# Évaluer la durabilité des exploitations agricoles d'un territoire à l'aide d'une méthode multicritère : intégration des impacts environnementaux et des services écosystémiques

Emma Soulé

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Emma Soulé. Évaluer la durabilité des exploitations agricoles d'un territoire à l'aide d'une méthode multicritère : intégration des impacts environnementaux et des services écosystémiques. Sciences agricoles. Université de Lorraine, 2022. Français. NNT: 2022LORR0159. tel-03953762

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# THÈSE

Présentée et soutenue publiquement pour l'obtention du titre de

Docteur de l'Université de Lorraine

Mention : Sciences agronomiques

par **Emma SOULÉ**

Sous la direction de Christian BOCKSTALLER, Nadia MICHEL et Philippe MICHONNEAU.

## Évaluer la durabilité des exploitations agricoles d'un territoire à l'aide d'une méthode multicritère : intégration des impacts environnementaux et des services écosystémiques

25 octobre 2022

### Membres du jury :

<table><tr><td>Directeur de thèse :</td><td><strong>Christian BOCKSTALLER</strong></td><td>HDR, Ingénieur de recherche, UMR LAE, Colmar</td></tr><tr><td>Membres invités :</td><td><strong>Nadia MICHEL</strong></td><td>Maître de conférences, UMR LAE, Nancy</td></tr><tr><td></td><td><strong>Philippe MICHONNEAU</strong></td><td>Responsable agronomie, SCARA, Arcis-sur-Aube</td></tr><tr><td>Rapporteurs :</td><td><strong>Guillaume MARTIN</strong></td><td>Directeur de recherche, UMR AGIR, Toulouse</td></tr><tr><td></td><td><strong>Aude VIALATTE</strong></td><td>Directrice de recherche, Dynafor, Toulouse</td></tr><tr><td>Examinateurs :</td><td><strong>Christophe DAVID</strong></td><td>Directeur, ISARA, Lyon</td></tr><tr><td></td><td><strong>Matthieu CAROF</strong></td><td>Maître de conférences, UMR SAS, Rennes</td></tr><tr><td></td><td><strong>Muriel VALANTIN-MORISON</strong></td><td>Directrice de recherche, Unité Agronomie, Grignon</td></tr></table>
# PUBLICATIONS

## ARTICLES À COMITÉ DE LECTURE

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2021. Environmental sustainability assessment in agricultural systems: A conceptual and methodological review. J. Clean. Prod. 325. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129291

Soulé, E., Hawes, C., Young, Y., Henckel, L., Michel, N., Michonneau, P., Bockstaller, C., under revisions at *Ecological indicators*. A predictive indicator assessing effect of cropping system and surrounding landscape on biodiversity.

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., submitted to *Journal of cleaner production*. A new method to assess sustainability of agricultural systems by integrating ecosystem services and environmental impacts.

Pierlot, F., Marks-Perreau, J., Soulé, E., Bedos, C., Keichinger, O., Prevost, L., Van Dijk, P., Bockstaller, C., submitted to *Science of the Total Environment*. An indicator to assess risks on water and air of pesticide spraying in crop fields.

## AUTRE PUBLICATION

Prevost, L., Chretien, E., Pierlot, F., Soulé, E., Bedos, C., Prevost, L., Chretien, E., Pierlot, F., Soulé, E., Bockstaller, C., 2022. Comprendre le devenir des phytos dans l'atmosphère. Phytoma.

## CONFÉRENCES À COMITÉ DE LECTURE

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2021. Assessing environmental sustainability of farming systems: an overview of themes. *Présentation prévue pour le 7e International Symposium for Farming System Design*, Tunis. (Annulé à cause de la pandémie mondiale).

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2021. Assessing sustainability of farming systems with a new method integrating ecosystem services indicators. *Présentée à la conférence Landscape 2021*, Berlin.

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2022. Un nouveau cadre conceptuel pour évaluer la durabilité environnementale en milieu agricole. *Présentée au séminaire annuel de l'école doctorale SIReNA*, Nancy.

Soulé, E., Charbonnier R., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2022. Évaluer la durabilité environnementale d'exploitations agricoles en zones céréalières. *Présentation prévue en novembre 2022 au congrès Phloème*, Paris.

## Rapport de stage encadré durant la thèse

Charbonnier, R., Mawois, M., Bockstaller, C., Soulé, E., 2021. Évaluation multicritère de la durabilité environnementale de grandes cultures en Champagne crayeuse (Mémoire de fin d'études d'école ingénieur).

## ARTICLE DE PRESSE NATIONALE

Pailloux, E., 2022. Inrae et scara, une thèse pour mieux saisir les impacts environnementaux des pratiques. Référence agro.
INTERVENTIONS POUR DES STRUCTURE PRIVÉES OU PUBLIQUES

* Présentation de la méthode MASC et de la méthode de la thèse SCARA - Réunion comité technique Blé CRC-HVE, le 17 mai 2022.

* Présentation des résultats de la thèse - Réunion comité technique Blé CRC-HVE, le 14 juin 2022.

* Présentation de l'indicateur I-BIO - Club Climat agriculture, le 16 juin 2022.

* Présentation de l'indicateur I-BIO - GT Agata (Association Noé), le 23 juin 2022.

* Présentation des indicateurs de la méthode - Réunion avec le comité de pilotage agroécologie du Ministère de l'Agriculture, prévue pour cet automne.
REMERCIEMENTS

« Rien de durable ne se fonde sur la force »

Cette thèse a été pour moi une expérience professionnelle et personnelle très enrichissante et épanouissante grâce à de nombreuses personnes que je souhaite ici remercier.

Je commencerais par remercier très chaleureusement mes trois super encadrants : Christian, Philippe et Nadia qui m'ont donné l'opportunité de réaliser cette thèse en m'accordant leur confiance. Merci pour votre bienveillance et votre gentillesse ! Merci à Christian pour ta disponibilité, tes conseils et nos sessions de travail ensemble, nombreuses même lors du premier confinement. Merci à Philippe pour ta bonne humeur, tes conseils très pointus et les points d'actualité agricole à chacune de nos réunions. Merci à Nadia pour ta positivité sans faille malgré tes pépins de santé, pour tes remarques toujours pertinentes pour m'aider à lever le nez du guidon et pour tes encouragements malgré la distance !

Je tiens ensuite à remercier mon comité de suivi : Clotilde Rouillon, Frédérique Angevin, Nicolas Munier-Jolain, Philippe Jeanneret et Olivier Therond pour leur bienveillance, leurs conseils et remarques pertinentes ainsi que leurs encouragements tout au long de cette thèse.

Je remercie également les membres de mon jury : Mathieu Carof, Christophe David, Guillaume Martin, Muriel Valentin-Morison et Aude Vialatte pour leurs intérêts pour mes travaux de thèse et pour avoir accepté de faire partie de mon jury.

J'ai à cœur également de remercier toutes les personnes que j'ai sollicité plus ou moins intensément pendant mes travaux de thèse et qui ont grandement participé à la progression de ces travaux.

Tout d'abord, a big thanks à Cathy et Mark pour leur accueil à Dundee et la belle collaboration scientifique qui a démarré malgré des conditions sanitaires compliquées.

Merci à Enzo Armaroli, Victor Dupuy, Daniel Cluzeau, Laura Henckel pour les jeux de données et l'aide pour la compréhension des analyses des données.

Merci à Éric Ceschia et Morgan Ferlicoq pour leur gentillesse, leur temps et leurs précieux conseils pour se familiariser avec le passionnant mais complexe sujet qu'est l'albédo, sans oublier Gaël Pique pour le calculateur Excel.

Je remercie aussi Jacques-Éric Bergez pour l'aide avec les statistiques.

Merci aux collègues de la SCARA, et notamment Charlotte, Céline, Cécile, Émilie, Mathis, qui m'ont toujours réservé un accueil chaleureux malgré mes très (trop) rares venues au siège de la SCARA. Un merci tout particulier à Laura qui a tout au long de ma thèse était très réactive pour répondre à mes questions et mes demandes multiples.

Merci aux collègues de Nancy avec qui j'ai eu des moments d'échange très sympathiques malgré la distance et un clin d'œil particulier à Hélène pour son aide précieuse dans la caractérisation paysagère de mon échantillon et à la team JJC 2022 qui aura mené à bout son projet contre vent et concert de violon.
Un immense merci à mes collègues de Colmar ! Merci pour vos sourires et votre bonne humeur qui m'ont fait venir tous les jours au bureau avec enthousiasme. J'espère que je ne vous ai pas trop soûlé avec mes histoires d'armagnac et de canard (mais c'est quand même la vie !). Je pense bien sûr à Chantal, Christophe, Nathalie, Marie, Julie, Olivier et à tous les post-docs, docs et stagiaires que j'ai croisé en 3 ans et demi. Éric pour les critiques gastro au déjeuner et la bonne ambiance au bureau, Floriane pour ton écoute et les bonbons locaux, Gaëlle pour les propositions de sorties culturelles, Hélène pour les pauses cemantix, Laurène pour les randos et les nombreuses spécialités régionales, Manon pour amener des paillettes dans le couloir, Marine pour nos discussions ornitho (mais pas que), Nicolas pour ma première balade en Alsace, Priscilla pour tes conseils pour la rédaction du manuscrit, Renaud pour les conseils potager, Rui pour les chouettes soirées à Wintz et pour tes blagues !

Merci encore à Laurène ma référente SYSTERRE et chère amie qui a été là dès mes premiers pas en Alsace et m'a toujours conseillée et soutenue.

Sans oublier mais chers colocs ! Merci à Richard, Léa et Anne Laure qui ont grandement participé à mon acclimatation dans cette région lointaine et froide qu'était pour moi l'Alsace, avec des soirées film du dimanche (dont la séquence inoubliable du jet ski !), les soirées de Noël et les barbecues avec Bosco à l'affût d'un bout de viande. Un merci particulier à Anne Laure qui a accepté de repartir pour un second épisode de colocation avec moi et qui a toujours été présente pour moi tout au long de ces 3 ans.

Merci à mes amis d'Alsace, Pauline, Lui, Ivana, Milos, Micka, Amaury, Dom, Wilfried, Daphné, Brian, Pauline, Sophie, pour les nombreuses sorties, les randos, les repas, les soirées qui ont rythmé à merveille ma thèse et qui ont su me sortir de mon écran d'ordi.

Je remercie aussi mes amis de plus longue date : Lisa, Margaux, Cécile, Mathilde, Marine, Émeline, Lucie, Manon, Arthur et les copains de Chizé (les Matthias, Camille, Marion, Sydney, Cécilia, Marine, Marie, Soline).

Je remercie enfin ma famille, et particulièrement mes cousins/cousines et mon parrain, pour leur intérêt et soutien pendant ma thèse et ma période de rédaction.

Un immense merci à ma grand-mère, Thérèse, qui m'a accueillie pendant ma rédaction de thèse et a rendu cette période très douce !

Un grand merci à mes parents qui ont toujours été là pour moi et notamment à ma mère qui a guidé mes pas vers l'agronomie et m'a donné l'amour de la nature. Un merci aussi grand que la Voie lactée à ma sœur et à mon frère, j'ai de la chance de vous avoir ! Enfin, je tiens à remercier Christian pour ses conseils, son soutien et les belles parenthèses bretonnes qui ont ponctué cette thèse.
Table des matières

<table><tr><td>Préambule</td><td>xviii</td></tr><tr><td>Introduction générale</td><td>1</td></tr><tr><td>1. Évolution de l'agriculture et politiques internationales</td><td>1</td></tr><tr><td>2. Impact environnemental et service écosystémique</td><td>2</td></tr><tr><td>3. Les formes de l'agriculture durable</td><td>4</td></tr><tr><td>4. L'évaluation de la durabilité</td><td>6</td></tr><tr><td>5. Problématique, objectifs et stratégie de thèse</td><td>7</td></tr><tr><td>Matériel et méthodes</td><td>11</td></tr><tr><td>1. Cas d'étude</td><td>11</td></tr><tr><td>1.1 La Société Coopérative Agricole de la Région d'Arcis (SCARA)</td><td>11</td></tr><tr><td>1.2 Territoire et exploitations étudiées</td><td>12</td></tr><tr><td>2. Dispositif de collecte de données</td><td>15</td></tr><tr><td>Chapitre 1 : L'évaluation de la durabilité environnementale dans les systèmes agricoles : une revue conceptuelle et méthodologique</td><td>18</td></tr><tr><td>Résumé du chapitre 1 : État de l'art des méthodes évaluant la durabilité environnementale en milieu agricole : concepts et méthodologie</td><td>19</td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>21</td></tr><tr><td>2. Materials and methods</td><td>23</td></tr><tr><td>3. Results</td><td>27</td></tr><tr><td>4. Discussion</td><td>35</td></tr><tr><td>5. Conclusion</td><td>42</td></tr><tr><td>Chapitre 2 : Construction d'une nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité environnementale des systèmes agricoles</td><td>44</td></tr><tr><td>Résumé du chapitre 2 : Construction d'une nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles</td><td>45</td></tr><tr><td>1. Cadre conceptuel de la méthode d'évaluation</td><td>47</td></tr><tr><td>1.1 Cadre théorique</td><td>47</td></tr><tr><td>1.2 Présentation du cadre conceptuel</td><td>49</td></tr><tr><td>2. Évaluation conjointe des services écosystémiques et des impacts environnementaux</td><td>56</td></tr><tr><td>3. Présentation des indicateurs</td><td>58</td></tr><tr><td>3.1. Indicateurs de services écosystémiques</td><td>58</td></tr><tr><td>3.2. Indicateurs d'impacts environnementaux</td><td>61</td></tr><tr><td>3.3. Indicateurs de cause</td><td>63</td></tr></table>
<table><tr><td>3.4 Indicateurs socio-économiques</td><td>64</td></tr><tr><td>3.5 Indicateurs nouvellement développés</td><td>65</td></tr><tr><td>Chapitre 3 : Caractérisation des exploitations agricoles via l'évaluation conjointe impacts/services</td><td>93</td></tr><tr><td>Résumé du chapitre 3 : Une nouvelle méthode pour évaluer la durabilité des systèmes agricoles en intégrant les services écosystémiques et les impacts environnementaux.</td><td>94</td></tr><tr><td>Partie A. Une nouvelle méthode pour évaluer la durabilité des systèmes agricoles en intégrant les services écosystémiques et les impacts environnementaux.</td><td>96</td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>97</td></tr><tr><td>2. Materials and methods</td><td>99</td></tr><tr><td>3. Results</td><td>104</td></tr><tr><td>4. Discussion</td><td>112</td></tr><tr><td>5. Conclusion</td><td>115</td></tr><tr><td>Parte B. Influence des cahiers des charges sur les performances des exploitations agricoles : focus sur l'agriculture biologique et le référentiel HVE.</td><td>117</td></tr><tr><td>1. Introduction</td><td>117</td></tr><tr><td>2. Matériel et méthode</td><td>119</td></tr><tr><td>3. Résultats</td><td>120</td></tr><tr><td>4. Discussion</td><td>128</td></tr><tr><td>Discussion générale</td><td>131</td></tr><tr><td>1. Apports et originalité du travail</td><td>131</td></tr><tr><td>1.1. Une méthode de plus au foisonnement ?</td><td>131</td></tr><tr><td>1.2. Un état de l'art très approfondi et d'une ampleur inédite</td><td>131</td></tr><tr><td>1.3. Un cadre théorique nouveau positionnant impacts et services écosystémiques</td><td>132</td></tr><tr><td>1.4. Une nouvelle méthode d'évaluation</td><td>132</td></tr><tr><td>1.5. Résultats</td><td>134</td></tr><tr><td>2. Aspects méthodologiques : présentation des innovations, des manques/biais et des perspectives d'amélioration</td><td>135</td></tr><tr><td>2.1. Échelle spatiale</td><td>135</td></tr><tr><td>2.2. Échelle temporelle : vers une approche dynamique</td><td>135</td></tr><tr><td>2.3. Choix d'échantillonnage</td><td>136</td></tr><tr><td>2.4. Choix et construction des indicateurs</td><td>137</td></tr><tr><td>2.5. Prise en compte des dimensions économiques et sociales</td><td>138</td></tr><tr><td>2.6. La suite ? Et si on voulait agréger.</td><td>139</td></tr><tr><td>3. Application et utilisation des résultats</td><td>139</td></tr></table>
<table><tr><td>Conclusion générale et perspectives</td><td>140</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>143</td></tr><tr><td>Annexes</td><td>174</td></tr></table>
Figure 19: Schéma résumant la construction de l'indicateur Pertes en phosphore. Les pourcentages correspondent à la pondération attribuée à chaque variable. 72
Figure 20: Tree of I-BIO: a tool assessing the farming practices impacts on the overall biodiversity at field level. 79
Figure 21: Illustration of the I-BIO classes distribution with the EOSF (n=42 fields) and the ENI (n=60 fields) datasets for the overall biodiversity and the different taxonomic groups. Sidebars correspond to the scenario outputs. 83
Figure 22: Illustration of the I-BIO indicator outputs with the East of Scotland and ENI datasets (respectively on the left and right) and the input variables. 84
Figure 23: Bar charts representing the distribution of the results of 5000 Monte Carlo simulations of I-BIO for the "Overall Biodiversity" and the four taxonomic groups (microorganisms, vegetation, invertebrates and vertebrates). The X-axis represents the classes of the studied variable (1 Very low, 2 Low, 3 Medium, 4 High, 5 Very high) and Y-axis gives the relative frequency of occurrence of the class (i.e. within the 5000 simulations). 85
Figure 24: Comparison of I-BIO outputs for the microorganisms branch with observed data of microorganisms biomass for the Noé dataset (n=10). 86
Figure 25: Comparison of I-BIO outputs for monocotyledon abundance and dicotyledon abundance (number of individuals) with observed data: a) EOSF data (n=42), b) ENI data, the sub-list encompassed the hundred most abundant species (n=60). For the sake of readability, we removed two very high points for the EOSF data: the first one at 3284 for the Monocotyledon abundance and the second one at 3972 for the Dicotyledon abundance. 87
Figure 26: Comparison of I-BIO outputs for weed richness with observed data: a) EOSF data all the species (n=42), b) ENI data only the most abundant hemerophobic species (n=60). 87
Figure 27: Comparison of I-BIO outputs for invertebrates branch with corresponding observed data a) the soil invertebrates branch with earthworm abundances for ENI data (n=24) and b) the flying invertebrates branch with coleoptera abundance for ENI data (n=60). 88
Figure 28: Comparison of I-BIO outputs for the flying invertebrates branch with observed data for the Noé dataset (n=16): a) Butterfly abundance, b) Butterfly richness. 88
Figure 29: Comparison of I-BIO outputs for the vertebrates branch with observed data of farmland birds: a) Noé dataset (n=16) and b) ENI dataset (n=60). 89
Figure 30: Conceptual illustration of the joint assessment of environmental impacts and ecosystem services. 103
Figure 31: Boxplots of indicator values within the ranges of a) 0 and 1, b) 1 and 10, c) -50 and 200, d) 0 and 3500 and e) 0 and 200,000. For simplicity's sake and in order to properly represent the variation in energy pressure, this indicator has been added to the energy production graph. The energy pressure varies between 0 and 25,000 and the energy production between 75,000 and 200,000. The indicator units are as follows: kg/ha for Nmin, Pmin, GNB, P balance, NO₃, NH₃ and N₂O; h/ha for working time; kg CO₂-eq/ha for GHG; €/ha for mechanization costs, production costs and gross margin; and MJ/ha for energy pressure and energy production. 106
Figure 32: Joint assessment of six main environmental themes: a) Nitrogen inputs; b) Nitrate losses; c) Weed control; d) Pesticide losses; e) Soil erosion and f) Global climate regulation. The dots represent each farm situation. The red lines correspond to the centre range value. This centre value is relative to the case study. The coloured zones refer to the different win/lose situations
(see Fig. 30): green for win-win, red for lose-lose, light grey for win-lose and dark grey for lose-win. 108

