèmes de la production rizicole et de la sécurité alimentaire en Malaisie. De manière similaire, Arshad et al. (2015), toujours en Malaisie, appliquèrent cette approche pour analyser les fluctuations majeures de production de cacao. Dans le delta du Mékong (đồng bằng sông Cửu Long) du Vietnam, Nguyễn Thành Tựu (2018) appliqua une méthodologie des dynamiques des systèmes afin de prévoir les impacts du changement climatique envers les systèmes de riziculture, tandis que Marín et al. (2012) au Pérou utilisèrent les dynamiques des systèmes afin d’incorporer les aspects sociaux, économiques et environnementaux des systèmes agricoles et des moyens de subsistance des communautés de la région de la brousse d’Opuntia dans les Andes. Ces méthodes ont également trouvé utilité envers la modélisation des systèmes de production agricole et ovine au Yucatán au Mexique (Parsons et al., 2011b, 2011a) de même qu’envers l’évaluation de la résilience des systèmes agricoles à petite échelle au Bangladesh envers les changements climatiques et les chocs d’ordre socioéconomique (Hossain et al., 2020, 2017). Ces études de modélisation des dynamiques des systèmes à fins d’évaluation des dynamiques complexes qui les caractérisent porte à croire qu’une méthodologie similaire pourrait être utile envers la comparaison des différentes philosophies de développement agricole. Une telle approche pourrait également diminuer le risque qu’une planification de projet de développement qui n’est pas pleinement consciente des rétroactions entre environnement, société et économie, de même que des impacts de l’intervention auprès des communautés et des agroécosystèmes, puisse faire face à des enjeux de durabilité inattendus.
Lors de cette recherche, la durabilité de deux projets de développement agricole ruraux au Guatemala sera comparée dans le cadre d'une étude participative axée sur la modélisation qualitative des dynamiques des systèmes. L'un de ces systèmes agricoles est orienté vers la production commerciale intensive des cultures maraîchères et dépend des marchés agricoles et d'un haut taux de roulement financier. L'autre, qui se situe pourtant dans une région similaire avec une économie également dominée par l'agriculture Indigène à petite échelle, a pris la décision de se développer en priorisant un système à bas utilisation d'intrants et de ressources financières toute en produisant des cultures destinées à l'autosuffisance alimentaire. Ces approches sont toutes les deux d'usage fréquent lors des projets de développement international et présentent des gammes différentes d'avantages et de vulnérabilités socioéconomiques et environnementales. Aucune étude à date, cependant, n'aurait élaboré une étude intégrée des dynamiques et des rétroactions entre les sphères socioéconomiques et environnementales qui déterminent la durabilité au long terme de ces deux systèmes.

Cette recherche propose donc comme objectifs 1) le développement d'un cadre méthodologique, axée sur celui proposé auparavant (Halbe et al., 2018; Inam et al., 2015), pour la construction participative des modèles des dynamiques des systèmes dans le contexte de l'analyse de la durabilité des projets de développement agricole et 2) l'application de cette méthodologie à l'analyse de deux différents systèmes agricoles au Guatemala afin de déterminer lequel des deux, si cela est possible, est plus apte à l'amélioration au long terme de la situation de sécurité alimentaire, autant qu'envers le développement de politiques spécifiques aux vulnérabilités de chacun. Seuls les modèles quantitatifs peuvent offrir des prévisions quantitatives du comportement future d'un système; cependant, les modèles conceptuels qualitatifs peuvent également offrir des prévisions et des recommandations qualitatives et sont, en outre, plus simples et rapides à développer. Cet avantage permet d'inclure les parties prenantes dès le début du processus de modélisation en attendant que les modèles quantitatifs soient prêts. Les modèles qualitatifs peuvent également élucider la structure du système telle que perçue par les parties prenantes et peuvent mettre en évidence des solutions potentielles aux enjeux qui émergent des relations complexes du système (Fulton et al. 2015). Au cours de cette étude, nous espérons que l'aspect participatif de la modélisation de groupe offrira une meilleure conceptualisation de la problématique qu'aurait été possible selon d'autres méthodes, tandis que l'utilisation des dynamiques des systèmes facilitera l'identification des processus sous-jacents qui expliqueraient les niveaux
constamment élevés d'insécurité alimentaire auprès des deux régions d'étude, autant que les interactions, soient-elles positives ou négatives, de ces processus avec les projets de développement.