Figure 33: Correlation matrix of all the indicators calculated at farm level. Blue dots are positively correlated and red dots are negatively correlated. Dot size is proportional to the level of correlation. All correlations shown in this figure are significative (p-value < 0.05). 109

Figure 34: Characterization of the clusters given by the hierarchical ascendant classification (HAC) for the 33 farms. Indicators within each cluster are considered as discriminant by the HAC. The farm characteristics column specifies only variables that significantly discriminated farms. Percentages in brackets correspond to the difference in the percent of the cluster mean to the sample mean. The indicators in green have a positive effect on agroecosystem sustainability, while those in red have a negative effect. 111

Figure 35: Classification of the 33 farms with 10 indicators following the positive deviance analysis with the Pareto-optimal front. The colour gradient thematizes the indicator value according to its position. 112

Figure 36: Chronologie des initiatives de normes de durabilité (Daviron and Vagneron, 2011). 117

Figure 37: Comparaison des indicateurs relatif à la biodiversité pour les 3 groupes d'exploitations agricoles: a) Indicateur I-BIO: les valeurs qualitatives (obtenues par parcelle) ont été transformées en valeurs quantitatives afin de calculer la moyenne d'I-BIO par exploitation. Si la valeur d'I-BIO est faible, l'impact des pratiques agricoles sur la biodiversité est élevé et si la valeur d'I-BIO est élevée, l'impact est faible, et b) Indicateur de SE de l'habitat associé aux cultures (AC: n=14, HVE: n=17, AB: n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey. 120

Figure 38: Comparaison des indicateurs relatif à la stratégie phytosanitaire pour les 3 groupes d'exploitations agricoles: a) IFT herbicide, b) IFT hors herbicide, c) IFT total, d) Indicateur de risque de contamination des eaux souterraines par les produits phytosanitaires, e) Indicateur de risque de contamination des eaux de surface par ruissellement des produits phytosanitaires, f) Indicateur de risque de contamination de l'air via la volatilisation des produits phytosanitaires, g) Indicateur du SE de régulation des adventices, h) Indicateur du SE de régulation des maladies et i) Indicateur du SE de régulation des ravageurs (AC: n=14, HVE: n=17, AB: n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey. 122

Figure 39: Comparaison des indicateurs relatif à la gestion de la fertilisation pour les 3 groupes d'exploitations agricoles: a) Quantité d'azote minéral, b) Balance globale azotée, c) Quantité de phosphore minéral, d) Bilan en phosphore et e) Indicateur de SE de la fourniture en azote minéral (AC: n=14, HVE: n=17, AB: n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey. 123

Figure 40: Comparaison des indicateurs relatif aux pertes azotées pour les 3 groupes d'exploitations agricoles: a) Quantité de nitrate, b) Quantité d'ammoniac, c) Quantité de protoxyde d'azote et d) Indicateur du SE de régulation des pertes en nitrate (AC: n=14, HVE: n=17, AB: n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey. 124

Figure 41: Comparaison des indicateurs relatif à l'érosion et au ruissellement du sol pour les 3 groupes d'exploitations agricoles: a) Maîtrise de l'état structurale du sol, b) Maîtrise de l'érosion, c) Indicateur du SE de structuration du sol et d) Indicateur du SE de protection physique du sol
(AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey. .................................................. 125

Figure 42 : Boîtes à moustache des indicateurs relatif à l'effet de serre pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Quantité d'émissions de GES, b) Stockage de carbone, c) Albédo des couverts végétaux au niveau d'une parcelle et d) Bilan carbone (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey.................................................................................................................. 126

Figure 43 : Évaluation conjointe de 6 principaux thèmes environnementaux : a) Apport en azote ; b) Pertes en nitrate ; c) Contrôle des adventices ; d) Pertes en produit phytosanitaire ; e) Érosion du sol et f) Régulation du climat global. Les points représentent la situation de chaque exploitation pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : agriculture conventionnelle en noir, référentiel HVE en orange et agriculture biologique en bleu. Les lignes en rouge correspondent au milieu de la gamme de valeurs. Ce milieu est relatif à l'étude de cas. Les différentes zones font référence à la figure 14 avec la zone verte pour la situation gagnant-gagnant, la zone rouge pour la situation perdant-perdant, la zone gris clair pour la situation gagnant-perdant et la zone gris foncé pour la situation perdant-gagnant (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2)................................................................. 128
## Liste des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : Table résumant les caractéristiques des exploitations de l'échantillon.</td><td>14</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Liste des indicateurs calculés par l'outil SYSTERRE®</td><td>16</td></tr><tr><td>Tableau 3 : List of elimination criteria.</td><td>25</td></tr><tr><td>Tableau 4 : List of the selected descriptors and themes for the hierarchical ascendant classification.</td><td>27</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Frequency in percentage of the ten main themes found in the reviewed articles.</td><td>33</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Hierarchical ascendant classification analysis of the themes based on four clusters with a description and the number of methods for each cluster.</td><td>35</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Contingency table of the Chi-Square test on method and theme clusters.</td><td>35</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Cadre conceptuel d'indicateurs de la méthode d'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles.</td><td>50</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Critères retenus pour les SE et mode de calcul (adapté de Keichinger et al. 2021).</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 10 : Mode de calcul des indicateurs d'impacts environnementaux non développés durant la thèse.</td><td>63</td></tr><tr><td>Tableau 11 : Part of the adaptable utility function for the indicator "Regional intensification" with the relative weights of each basic indicators.</td><td>81</td></tr><tr><td>Tableau 12 : Conceptual indicator framework of the method assessing sustainability of agricultural systems.</td><td>101</td></tr></table>
## Liste des abréviations

AB : Agriculture biologique

AC : Agriculture conventionnelle

AGC VV : Agri-Confiance® Volet Vert, correspond au niveau 2 de la certification environnementale des exploitations agricoles.

CdC : Cahier des Charges

CI : Culture Intermédiaire

CIPAN : Culture Intermédiaire Piège À Nitrate

GES : Gaz à Effet de Serre

HVE : Haute Valeur Environnementale, correspond au niveau 3 de la certification environnementale des exploitations agricoles.

IFT : Indice de Fréquence des Traitements

I-BIO : indicateur d'impact des pratiques agricoles sur la biodiversité globale

I-N : indicateur d'impact des pertes azotées

INRAE : Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'alimentation et l'Environnement

I-Phy : indicateur d'impact des produits phytosanitaires

MASC : Multi-attribute assessment of the Sustainability of Cropping systems

MESS : indicateur sur la maîtrise de l'état structural du sol

MERO_v2 : indicateur sur la maîtrise de l'érosion

MO : Matière Organique

OAD : Outils d'Aide à la Décision

PAC : politique agricole commune

PP : indicateur sur les pertes en phosphore

SAU : Surface Agricole Utile

SCARA : Société Coopérative Agricole de la Région d'Arcis sur Aube

Solde N : Solde azoté
# Préambule

Cette thèse Cifre est née de la rencontre entre Christian Bockstaller (Ingénieur de recherche / INRAE / Laboratoire Agronomie et Environnement) et Philippe Michonneau (Responsable Agronomie & Innovation / coopérative SCARA / Agronomie) lors d'un groupe de travail LU'Harmony en 2016. Lors de leurs échanges, ils se sont rendus compte que d'une part la coopérative SCARA (Société Coopérative Agricole de la Région d'Arcis) avait depuis une dizaine d'années des données sur les pratiques agricoles de ses adhérents de par la stratégie filière qui est portée au sein de la coopérative et d'autre part, Christian et l'équipe AGISEM du Laboratoire Agronomie et Environnement (LAE) travaillent depuis de nombreuses années sur les indicateurs d'impacts environnementaux.

Cette thèse financée par la SCARA, et mise en œuvre au LAE vise donc à créer des synergies entre les deux partenaires possédant d'une part des jeux de données et une propension à vouloir faire de l'évaluation et d'autre part une expertise sur la question des indicateurs.

La thèse a débuté le 5 août 2019 et a été encadrée par 3 personnes : Christian Bockstaller (directeur de thèse), expert en évaluation multicritère de la durabilité des systèmes agricoles et dans le développement d'indicateurs environnementaux ; Nadia Michel (Université de Lorraine/Enseignante chercheuse, co-directrice de thèse), experte en interactions Biodiversité-Systèmes de Culture-Paysages ; Approche multi-échelle et Systèmes d'Informations Géographiques et Philippe Michonneau (co-encadrant et responsable SCARA) : agronome de terrain, docteur en physiologie végétale.
# Introduction générale

## 1. Évolution de l'agriculture et politiques internationales

L'agriculture a été profondément transformée après la seconde guerre mondiale en France et dans de nombreux pays (Hervieu and Purseigle, 2022). Jusqu'alors locale et vivrière, l'agriculture s'est intensifiée et mondialisée. Ceci a notamment été permis par d'importants progrès en mécanisation et par le développement et l'utilisation d'intrants chimiques et de synthèse tels que les engrais minéraux et les produits phytosanitaires. Le paysage agricole a également subi d'importantes modifications suite au remembrement des terres agricoles (Robinson and Sutherland, 2002). Ces changements ont répondu à l'objectif premier qui était de retrouver une souveraineté alimentaire suite aux années difficiles de la guerre (Hervieu and Purseigle, 2022). En effet, l'intensification de l'agriculture associée à d'importants progrès en sélection variétale ont permis d'augmenter considérablement les rendements des cultures (Tilman et al., 2002; Van Ittersum and Rabbinge, 1997). Ainsi, si on prend l'exemple du blé, les rendements ont été multipliés par 3 en 100 ans (Foley et al., 2011; Tilman et al., 2011).

Cette transformation importante de l'agriculture n'a toutefois pas été sans conséquence. En effet concernant le domaine économique, la mondialisation de l'agriculture s'est traduite par la mise en place de marchés mondiaux régulant le prix de certaines productions clés tel que le blé ce qui a entraîné une chute des prix et une dépendance des agriculteurs aux fluctuations du marché (Benton and Bailey, 2019; Gilbert and Morgan, 2010; Headey and Fan, 2008). Relatif au domaine social, la formidable augmentation de la productivité liée à cette intensification s'est accompagnée d'une multiplication des cas d'obésité liée à la transformation des produits alimentaires (Benton and Bailey, 2019). Par ailleurs, l'utilisation massive d'intrants de synthèse a des répercussions sur la santé de l'Homme. De fait, certaines substances actives composant les produits phytosanitaires sont classées CMR de catégorie 1A c'est-à-dire que ce sont des substances dont les effets Cancérogène, Mutagène et Reprotoxique sont avérés pour l'Homme (Jacquet et al., 2022). De même, les émissions d'ammoniac liées à l'intensification des élevages et de la fertilisation minérale sont sources de précurseurs de particules fines dont les effets nocifs sur les poumons sont prouvés (Giannadaki et al., 2018; Giannadali et al., 2017; Guo et al., 2018), bien que le potentiel oxydatif de celles-ci ne soit pas aussi élevé que celui des particules émises lors de la combustion du bois ou du frottement des pneus (Daellenbach et al., 2020). Enfin, si on regarde le domaine environnemental, l'agriculture est impliquée à divers degrés dans de nombreuses problématiques environnementales comme la perte de biodiversité, les pollutions de l'air, de l'eau et des sols, l'érosion des sols, la rupture des cycles du phosphore et de l'azote (Boatman et al., 2004; Gomiero et al., 2011; Leenhardt et al., 2022; Stanton et al., 2018).

Malgré plusieurs alertes d'organisations mondiales, la communauté internationale ne se penche sur ces questions environnementales qu'à partir des années 70, avec la fondation du Club de Rome en 1968. Le rapport « Meadows » rédigé en 1972 par trois scientifiques du MIT (Massachusetts Institute of Technology) fait suite aux accords de Rome. C'est la première fois que des scientifiques alertent sur un modèle économique basé sur une croissance infinie dans un monde fini. Dans la même année, l'Organisation des Nations Unies (ONU) s'engage davantage
en organisant la conférence de Stockholm qui place au rang international les questions écologiques et a pour objectif de coordonner ses actions environnementales et d'aider à la mise en œuvre de politiques environnementales. Le concept de développement durable proposé dans le rapport Brudtland, « Our common future », en 1987 est défini comme « un mode de développement qui répond aux besoins des générations présentes sans compromettre la capacité des générations futures de répondre aux leurs ». La conférence de Rio en 1992 contribue fortement à le populariser et reconnait l'interdépendance des facteurs économiques, sociaux et environnementaux, et la nécessité de les intégrer et de les équilibrer afin de maintenir la vie humaine sur la planète. C'est aussi lors de cette conférence que le besoin d'un changement dans nos modes de production et de consommation est évoqué. Enfin, l'ONU propose en 2015 dix-sept objectifs pour le développement durable. Parmi ces objectifs, l'agriculture est concernée directement par l'objectif 2 relatif à la promotion de l'agriculture durable et la sécurité alimentaire et par l'objectif 12 qui traite de l'établissement de modes de consommation et de production durables. Elle est indirectement concernée pour les objectifs concernant la lutte contre le changement climatique, la préservation de la vie terrestre et aquatique ainsi que la santé et le bien être des Hommes.

## 2. Impact environnemental et service écosystémique

Parallèlement à ces avancées internationales, on voit apparaître dans la communauté scientifique deux concepts : le concept d'impact environnemental et le concept de service écosystémique. Le concept d'impact, environnemental, économique ou social, est utilisé comme synonyme d'effet positif ou négatif dans un sens général. Il peut aussi être utilisé avec un sens plus restrictif. Dans le cadre de l'analyse de cycle de vie (ACV), l'impact concerne soit les effets entre l'émission et l'effet final sur la vie, les ressources humaines et écosystémiques (impact intermédiaire ou « mid-point » dans l'ACV), soit l'effet final sur la santé, les ressources humaines et écosystémiques (impact final ou « end-point » dans l'ACV) (Bare et al., 2006). Prenons l'exemple de l'érosion des sols. Le sol laissé nu en hiver ou au printemps lors d'épisodes pluvieux importants peut entraîner des coulées de boues (émissions) responsables de pertes en sol. Ceci entraîne une diminution de la profondeur du sol donc un changement de l'état de l'écosystème agricole avec pour conséquence une diminution de la réserve utile en eau ou du taux de matière organique (exposition du système) et une perte en éléments nutritifs qui se traduira par une perte en rendement et/ou à un recours à l'irrigation plus important et à la fertilisation minérale (effets intermédiaires). L'effet final est la diminution de la performance nourricière de l'écosystème agricole. Ainsi pour cet exemple, le premier niveau d'impact environnemental correspond à l'exposition de l'écosystème, si on se réfère à la chaîne causale, avec la perte en matière organique et la diminution de la réserve utile et le second niveau aux impacts intermédiaires avec le recours à l'irrigation. L'impact final concerne le domaine social avec la baisse de la performance nourricière. Dans le reste de la thèse, nous limiterons le terme d'impact aux impacts négatifs et, en l'utilisant dans son sens général comme synonyme d'effet sans précision sur son positionnement sur la chaîne causale.

La recherche sur les impacts environnementaux (IE) causés par l'agriculture intensive se développe fortement à partir des années 70, avec pour objectif de limiter les impacts à un niveau acceptable (Van Der Werf and Petit, 2002). Une importante littérature est alors produite sur ce
sujet d'abord sur les impacts environnementaux découlant de l'utilisation massive d'intrants de synthèse tels que les engrais minéraux et les produits phytosanitaires (Ryden et al., 1984; Van Der Wef and Zimmer, 1998; Wauchope, 1978) puis sur les impacts environnementaux liés à la dégradation de fonctions biologiques des écosystèmes agricoles comme l'érosion des sols, la perte en matière organique ou encore la disparation d'organismes bénéfiques pour les cultures (invertébrés prédateurs, parasitoïdes, pollinisateurs) (Kätterer and Andrén, 1999; Lewis and Bardon, 1998; Pimentel and Kounang, 1998). La communauté scientifique va plus loin sur l'implication de l'agriculture dans les impacts environnementaux en l'identifiant comme un facteur majeur dans le dépassement de plusieurs limites planétaires. Le concept de dépassement des limites (ou frontières) planétaires introduit en 2009 par Rockström et ses collaborateurs, et enrichi ensuite par Steffen et al. (2015), propose un cadre conceptuel basé sur 9 processus biophysiques ayant une grande influence sur le maintien du fonctionnement du système de la Terre tel qu'on le connaît aujourd'hui. Les limites définies correspondent aux niveaux de perturbations anthropiques en deçà desquels le risque de déstabilisation du système Terre est susceptible de rester faible garantissant ainsi un "espace opérationnel sûr" pour le développement sociétal mondial. Campbell et al. (2017) montrent que l'agriculture joue un rôle majeur dans le dépassement des limites pour l'intégrité de la biosphère, et les flux biogéochimiques N et P et pour celles en zone d'incertitude comme le changement d'usage des terres ou l'utilisation de l'eau douce. Pour le changement climatique, l'agriculture (couplée aux activités de foresteries et aux autres usages des terres) représente 23 % des émissions de GES (IPCC, 2019). De même pour la limite planétaire relative à l'introduction d'entités nouvelles (nouvelles substances ou nouvelles formes de substances existantes qui peuvent avoir des effets géophysiques et/ou biologiques indésirables) récemment quantifiée, il semble que l'agriculture joue un rôle mineur par rapport à d'autres secteurs d'après les données de Persson et al. (2022).

Le concept de service écosystémique (SE) apparaît plus tard que le concept d'impact environnemental dans la sphère scientifique. Ce sont Costanza et al. (1997) et Daily (1997) qui l'introduisent à la fin du 20ᵉ siècle pour justifier et appuyer la mise en place de politiques de conservation des écosystèmes en leur donnant une valeur économique. Ce concept prend de l'essor avec le Millenium Ecosystem Assessment (Millennium Ecosystem Assessment, 2005). Cette évaluation demandée par les Nations Unies au début des années 2000 a regroupé 1360 experts du monde entier afin d'évaluer les conséquences des changements écosystémiques sur le bien-être humain. Elle avait pour objectif d'établir les bases scientifiques pour mettre en œuvre les actions nécessaires à l'amélioration de la conservation et de l'utilisation durable des écosystèmes, ainsi que leur contribution au bien-être humain. Le concept est affiné par la suite pour définir les SE comme les processus biophysiques de l'écosystème dont l'Homme va tirer des bénéfices (Therond et al., 2017b; Haines-Young and Potschin-Young, 2018). Aussi, si l'Homme en question est un agriculteur, ce dernier en modifiant ses pratiques agricoles peut favoriser et stimuler les services écosystémiques afin d'en retirer un avantage. Pour le contrôle des ravageurs sur les cultures, l'agriculteur peut s'appuyer sur le service écosystémique de régulation des ravageurs réalisé par les auxiliaires de cultures et ainsi diminuer le recours aux produits phytosanitaires. La classification internationale commune des services écosystémiques (CICES) produite par l'Agence Européenne de l'Environnement a effectivement défini 3 types de services écosystémiques : les services d'approvisionnement, les services de régulations et les services culturels (version 5.1,
Haines-Young and Potschin, 2018). Le premier type correspond à tous les services d'approvisionnement que ce soient des nutriments, d'eau, de matériaux et d'énergie. Les services de régulation rassemblent l'ensemble des processus écologiques qui contribuent à réguler, dans un sens favorable à l'Homme, des phénomènes comme l'occurrence et l'ampleur des maladies, différents aspects du cycle de l'eau (ex. crues, qualité physico-chimique) ou le climat, et le transport des matières (ex. érosion). Enfin, les services culturels sont les services dont la société retire des avantages non matériels, esthétiques, récréatifs et spirituels.

Une importante production scientifique sur les SE existe aujourd'hui, que ce soit pour les milieux naturels ou anthropisés (Bennett et al., 2009; Palomo-Campesino et al., 2018) avec cependant une prédominance de travaux sur les écosystèmes naturels. Ainsi, le concept de SE n'est pas encore bien défini pour les écosystèmes anthropisés tels que les terres agricoles comme le montrent Barot et al. (2017) et Therond et al. (2017). En effet, la distinction entre effets liés aux processus écologiques et aux pratiques agricoles n'est pas claire. Ainsi pour le service d'approvisionnement basé sur la production agricole, il faut distinguer la part due aux processus écologiques (ex : minéralisation de l'azote organique) et la part due aux intrants apportés par l'homme. Dans le cadre proposé par Power (2010), la perte de biodiversité est définie comme un disservice, alors que cette perte est principalement due aux activités humaines et non aux processus écologiques. De même, Barot et al. (2017) utilisent encore le concept de disservice pour désigner des impacts liés à l'activité humaine (apport de fertilisant ou produits phytosanitaires) comme la pollution des eaux ou l'eutrophisation tout en faisant une première proposition de cadre conceptuel afin de distinguer les impacts environnementaux des services écosystémiques. Un effort reste donc à réaliser au niveau conceptuel pour intégrer et bien distinguer les concepts d'impacts environnementaux et de services écosystémiques.

## 3. Les formes de l'agriculture durable

Différentes formes d'agriculture sont apparues afin de répondre aux enjeux socio-économiques et tendre vers une agriculture plus durable. Historiquement, il y a tout d'abord, l'agriculture biologique dans les années 1920-30 qui interdit l'utilisation d'intrants de synthèse et n'emploie pas d'organismes génétiquement modifiés, avec pour premier souci la protection des sols face à l'intensification des pratiques (Jacquet et al., 2022). Cette agriculture favorise la diversification des cultures, les amendements organiques et utilise le travail du sol pour lutter contre les adventices. Elle est souvent associée à une plus grande diversité et une plus grande abondance en espèces cultivées et spontanées (Bengtsson et al., 2005). Le cahier des charges de l'agriculture biologique n'impose cependant aucune obligation concernant les habitats semi-naturels (ex. haie, bosquet) qui ont pourtant un rôle important dans le support de la biodiversité (Tscharntke et al., 2021). Et effectivement, cette agriculture, souvent opposée à l'agriculture conventionnelle, recouvre une grande diversité de systèmes agricoles avec des rendements moindres selon les cultures et les systèmes (Ponisio et al., 2015) mais des impacts environnementaux généralement réduits (Tuomisto et al., 2012). Ces comparaisons sont cependant discutées (Kirchmann et al., 2016).

Une autre forme d'agriculture qui est apparue un peu plus tard que l'agriculture biologique est l'Integrated Pest Management (IPM), dans les années 50-60 quand les premières impasses techniques sont survenues en raison de cas de résistance aux insecticides. L'IPM repose
sur la combinaison de la lutte biologique et de la lutte chimique pour la gestion des bioagresseurs
au niveau de l'exploitation voire du territoire. L'objectif de l'IPM est de parvenir à contrôler les
bioagresseurs afin de garantir des revenus tout en limitant au maximum l'utilisation des produits
phytosanitaires à l'aide d'une combinaison de mesures prophylactiques en utilisant les SE
(Stenberg, 2017). Cela peut être par exemple la mise en place d'éléments semi-naturels associé à
l'allongement des rotations et des mélanges variétaux. L'IPM est la pierre angulaire de la politique
européenne en matière de réduction des produits phytosanitaires et correspond en France au
plan Écophyto. Elle n'a cependant pas été efficace à l'échelle européenne pour diverses raisons et
notamment par des incohérences entre les concepts, la pratique et les politiques de soutien de
l'IPM ainsi qu'à cause d'un manque de compréhension des processus écologiques qui la sous-
tendent (Deguine et al., 2021). Ceci a conduit à une forme d'IPM « faible » reposant sur
l'amélioration de l'efficience des traitements, voire de la substitution mais sans reconception du
système agricole (Hill et al., 1996).

Apparaît ensuite l'agriculture de conservation des sols qui s'est développée afin de
répondre à la problématique de l'érosion des sols (Friedrich et al., 2015). Elle est définie par 3
piliers qui sont la réduction ou suppression du travail du sol, la couverture permanente du sol et
la diversification de la rotation. Elle met également en avant la santé des sols. Ce type d'agriculture
est intéressant sur le volet socio-économique de par la réduction des interventions culturales
notamment le travail du sol, sur le volet agronomique par l'utilisation et la stimulation des services
écosystémiques (ex. stabilisation des sols et contrôle de l'érosion, stockage et restitution de l'eau)
et sur le volet environnemental par la réduction des impacts environnementaux tels que l'érosion
des sols et la perte de biodiversité. Cependant, la mise en œuvre des 3 piliers n'est pas toujours
réalisée simultanément et nécessite parfois l'utilisation d'herbicides systémiques comme le
glyphosate pour contrôler les adventices ou gérer la destruction des couverts, posant des
problèmes environnementaux (Cordeau, 2022).

Enfin, une dernière forme de l'agriculture qui a récemment pris de l'essor, notamment au
niveau extra-académique, est l'agriculture régénérative. Cette forme d'agriculture dont la
définition et les contours restent encore flous (Duru et al., 2022) repose sur 5 principes : limiter le
travail du sol, couvrir le sol, maximiser la diversité des cultures, maintenir un sol vivant et intégrer
l'élevage (Hermani, 2020). Elle intègre donc les principes de l'agriculture de conservation des sols
et d'autres principes de l'agroécologie tel que l'intégration culture-élevage (Martin et al., 2020).

Ces formes d'agricultures sont discutées à l'échelle supérieure du territoire voire de la
planète au travers de deux modèles de l'agriculture, le « land sparing » versus le « land sharing »,
qui ont fait l'objet d'un important débat scientifique (Balmford et al., 2005; Loconto et al., 2020).
Le « land sparing », approche binaire qui correspond à « mettre la nature sous cloche » afin de
mieux la préserver et de dédier des zones à l'agriculture intensive, se révèle très difficile à mettre
en place parce que les milieux sanctuarisés sont également impactés par les pollutions générées
par l'Homme (Leenhardt et al., 2022). De plus, ce modèle implique des effets négatifs de
l'agriculture intensive sur les services écosystémiques. Or plusieurs travaux ont montré qu'il est
possible avec une agriculture plus diversifiée, basée sur les SE d'augmenter ou de maintenir les
rendements (Garbach et al., 2017). En outre sur le plan économique, le « land sparing », n'étant
pas associé à une adaptation des prix du marché des denrées agricoles i.e. la demande reste
sensible au prix, il a un effet rebond correspondant à une demande plus élevée pour l'agriculture intensive et par conséquent à un besoin en terre arable. On perd ainsi l'intérêt initial du modèle puisqu'il faudrait transformer des terres servant de refuge pour la biodiversité en terres cultivables. *A contrario*, le modèle du « land sharing » intègre sur un même territoire une agriculture « extensive » basée sur les services écosystémiques fournis par la biodiversité. Favoriser ce modèle entraînerait une hausse des prix liée à la diminution des rendements, et par conséquent une baisse de la demande en produits carnés. Cette évolution du régime alimentaire humain serait en phase avec les recommandations de diversification du régime alimentaire (Couturier et al., 2016) pour limiter les impacts environnementaux (ex. émissions de GES) associés à l'élevage intensif (Desquilbet et al., 2017).

L'ensemble de ces formes d'agriculture s'inscrit dans le mouvement de transition agroécologique qui vise à repenser les systèmes agricoles pour s'appuyer sur les services écosystémiques afin de réduire la dépendance aux intrants externes (énergie fossiles, pesticides, engrais minéraux), et de produire durablement. Un second axe porte sur le degré d'intégration territoriale de la production par rapport à des formes d'agricultures totalement dépendantes du marché mondial (Therond et al., 2017a). Cette transition correspond à une transformation profonde du modèle agricole actuel et n'est réalisable que si un changement de paradigme s'opère au niveau de la société (Duru et al., 2014). En effet, au-delà du concept scientifique, c'est aussi une démarche de terrain des agriculteurs qui se fait à de multiples niveaux (pratiques, systèmes, territoires) et à de multiples échelles (parcelle, exploitation, paysage). Et c'est aussi une démarche sociétale via le choix des consommateurs (Wezel et al., 2009). L'objectif général de cette transition agroécologique est de développer une agriculture durable et contribuer au développement durable.

## 4. L'évaluation de la durabilité

Comme pour l'agriculture durable, il n'existe pas de forme unique d'agriculture pour mettre en œuvre la transition agroécologique. Néanmoins, les différents acteurs s'accordent sur la nécessité de disposer de méthodes et d'outils d'évaluation, afin d'accompagner la transition agroécologique. Ainsi, l'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles est un outil indispensable pour comprendre, analyser, comparer les systèmes agricoles, et accompagner au mieux les agriculteurs dans leurs changements de pratiques agricoles. Or le concept de durabilité est complexe et non mesurable directement de même qu'une grande partie des processus liés aux systèmes agricoles. Des indicateurs ont été développés afin de fournir des informations pour qualifier ou quantifier les impacts découlant des systèmes agricoles. Ceci a conduit dans les années 90 à une explosion du nombre d'indicateurs environnementaux (Riley, 2001) puis à une multiplication du nombre de méthodes afin d'organiser ces indicateurs (Coteur et al., 2019). Face à ce foisonnement de méthodes et d'indicateurs, différents auteurs ont mené des revues sur des échantillons plus ou moins grands mais qui restaient limités. Aussi, il y a eu tout d'abord la revue de Singh et al. (2009, 2012) qui a décrit 41 méthodes et indicateurs évaluant la durabilité de différents domaines tels que l'énergie, l'innovation ou les villes. D'autres revues et études comparatives davantage centrées sur le milieu agricole ont été publiées. Une étude pionnière est celle de Van Der Werf et Petit (2002) qui ont caractérisé en détail 12 méthodes. Viennent ensuite les revues de Schader et al. (2014), De Olde et al. (2016) et Eichler Inwood et al. (2018) qui
commencent par décrire de grands échantillons puis mènent une analyse approfondie sur des échantillons réduits (respectivement 6, 4 et 9 méthodes). Au-delà du nombre de méthodes étudiées, ce sont les critères retenus pour les caractériser qui sont souvent limités et concernent rarement les concepts manipulés et le type d'indicateurs utilisés (seulement 4 critères pour la revue de Singh et al. 2009). Relatif au type d'indicateurs, Bockstaller et al. (2015) et Lairez et al. (2016) en distinguent effectivement trois : les indicateurs de cause (unités d'azote, pourcentage d'éléments semi-naturels), les indicateurs d'effets mesurés (nombre de vers de terre ou d'espèces d'oiseaux) et les indicateurs prédictifs (I-Phy, modèle AMG). Chaque type d'indicateur est à privilégier selon les données disponibles et le degré d'analyse des processus recherché. Les indicateurs prédictifs sont particulièrement intéressants parce qu'ils permettent de faire le lien entre la cause et l'effet.

Pour finir, la question de la place des services écosystémiques dans les méthodes évaluant la durabilité n'est pas traitée dans les revues car très peu de méthodes traitant des impacts les intègrent. De récents travaux ont proposé une méthode évaluant les services écosystémiques des agroécosystèmes mais ils n'intègrent pas d'impacts environnementaux (Dardonville et al., 2022). À l'exception de Dumont et al. (2019) qui ont réalisé une revue sur les synergies et les antagonismes entre produits agricoles, impacts environnementaux et services écosystémiques pour l'élevage de bétail, il n'y a pas à notre connaissance de méthode intégrant IE et SE. Or, il est désormais nécessaire de construire des méthodes intégrant ces deux concepts parce que les SE sont non seulement des éléments clés des avantages fournis par l'écosystème mais également des facteurs régulateurs des impacts environnementaux, en tant que facteur d'atténuation (Therond et al., 2017b). De fait, le niveau d'un impact environnemental est lié au niveau du service écosystémique associé. En outre, il est possible grâce à ce type de méthodes d'étudier les synergies et les antagonismes entre les IE et SE afin d'identifier des leviers de progression. Aussi dans un contexte de transition agroécologique, l'évaluation conjointe de ces deux concepts est un outil indispensable pour la caractérisation, l'analyse et la comparaison des pratiques agricoles pour ensuite proposer des pistes d'amélioration.

## 5. Problématique, objectifs et stratégie de thèse

Les problématiques environnementales auxquelles doit faire face la société poussent les acteurs du monde agricole à faire évoluer leurs pratiques. Afin d'accompagner au mieux ce changement de pratiques, l'évaluation est indispensable pour ne pas proposer des solutions qui se révèleraient tout aussi dommageables pour l'environnement et la société. Ainsi dans le secteur agricole, l'évaluation de la durabilité peut aider à mieux comprendre les synergies et antagonismes qui peuvent exister entre les trois piliers du développement durable (environnement, économie et social) et ce afin d'accompagner au mieux les acteurs du milieu agricole dans la transition agroécologique. La thèse s'inscrit dans cette démarche de production et de capitalisation de connaissances et de méthodes sur un front de recherche encore peu étudié à savoir l'évaluation conjointe des impacts environnementaux et des services écosystémiques des agroécosystèmes.

Pour progresser sur ce front de recherche, des avancées scientifiques et techniques sont nécessaires, visant notamment à :
- créer ou améliorer des indicateurs existant pour prendre en compte les services écosystémiques, en trouvant l'équilibre entre pertinence scientifique et faisabilité technique.

- développer un cadre conceptuel et méthodologique pour relier les concepts d'impacts environnementaux et de services écosystémiques.

- acquérir des références sur les performances agroécologiques et économiques des systèmes de culture et des exploitations. Il s'agira plus particulièrement d'étudier les antagonismes/synergies entre impacts environnementaux, services écosystémiques et les résultats économiques pour identifier des profils d'exploitations présentant les meilleurs compromis.

Mon projet de thèse compte ainsi combler ces manques de connaissance en répondant à l'objectif général suivant : évaluer la durabilité d'exploitations agricoles en grandes cultures via une évaluation conjointe des impacts environnementaux et des services écosystémiques. Pour répondre à cet objectif, il a été nécessaire de répondre à la question de recherche et aux sous-questions de recherche suivantes :

Comment renouveler l'évaluation de la durabilité environnementale des exploitations agricoles d'un territoire afin d'évaluer conjointement des services écosystémiques, des impacts environnementaux et des performances économiques et identifier des compromis ?

- Quelles sont les connaissances et les méthodes actuelles sur l'évaluation de la durabilité et plus spécifiquement de la durabilité environnementale des exploitations agricoles ?

- Comment construire des indicateurs d'impacts et de services en trouvant l'équilibre entre pertinence scientifique et faisabilité technique ?

- Quels cadres conceptuel et méthodologique proposer pour analyser conjointement les services écosystémiques et les impacts environnementaux ?

- Comment analyser les synergies et antagonismes entre impacts, services, performances économiques ?

Afin de répondre à ces questions, la stratégie de thèse suivante a été mise en place :

1. Réaliser un état des lieux des connaissances à travers une revue de littérature, en recensant les méthodes évaluant la durabilité environnementale en milieu agricole ;

2. Développer une nouvelle méthode en proposant un cadre conceptuel innovant intégrant des indicateurs d'impacts environnementaux, des indicateurs de services écosystémiques et des indicateurs socioéconomiques ;

3. Mettre en œuvre la méthode innovante développée, via le calcul des indicateurs grâce aux données issues de la coopérative sur un pool d'exploitation, étudier la pertinence des indicateurs utilisés par la SCARA et les synergies et antagonismes entre indicateurs afin d'établir des profils d'exploitations agricoles.

L'étape 1 nous est apparue essentielle afin de faire un bilan des méthodes existantes et de mieux identifier les thématiques environnementales peu prises en compte. Nous nous sommes centrés sur la dimension environnementale (sans les dimensions sociale et économique de la durabilité) car c'est au cœur des compétences de notre laboratoire et, de par la nécessité de faire
des choix puisqu'il n'était pas possible de tout traiter. Cette étape a servi de socle de réflexion pour la construction de la nouvelle méthode d'évaluation dans l'étape 2. L'étape 3 correspond à l'application de la méthode sur le cas d'étude retenu afin de pouvoir identifier les synergies et antagonismes et des compromis entre indicateurs.

L'évaluation environnementale en milieu agricole est un domaine de recherche qui existe depuis de nombreuses années et qui a connu un boom à partir des années 2000. De multiples méthodes ont ainsi vu le jour complexifiant de ce fait la tâche aux personnes souhaitant choisir une méthode d'évaluation adaptée à leurs besoins. C'est de ce constat que la nécessité de faire une revue de littérature sur les méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale a émergé. Des revues de littérature ont déjà été produites sur ce sujet mais elles ne couvraient qu'un faible nombre de méthodes et ne les caractérisaient qu'avec des critères classiques sur les indicateurs (nombre d'indicateurs, échelles, mode d'agrégation, etc.). C'est ainsi que le chapitre 1 a eu toute sa place dans ce projet de thèse. En effet, l'état de l'art effectué sur 262 méthodes où nous avons caractérisé ces dernières et leurs thèmes traités, nous a permis d'avoir une vue d'ensemble des cadres conceptuels et des méthodes existants. Ce travail a de plus confirmé la faible intégration des indicateurs de services écosystémiques dans ce type de méthodes, constat venant appuyer l'intérêt de ce projet de thèse.

Dans le chapitre 2, nous nous sommes appuyés sur les résultats du chapitre 1 pour le choix du cadre conceptuel et des indicateurs. De fait, nous avons développé le cadre conceptuel de la méthode d'évaluation en se basant sur le cadre conceptuel de la méthode MASC 2.0 (Craheix et al., 2011) qui nous semblait être le plus complet d'après la revue de littérature. Nous avons au préalable créé un cadre théorique pour positionner les concepts d'impacts et de services et créé un cadre d'analyse pour leur évaluation conjointe. Puis, nous avons développé un cadre conceptuel pour la méthode d'évaluation en partant de MASC 2.0 et en introduisant les services. Nous nous sommes également appuyés sur les méthodes INDIGO (Bockstaller and Girardin, 2010) et SYSTERRE® pour le choix de certains indicateurs. D'autres indicateurs ont été améliorés ou sont totalement nouveaux. Nous avons privilégié les indicateurs prédictifs reposant sur des modèles opérationnels (données accessibles) en ajoutant des indicateurs de cause en complément (Bockstaller et al., 2015). Certains indicateurs n'ont pas été travaillés au vu des connaissances actuelles et/ou par contrainte de temps. C'est le cas entre autres du service écosystémique d'atténuation des pesticides par les sols. Relatif aux échelles, nous avons finalement choisi de travailler au niveau de l'exploitation mais avec une résolution parcellaire pour une majorité d'indicateurs. Nous avons calculé la moyenne des indicateurs pondérée par les surfaces des cultures des exploitations. Il est à noter que la méthode MASC est au niveau du système de culture i.e. toutes les cultures de la rotation pour une parcelle. Ceci n'a pas été possible pour cette thèse au vu des données disponibles et des moyens impartis.