## 3.3 Méthodologie

La présente recherche s'inspire des études précédentes et offre la première utilisation de la méthodologie des dynamiques des systèmes à la comparaison de différentes alternatives de développement agricole. La progression graduelle du projet, qui commence par des entrevues de construction de diagrammes de boucles causales avant de procéder aux ateliers de modélisation de groupe, contribue au développement d'une vision partagée entre parties prenantes. Cette méthodologie permet donc une participation accrue des parties prenantes tout au long du développement du modèle et améliore ainsi les chances que les résultats de l'activité de modélisation aboutiront à de réels impacts au moment de la prise de décision par les parties prenantes. La Figure 3.1 ci-dessous résume les cinq étapes du processus de modélisation participative utilisé lors de ce projet.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 3.1: Résumé du processus de modélisation participative.</figcaption></figure>

### 3.3.1 Région d'étude

Le Guatemala offre une étude de cas intéressante dans le contexte de l'évaluation de différentes philosophies de développement agricole (commerciale et d'autosuffisance) en raison de la croissance rapide de la population rurale, de la croissance des niveaux de pauvreté et des hauts taux d'insécurité alimentaire, le tout étant accentué dans les régions
Indigènes du pays. Ces enjeux donnent une urgence toute particulière au développement de
solutions durables envers les défis d'ordres social et écologique auxquels fait face le secteur
agricole rural. L'agriculture représente environ 14% du PIB du Guatemala, mais elle demeure
une source importante d'emplois, tandis que la population rurale représente 53% de la
population totale du pays tout en croissant à un taux annuel de 2,8%. En même temps, le pays
souffre du plus haut taux de malnutrition chronique des enfants de toute la région de
l'Amérique latine (49% en comparaison au 29% du Honduras en deuxième place, le PIB par
personne de ce dernier étant néanmoins systématiquement plus de 30% inférieur à celui du
Guatemala) (MAGA, 2012; SEGEPLAN, 2009; World Bank, 2014).

Cette recherche compare deux études de cas provenant de deux municipalités du Guatemala : Concepción (département de Tz'olöj Ya', ou Sololá en espagnol) et Chiche' (département du K'iche', ou El Quiché en espagnol). Ces deux régions sont les bénéficiaires de différents projets menés par des ONGs. Dans le cas de Concepción, le projet PROSOL (financé par le CRDI du Canada et implémenté par les ONGs canadiennes SOCODEVI et CECI) vise à améliorer les revenus des communautés agricoles en encourage la formation de coopératives en vue de la commercialisation des cultures, tels les légumes, à haute valeur monétaire. Le projet offrit des graines, des produits chimiques, des outils et des services réguliers d'extension agricole, de capacitation et de connexion au marché. Malgré le fait que plusieurs communautés bénéficiaires du projet PROSOL exportent une partie de leurs récoltes, la coopérative agricole à Concepción produit pour les marchés locaux et nationaux (y compris des supermarchés à la capitale). Les familles, toutefois, gardent généralement au moins une petite portion de terrain dédiée à la production de maïs (awan) pour leur propre consommation. Ces activités ont certainement contribué à l'augmentation des revenus agricoles, mais les enjeux de la dégradation environnementale et de la dépendance envers les marchés demeurent toujours dans l'attente d'une solution satisfaisante.