Une partie du travail du chapitre 2 a également fait l'objet d'une collaboration avec le James Hutton Institute (JHI), centre de recherche agronomique écossais. En effet, nous avons amélioré un modèle développé par des chercheurs du JHI afin d'obtenir un outil opérationnel pour évaluer les impacts des pratiques agricoles sur la biodiversité. Ce modèle, I-BIO, couvre les groupes taxonomiques principaux (microorganismes, plantes, invertébrés et vertébrés) et intègre
des caractéristiques du paysage. I-BIO a été construit et testé avec l'aide de deux chercheurs, Cathy Hawes et Mark Young du JHI.

Le chapitre 3 de cette thèse présente l'application de cette nouvelle méthode sur notre cas d'étude d'exploitations de la SCARA dans la région agricole de la Champagne crayeuse. Cette dernière partie nous permet d'une part de tester la pertinence des indicateurs retenus et d'étudier les synergies et antagonismes entre indicateurs, d'autre part d'établir des profils d'exploitations agricoles via deux analyses statistiques complémentaires : la classification ascendante hiérarchique et l'analyse des déviants positifs via l'étude du front de Pareto (Adelhart Toorop et al., 2020; Steinke et al., 2019).

Enfin, pour répondre aux besoins opérationnels de la SCARA qui est très impliquée dans la certification environnementale de ses adhérents, nous avons comparé deux certifications environnementales, le référentiel HVE et l'agriculture biologique. Par ailleurs, la SCARA se posait aussi la question de la pertinence des indicateurs environnementaux déjà utilisés, IFT, balance azotée. Est-ce que ces indicateurs sont suffisants pour fournir une information sur les impacts environnementaux pour les thèmes auxquels ils sont reliés, risques liés aux pesticides ou émissions azotées ? Pour cela, nous avons étudié les corrélations entre les différents indicateurs. La figure 1 ci-dessous résume les différentes étapes clés de la thèse.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Stratégie de recherche et organisation de la thèse. MERO_v2, PP et Albédo sont les indicateurs sur les thématiques environnementales suivantes : la maîtrise de l'érosion, les pertes en phosphore et l'effet albédo.</figcaption></figure>
# Matériel et méthodes

## 1. Cas d'étude

### 1.1 La Société Coopérative Agricole de la Région d'Arcis (SCARA)

La SCARA est une coopérative qui regroupe 638 agriculteurs adhérents (dont 450 livreurs) et 60 salariés (gestionnaires, conseillers, etc.) avec un chiffre d'affaire de 72 millions d'euros sur la campagne 2019-2020. Elle est située au nord du département de l'Aube entre Châlons-en-Champagne et Troyes. La zone de collecte de la SCARA s'étend sur 30 km autour d'Arcis sur Aube, siège de la coopérative. La coopérative collecte principalement des cultures céréalières (blés, orges, maïs) et des oléagineux (colza et tournesol) (figure 2). Les légumes et cultures industrielles (pomme de terre et betteraves sucrières, luzerne, etc.) ne sont pas récoltés par la SCARA. La coopérative a basé sa stratégie sur les filières agro-alimentaires (LU'Harmony, HARRY'S, BABY FOOD, CRC, SAPPORO, etc.) lui permettant de se positionner par rapport aux géants du secteur de la région (Vivescia, Soufflet). Ainsi, 60% de la collecte de la SCARA répond à un ou plusieurs cahiers des charges. Elle est d'ailleurs un pilier sur le marché français des filières céréalières avec environ 10% de part de marché (figure 3). La coopérative enfin est impliquée depuis 10 ans dans une démarche de développement durable et a mis en place une approche structurée et certifiée afin de répondre aux enjeux sociétaux et environnementaux actuels (annexes A.1 et A.2). Elle fait par exemple un important travail sur la certification HVE (Haute Valeur Environnementale) de niveau 3 en préparant chaque année une centaine d'exploitations. La coopérative compte également une vingtaine d'exploitations en agriculture biologique dont le président de la coopérative.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Répartition des quatre principales cultures collectées à la SCARA pour les 3 dernières campagnes (SCARA, 2021).</figcaption></figure>
## ÉVOLUTION DE LA COMMERCIALISATION

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>2017</th><th>2018</th><th>2019</th><th>2020</th></tr></thead><tbody><tr><th>Meunerie</th><td>64%</td><td>71%</td><td>74%</td><td>69%</td></tr><tr><th>FAB* éleveurs</th><td>10%</td><td>4%</td><td>9%</td><td>6%</td></tr><tr><th>Malterie</th><td>20%</td><td>21%</td><td>14%</td><td>11%</td></tr><tr><th>Biscuitier</th><td>4%</td><td>3%</td><td>2%</td><td>5%</td></tr><tr><th>Amidon et divers</th><td>0%</td><td>1%</td><td>1%</td><td>9%</td></tr></tbody></table>

*FAB : Fabrication Aliments du Bétail

<caption>Figure 3 : Évolution de la commercialisation des produits céréaliers de la SCARA (SCARA 2021).</caption>

## 1.2 Territoire et exploitations étudiées

Le territoire pour notre cas d'étude correspond à la zone de collecte de la SCARA. Ce dernier couvre 71300 ha et est équitablement réparti au nord et au sud d'Arcis-sur-Aube. Ce territoire fait partie de la Champagne crayeuse (appelée autrefois Champagne Pouilleuse, Encart 1), région caractérisée par ses sols de craie peu profonds et pauvres. Les sols sont majoritairement limoneux et superficiels (25 cm en moyenne) avec une réserve utile moyenne d'environ 180 mm (Chambre Agriculture de l'Aube). Le territoire est assez homogène avec de grandes parcelles agricoles et très peu d'habitats semi-naturels. Concernant la topographie, il y a peu de dénivelé dans la région à l'exception de la vallée de l'Aube et des buttes de craie sur la commune de Poivres et à l'est de Charmont qui culminent à 200 m. Relatif au climat, le département de l'Aube est caractérisé par un climat tempéré océanique humide. Les saisons sont marquées sans pour autant avoir de températures extrêmes. Le diagramme climatique (figure 4) indique que les températures moyennes oscillent entre 3°C et 18°C au cours de l'année. L'automne est la période avec le plus de précipitations, le printemps étant la saison la plus sèche.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 : Diagramme climatique de la zone d'étude : précipitations moyennes mensuelles et moyennes de températures journalières par mois (SCARA 2021).</figcaption></figure>

### Encart 1 : D'une zone délaissée à un grand bassin de production

La Champagne pouilleuse se composait principalement dans les années 50 de friches de landes et de sapins appelées savarts. Le thym précoce (*Thymus praecox*) également appelé thym pouillot qui pousse sur les pelouses sèches calcaires de l'Aube serait à l'origine du nom de la région. La faible fertilité chimique des sols de craie de cette région a longtemps limité le développement des cultures malgré l'introduction de la charrue qui permettait de cultiver des sols plus lourds et fertiles. En effet, les seules parcelles cultivables étaient les parcelles où on apportait de la fumure animale (ovine ou bovine). Avec l'arrivée des intrants chimiques, on s'est aperçu du potentiel de ces sols pour la mise en culture et notamment de cultures économiquement intéressantes telles que le blé, l'orge ou la betterave sucrière donnant de très bons rendements (Chevalier, 1972).

Concernant l'assolement de la zone d'étude, il est principalement composé de cultures céréalières (blé tendre, orge de printemps et d'hiver, maïs), d'oléagineux (colza, tournesol), de cultures industrielles (betterave sucrière et pomme de terre) et d'autres cultures plus minoritaires (œillette, légumineuses (luzerne, sainfoin, pois, etc.), chanvre, autres cultures légumières : oignon, céleri, etc.).

L'échantillon de l'étude est composé de 33 exploitations qui ont été sélectionnées, en collaboration avec les collègues de la SCARA, en fonction de leur assolement, de leurs pratiques agricoles et de leurs certifications (AB, HVE, CRC) ou de leurs cahiers des charges (Harry's, Baby Food, Lu'Harmony, etc.) ceci afin de couvrir une diversité de pratiques et de situations. Ainsi, nous avons travaillé sur un échantillon de quatre exploitations déjà en agriculture biologique ou en conversion, 20 exploitations sont certifiées HVE, 4 exploitations pratiquent l'élevage et 5 exploitations épandent du digestat de méthaniseur liquide et/ou solide (Tableau 1). L'unité de méthanisation d'Arcis récemment lancé permet d'épandre du digestat sur près de 15% de la zone couverte par la SCARA.
<table><caption>Tableau 1 : Table résumant les caractéristiques des exploitations de l'échantillon.</caption><thead><tr><th>Code exploitation</th><th>Polyculture élevage</th><th>Certification HVE niveau 3</th><th>Certification AB</th><th>Club SCARA Innovation</th><th>Suivi biodiversité</th><th>Fertilisation minérale</th><th>Epandage de digestat</th></tr></thead><tbody><tr><td>01-100*</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>01-2M0</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td></tr><tr><td>01-3M0</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td></tr><tr><td>01-4HC</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>02-1H0</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>02-2H0</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>02-300*</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>02-40B</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>03-1HB*</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>03-20B*</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>03-3H0</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>03-4H6</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>04-10B</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>04-20B*</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>04-320</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td></tr><tr><td>04-406*</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>05-130*</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td></tr><tr><td>05-2H7</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>05-4V0</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>06-2O0</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>06-4H5</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>07-2MY*</td><td>non</td><td>non</td><td>Une partie</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td></tr><tr><td>07-4H5</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>08-2HY</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>08-410</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td></tr><tr><td>09-2HY</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>09-4H5</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>10-2H7</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>10-4HC</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>oui</td></tr><tr><td>11-220</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>11-446*</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>12-2MB</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td></tr><tr><td>13-210</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td></tr></tbody></table>

N.B. Le signe « * » fait partie de la nomenclature des exploitations et indique les exploitations appartenant au club SCARA innovation.
À propos des systèmes de cultures des exploitations, nous avons été confrontés à la difficulté d'identifier un système de culture par exploitation, les adhérents de la SCARA fonctionnant davantage par succession culturale que par rotation. Nous avons ainsi décidé de sélectionner un groupe de parcelles par exploitation représentant au mieux l'assolement de cette dernière pour la campagne 2019/2020. De plus, nous avons ajouté une parcelle de blé tendre d'hiver pour la campagne 2017/2018 et une autre pour la campagne 2018/2019. Ceci nous permet de regarder s'il y a un effet année sur le rendement et sur le programme de traitement pour la culture de blé tendre d'hiver. Nous avons choisi le blé tendre d'hiver parce que cette culture est présente dans toutes les exploitations de l'échantillon à une exception près. Au final, 6 à 10 parcelles ont été retenues par exploitation représentant un total de 250 parcelles pour notre échantillon (Figure 5). Les successions culturales types sont présentées dans l'annexe A.3.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5 : Localisation des 250 parcelles appartenant aux 33 exploitations agricoles sélectionnées sur la zone de collecte de la SCARA (départements de l'Aube et de la Marne).</figcaption></figure>

## 2. Dispositif de collecte de données

### Acquisition des données d'itinéraires techniques

L'itinéraire technique réalisé sur les parcelles a été récupéré via l'outil de gestion parcellaire Smag Farmer® qui est utilisé par la SCARA. Sont renseignés par les agriculteurs au pas de temps journalier et à la parcelle les interventions culturales (travail du sol, fertilisation, produits phytosanitaires, irrigation, récolte), les produits et les quantités appliqués ou récoltés. Le contrôle des données effectué par le service agronomie de la SCARA garantit la fiabilité des
éléments renseignés. L'extraction des informations des parcelles retenues a permis de recueillir la majorité des données nécessaires au calcul des indicateurs à la parcelle. Afin d'obtenir des informations plus précises sur certaines pratiques agricoles et sur le matériel utilisé pour les traitements phytosanitaires (type de buses, hauteur de rampe, vitesse d'avancement du tracteur), deux courts entretiens téléphonique ont été effectués avec les agriculteurs. Pour calculer les indicateurs par exploitation, les valeurs des indicateurs calculés à la parcelle ont été moyennées en pondérant par la surface de la culture de l'assolement de la campagne 2020.

## Indicateurs extraits de l'outil SYSTERRE®

Une partie des indicateurs utilisés pour évaluer la durabilité des exploitations a été directement calculée par l'outil SYSTERRE® d'Arvalis (ARVALIS - Institut du végétal, 2008). Les données renseignées dans le logiciel Smag Farmer® remontent dans SYSTERRE® via des fichiers Agro-EDI. Un travail de vérification et de validation des données a cependant été nécessaire avant de pouvoir passer à l'étape de calcul. En effet, une fois les données validées, il est possible de calculer grâce à cet outil de nombreux indicateurs sur les performances environnementales, économiques et sociales. Le tableau 2 liste l'ensemble des indicateurs de SYSTERRE® qui sont venus compléter ou alimenter les indicateurs retenus dans la méthode MASC 2.0. L'ensemble des indicateurs est présenté dans le tableau de l'annexe E.1.

<table><caption>Tableau 2 : Liste des indicateurs calculés par l'outil SYSTERRE®</caption><thead><tr><th></th><th>Indicateurs de SYSTERRE®</th></tr></thead><tbody><tr><td>Performances environnementales</td><td>Azote total (kg N/ha)<br>Balance Globale Azotée (kg N/ha)<br>Phosphore total (kg P2O5/ha)<br>Bilan Phosphore (kg P2O5/ha)<br>IFT herbicide<br>IFT total<br>GES (kg éqCO2/ha/an)<br>Consommation d'énergie primaire totale (MJ/ha)</td></tr><tr><td>Performances économiques</td><td>Production énergie brute (MJ/ha)<br>Coût carburant (€/ha)<br>Coût de production (€/t)<br>Charges de mécanisation (€/ha)<br>Marge brute (€/ha)<br>Efficience économique des intrants</td></tr><tr><td>Performances sociales</td><td>Temps de travail (h/ha)</td></tr></tbody></table>

## Données caractérisant le milieu

- Données pédologiques : Concernant les données pédologiques, nous avons obtenu de l'Unité Mixte de Recherche Sol d'INRAE Orléans une licence d'utilisation du référentiel régional pédologique du département de l'Aube. Cette carte pédologique à l'échelle 1/250000 nous a permis d'extraire les données pédologiques requises pour calculer certains indicateurs. Nous avions fait une demande de carte pédologique au 1/25000 à la Chambre d'Agriculture de l'Aube mais le délai de retour était trop important pour pouvoir travailler avec cette carte.
- Données météorologiques : Pour les données Météorologiques, elles ont été extraites de la base de données « E-OBS » proposée par l'European Climate Assessment and Dataset. Ce service fournit des données climatiques pour l'Europe, basées sur des observations in situ de surface. Les données sont collectées par des réseaux d'observation au sol, détenus et exploités par les services météorologiques nationaux. Ces bases de données sont mises à jour tous les 6 mois et la collecte est effectuée sur des carrés de 6 km².

- Données paysagères : La BD Topo® en accès libre sur le site de l'IGN (Institut national de l'information géographique et forestière) a été mobilisée pour la caractérisation paysagère des parcelles.
# Chapitre 1 : L'évaluation de la durabilité environnementale dans les systèmes agricoles : une revue conceptuelle et méthodologique
# Résumé du chapitre 1 : État de l'art des méthodes évaluant la durabilité environnementale en milieu agricole : concepts et méthodologie

## Intérêt et position du chapitre dans la thèse

Comme évoqué en introduction, l'intérêt du chapitre 1 est d'obtenir une vue d'ensemble des méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale en milieu agricole qui ont été développées depuis les années 90. Ce travail a permis d'acquérir des connaissances méthodologiques sur les cadres conceptuels proposés et les méthodes d'agrégation mobilisées. Ce travail de revue bibliographique a aussi capitalisé des connaissances sur les indicateurs utilisés et les thématiques environnementales traitées. Les travaux de thèse initiés avec ce premier chapitre constituent ainsi un socle solide pour nourrir notre réflexion sur le développement d'une nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité en milieu agricole.

## Contexte

L'évaluation de la durabilité environnementale s'est largement développée suite à la conférence de Rio. Ceci s'est d'abord traduit par une « explosion » des indicateurs environnementaux puis par la multiplication de méthodes d'évaluation environnementale. L'objectif était de voir plus clair dans cette multitude d'indicateurs. Néanmoins, il est difficile de choisir parmi toutes ces méthodes lorsque l'on souhaite en développer ou en utiliser une. Un besoin d'organisation et de classification était donc requis afin d'aider les concepteurs de méthode et les utilisateurs potentiels. Des revues ont déjà été publiées, cependant elles n'intégraient qu'un nombre limité de méthodes et ne caractérisaient ces dernières qu'avec des critères très descriptifs (nombre d'indicateurs par pilier du développement durable, pondération utilisée). Ainsi, notre revue est allée plus loin avec un ensemble de critères permettant d'aller d'approfondir les aspects conceptuels et méthodologiques, sur les thèmes traités par la méthode d'évaluation. En outre avec l'essor des travaux sur les services écosystémiques, nous avons aussi intégré un critère sur ce sujet.

## Questions de recherche

1. Quels sont les cadres conceptuels et méthodologiques mobilisés pour construire une méthode d'évaluation de la durabilité ?

2. Quels sont les fronts de recherche concernant la conception des méthodes d'évaluation de la durabilité ?

3. Les méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale intègrent-elles des indicateurs de services écosystémiques ?

## Méthodologie

Nous avons sélectionné 262 méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale en effectuant deux requêtes bibliographiques entre 1993 et 2019 : une première requête avec deux équations de recherche sur Web of Science et une seconde requête avec 3 équations de recherche sur Scopus, déjà utilisées par des auteurs. Nous avons analysé ces méthodes à l'aide de 43 descripteurs et 27 thèmes. Nous avons ensuite réalisé une analyse en composante multiple (ACM) des méthodes avec les 12 descripteurs qui nous semblaient les plus pertinents pour caractériser les choix méthodologiques des méthodes, et une seconde ACM avec 17 thèmes i.e. ceux présents dans 20% des méthodes. Une classification ascendante hiérarchique (CAH) a été effectuée à la suite pour chaque ACM. Enfin, nous avons fait un test de Chi² pour croiser les deux CAH et déterminer si les clusters des méthodes et des thèmes étaient indépendants ou non.
## Résultats principaux

Le pays qui recense le plus de méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale est la France si l'on considère la littérature scientifique et la littérature grise. Nous avons recensé plus de 100 combinaisons de termes différents utilisées pour décrire le cadre conceptuel de la méthode, illustrant ainsi la richesse de la terminologie utilisée. Relatif aux indicateurs, ils sont majoritairement causals et non agrégés et la grande majorité sont des indicateurs environnementaux, très peu de méthodes intégrant explicitement des indicateurs de services écosystémiques. En outre, la CAH a mis en évidence 4 groupes. Les méthodes du groupe principal sont majoritairement issues de la littérature scientifique. Elles sont destinées aux chercheurs avec pour objectif d'apporter des connaissances. Les indicateurs de ces méthodes sont essentiellement causals ou d'effet mesurés, basés sur les pratiques de gestion et ne sont pas agrégés. Enfin, ces méthodes évaluent essentiellement en *ex post* sans intégrer d'approche d'analyse de cycle de vie au niveau de l'exploitation. Le second groupe se compose de méthodes issues de la littérature grise avec pour objectif la sensibilisation des agriculteurs en utilisant principalement des indicateurs de cause. Les deux derniers groupes portent sur des méthodes bien différentes, pour le 3ème des méthodes comprenant des indicateurs prédictifs pour l'évaluation *ex ante* et le dernier des méthodes basées sur l'ACV. L'analyse des thèmes a montré que les trois thèmes principaux sont la biodiversité, les émissions de gaz à effet de serre et la gestion des pesticides.

## Apport pour la thèse et la recherche en général

Ce travail de revue bibliographique a montré que des progrès sont encore nécessaires pour clarifier la terminologie utilisée et préciser les concepts manipulés justifiant ainsi la partie décrivant le cadre conceptuel de la nouvelle méthode. L'identification de plusieurs fronts de sciences tels que l'intégration d'indicateurs de services écosystémiques ou de nouveaux thèmes comme la pollution par les microplastiques ou les antibiotiques nous a guidés pour les choix des nouveaux indicateurs à intégrer et vient appuyer l'aspect innovant de cette thèse. Cela ouvre également le champ à d'autres travaux scientifiques pour le développement de nouveaux indicateurs. Enfin, la vue d'ensemble fournit par cet état de l'art nous a aidé à sélectionner la méthode d'évaluation qui propose le cadre conceptuel le plus complet pour élaborer notre propre outil.

## Partenariats

La collaboration avec Maria Lampridi (IBO, Université de Thessaloniki) a grandement aidé pour la requête bibliographique sur Scopus.

## Productions scientifiques

Un article scientifique publié dans *Journal of Cleaner Production*.

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2021. Environmental sustainability assessment in agricultural systems: A conceptual and methodological review. *J. Clean. Prod.* 325. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129291
Environmental sustainability assessment in agricultural systems: a conceptual and methodological review.

Emma Soulé<sup>a,b</sup>, Philippe Michonneau<sup>b</sup>, Nadia Michel<sup>c</sup>, Christian Bockstaller<sup>a</sup>

Abstract

As the sustainable development movement gains traction, many initiatives have aimed to provide support with sustainability assessment methods using a loosely structured set of indicators, resulting in an explosive development of such indicators. Several reviews have sought to gain a clearer understanding of this "indicator zoo" by comparing assessment methods. However, most reviews covered few methods and mainly focused on describing and evaluating them to help users select the one that suited their needs. What is still lacking is an in-depth analysis of the conceptual and methodological framework behind the sustainability assessment methods in order to provide recommendations for assessment method developers and identify research gaps. To fill this gap, we conducted a conceptual and methodological review on a sample of 262 studies covering the worldwide agricultural sector between 1993 and 2019. Because the subject is so vast and due to disciplinary barriers, we restricted this review to studies with an environmental dimension but did not set any geographic limitations (the studies cover both temperate and tropical zones). The initial results show a need for clarity on terminology. Methods should also explicitly specify the purpose, target users and temporal scale. Additional efforts must be made in selecting indicators on the causal chain at emission level or those that pertain to impacts, such as in life cycle assessment. There are additional research gaps when more than a simple sum of scores is required to aggregate indicators, or when dealing with upscaling or spatialization issues. Dynamic assessment of resilience or robustness with multiple criteria also remains a challenge. Environmental sustainability assessment methods will also need to integrate ecosystem services and emerging environmental issues such as pollution from antibiotics or microplastics. Finally, a similar study on assessment methods should be conducted with a focus on social and economic dimensions.

Keywords: indicator, multi-criteria assessment, aggregation, reference value, life cycle assessment

# 1. Introduction

Agriculture remains the backbone of world development, providing humans with food and other goods such as bioenergy, fibres and more (Godfray et al., 2010). However, it is also a major cause of the Earth's planetary boundaries being pushed beyond their limits, which confirms the tremendous pressure that modern agriculture exerts on sustainability (Campbell et al., 2017). Thus, any credible roadmap to improve the situation on a global level must drastically reduce

<footnote>a Université de Lorraine, INRAE, LAE F68000 Colmar, France</footnote>

<footnote>b SCARA, F10700 Arcis sur Aube, France</footnote>

<footnote>c Université de Lorraine, INRAE, LAE F54500 Nancy, France</footnote>

<footnote>* Corresponding author: emma.soule@inrae.fr, INRAE LAE, 28 rue de Herrlisheim, 68000 Colmar, France; +33389224985</footnote>
agriculture's environmental footprint. While stakeholders around the planet – from farmers to international decision-makers – unanimously agree about the general goals of sustainability, ideas on how these goals should be reached are fiercely debated (Binder et al., 2010). Organic farming is a good illustration of this lack of consensus: it is promoted by environmentalists but is challenged as a solution for sustainable agriculture because of lower yields (Ponisio et al., 2015). Despite disagreement when it comes to achieving sustainability, most stakeholders recognize the need for assessment methods to support attempts to identify and implement new measures (Pope et al., 2004), to characterize the current situation (Wang et al., 2009), and to gauge progress that must be made to reach the end goal (Bell and Morse, 2001). The challenging task of assessing a concept as complex as sustainability using metrics in an operational way, i.e. with data available to stakeholders, has quickly led to the use of indicators instead of directly measuring sustainability itself (Mitchell et al., 1995). As early as 2001, Riley (2001) spoke of an "indicator explosion" that has not stopped since, as pointed out by Pintér et al. (2012): "we continue moving toward an 'indicator zoo', characterized by a multitude of approaches".

It is no surprise that various reviews have been published in response to this explosive development to characterize and compare both indicators and sustainability assessment methods (SAMs) and help potential users pick their way through this "myriad of methods" (Coteur et al., 2019). A highly cited review by Singh et al. (2012, 2009) described 41 different methodologies and indices implemented mainly at the national and international levels, such as the "Human Development Index" or the "Compass Index of Sustainability", and categorized them according to an updated version of a framework proposed by Ness et al. (2007). Several reviews and comparison studies that were more relevant to the agriculture sector have been published after a pioneer paper by van Der Werf and Petit (2002), which mainly dealt with a limited number of methods. Recently, Lampridi et al. (2019) performed a small meta-review of 16 review articles on SAMs and indicators published since 2005, and then reviewed 38 methods. However, they overlooked several review articles such as those by Schader et al. (2014), de Olde et al. (2016) and Eichler Inwood et al. (2018). These authors began with large samples (35, 48 and 48 methods, respectively), but then conducted more in-depth analyses on restricted samples (6, 4 and 9 methods, respectively). Although not published in a peer-reviewed article, the study by Wustenberghs et al. (2015) also deserves attention: it analysed 53 methods selected from a list of 170. Lampridi et al. (2019) analysed descriptors and evaluation criteria which were used in reviews of SAMs. Most provided general information on the methods (e.g. publication year, method purpose, target users, geographic scope, level of assessment, etc.) while some authors focused on specific points. Schader et al. (2014) looked at assessment precision; de Olde et al. (2016) covered operational aspects such as time requirement data availability; Eichler Inwood et al. (2018) examined spatial and temporal boundaries, dimensions, themes, indicators and methodological aspects; and Wustenberghs et al. (2015) focused on stakeholder participation and indicator characteristics. Many reviews addressed a specific indicator-focused theme such as pesticides (Bockstaller et al., 2009; Feola et al., 2011). Rasmussen et al. (2017) reviewed 84 studies and identified the "top three" themes covered: soil quality, greenhouse gases (GHG) and soil erosion.

This literature survey showed that most reviews dealt with a limited number of methods or case studies and focused on the most useful considerations for potential users: general descriptive aspects, operational issues or evaluation criteria of advantages and drawbacks (e.g. transparency,
sensitivity, data reliability). However, method design with concepts, assumptions and underlying methodologies could have been more deeply analysed to gain generic knowledge for a state of art and identify research gaps. For example, at the conceptual level, most studies listed only those aspects corresponding to the three basic sustainability dimensions (economic, environmental and social) covered by a method. Little was mentioned regarding their positioning in terms of three possible sustainability orientations: management-oriented, goal-oriented or property-oriented (Alkan Olsson et al., 2009; Hansen, 1996). Indicators are often described only in terms of a quantitative versus qualitative typology. They could have been analysed in much greater detail, such as by considering their positioning on the causal chain or their typology according to Bockstaller et al. (2015), who distinguished causal indicators from effect indicators. Causal indicators are based on single or simple combinations of variables, while effect indicators are derived either from model outputs or measurements. Such studies could be used to draw up methodological recommendations for assessment method developers and to identify research gaps.

To fill this gap, we conducted a conceptual and methodological review on a huge sample of 262 studies. This sample encompassed i) methodological frameworks with general characteristics, such as guidelines for indicator selection used to develop SAMs (a typical example of such a framework is the life cycle assessment – LCA (Haas et al., 2000; Repar et al., 2017)); ii) dedicated methods, which refer to generic SAMs based on a list of sustainability indicators that are more or less structured within a conceptual framework; these methods may or may not be aggregated at different levels and are meant to be implemented by end users; and iii) case studies where authors applied a list of indicators selected specifically for their study. Due to disciplinary barriers and because we considered the subject to be sufficiently vast, we restricted this review to only studies with an environmental dimension (hereafter ESAM) but did not set geographic limitations, with studies covering both temperate and tropical zones. This review aims to produce a state of art of the various published methods to identify research gaps in the field of sustainability assessment and provide ESAM developers with avenues for improvement. Key terms are defined in a glossary in appendix B.1.

## 2. Materials and methods

Figure 6 shows the different steps of the methodological path from the selection of the methods to the statistical analysis.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6: Flowchart of the methodological path followed, including references to supplementary materials.</figcaption></figure>

## 2.1. Selection of methods

The review process followed the main steps of the framework for systematic reviews in agricultural science (Koutsos et al., 2019) derived from the most widely used and more formal PRISMA framework developed by Moher et al. (2010). Our inventory covered the period between 1993 and 2019 and included scientific literature and grey literature. We ran the equation of Rasmussen et al. (2017) on Web of Science and the equations of Lampridi et al. (2019) on Scopus, applied to the study period (see equations in appendix B.2 in the supplementary materials). This database query was completed with ESAM from the inventories of Buckwell et al. (2014), de Olde et al. (2016), and Wustenberghs et al. (2015b) and our research group, who built the INDIC® database (GIS GC HP2E, 2018). These four reviews were carried out using a snowballing approach, where the reference list and citations of relevant papers were reviewed to identify new papers. Two authors reviewed the papers; one examined the entire set of papers and the second author reviewed at least half of them to reach a consensus. As noted by Levitan (2000) with regard to the pesticide risk indicator, several ESAM were published only in grey literature in reports, or more recently on websites. The whole inventory resulted in a dataset of 4,523 dedicated methods and case studies. We applied a set of elimination criteria (see Table 3) to eliminate any methods which did not have an environmental dimension or pertain to the agricultural sector, such as those focusing only on landscape or forestry management. The last criterion for articles published about a simple application of a dedicated method or methodological framework such as LCA helped eliminate the voluminous literature on LCA implementation. Only papers with methodological innovations were retained (e.g. a pioneering paper on adapting LCA to agriculture or a specific agricultural sector). After applying the elimination criteria, we obtained an inventory of 262 ESAM and case studies (see Appendix B.12 in the supplementary materials for the full list of references). As recommended by the PRISMA framework (Moher et al., 2010), the different steps are summed up in appendix B.3.
<table><caption>Tableau 3 : List of elimination criteria.</caption><thead><tr><td>Elimination criteria</td><td>Explanation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Duplicate</td><td>Duplicates appearing due to cross-referencing of bibliographical sources.</td></tr><tr><td>Beyond the scope</td><td>Method assessing an area other than environmental sustainability and agricultural sector.</td></tr><tr><td>Monothematic</td><td>Method evaluating only one (or sometimes two) themes such as water quality.</td></tr><tr><td>Lack of detailed information</td><td>Indicators structuring the assessment method were not described.</td></tr><tr><td>Inaccessible information</td><td>Only the abstract, not the full paper, was accessible.</td></tr><tr><td>Old version of a selected method</td><td>Only the latest version of a method was inventoried.</td></tr><tr><td>Discontinued method</td><td>The method is no longer used.</td></tr><tr><td>Application of a dedicated method or method derived from a framework</td><td>The article described an application of a dedicated method or a methodological framework already described in another publication.</td></tr></tbody></table>

## 2.2. Selection of descriptors to characterize methods

When labelling methods, we decided to use the terminology from de Olde et al. (2016) – “dimension/theme/subtheme/indicator” – which is widely used and easy to understand. These authors noted the wide range of terms in use; for example, “indicator” is interchangeable with “metric” (Sikdar, 2003). Likewise, we use the term “method”, which some authors refer to as “tool”, “methodology”, “approach” etc. (Sala et al., 2015).

We defined a set of 43 descriptors to characterize the ESAM (Appendix B.14 in the supplementary materials), broken down into i) general descriptors, ii) descriptors covering the conceptual sustainability framework based on various themes, iii) descriptors for the indicator type, structure and design, and iv) descriptors for the system definition including scale or system boundary issues. We selected general descriptors such as method origin, geographic scope, purpose, target users, number of dimensions, themes and indicators, etc. based on the aforementioned review of Lampridi et al. (2019) and Wustenberghs et al. (2015). The various terminology used to describe the different method components (see previous paragraph) was inventoried to characterize the conceptual frameworks. We also added descriptors such as the sustainability definition orientation chosen by the method designer based on different main principles (Hansen, 1996). This orientation depends on the formulation of the item (themes, criterion, etc.). The framework may be i) management oriented when items are based on a management requirement (e.g. low pesticide use); ii) goal oriented when there is a direct link to an environmental issue (e.g. water quality or “pesticide in water”; Alkan Olsson et al., 2009); or iii) property oriented (e.g. productivity, López-Ridaura et al., 2005). It is important to consider the position of an indicator on the causal chain during analysis, as this determines the indicator’s ability to predict an impact (Bockstaller et al., 2015; Repar et al., 2017). The typology in Bockstaller et al. (2015), which combines the indicator’s position on the causal chain (causal versus effect), and the way indicator value is determined (predicted vs. measured) was also used to distinguish:
- causal indicators based on a single variable or simple combination of variables (mainly management), called "means-based indicators" by van der Werf and Petit (2001);

- predictive effect indicators derived from an operational and easy-to-implement model output or from a complex research-based model;

- measured effect indicators obtained from measuring an effect.

In addition to these conceptual descriptors, we used several others to describe methodological aspects such as the determination of indicators and reference values as well as aggregation. It is important to link an indicator to a reference value because the difference between the indicator raw value and the reference value is more informative than the raw value alone (Acosta-Alba and van der Werf, 2011). Aggregation can be problematic when it comes to trying to strike a balance between simplifying data and ensuring sufficient details and transparency (Tzilivakis et al., 2016). Opponents of aggregation often cite loss of information, subjectivity in the procedure and weighting issues as key problems. However, Bockstaller et al. (2008) argued that such issues can be overcome because non-aggregated indicators are often needed to analyse systems while aggregated indicators are used to compare systems and provide conclusions. Transparency can be determined by the degree of explicitness in the weighting procedure (Greco et al., 2019). Interaction between indicators is addressed qualitatively to know whether dependency exists between indicators in the calculation or interpretation phase (de Olde et al., 2016).

Lastly, we selected descriptors related to the system description. Temporal and spatial scale issues are important and were described more precisely than with a simple descriptor as in Wustenberghs et al. (2015b): details included their different components, resolution (the smallest grain), extent (the whole area or period considered) (Purtauf et al., 2005) and upscaling issues (Dalgaard et al., 2003). For temporal issues, descriptors were also derived from the typology in Ness et al. (2007): either retrospective, based on a real past situation (*ex post*) or prospective, based on a possible situation (*ex ante*). System boundaries, and more precisely the degree of coverage of a product's life cycle, was also addressed. LCA not only covers direct effects linked to production systems (as in "conventional" assessments), but also deals with indirect effects that occur downstream due to inputs as well as upstream due to product use and waste (Repar et al., 2017). Nevertheless, partial LCA on some themes such as energy consumption or GHG emissions must also be considered (Bockstaller et al., 2015).

## 2.3. Characterization of themes addressed by the methods

To take the analysis one step further than most reviews, which only deal with the dimension level, we also characterized the major themes. An indicator-level analysis would have been beyond the scope of such article due to the much higher diversity than at theme level (see, for example, reviews on nitrogen loss by Bockstaller et al. (2015); Buczko and Kuchenbuch (2010)). To cover the broad range of environmental dimensions, we selected 67 themes, among which are classic themes in the literature such as water and soil quality (Wustenberghs et al., 2015) and others based on our expertise. We divided them into several categories based on the causal chain:
- causal: landscape elements, management practices (e.g. tillage, crop inputs, livestock);

- system functioning: having to do with efficiency or resource/nutrient balances (e.g. water, nitrogen);

- agroecosystem services such as carbon storage and pest regulation that can reduce impacts or input use (Therond et al., 2017a);

- impacts: derived from LCA or other assessments (e.g. soil quality, erosion; see Repar et al., 2017; Sadok et al. 2009);

- systemic properties such as autonomy (López-Ridaura et al., 2005; Zahm et al., 2015).

Our analysis focused mainly on the 17 most represented themes among the reviewed ESAM, which occurred in at least 20% of studies.

## 2.4. Statistical analysis

Following a descriptive analysis, we performed a multivariate analysis to look for trends and clusters. We performed a first multiple correspondence analysis (MCA) for the 262 ESAM on 12 descriptors that we felt were most relevant and a second MCA on 17 themes (see Table 4) using RStudio version 1.3.959 and the FactoShiny package (Husson et al., 2010). Next, we performed a hierarchical ascendant classification (HAC) to obtain several clusters using the FactoMineR package. Finally, we ran a Chi-Square test to cross-check the HACs to determine whether the ESAM and theme clusters were independent or dependent.