Le projet au Chiche' suit une approche très différente. Initié par la branche sociale de l'Église catholique CARITAS du K'iche', le projet promeut le développement d'un système agricole axé sur la gestion des agroécosystèmes pour l'autosuffisance et utilisant peu d'intrants externes. Même si les participantes et participants demeurent libres de cultiver et de vendre leurs récoltes, de même que de répandre les intrants agricoles, selon leur gré, le projet demeure axé sur la production locale d'intrants agricoles et la cultivation des cultures de base, et la majorité des familles participantes ont commencé à éviter le recours aux intrants de synthèse au cours de l'intervention. Étant de donné les bas prix de ces cultures auprès des
marchés locaux, et vue qu'aucune priorité n'a été accordée au développement de la capacité de commercialisation, peu des individus qui participent au projet amènent leurs récoltes au marché. Cette stratégie offre une protection envers les fluctuations des prix agricoles et la dégradation environnementale qui affectent les communautés du Tz'olöj Ya', mais sa durabilité socioéconomique fait cependant face à plusieurs défis, surtout dans le contexte des demandes économiques non agricoles telles l'éducation et la santé.

Les premier, troisième et quatrième auteurs de cet article ont passé un total de onze mois dans la région d'étude et ont visité chaque région de manière hebdomadaire à mensuelle afin d'interagir avec les parties prenantes et les communautés agricoles. Ces auteurs parlent tous espagnol, et le premier auteur parle également Kaqchikel et K'iche', les langues de Concepción et de Chiche'. Le fait de pouvoir travailler dans ces dernières langues contribua de manière importante au progrès de la recherche.

Ce projet de recherche suivit une méthodologie de développement de modèles environnementaux et socioéconomiques qualitatifs des dynamiques des systèmes inspirée par celle de Halbe et al. (2018) et d'Inam et al. (2015). Elle comporte les étapes suivantes : 1) l'identification de la problématique, 2) l'identification des parties prenantes, 3) une série d'entrevues individuelles auprès des parties prenantes (diagrammes de boucles causales), 4) la fusion des diagrammes de boucles causales et 5) une série d'ateliers de construction de modèle en groupe.

### 3.3.2 Identification de la problématique

La sécurité alimentaire, telle que définie par le Sommet mondial de l'alimentation de 1996, existe lorsque « tous les êtres humains ont, à tout moment, un accès physique et économique à une nourriture suffisante, saine et nutritive leur permettant de satisfaire leurs besoins énergétiques et leurs préférences alimentaires pour mener une vie saine et active » (FAO, 2006). Étant donné l'attention particulière que les gouvernements récents du Guatemala ont accordé aux concepts de la malnutrition des enfants et de la sécurité alimentaire, toutes les parties prenantes qui participèrent comprenaient bien cette terminologie et aucune difficulté d'ambiguïté ou de définition contradictoire entre parties prenantes ne fut recensée. L'objectif final de l'exercice de modélisation était d'analyser la durabilité de chacun des deux systèmes agricoles d'intérêt, la durabilité étant définie selon la capacité des projets de développement de générer des améliorations en matière de sécurité alimentaire qui ne perdront pas leur efficacité face à des facteurs inattendus d'ordres social,
économique ou environnemental, qu'ils soient de provenance exogène ou endogène. Selon cette définition, un système agricole serait plus durable qu'un autre du point de vue de la sécurité alimentaire s'il s'avère plus efficace envers l'amélioration de la qualité, de la disponibilité ou de l'accessibilité de la nourriture au long terme.

### 3.3.3 Identification des parties prenantes

Les parties prenantes des domaines du développement agricole et de la sécurité alimentaire furent identifiées selon le processus à quatre étapes proposé par Inam et al. (2015). Les parties prenantes furent en un premier temps identifiées à travers les organisations CARITAS et PROSOL responsables de l'implémentation des projets de développement agricole auprès de chaque communauté. Les auteurs ont fait un effort conscient d'inclure parmi les parties prenantes (Inam et al., 2015) des preneurs de décision, des utilisateurs, des exécuteurs de projet et des experts. Compte tenu des tensions politiques au Guatemala (notons en passant que le projet de recherche se déroulait en même temps que la campagne électorale nationale), nous avons pris un soin tout particulier d'éviter l'incorporation des élues et des élus dans le processus de modélisation en faveur de l'inclusion des employés locaux des organisations environnementales. Malgré le fait que cette décision diminua les opportunités d'inclusion des preneurs de décision de haut niveau, elle aida également à diminuer le risque bien réel que le projet soit accusé (à tort ou à raison) de devenir politisé à des fins électorales. Lors du processus d'identification des parties prenantes, et selon les recommandations des parties prenantes initiales, d'autres ONGs, des employés de différents départements gouvernementaux de niveau municipal et départemental (reliés à la sécurité alimentaire, l'agriculture, et le développement social) et les représentants d'une association agricole furent également invités à participer.