<table><caption>Tableau 4 : List of the selected descriptors and themes for the hierarchical ascendant classification.</caption><thead><tr><th>Method descriptors</th><th>Themes</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Age</td><td>Biodiversity</td><td>Crop management</td></tr><tr><td>Literature</td><td>Fertilizer management</td><td>Species diversity</td></tr><tr><td>Purpose</td><td>Pesticide management</td><td>Water management</td></tr><tr><td>Target user</td><td>GHG emissions</td><td>Crop diversity</td></tr><tr><td>Production</td><td>Soil erosion</td><td>NO<sub>3</sub> leaching</td></tr><tr><td>Orientation</td><td>N balance</td><td></td></tr><tr><td>Position</td><td>Soil organic matter</td><td></td></tr><tr><td>Indicator type</td><td>Energy consumption</td><td></td></tr><tr><td>Aggregation method</td><td>Water quantity</td><td></td></tr><tr><td>Assessment type</td><td>Land use</td><td></td></tr><tr><td>LCA methodology</td><td>Water quality</td><td></td></tr><tr><td>Spatial resolution</td><td>Ecosystem diversity</td><td></td></tr></tbody></table>

# 3. Results

## 3.1. Characterization of methods
### 3.1.1. General information on methods

The research equations described in Lampridi and Rasmussen logically resulted in the most ESAM, followed by the INDIC® database (appendix B.4). With regard to the chronological distribution between ESAM sources (appendix B.5), we observed that the INDIC® database provided the most methods for the first half of the review period; the equation research resulted in more methods for the second half. Most of the methods in our inventory came from scientific literature (81%). A total of 60% of studies dealt with a "dedicated method" while "case studies" represented only 37%; the remainder (3%) were "methodological frameworks". Our ESAM sample covered 60 different countries in all. The major contributing countries were France (12%), Italy (8%), Spain (5%), China (5%) and Brazil (4%) (Appendices B.6 and B.7). Several ESAM were also developed in countries in the Global South, including India, Pakistan and Iran. For some countries like France, the United States, Australia and Canada, between 55% and 60% of the methods published in each country came from the grey literature (appendix B.7). One explanation could be that a mastery of French and English languages by authors favoured the selection of such literature, although some authors did read in other languages (German, Spanish, Italian). The yearly number of publications since the 1990s steadily increased until 2014 before dropping off; a similar trend was also found by Rasmussen et al. (2017) (appendix B.8). The proportion of methods published in the grey literature did not show any clear temporal trend. The drop in publications after 2014 occurred in both types of literature. One possible explanation could be the emergence of the ecosystem services concept and a shift away from developing SAMs to those dealing with ecosystem services. In most of the ESAM, a specific production sector was not specified, so we grouped them together under "various sectors". This category is followed by "field crops" and "crop productions", "mixed farming" and "dairy farming" (Appendix B.9). As noted by Bockstaller et al. (2015), the purpose of the assessment method should be specified because it can guide the selection of an ESAM. Nevertheless, we found that nearly three-quarters of methods sought to "provide knowledge", and so we attributed this category to the method when no purpose was specified (Figure 7). This purpose far outranked the next categories and was followed by "identify the elements of an option to be improved" (11%) and "raise awareness" (10%).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7: Percentage of articles (n=262) according to the main purpose of the methods.</figcaption></figure>
3.1.2. Conceptual framework

Figure 8A shows that most of the methods are goal-oriented (67%), followed by management-oriented methods. Although proponents of a property-oriented approach claim that a systemic approach is better addressed by a property orientation than by management or goal orientations (e.g. Bossel et al., 2000), few methods (6%) adopted such an approach. A goal-oriented approach is both more pragmatic and much easier to understand than a property-oriented approach. However, goal-oriented approaches were explicitly defined only for 6% of the ESAM while 84% of the ESAM were poorly defined and 10% were defined in a limited way.

Themes are mostly organized into "categories" that encompassed a combination of goals or environmental compartments, management practices or even properties (e.g. autonomy) (Figure 8B). The next items are "indicators" (15%) and "dimensions" (13%), which indicate whether a method is based on a unique indicator list without themes, or if indicators are only grouped within the three or more sustainability dimensions. Many authors did not use well-known frameworks such as DPSIR or PSR (Niemeijer and de Groot, 2008). One explanation is that there are few methods dealing with the country spatial level (see Figure 10B).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8: Percentage of articles (n=262) according to A) method orientation and B) criteria organization. SFR: structure function response framework, see Wang et al. (2009); DPSIR: driving-force pressure state impact response; PSR: pressure state response (Niemeijer and de Groot, 2008).</figcaption></figure>

The terminology used by authors to present their frameworks provided additional
information (Appendix B.10). De Olde et al. (2016) noted the variety in the terminology, and our
study more than confirmed this observation: we inventoried more than 100 different word
combinations. The main term "indicator" was used alone in 30% of articles, reflecting methods
based on a list of indicators, and was followed by the terms "dimension – indicator" (9%). This is
where the consistency ended and the confusion began. The terms "criterion – indicator" or "theme
– indicator" account for only 3% of articles, while the terminology proposed by de Olde et al.
(2016) was only used by Lebacq et al. (2013). We also noticed that some ESAM used the same
terms but transposed them, such as "attribute – indicator" and "indicator – attribute" (e.g.
Duncombe-Wall, 1999; Walker, 2002). The term "indicator" in the latter pair of terms is not
employed as a metric to assess a farming system characteristic but rather refers to the conceptual item guiding the selection of a metric.

### 3.1.3. Indicators

Most methods were based on indicators calculated only with management data (Appendix B.11). More specifically, 15% ESAM were designed with an indicator to assess the management strategy and state of the environment; in most cases, the environmental state indicator was based on an easily determined measurement such as soil observation (as in Candelaria-Martínez et al., 2014; Gomez-Limon et al., 2010; Yegbemey et al., 2014). A total of 13% ESAM were based on management strategy alone. Around 10% of the ESAM belonged to the category "management-emission-state". Some were close to the first category when they included only one additional indicator assessing GHG emissions with a calculation method derived from operational IPCC Tier 1 or 2 calculations (IPCC, 2003), such as in El Chami and Daccache (2015); Kuneman and Fellus (2014); and Uhlman et al. (2016). The next category was "management-functioning" (7%). These were methods that used indicators based on management strategy and included one or two indicators calculating a nutrient or water balance or efficiency, such as in Laurent et al., 2017 and Moraine et al., 2017. The likely explanation for why most methods used indicators assessing management strategies is that they are easier to implement when data are available compared to calculating or measuring emissions or the environmental state (Niemeijer and de Groot, 2008; Payraudeau and van Der Werf, 2005; Repar et al., 2017).

The predominance of management indicators is also reflected by a majority of the ESAM (70%) based on "causal indicators", which may or may not be associated with measured effect or predictive effect indicators (Figure 9A). Only 12% of the ESAM used only predictive indicators derived from model simulation outputs or operational models, which in their simplest form can indicate an emission factor. Methods derived from the LCA framework belong to this group. Less than 5% included only measured indicators that can be easily understood. Generally speaking, measurements require more time and money (Bockstaller et al., 2015).

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<figure><img src="image_14.png" /></figure>
Figure 9: Percentage of articles (n=262) according to A) indicator typology (see Bockstaller et al., 2015), B) indicator setting, C) nature of the reference for indicators, and D) type of aggregation methods identified. NC: Not concerned; AHP: analytic hierarchy process, see Egea and Pérez y Pérez (2016); DEA: data envelopment analysis, see Ullah and Perret (2014); MAUT: multi-attribute utility theory, see Van Cauwenbergh et al. (2007).

With regard to the general type of indicators, 78% of the ESAM were based on quantitative indicators while only 6% were strictly qualitative and 16% included both types. Figures 9B, 9C and 9D provide more information on indicator formatting. Most ESAM were designed with indicators expressed by a raw value of the measurement of a calculation or by a score, i.e. converting a raw value or category into a numerical value on different scales (Bockstaller et al., 2008). About 22% of the ESAM used qualitative indicators expressed by class. A large proportion of the ESAM (83%) linked a reference value to the indicators, most determined by experts (i.e. by the authors themselves, or in 128 of 218 the ESAM, via a participatory approach). Among methods with a reference value, 67% used an absolute value, but some were based on scientific data (environmental limit or target value, Figure 9C) while 33% of the ESAM used relative reference values. In this case, indicator values were expressed in relation to the value of a given year or the initial year of study (5%), to the value calculated for a reference system (e.g. conventional system) or to the calculation of a statistic (average, maximum or minimum value; 8.4%). This last class of reference value was often related to a normalization step before any aggregation procedure. A total of 16% of the ESAM involved aggregation by dimension or global sustainability, while aggregation by criterion was found in less than 10%. As Figure 9D shows, almost half the ESAM did not include an aggregation procedure and about 26% consisted of a sum of scores that require a normalization procedure, raising methodological discussion on subjectivity (Pollesch and Dale, 2015). In contrast, several well-known aggregation methods with a solid methodological foundation (Greco et al., 2019), such as outranking methods or mixed models, were used by few authors. Among the ESAM using aggregated indicators, 60% were developed with an explicit weighting procedure, whereas 9% were not totally transparent and 31% avoided the problem by not using weighting.

#### 3.1.4. Systems

About 70% of the ESAM dealt only with direct effects (Figure 10A), which is unsurprising since Repar et al. (2017) called them “conventional assessment methods”. Only 5% of methods included LCA methods, but this is because our review did not include the enormous amount of literature on LCA implementation. As pointed out by Bockstaller et al. (2015), “conventional assessment methods” may include a partial LCA approach: in our review, this applied to 14% of the ESAM for energy consumption when they included indirect consumption (Castoldi and Bechini, 2010; Fernandes and Woodhouse, 2008) and 11% for several themes such as GHG (Hanegraaf et al., 1998; Nasca et al., 2006).

Figure 10B shows that the main spatial scale combination covered by the ESAM was calculation at farm level, either for a group of farms in a given territory (41%), or for a single farm (25%). This is not surprising as the farm is the central component decision unit in an agricultural system. Higher resolution at field and lower resolution at territory or country were less covered. The temporal resolution of assessment was not explicit in many methods (24%), but was implicit in the calendar year or the cropping period (from harvest to harvest). In 75% of the ESAM, the
assessment was carried out for one year; in the modelling study by Sands and Podmore (2000), calculations were performed at day resolution. Furthermore, 83% were *ex post* methods, 13% were *ex ante* and 4% were both.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 10: Percentage of articles (n=262) according to A) the degree of use of the LCA methodology, and B) spatial resolution and extent chosen by the method.</figcaption></figure>

### 3.1.5. Cluster analysis of methods

The 262 methods were clustered hierarchically into four clusters. We analysed the way in which characteristics were distributed within each cluster in order to label them: M1, M2, M3 and M4 with 62, 124, 59 and 17 methods, respectively (Appendix B.16 in the supplementary materials). We used cluster M2, which had the most methods, to identify dominant characteristics and then noted specific characteristics for the other clusters (Figure 11). The dominant characteristics are: i) a published method assessing sustainability at farm level, ii) providing knowledge to farmers, iii) aimed at various sectors with a goal-oriented framework, iv) delivering non-aggregated causal and measured management indicators (see Section 2.2.), and v) assessing direct effects. M1 is relatively similar to M2, although most of the ESAM were only published in the grey literature for farmers and had only causal indicators. Some of these methods aimed to increase farmers' awareness of sustainability themes, i.e. to provide them with general information to make them aware of a problem and encourage them to rethink their management practices. M3 and M4 are considerably different. Methods in M3 cover field crops and are aimed at *ex ante* assessment at field level. When specified, the purpose is to "select, classify and rank options", typically multi-criteria decision aid (MCA) problem. Indicators assess system functioning (balance, efficiency) and even emissions (see appendix B.16 in the supplementary material), and some methods include predictive indicators. M4 covers LCA-based methods (Moreau, 2016; Wang et al., 2019), which are impact-oriented methods with predictive indicators, including an impact assessment model as specified in LCA. Although M4 covers mainly field crops, this does not reflect the reality of LCA that was applied in many agricultural sectors but rather is due to the restricted selection of papers with a methodological innovation.
<table><thead><tr><th>Method clusters</th><th>Literature type</th><th>Purposes</th><th>Target users</th><th>Production sector</th><th>Orientation</th><th>Position on causal chain</th><th>Indicator type</th><th>Aggregation method</th><th>Assessment type</th><th>Level of LCA methodology</th><th>Spatial resolution</th></tr></thead><tbody><tr><td>M2 (n=124)</td><td>Scientific</td><td>Provide</td><td>Researchers</td><td>Various sectors</td><td>Goal</td><td>Management</td><td>Causal measured</td><td>No aggregation</td><td>Ex post</td><td>Direct effect</td><td>Farm</td></tr><tr><td>M1 (n=62)</td><td>Grey</td><td>Raise</td><td>Farmers</td><td>Various sectors</td><td>Goal</td><td>Management</td><td>Causal</td><td>Sum of scores</td><td>Ex post</td><td>Direct effect</td><td>Farm</td></tr><tr><td>M3 (n=59)</td><td>Scientific</td><td>Select</td><td>Researchers</td><td>Field crops</td><td>Goal</td><td>Functioning</td><td>Causal predictive</td><td>No aggregation</td><td>Ex ante</td><td>Partial LCA</td><td>Field</td></tr><tr><td>M4 (n=17)</td><td>Scientific</td><td>Provide</td><td>Researchers</td><td>Field crops</td><td>Impact</td><td>Impacts</td><td>Predictive</td><td>Sum of scores</td><td>Ex post</td><td>LCA</td><td>Field</td></tr></tbody></table>

Figure 11: Illustration of hierarchical ascendant classification analysis characterizing the methods according to main (in grey) and specific (in colour) characteristics. Pale-coloured specific characteristics are not specific predominant characteristics but are important enough to be represented. For the purposes, “Provide” refers to provide knowledge, “Raise” to raise awareness and “Select” to select, classify and rank options.

## 3.2. Themes

### 3.2.1. Information on themes

Among the 262 selected ESAM, 10 themes stood out as they were found in more than 27% of the articles (Table 5). Biodiversity seems to be a key theme since it appears in almost half the articles, unlike themes related to ecosystem services. Indeed, only 5% of the methods explicitly mentioned at least one ecosystem service such as C storage (5%), food production (3%) or soil fertility services (2%). In Rasmussen et al. (2017), the five main indicators were: soil fertility, GHG emissions, soil erosion, land cover composition and nitrogen balance. In fact, five themes from Table 5 can be linked to indicators in Rasmussen et al. (2017): GHG (ranked second in both our study and in Rasmussen), fertilizer management (four and tenth, respectively), soil erosion (fifth and third, respectively), nutrient efficiency/balance (sixth in both studies) and soil organic matter (ninth and seventh, respectively). Despite these similarities, the ranking in our study was more diverse than in Rasmussen's study, who included indicators covering the same themes. Thus, two indicators of physical soil conditions and one on soil fertility, as well as two indicators on nutrient balances, ranked in the top ten in Rasmussen et al. (2017).

<table><caption>Tableau 5: Frequency in percentage of the ten main themes found in the reviewed articles.</caption><thead><tr><th>Themes</th><th>Reviewed articles</th></tr></thead><tbody><tr><td>Biodiversity</td><td>44%</td></tr><tr><td>GHG emissions</td><td>41%</td></tr><tr><td>Pesticide management</td><td>40%</td></tr><tr><td>Fertilizer management</td><td>36%</td></tr><tr><td>Soil erosion</td><td>35%</td></tr><tr><td>Nutrient efficiency/balance</td><td>31%</td></tr><tr><td>Water quantity</td><td>29%</td></tr><tr><td>Energy consumption</td><td>29%</td></tr><tr><td>Soil organic matter</td><td>28%</td></tr><tr><td>Water quality</td><td>27%</td></tr></tbody></table>
### 3.2.2. Evolution of the themes covered since 1998

We calculated sliding averages over four years to smooth the evolution. Due to lack of data for the years 1994 and 1996, the sliding averages started in 1998. Figure 12 shows the evolution of the inclusion in ESAM of the four main themes from Table 5 between 1998 and 2019. There was a peak between 2015 and 2016, immediately followed by a significant drop. The themes of soil erosion and GHG emissions showed the greatest contrast in their evolution. The GHG emissions theme increased sharply in the 2010s while soil erosion was covered more regularly across the period with a smaller rise before stagnating from 2010 onwards. Biodiversity increased steadily since its emergence. The pesticide theme declined slightly in the 2000s before rising sharply, especially in the 2010s.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 12: Evolution of the inclusion of four main themes in the methods since 1998 (sliding average over four years).</figcaption></figure>

### 3.2.3. Cluster analysis of themes

The main themes addressed by the 262 ESAM were clustered hierarchically into four clusters: T1, T2, T3 and T4 with 65, 101, 31 and 65 ESAM, respectively. The distribution was slightly more balanced than for the methods. After analysing the distribution of each theme in the cluster (see appendix B.17 in the supplementary materials), we then characterized each cluster (Table 6). While T1, T3 and T4 could be clearly labelled, T2 showed no clear trend. This could be because this cluster contains ESAM with very different associated themes that could not be put in a differentiated cluster. T3 shows the broadest range of themes, including both environmental and management themes, while T1 and T4 each had a narrow focus on either management or environmental themes, respectively. Surprisingly, cluster T1, which had two main management themes (pesticide and water management) did not include the absence of fertilizer management, which is more closely associated with nutrient emissions. Themes on ecosystem services or systemic properties did not influence the results because of their low representation.
<table><caption>Tableau 6 : Hierarchical ascendant classification analysis of the themes based on four clusters with a description and the number of methods for each cluster.</caption><thead><tr><td>Cluster</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>T1 (n=65)</td><td>Methods with management themes such as pesticides, water management and crop diversity.</td></tr><tr><td>T2 (n=101)</td><td>No clear trend. Two themes – nitrogen balance and greenhouse gas emissions – were most frequent.</td></tr><tr><td>T3 (n=31)</td><td>Methods addressing a broad array of management and environmental themes.</td></tr><tr><td>T4 (n=65)</td><td>Methods based on limited environmental themes such as GHG emissions, biodiversity, soil erosion, energy consumption and water quality.</td></tr></tbody></table>

### 3.3. Cross-checking method and theme clusters

The Chi-Square test shows a very high significant dependency between method clusters and theme clusters (p-value = 1.59.10⁻⁹). While the M1 method cluster has an equal distribution among the theme clusters (Table 7), this is not the case for M4, which has more methods in T4. For M2 and M3, the main theme cluster is T2, which seems to present a high variety of theme combinations. However, the second most represented theme cluster is T1, characterized by management themes for M2 whereas M3 and M4 are both characterized by T4.

<table><caption>Tableau 7 : Contingency table of the Chi-Square test on method and theme clusters.</caption><thead><tr><td></td><td>T1</td><td>T2</td><td>T3</td><td>T4</td></tr></thead><tbody><tr><td>M1</td><td>14</td><td>16</td><td>18</td><td>14</td></tr><tr><td>M2</td><td>47</td><td>50</td><td>7</td><td>20</td></tr><tr><td>M3</td><td>4</td><td>27</td><td>7</td><td>21</td></tr><tr><td>M4</td><td>0</td><td>7</td><td>0</td><td>10</td></tr></tbody></table>

## 4. Discussion

### 4.1. Methodology

This review is novel in that it inventories an unprecedented number of ESAM from all over the world. Like Rasmussen et al. (2017) and Lampridi et al. (2019), we applied a systematic review, beginning with four search equations, whereas previously published reviews used a snowballing approach (e.g. de Olde et al., 2016). However, Rasmussen claimed their aim was not to perform a systematic review but only analyse a "robust sample from the literature", although they did implement a search equation. Badampudi et al. (2015) compared the efficiency of the systematic and snowballing approaches and did not definitively conclude in favour of one or the other. Indeed, Wustenberghs et al. (2015) observed that due to ever-expanding methods, "any effort
attempting an inventory of assessments can therefore at best be comprehensive, but not exhaustive". To make our inventory more comprehensive, we completed the inventory with two databases containing more than 100 methods, built by the snowball approach (Wohlin, 2014). In both the PRISMA framework (Moher et al., 2010) and the framework for systematic review for agricultural science developed by Koutsos et al. (2019), additional reviews may be added manually to fill gaps (Babí Almenar et al., 2021). For our review, 27% of the ESAM come from manual additions. Moreover, unlike de Olde et al. (2016), we analysed the whole inventory to obtain much more solid and representative results than with those previously obtained. De Olde and Wustenberghs carried out four (De Olde et al., 2016) to 53 samples (Wustenberghs et al. 2015).