### 3.3.4 Entrevues individuelles

Des entrevues individuelles d'une durée d'une à deux heures furent organisées avec chaque partie prenante identifiée. Dans la mesure du possible, ces entrevues se déroulèrent de manière individuelle afin de capter l'opinion de chaque partie prenante dans l'absence de l'influence des autres participants; en raison des contraintes de temps des parties prenantes, certaines entrevues « individuelles » combinèrent cependant plus d'une partie prenante en même temps (et même une fois deux organisations gouvernementales connexes). Aucune des parties prenantes n'avait participé à un projet de modélisation des dynamiques des systèmes par le passé, mais aucune n'éprouva de difficulté envers les tâches requises. Des diagrammes
de boucles causales (Vennix, 1996) furent élaborées en demandant aux parties prenantes de
commencer par la problématique (l'insécurité alimentaire) et ensuite d'identifier ses causes et
ses conséquences. La problématique fut écrite sur un morceau de papier et ensuite collée au
milieu d'une grande feuille de papier blanc. Les parties prenantes écrivirent ensuite les causes
(directes et indirectes) du problème sur d'autres morceaux de papier qui furent collés à la
gauche de la problématique et connectés par des flèches indiquant la polarité des relations. La
même procédure fut répétée lors de l'identification, sur la partie droite de la feuille, des
conséquences de la problématique. Lors de la dernière phase de l'entrevue, les parties
prenantes furent invitées à fermer des cycles de rétroaction en dessinant des flèches
connectant les conséquences aux causes de la problématique. Cette méthodologie est d'une
utilité particulière envers la représentation visuelle du « schéma mental » des parties
prenantes qui définit la manière dont la personne visualise la problématique (Vennix, 1996).
Le rôle du facilitateur et de la facilitatrice se limita donc aux directives d'ordre général, telle
la clarification des situations lorsque ce que la partie prenante avait dit ne correspondait pas à
ce qu'elle venait d'écrire. La rectification de telles erreurs ne posaient généralement aucun
problème.

Il est important de mentionner que cette approche peut inclure autant les variables
physiques, tel le rendement agricole, que les variables sociales telle la sécurité alimentaire.
L'exemple présenté dans la Figure 3.2 comporte une boucle de renforcement (à gauche);
c'est-à-dire, un changement dans la valeur de l'une de ses variables enclenchera une série
d'événements qui aboutira en un renforcement de l'action initiale. Le cycle de droite est un
cycle d'équilibre, car elle contrecarrera ou du moins mitigera un changement dans l'une ou
l'autre de ses variables; à titre d'exemple, une augmentation de la pauvreté entraînera une
migration plus importante, par laquelle sera obtenue une certaine quantité d'argent qui
mitigera, en partie, l'augmentation initiale de la pauvreté. Les symboles positifs (+) indiquent
des relations proportionnelles (p. ex., une augmentation des emplois agricoles entraînera une
augmentation auprès des revenus) et les symboles négatifs (-) indiquent une relation inverse
(p. ex., une augmentation des revenus diminuera la pauvreté).
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3.2: Exemple simplifié d'un diagramme de boucles causales provenant de la phase d'entrevues individuelles. Le R indique une boucle auto-renforçante, et le É une boucle d'équilibre.</figcaption></figure>

C'est en identifiant ces cycles que les parties prenantes développent une compréhension plus approfondie des complexités du système socioécologique avec lequel elles travaillent. De même, l'exercice facilite l'identification des comportements de renforcement au sein du système tout autant que des points leviers pour le développement de politiques efficaces et durables.