A second novel aspect of this review lies in our aim to clearly identify and characterize conceptual and methodological trends across this broad inventory and to identify gaps in those domains. Unlike de Olde et al. (2016) and Marchand et al. (2014), we were not attempting to compare methods in order to help end-users select an operational method. Thus, we did not include descriptors on the type of data, the time needed for implementation etc. to evaluate feasibility. In all the cited reviews, we noticed a mix of real descriptors (e.g. assessment purpose, scales etc.) and evaluation criteria (user-friendliness, validation of results, transparency etc.; see Dale and Beyeler (2001); Binder et al. (2010); Bockstaller et al. (2009); Bonisoli et al. (2018); Marchand et al. (2014)). However, in our study, some descriptors or themes could also be used to evaluate and help users select a method (as we discuss in section 4.3.). The Excel files provided in appendices B.13 and B.15 in the supplementary materials may be used as a database to select methods meeting a research query, based on a set of descriptors (e.g. methods based on LCA for arable crops at farm level) or themes. Our study is also much more comprehensive and identifies 43 descriptors. This is considerably more than the eight to 30 descriptors cited in the reviews by de Olde et al. (2016); Eichler Inwood et al. (2018); Lampridi et al. (2019); Schader et al. (2014); and Wustenberghs et al. (2015b). Another original aspect is the secondary focus of our review, which looks at the environmental themes assessed by each method at a finer resolution than only at the three sustainability dimensions (economic, environmental, social), as in de Olde et al. (2016) or Wustenberghs et al. (2015b). The variety of topics or themes were added by Schader et al. (2014) without any qualitative analysis. Schader et al., just like de Olde et al. (2016), also performed a theme coverage analysis by comparing similarities and differences between a few methods but without looking at specific themes. Eichler Inwood et al. (2018) carried out a qualitative analysis with the descriptor "Efforts to identify agro-ecosystem processes or patterns" and provided general information on the assessment themes, but not a detailed list of themes by methods. This part of our review is inspired by Rasmussen et al. (2017), who limited their study to tropical areas and thus obtained a much smaller inventory. Rasmussen et al. worked on indicators while we tried to be more generic by using themes. This led to differences as analysed in section 2.4. However, in our reviewed methods, there was not always a clear difference between indicators and themes. For example, in some ESAM (Röös et al., 2014; Santiago-Brown et al., 2015), indicator naming is very vague and similar to a theme, although the ESAM is not structured by theme. Lastly, we were able to use the cluster analyses to synthetize information by going further than a descriptor-by-descriptor analysis to obtain general results. Such a step was recommended by Wustenberghs et al. (2015), who were unable to do so for lack of time. Recently, Gésan-Guiziou
et al. (2020) showed the potential of such an analysis by applying it to the review of multi-criteria
decision aid methods in agrifood systems.

4.2. Results

This comprehensive review demonstrates that several items that should characterize an
assessment method were poorly described. Indeed, several authors stressed the need to clarify
"preliminary choices" (Bockstaller et al., 2008) or "basic features" (Marchand et al., 2014) before
any method selection or design to ensure that methods will fit the end users' needs. In particular,
the purpose and end users of the methods were not always specified; in this case, we assumed
that the method developed remained in the scientific domain and aimed to provide knowledge
to researchers. If the spatial scale was defined or could be easily deduced, the time scale was not
always explicitly defined. The calendar or cropping period (from harvest to harvest) was the
implicit temporal resolution and the extent depended on the project duration. Following Smyth
and Dumanski (1995), we added a descriptor on the expected time period for which a system is
assessed to be sustainable. This was in accordance with a sustainability definition class given by
Hansen (1996), described as "an ability to continue". Indeed, sustainability is intrinsically linked to
a temporal notion. However, only two methods explicitly addressed this point (Berroterán and
Zinck, 1997; Sands and Podmore, 2000). The first referred directly to the scale of Smyth and
Dumanski (1995) while the second explored different time scales using an aggregated indicator,
which they obtained by aggregating 15 predictive indicators calculated with the EPIC model. We
expected to see transparency issues with weighting, which is a subjective exercise that should be
as transparent as possible (Gan et al., 2017; Greco et al., 2019), but results showed that weighting
was transparent for most methods, and that method developers do take the need for
transparency into consideration.

However, the main need for clarification lies with terminology. Overcoming the inconsistent
usage would require an ontology (Konys, 2018), but this goes beyond the scope of this article.
One important point is that the difference between the conceptual item used to select an indicator
(e.g. theme, attribute or criterion) and the item providing the assessment (e.g. indicator, metric)
is not entirely clear, and sometimes even transposed. For example, for method 22, "indicator" is
used for both the conceptual and assessment items. For method 10, "attribute" addresses the
conceptual item and "indicator" the metric assessing it, while for method 23, "indicator" is related
to the conceptual item and "attribute" to the metric assessing it. Regardless, the conceptual
framework behind the method should not be limited to a list of indicators or dimensions. Three
terms emerged in Appendix B.10: "impact", "criterion" and "theme". "Impact" comes from the LCA
branch, and is related to the causal chain for the environmental dimension. "Criterion" comes
from operational research, or multi-criteria decision analysis (MCDA) (Cinelli et al., 2020). But as
pointed out by Fagioli et al. (2017), in operational research, the term "criterion" actually refers to
the indicator used in sustainability science, so we would prefer the term "theme/sub-theme",
which is quite neutral compared to "issue" and less theoretical than "attribute" or "variable". "Goal"
could be also used, but this imposes an orientation on the conceptual framework (see next
paragraph). "Goal" also speaks mainly to a policy level, such as the 17 Sustainable Development
Goals (Sachs, 2012). The "dimension" level can remain a commonly accepted first level. Some
authors used the term "principle" as a first level of very general concepts, which could be placed
between "dimension" and "theme" within the "dimension/(sub)themes" framework.

With regard to the conceptual framework, most of the ESAM are based on an explicit or
implicit goal-oriented framework, although once again, in many cases "goals" are not explicitly
defined across the 262 ESAM. Alternatively, Bossel (2000) argued that sustainability assessment
should not depend on an "intuitive" selection of indicators (or themes) and therefore proposed a
list of seven basic "orientors" like system existence, security, freedom etc. In fact, there is no
general consensus on the properties as reviewed by López-Ridaura et al. (2005), who proposed
other options such as "productivity" or "equity" in the MESMIS framework. In any case, this
systemic property-based approach is too theoretical for practical application by farmers, and the
selection of indicators linked to such properties is not obvious (Alkan Olsson et al., 2009).
However, resilience and robustness issues have become increasingly important, and farmers are
taking more interest in them (see the discussion below on this point). To reconcile this dual
orientation, Zahm et al. (2018) linked an assessment based on goals and on properties
(productivity, robustness, autonomy, territorial anchorage and global responsibility) in the latest
version (v.4) of the IDEA method.

With regard to indicators, it should be noted that a large majority of the ESAM used causal
indicators that were mostly based on management data, even in goal-oriented ESAM (Figures 9A
and 8B). For example, a theme such as "water quality" is assessed using a causal indicator (e.g.
"amount of pesticide active ingredient") while "preservation of biodiversity" is assessed using the
same indicator or a percentage of semi-natural habitat. As Bockstaller et al. (2015) and Repar et
al. (2017) pointed out, positioning such indicator at the beginning of the causal-effect chain raises
a problem of predictive quality because the actual effect assessed by the indicator is not directly
related to the indicator. This was clearly demonstrated for pesticide risk indicators in relation to
water quality (Pierlot et al., 2017). For biodiversity, some causal indicators were partially correlated
to species counting for a very broad range of land use types (Billeter et al., 2008) but not within
one type of land use such as arable farming. Such validation studies should be conducted theme
by theme (see also Buczko and Kuchenbuch, 2010). Nevertheless, many methods use causal
indicators because they are easier to implement than measuring effects or calculating a predictive
indicator requiring more data. Another reason could be the role of empirical knowledge in
creating indicators and the adaptation of these indicators by users to their situation, which was
highlighted in Girard et al. (2015). In several methods that combined causal and measured or
predictive effect indicators, the measurement or calculation remained quite easy and accessible
to non-specialists (e.g. soil observation of erosion marks in fields, without measuring the amount
of soil loss as a reference).

Another indicator-related issue is the selection of a reference value. The majority of ESAM use
reference values and two-thirds of those values are absolute reference values, which is a positive
point. Absolute references are used to make an "absolute" assessment such as "the system is or
is not sustainable". In the case of a relative reference, the system will be considered as "better or
worse" than a "reference system", but this does not mean that the system is sustainable, since the
outcome will depend on the reference system (see Acosta-Alba and Van der Werf, 2011). Until
recently, most LCA studies compared an alternative option (generally a product) to a reference
option and hence used a relative reference. Bjørn et al. (2015) also advocated for absolute references to avoid any greenwashing. Since LCA is based on quantitative impact indicators, some authors tried to adapt the planetary boundaries based on available scientific knowledge (Rockstrom et al., 2009; Steffen et al., 2015). However, this is not possible for causal indicators or qualitative indicators as in DEXiPM (Pelzer et al., 2012). Therefore, most absolute reference values in the methods are provided by "experts", i.e. authors or a group of external experts with stakeholder participation in some cases (15% of the ESAM).

Aggregation is another point that inevitably leads to debate in the scientific community (Greco et al., 2019; Nardo et al., 2005; Pollesch and Dale, 2015, 2016). Nardo et al. went so far as to say there were "two camps in the literature: aggregators versus non-aggregators". Most of the methods did not include an aggregation step, which may reflect careful consideration by ESAM developers; however, it may also be linked to the method purpose, which in most cases was to provide knowledge, and therefore to shed insight on agricultural system performance. One result that deserves attention is the weak penetration of methods from operational research such as MAUT, AHP, mixed models and the outranking method (Sadok et al., 2008), and that the sum of scores is the most-used aggregation method, which raises concerns about the independence of indicators, compensatory rules between indicators and subjectivity (Gan et al., 2017; Nardo et al., 2005). Sadok et al. (2008) called for the use of mixed models that partially characterize the M3 cluster (see Appendix B.16). But without linking to a fuzzy logic, such aggregation suffers from the threshold effect (Bockstaller et al., 2017).

The cluster analysis brought clarity to the "zoo" of SAMs (Pintér et al., 2012). The first two clusters encompass methods (M1 and M2, see appendix B.16) which are generally operational with causal indicators as previously discussed. However, cluster M1 targets farmers predominantly through grey literature publications, whereas cluster M2 is developed for researchers and published in peer-reviewed papers. Both clusters cover what Repar et al. (2017) called "conventional assessment methods". M4 is characterized by LCA-based methods and confirms this specific branch, which was also identified by Ness et al. (2007) and Singh et al. (2012). Cluster M3 deserves further attention as it is dominated by *ex ante* assessment methods. A review by Sadok et al. (2008) showed that agronomists advocate for such methods to design new field cropping systems. The MASC (Sadok et al., 2009) and DEXiPM (Pelzer et al., 2012) are typical methods found in this cluster. Despite the lack of a clear definition of the second cluster theme (T2), cross-checking of both cluster analyses provides interpretable results. It seems that ESAM developers in cluster M1 explored all cluster themes. This could be due to data availability (Repar et al. 2017) and evaluation context. The link between clusters M2 and T1 shows that operational methods in many cases focus on management themes, although M2 shows the same with ESAM associated with the undefined cluster T2. A non-negligible share of the methods in clusters M3 and M4 are associated with T4 and mainly based on environmental themes. In cluster M4, which is characterized by LCA methods, most are related to T4, described by a few environmental themes. Although some T4 themes such as biodiversity have been poorly covered in LCA until recently (Curran et al., 2016; Gésan-Guiziou et al., 2020), the other T4 themes are typically covered by LCA. For M3, some methods such as INDIGO (Bockstaller and Girardin, 2010) and EMA (Lewis and Bardon, 1998) typically encompass a few environmental themes.
4.3. Research gaps

Our review also identified several gaps that should be put on the sustainability assessment research agenda. One thematic gap concerns ecosystem services, which were generally neglected by the methods, although publications on this theme have increased tremendously in recent years (Vihervaara et al., 2010). This is likely because this concept was not sufficiently disseminated in sustainability science, as was the case with the ecosystem services and the multifunctional agriculture communities (Huang et al., 2015). Therond et al. (2017) highlighted the role of ecosystem services as a key factor in classifying agriculture types. But it seems that there some overlap between ecosystem services and "classical" environmental themes in some frameworks, such as in Tsonkova et al. (2014) or Gallardo et al. (2016), who both classified the theme "erosion" as a service, while Tsonkova et al. considered NO3 content in water a service. In fact, the impacts result from an interaction of ecosystem processes and anthropic factors. This is illustrated by Fegraus et al. (2012), who proposed two indicators that could be used when considering water quality as an ecosystem service: bare soil (absence of soil cover) and the amount of an agricultural pollutant. The first is an ecosystem service indicator that assesses the role of a process (soil cover), while the second assesses the anthropic driver and should be linked to the impact category. With regard to climate change, GHG emissions are assessed, but only a few cases consider the ecosystem service of carbon storage, such as CAP2'ER (Moreau, 2016), and even fewer consider albedo (soil reflectance) as pointed out by Carrer et al. (2018). Thus, we suggest clearly integrating ecosystem services into SAMs and separately from impacts. This will help provide insights on system functioning and the role of the ecosystems in mitigating or amplifying an impact, as well as offer more complete information on the negative impacts of agriculture along with positive contributions in relation to its multifunctionality (Huang et al., 2015).

Another thematic gap deals with pollution from dissolved organic carbon and nitrogen due to their impact on water quality (Stanley et al., 2012). However, data are still scarce. The studied methods did not deal with emerging themes such as pollution from antibiotics and other medicines use in agriculture (Du and Liu, 2012) or microplastics (Horton et al., 2017), and the interactions between both types of pollutants received even less attention (Lu et al., 2020). With regard to antibiotics, Lynch et al. (2019) stated in their research of sustainability indicators for Ireland that the only indicators that could be proposed would be based on national statistics of antibiotic use. This would be a causal indicator which provides no information on the risk of antibiotic resistance. Agricultural soils are not only major receptors of microplastics through sewage sludge but also a source of microplastics through plastic mulches and polytunnels. Data exist for sewage sludge but not for mulches and polytunnels (Horton et al., 2017). The impacts of microplastics could be again assessed by causal indicators such as the amount of plastic used or amount of waste. In our review, 12% of the methods covered waste management and some addressed plastic use (e.g. FAO, 2013; Melo and Wolf, 2005; Schader et al., 2014), while others considered it to be of low importance and excluded it (Kuneman and Fellus, 2014). Vanham et al. (2019) proposed a measured indicator of plastic waste density in coastal water. But no authors referred directly to the impact of microplastics.

Another major gap deals with interaction between indicators. This subject was very poorly covered by the methods (just four of 262), although Binder et al. (2010) recommended it as a
criterion to evaluate the systemic dimension and de Olde et al. (2016) used it to compare methods. Furthermore, Gan et al. (2017) noted the need to label interactions between indicator results before choosing an aggregation method since additive aggregation methods are not suitable when there are interactions. In our review, interactions between indicators were not addressed at this level aside from studying relationships between indicators, namely causal indicators used to assess management and effect indicators (Smith et al., 2000; Trivino-Tarradas et al., 2019). Binder et al. (2012) proposed plotting the range of variation in indicator pairs to identify the sustainability solution space, i.e. the space of the plot for which indicators are considered as sustainable based on the reference value. Finally, Küstermann et al. (2010) proposed a systemic representation of different indicators assessing nitrogen flows and losses in farming systems, but this was a unique case for nitrogen only.

One final methodological gap pertains to scales, known to be "a difficult issue" (Scholes et al., 2013). We observed that for the spatial dimension, most of the ESAM calculated indicators at a given resolution (farm level for those that were most represented) and extent (e.g. territory for those most represented) as shown in Figure 10. But once again, very few explicitly detailed an upscaling or downscaling procedure (four of 262 methods). While Tzilivakis and Lewis (2004) proposed a disaggregation method to make the indicators at country level more meaningful at farm level, other authors proposed an aggregation method. Delbaere and Serradilla (2004) derived statistics from indicators calculated at a lower level to obtain a higher-level indicator expressed as a percentage of area associated with a value class of the lower-level indicator (e.g. for the erosion indicator calculated for a 50 km x 50 km grid cell, for the country level they obtained an erosion class covering 50% of the country area). This is a statistical upscaling while Bartolini et al. (2007) carried out a linear aggregation by weighted sum of indicator results of farms according to the share of usable agricultural area belonging to that farm type. Chopin et al. (2017) calculated statistics just as Delbaere and Serradilla (2004) (e.g. for pesticide risk indicators) or by using a sum of the indicator values (e.g. farm income) at regional level. It is noticeable that non-linear aggregation as proposed by Dalgaard et al. (2003) or Scholes et al. (2013) was not implemented. This can be explained by the need for more knowledge on processes, although Dalgaard et al. (2003) suggested an easy example for energy consumption, taking into account the distance from farm to field rather than just field size. Lastly, only one method (Smith et al., 2000) integrated spatially explicit information in the calculation of indicators; this was also done for hydrological aspects by Wohlfahrt et al. (2010) using the INDIGO method (Bockstaller and Girardin, 2010). However, this requires additional data collection and processing efforts that exceed the skills and means of most ESAM developers.

With regard to the temporal dimension, we noted that the calendar or cropping period (from harvest to harvest) is often the implicit temporal resolution. Two studies explicitly defined a long-term scale (Berroterán and Zinck, 1997; Sands and Podmore, 2000). Berroterán and Zinck (1997) carried out an *ex post* assessment at national scale (Venezuela) while Sands and Podmore (2000) opted for an *ex ante* assessment by modelling. However, the authors did not integrate dynamic concepts such as resilience or robustness, which can be linked to sustainability, into their assessments. In our review, eight methods addressed robustness/resilience, including Zahm (2008) in the IDEA v.4 method, and three included adaptability/flexibility (see López-Ridaura et al. (2005)). Although the authors of these eight methods defined robustness and adaptability in a
dynamic way, they only proposed a list of static indicators (calculated for one year). In fact, they
followed one of the approaches reviewed by Urruty et al. (2016) which is based on a set of
indicators describing internal system features. Urruty et al. (2016) identified two other approaches:
one based on an analysis of output variability and the other on an analysis of system behaviour
in the event of a perturbation or shock. In a recent review, Dardonville et al. (2020) identified
about 50 papers that quantitatively assessed resilience/robustness/vulnerability. However, all of
those papers only dealt with one or two sustainability themes (in many cases profitability or
productivity). There is a need to continue such studies, but they need to take a multi-criteria
approach to a set of sustainability indicators. Starting with the study by Sands and Podmore
(2000), one possibility would be to integrate one or several years with a strong perturbation (e.g.
severe drought or water excess) in climatic series and model the system behaviour to calculate
the time of system recovery, which could be an indicator of resilience. Such a study would require
a modelling effort and adapted datasets.