### 3.3.5 Fusion des diagrammes de boucles causales

Les diagrammes de boucles causales provenant des entrevues individuelles (un total de 3 à 7 entrevues par région d'étude) furent ensuite transcrits du papier vers le logiciel Vensim (Vensim PLE, 2017) de modélisation des dynamiques des systèmes et fusionnés en un seul modèle qualitatif pour chaque région d'étude suivant l'approche d'Inam et al (2015). Les variables et les processus présents dans plus d'un diagramme furent combinés (voir Figure 3.3) et le modèle final divisé en sous-modèles (agronomique et socioéconomique pour Chiche'; agronomique, économique et santé-social dans le cas de Concepción) afin de favoriser la clarté de la présentation. Ces thèmes furent choisis parce que la majorité des variables et des processus du modèle complet se classifient bien dans l'un ou l'autre d'entre eux; ils ont aussi l'avantage de correspondre aux expertises de différents groupes de parties prenantes, ce qui permit à ces dernières de trouver leur domaine d'expertise plus rapidement lors des questionnaires et des activités au cours des ateliers. Le modèle de Concepción fut divisé en trois sous-modèles, contrairement à deux sous-modèles pour le cas de Chiche', en raison du plus grand nombre d'entrevues individuelles et de la taille proportionnellement plus grande du modèle complet dans cette région.
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Figure 3.3: Exemple de fusion des diagrammes de boucles causales individuels. Les flèches vertes en gras indiquent les relations présentes dans les deux diagrammes individuels.

### 3.3.6 Ateliers de modélisation de groupe

Suivant le développement du modèle combiné et de ses sous-modèles, un sondage portant sur les composantes clefs de ceux-ci fut envoyé à toutes les parties prenantes en format papier ou électronique. Le sondage posa les questions suivantes au sujet de chaque cycle ou processus d'importance du modèle :

1. Croyez-vous que ce cycle (ou processus) soit exacte?

2. Si non, pourquoi?

3. Quelle importance donneriez-vous présentement à ce cycle (ou processus)?

4. Croyez-vous que cette importance augmentera, diminuera ou demeurera plus ou moins constante à l'avenir?

Les réponses à ces questions furent utilisées à fins de vérification de la structure du modèle suite à la phase de fusion des modèles individuels. Elles permirent aussi l'identification des points de divergence entre les opinions des parties prenantes avant le premier atelier de modélisation de groupe.

Les ateliers durèrent environ 2,5 heures (y compris une pause de 30 minutes) et accueillirent en moyenne 5 à 10 individus. La série d'ateliers de modélisation participative comporta entre 2 à 3 ateliers par région et suivit le calendrier suivant :
1. Revue du modèle et de ses sous-modèles, suivi d'un discussion avec les parties prenantes au sujet des changements à apporter et des variables et processus manquants (questions similaires à celles présentées dans le sondage).

2. Présentation d'une version préliminaire du modèle quantifié, et révision des suppositions sous-jacentes, des données et des équations.

3. Suite de la révision des suppositions structurelles du modèle quantifié, et début de l'évaluation du modèle.

4. Revue des suppositions structurelles et des données du modèle.

Les résultats de la phase qualitative de la modélisation sont présentés dans cet article. Cependant, la présentation d'une version préliminaire du modèle quantitatif contribua de manière significative à l'intérêt continu des parties prenantes envers le processus de modélisation; en outre, bon nombre des suppositions révisées dans le processus apportèrent des modifications à la structure (composante qualitative) du modèle et auront donc eu une incidence auprès des résultats présentés dans le présent article. La quantification formelle du modèle fera l'objet d'une étude prochaine.

## 3.4 Résultats et discussion

### 3.4.1 Identification et participation des parties prenantes

Les entrevues débutèrent avec les ONGs responsables de l'implémentation du projet de développement dans chaque région. Lors des entrevues individuelles, chaque partie prenante fut invitée à proposer d'autres parties prenantes potentielles. En fin de compte, 4 institutions de Chiche' et 7 de Concepción participèrent au stade d'entrevues individuelles (un total de 8 individus dans chacun des cas). Parmi ces institutions figurent les organisations responsables de l'implémentation de chaque projet de développement, d'autres organisations non gouvernementales actives dans les domaines de l'agriculture et du développement rural dans les régions d'étude (telles des coopératives de prêts et des ONGs de développement agricole), des dirigeants d'associations de fermières et de fermiers (à Concepción) et des représentants gouvernementaux au niveau local en matière d'agriculture, de santé et de sécurité alimentaire.

Les participantes et participants contribuèrent de manière active au projet de recherche et, en grande partie, paraissaient apprécier la méthodologie participative. En effet, les doutes exprimés au début du processus au sujet de l'utilité de « ne faire que parler » au lieu de faire
quelque chose donnèrent place à une appréciation de l'utilité de la méthodologie envers l'organisation des connaissances et l'identification des points leviers pour la planification des politiques publiques. Les hauts taux de roulement des participants individuels, surtout entre la phase de modélisation individuelle et le premier atelier de groupe (voir Tableau 3.1), diminuent de manière considérable lorsqu'on considère le roulement institutionnel. La méthodologie présentée par cet article permit sans difficulté l'ajout de nouvelles parties prenantes au cours du projet sans que celles-ci n'éprouvent de grandes difficultés à comprendre les résultats antérieurs et à commencer à y contribuer elles-mêmes.

<table><caption>Tableau 3.1: Participation institutionnelle et individuelle des parties prenantes pour chaque étude de cas. Le pourcentage manquant est toujours relatif à l'activité précédente. Cnc : Concepción; Chch : Chiche'.</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th rowspan="3"></th><th colspan="2">Modélisation individuelle</th><th colspan="8">Ateliers de groupe</th></tr><tr><th colspan="2">1</th><th colspan="2">2</th><th colspan="2">3</th><th colspan="2">4</th></tr><tr><th>Cnc</th><th>Chch</th><th>Cnc</th><th>Chch</th><th>Cnc</th><th>Chch</th><th>Cnc</th><th>Chch</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Nombre de...</td><td>Participant.e.s</td><td>8</td><td>8</td><td>9</td><td>5</td><td>8</td><td>2</td><td>9</td><td>-</td><td>10</td><td>-</td></tr><tr><td>Institutions</td><td>5</td><td>4</td><td>7</td><td>5</td><td>5</td><td>2</td><td>7</td><td>-</td><td>7</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">% nouvelles ...</td><td>Participant.e.s</td><td>-</td><td>-</td><td>89%</td><td>80%</td><td>25%</td><td>0%</td><td>33%</td><td>-</td><td>10%</td><td>-</td></tr><tr><td>Institutions</td><td>-</td><td>-</td><td>50%</td><td>60%</td><td>17%</td><td>0%</td><td>14%</td><td>-</td><td>0%</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">% de manquantes</td><td>Participant.e.s</td><td>-</td><td>-</td><td>89%</td><td>88%</td><td>44%</td><td>60%</td><td>63%</td><td>-</td><td>11%</td><td>-</td></tr><tr><td>Institutions</td><td>-</td><td>-</td><td>43%</td><td>50%</td><td>38%</td><td>60%</td><td>33%</td><td>-</td><td>14%</td><td>-</td></tr></tbody></table>

### 3.4.2 Diagrammes de boucles causales

Un total de sept diagrammes de boucles causales furent générés à Concepción et trois à Chiche'.

La qualité et la profondeur des connaissances captées par les diagrammes de boucles causales bénéficièrent tout particulièrement de l'inclusion de parties prenantes provenant de différentes institutions. La majorité des parties prenantes identifièrent les relations centrales entre production agricole, pauvreté, sécurité alimentaire et malnutrition. Elles identifièrent, cependant, de différents facteurs explicatifs envers la production agricole et la pauvreté de même que des conséquences distinctes de la malnutrition, et ce, selon leurs domaines d'expertise. Les parties prenantes ayant une formation agricole soulignèrent de manière plus importante les limites d'ordre agronomique (soit environnementales ou économiques) à la productivité agricole, tandis que les parties prenantes provenant du domaine de la sécurité alimentaire et de la santé apportèrent leurs expériences en matière de maladies infantiles et
d'éducation. L'inclusion des parties prenantes provenant d'une grande variété de domaines, y compris l'agriculture, le développement et la santé, assura l'identification d'une diversité de variables d'ordre socioéconomique autant qu'environnemental de même que des relations causales qui les relient.

### 3.4.3 Fusion des diagrammes individuels

Les modèles individuels de chaque région d'étude furent par la suite fusionnés en combinant les variables identiques présentes dans plus d'un modèle individuel. (À titre d'exemple, voir la Figure 3.3.)

Les modèles fusionnés demeurèrent trop compliqués pour être représentés de manière claire sur une seule page et furent donc divisés en sous-modèles distincts (sous-modèles d'agriculture et de socioéconomie pour Chiche', et sous-modèles agricole, économique et de société-santé pour Concepción). Les variables communes entre les différents sous-modèles permettent toutefois l'analyse des impacts réciproques entre les différents sous-systèmes. La Figure 3.4 présente un exemple des sous-modèles agricoles de Concepción et de Chiche'.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3.4: Diagramme des boucles causales des sous-modèles agricoles de Concepción (en haut) et de Chiche' (en bas). Les chiffres rouges encerclés indiquent des cycles et des processus d'intérêt référencés au cours du processus de modélisation participative.</figcaption></figure>
### 3.4.4 Construction collaborative du modèle

Les ateliers de modélisation en groupe furent organisés avec l'aide du SESAN (Secrétariat de la sécurité alimentaire) de chaque municipalité qui incorporèrent les ateliers avec les rencontres hebdomadaires de l'initiative de sécurité alimentaire du gouvernement national, *Pacto Hambre Cero*. La majorité des institutions qui avaient déjà participé aux entrevues individuelles participèrent également aux ateliers; cependant, une grande proportion des individus présents aux ateliers n'avaient pas participé lors des entrevues individuelles, certaines parties prenantes initiales n'étant plus en poste ou bien ayant délégué la participation à l'un de leurs collègues. L'utilisation des rencontres du *Pacto Hambre Cero* apporta aussi un certain nombre de nouvelles institutions qui n'avaient pas participé auparavant aux entrevues individuels. Le projet de développement agricole à Concepción avait également tiré sa fin entre les phases de modélisation individuelle et de modélisation en groupe du projet de recherche, ce qui termina leur implication; de même, un employé d'un autre ONG quitta ses fonctions et continua sa participation en tant que partie prenante indépendante suivant le premier atelier de modélisation en groupe. La première rencontre dans chaque région d'étude fut donc dédiée à une récapitulation de la méthodologie de modélisation et du modèle en général.

La représentation directe des groupes d'agricultrices et d'agriculteurs lors des ateliers de groupe ne fut possible qu'au Chiche'. À Concepción, l'association invitée ne participa qu'aux ateliers de modélisation de groupe, très probablement en raison des tensions politiques au Guatemala et de la perception que la participation de représentants gouvernementaux aurait « politisé » le processus. Afin de compenser pour cette perte, un effort tout particulier fut accordé au recrutement de participants des ONGs et des institutions gouvernementales locales, tels les agronomes travaillant en extension agricole. Ces derniers étant eux-mêmes des membres des communautés d'intérêt et provenant très souvent de familles agricoles, ils surent apporter un point de vue des communautés agricoles locales au projet. L'inclusion des représentants gouvernementaux du niveau local au lieu des fonctionnaires de haut niveau assura plus de participation communautaire et aida aussi à éviter que le projet soit incorporé dans des campagnes ou programmes politiques. À la fin, les parties prenantes qui participèrent aux ateliers de groupe, y compris des représentants de différents niveaux gouvernementaux qui appartenait donc possiblement à de différentes formations politiques, travaillèrent ensemble de manière productive sans tension visible ni tentative d'utiliser le modèle à des fins politiques.