5. Conclusion

In this study, we performed a review of unprecedented size of environmental sustainability
assessment methods from all over the world. The main aim was not to look at comparison criteria,
even if the databases describing the methods may make it possible. Rather, we sought to
thoroughly analyse the conceptual and methodological framework behind these methods as well
as the environmental themes they covered. We identified four clusters of method descriptors and
four clusters of environmental themes. Two of the method clusters – one characterized by *ex ante*
methods to select, classify or rank at field level and one characterized by LCA – mainly deal with
limited themes covering the main environmental issues (climate change, water quality, soil erosion
etc.).

ESAM developers can take away several general recommendations from our review. The first is a need for clear, consistent terminology. We showed that even the most frequently used term "indicator" does not have a consistent definition. Furthermore, ESAM should have explicitly stated purposes, target users and temporal scales. We observed many studies where this information was only implicit, although authors did make an effort to be transparent when they associated a reference value or a weight with specific indicators.

Additional efforts must be made in selecting indicators positioned on the causal chain at
emission level or for impacts, such as in LCA. An alternative would be to select causal indicators
based on process knowledge. Additional research gaps include considering indicator interactions
before aggregation when necessary, going beyond a simple sum of scores when aggregating
indicators, and dealing with upscaling and spatialization issues. A further challenge that remains
is to integrate a dynamic approach based on the study of resilience or robustness, not only for a
single criterion such as productivity or profitability but with multiple criteria. In the future, ESAM
must also address emerging environmental issues such as pollution from antibiotics or
microplastics and the integration of ecosystem services. Lastly, a similar study should be
conducted for the social and economic dimensions with some adaptations, especially with regard
to indicator typology in relation to the causal chain and themes.
Acknowledgements

This study is part of a PhD research project supported by a grant (n°2019/0020) overseen by the French National Research Technology Agency (ANRT). The authors would like to thank Philippe Girardin for having initiated this research 15 years ago; Jerôme Rosnoblet and Chloé Schneller for their early contributions to the INDIC® database; Pauline Feschet and Emilie Thomas-Delille for the INDIC® database; Maria Lampridi (IBO, University of Thessaloniki) for the literature database; Allan Buckwell for the file of methods supporting his report; the members of the PhD steering committee, Frédérique Angevin, Philippe Jeanneret, Nicolas Munier-Jolain, Olivier Therond and Clotilde Toqué for their advice, and Jean Villerd for statistical support.

CRediT authorship contribution statement

Christian Bockstaller and Emma Soulé: Conceptualization, Investigation, Formal analysis, Writing - original draft, Writing - review & editing, Visualization. Nadia Michel and Philippe Michonneau: Conceptualization, Writing - review & editing, Visualization.
# Chapitre 2 : Construction d'une nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité environnementale des systèmes agricoles
# Résumé du chapitre 2 : Construction d'une nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles

## Intérêt et position du chapitre dans la thèse

Ce chapitre présente le cadre conceptuel de la méthode d'évaluation de la durabilité en milieu agricole et l'ensemble des indicateurs retenus. Nous proposons également dans cette partie un cadre analytique pour évaluer conjointement les services écosystémiques et les impacts environnementaux. Enfin, ce chapitre décrit les indicateurs innovants qui ont été développés durant cette thèse. La synthèse bibliographique effectuée dans le chapitre 1 a servi de socle pour l'élaboration du cadre conceptuel et a guidé le choix des indicateurs.

## Contexte

Malgré la multitude de méthodes d'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles existant dans la littérature scientifique, seules un certain nombre s'intègrent dans un cadre conceptuel, se limitant le plus souvent à une liste d'indicateurs. De plus, on constate que très peu d'indicateurs de SE figurent dans ce type de méthodes. Or, les études sur les services écosystémiques encouragent à mieux les prendre en compte dans les méthodes d'évaluation de la durabilité afin d'évaluer conjointement les services écosystémiques et les impacts environnementaux et d'obtenir une appréciation globale des performances environnementales des exploitations agricoles.

## Questions de recherche

1. Comment évaluer les avantages et les impacts découlant de l'écosystème agricole ?

2. Comment analyser conjointement les services écosystémiques et les impacts environnementaux ?

3. Quelles sont les thématiques environnementales nécessitant de nouveaux indicateurs prédictifs ?

## Méthodologie

Pour construire le cadre conceptuel de la méthode d'évaluation de la durabilité, nous nous sommes appuyés sur les cadres de la méthode MASC 2.0 et sur l'étude EFESE pour l'intégration des SE et du concept d'avantage. Les indicateurs retenus sont issus de la méthode MASC 2.0, de la méthode INDIGO et de l'outil SYSTERRE®. Quatre indicateurs ont été développés afin d'avoir des indicateurs prédictifs pour les thématiques environnementales suivantes : l'érosion et le ruissellement des sols, les pertes en phosphore, l'albédo et la conservation de la biodiversité.
## Résultats principaux

Dans un premier temps, nous avons positionné les concepts d'impact environnemental et de service écosystémique en liens avec d'autres comme celui d'avantage dans un cadre théorique. Le cadre conceptuel développé à la suite pour notre nouvelle méthode d'évaluation couvre 22 thèmes dont 7 avantages et 15 impacts environnementaux qui dépendent de 14 indicateurs de SE, de variables du milieu et de processus technologiques. Le cadre analytique élaboré pour évaluer conjointement les services écosystémiques et les impacts environnementaux permet de distinguer 4 situations selon les niveaux des SE et des IE. Enfin, les nouveaux indicateurs permettent d'estimer avec des données de pratiques agricoles classiques les performances des exploitations agricoles.

## Apport pour la thèse et la recherche en général

Le travail réalisé dans ce chapitre fournit un cadre conceptuel pour évaluer la durabilité des exploitations agricoles avec des indicateurs de services écosystémiques et des impacts environnementaux. Il participe ainsi à faire converger les travaux sur l'évaluation des SE et celle des IE qui étaient jusqu'à présent réaliser séparément. Les nouveaux indicateurs développés dans ce chapitre viennent également enrichir la liste des indicateurs retenus de divers méthodes.

## Productions scientifiques

Un article scientifique en révision dans *Ecological indicators*.

## Partenariats

L'indicateur sur l'albédo a été développé avec l'aide de deux chercheurs du Cesbio à Toulouse : Éric Ceschia et Morgan Ferlicoq.

Le travail sur l'indicateur I-BIO est le fruit d'une collaboration avec deux chercheurs, Cathy Hawes et Mark Young, du James Hutton Institute (conception de l'indicateur et test sur le jeu de données écossais) ainsi qu'une collaboration avec Laura Henckel de l'UMR Agroécologie de Dijon (jeu de données 500 ENI et analyses sur le groupe des plantes). Daniel Cluzeau de l'Université de Rennes a également été sollicité pour les tests de validation sur les vers de terre. Pour finir, nous avons échangé durant ce travail avec Enzo Armarolli de l'association Noé pour le jeu de données sur les invertébrés volants et les oiseaux.
# 1. Cadre conceptuel de la méthode d'évaluation

Ayant fait le constat dans la revue de littérature (Soulé et al., 2021) que nombre de méthodes évaluant la durabilité environnementale ne s'appuient pas sur un cadre conceptuel, il nous a semblé essentiel de consacrer une section pour présenter notre proposition de cadre conceptuel. L'objectif de ce cadre conceptuel est d'intégrer les services écosystémiques et les impacts environnementaux. Avant de présenter ce cadre, nous avons développé un cadre théorique pour positionner clairement services et impacts en nous appuyant principalement sur les travaux de Therond et al. (2017) et Barot et al. (2017).

## 1.1 Cadre théorique

En nous appuyant sur les schémas de Therond et al. (2017), Barot et al. (2017), Bergez et al. (2022), nous avons représenté schématiquement un système agricole comme une exploitation agricole. Nous avons distingué une partie socio-économique (système d'exploitation) et une partie biophysique (l'écosystème agricole) sans détailler ce qui est extérieur au système agricole. Comme illustré sur la figure 13, l'écosystème agricole est soumis à des processus biophysiques qui vont modifier l'état et le fonctionnement du système ainsi que les services écosystémiques de régulation associés à ces processus. Pour arriver à ses objectifs en termes de performances économiques, l'agriculteur apporte des intrants qui peuvent être de la matière (ex : engrais, produit phytosanitaire) ou de l'énergie (ex : travail du sol) (point 1 sur la figure). Pour cela, il tient compte des changements d'état et de fonctionnement de l'écosystème agricole tels que la présence de maladie ou de carence et intervient en conséquence. Il peut également agir pour favoriser les SE de régulation afin d'en retirer des avantages via la technologie (ex. machines agricoles) ou le capital (ex. eau) (point 2). Nous avons suivi la proposition de Tibi et Therond (2017) et de Barot et al. (2017) pour séparer les services écosystémiques des avantages dus aux processus écosystémiques ou à l'activité humaine, en interaction avec les caractéristiques du milieu telle que la profondeur du sol. Dans le cas du SE de stockage et restitution de l'eau, l'agriculteur, en apportant des amendements organiques et en limitant le travail du sol, facilite la création de micropores du sol et favorise le stockage de matière organique, aussi favorable à la rétention en eau. L'expression de ce SE permet à l'agriculteur d'en retirer plusieurs avantages : en effet, le fait de moins irriguer ses cultures entraîne un gain en temps de travail, un gain économique et une économie en eau (Abdallah et al., 2021; Page et al., 2019). Dans le cadre de ces travaux de thèse, les SE de régulation mobilisés sont les suivants : la fourniture d'azote minéral aux plantes cultivées, la structuration du sol, la stabilisation des sols et le contrôle de l'érosion, la régulation des graines d'adventices, des insectes ravageurs et des maladies et la régulation du climat global par atténuation des GES et par le stockage de carbone.

Un certain nombre de biens, services et impacts environnementaux vont être engendrés par l'écosystème agricole. Il y a premièrement les biens agricoles produits qui participent au service d'approvisionnement (ex. des biens végétaux ou animaux), aux performances économiques de l'agriculteur et au développement économique du territoire (point 3). D'autres activités annexes développées par l'agriculteur telles que la mise en place de chambres d'hôtes
ou les visites à la ferme contribuent aussi aux performances économiques de l'exploitation et au
développement économique du territoire dans le cadre de la multifonctionnalité de l'exploitation
agricole (Huang et al., 2015), (point 4). Ces activités peuvent être soutenues par des SE notamment
culturels. Une exploitation avec un paysage, diversifié et typique de la région sera plus accueillante
qu'un paysage de monoculture d'une culture nouvelle, ceci dans le cadre d'une activité
d'agrotourisme.

D'autre part, des services culturels peuvent également découler de l'écosystème agricole
et bénéficier à la société. Cela correspond par exemple à la mise en place d'un réseau de haies
qui rompra la monotonie du paysage et attirera insectes et oiseaux. Dans ce cas-là, la société va
retirer un avantage de ce changement de pratique en profitant d'un paysage varié et plus riche
en biodiversité (point 5). Dans notre cas, seul le service culturel de la valeur paysagère associée
aux cultures est pris en compte. Une troisième sortie de l'écosystème concerne la mise en place
de services environnementaux via l'action de l'agriculteur sur l'écosystème (point 6). Ainsi, une
entreprise souhaitant acheter des crédits carbones va par exemple financer un projet de
plantation de haies sur une ou plusieurs exploitations agricoles acceptant d'introduire des haies.
Ce faisant, l'agriculteur permet le service de stockage de carbone via la production de biomasse
des haies.

Pour finir, des impacts environnementaux peuvent résulter directement de l'application
d'intrants (ex. contamination de l'air par la dérive de produits phytosanitaires) ou via des
processus de l'écosystèmes agricoles sous l'action de l'homme, comme la perte de nitrate durant
la phase hivernale sur sol laissé nu par l'agriculteur (point 7). Ces impacts affectent
l'environnement sur de grandes échelles (bassin versant, couches de l'atmosphère) et impactent
également directement l'écosystème agricole de la parcelle (ex. le travail du sol ou l'accumulation
de cuivre dans le sol, métal lourd non biodégradable). Un point essentiel est que les SE de
régulations jouent un rôle dans la limitation des impacts, et des disservices peuvent contribuer à
les amplifier. Ainsi, le service de régulation de la qualité de l'eau est favorisé par les couverts
végétaux qui réduisent l'impact lié à la lixiviation du nitrate, en pompant ce dernier. De l'autre côté,
la minéralisation de l'azote durant la phase de sol nu contribue à la lixiviation mais ceci en raison
de l'absence de végétation sous l'action de l'homme. Ainsi, nous nous différencions ici du schéma
de Barot et al. (2017) et Huang et al. (2015) qui parlent de disservices quand les impacts passent
par l'écosystème. De fait, les déterminant premiers sont bien les activités agricoles et non les
processus écologiques, telle que l'absence de végétation ou la mise en place d'un couvert qui n'a pas eu le temps de s'implanter correctement pour absorber le nitrate (Bockstaller et al., 2021).

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Figure 13 : Cadre théorique de la méthode d'évaluation de la durabilité environnementale en milieu agricole. Les numéros de 1 à 7 guident la lecture du schéma. Par souci de clarté et de lisibilité, la flèche reliant les SE culturels aux autres activités n'a pas été représentée.

## 1.2 Présentation du cadre conceptuel

Nous nous sommes inspirés d'Alkan Olsson et al. (2009) pour développer un cadre conceptuel d'indicateurs afin d'organiser les indicateurs évaluant les impacts environnementaux et les services écosystémiques (tableau 8). Le cadre de la méthode MASC 2.0 (Craheix et al., 2012), identifié comme le plus complet dans la revue de Soulé et al. (2021), a servi de socle. En effet, le cadre conceptuel de la méthode MASC 2.0 comprend plus de 30 indicateurs et intègre des indicateurs prédictifs (lien cause-effet). De plus, cette méthode traite de l'évaluation quantitative des grandes cultures à l'échelle de la parcelle ce qui correspond parfaitement à notre cas d'étude (voir l'annexe C.1 pour la liste de méthodes retenues). De cette revue, il ressort qu'à part une majorité de méthodes ne traitant que d'indicateurs, d'autres traitent de critères ou thèmes et d'indicateurs (annexe B.10). Plutôt que de parler de « critère » comme dans MASC, nous avons préféré le terme de « thème » pour désigner le concept général conduisant à un ou plusieurs indicateurs. Ainsi, au thème « Conservation de la biodiversité » est associé un indicateur (I-BIO). Le terme de thème nous paraissait moins théorique et est également utilisé par Alkan Olsson et al. (2009).
<table><caption>Tableau 8 : Cadre conceptuel d'indicateurs de la méthode d'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles.</caption><thead><tr><th colspan="3">Impact/avantage évalué</th><th colspan="2">Facteurs clés</th><th rowspan="2">Références</th></tr><tr><th>Niveau d'agrégation 2</th><th>Niveau d'agrégation 1</th><th>Thème</th><th>Niveau 1</th><th>Niveau 2 (uniquement SE)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Capacité productive à long terme</td><td rowspan="3">Contrôle des facteurs abiotiques</td><td>Maitrise de l'état structural du sol</td><td>Structuration du sol</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td>Abiven et al. (2009), Liu et al. (2014), Khaleel et al. (1981), Diacono et al. (2019)</td></tr><tr><td></td><td>Travail du sol</td><td></td><td>Martin (1997)</td></tr><tr><td></td><td>Stockage et restitution de l'eau</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td>Khaleel et al. (1981), Boyle et al. (1989), Lado et al. (2004), Aguilera et al. (2020)</td></tr><tr><td rowspan="3">Contrôle des facteurs biotiques</td><td>Fourniture en eau</td><td>Irrigation et labour</td><td></td><td>Soane et al. (2012), Blanco-Canqui and Ruis (2018), Aguilera et al. (2020)</td></tr><tr><td></td><td>Fourniture en azote</td><td>Fourniture en azote</td><td>COMIFER (2013)</td></tr><tr><td></td><td>Apport exogène</td><td>Régulation des adventices</td><td>Duchene et al. (2017), Palomo-Campesino et al. (2018)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité de l'eau</td><td>Maitrise des adventices</td><td>Pratiques agricoles</td><td></td><td>Adeux et al. (2020), Gaba et al. (2014), Weiberger et al. (2019)</td></tr><tr><td></td><td>Régulation des ravageurs</td><td>Habitat pour les espèces sauvages</td><td>Scholberg et al. (2010), Kleijn et al. (2019)</td></tr><tr><td></td><td>Pratiques agricoles</td><td></td><td>Bianchi et al. (2006), Tchnamtke et al. (2007), Bartual et al. (2019)</td></tr><tr><td rowspan="10">Qualité de l'environnement</td><td rowspan="3">Qualité de l'air</td><td>Maitrise des maladies</td><td>Régulation des maladies</td><td></td><td>Charles et al. (2011), Krupinski et al. (2002), Ratnadass et al. (2012)</td></tr><tr><td></td><td>Pratiques agricoles</td><td></td><td>Scholberg et al. (2010), Dassou and Tixier (2016)</td></tr><tr><td></td><td>Régulation de la qualité de l'eau (NO3)</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité de l'air</td><td>Pertes en nitrate</td><td>Sensibilité du milieu</td><td></td><td>Beaudoin et al. (2005), Vertès et al. (2015), Voisin et al. (2015)</td></tr><tr><td></td><td>Pratiques de fertilisation et gestion interculture</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Érosion/ruissellement</td><td>Stabilisation des sols et contrôle de l'érosion</td><td>Buczko (2007)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du sol</td><td>Pertes en phosphore</td><td>Teneur en phosphore du sol</td><td></td><td>Buczko (2007), COMIFER (2019)</td></tr><tr><td></td><td>Pratiques de fertilisation</td><td>Fourniture en phosphore</td><td>Duchemin and Hogue (2009), Uusitalo et al. (2017), Yuan et al. (2020), Bender et al. (2016), El Mujtar et al. (2019)</td></tr><tr><td></td><td>Contamination par les pesticides (eaux souterraines)</td><td>Atténuation naturelle des pesticides par les sols</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du sol</td><td>Pertes en nitrate</td><td>Sensibilité du milieu (taux de MO, etc.)</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td>Van der Werf (1996), Strassenmayer et al. (2003), Lindahl and Bockstaller (2012), Monard et al. (2013)</td></tr><tr><td></td><td>Pratiques (culture, traitements)</td><td>Atténuation naturelle des pesticides par les sols</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Stabilisation des sols et contrôle de l'érosion</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td>Van der Werf (1996), Strassenmayer et al. (2003), Trevisan et al. (2009)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du sol</td><td>Pertes en matière organique</td><td>Sensibilité du milieu (pente, etc.)</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Pratiques (culture, traitements)</td><td>Stabilisation des sols et contrôle de l'érosion</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Érosion/ruissellement</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Consommation des ressources</td><td>Phosphore</td><td>Pression en phosphore</td><td>Sensibilité du milieu (pente, etc.)</td><td></td><td>COMIFER (2013)</td></tr><tr><td>Eau</td><td>Pression en eau</td><td>Pratiques agricoles (fertilisation, etc.)</td><td></td><td>Hutchings et al. (2019)</td></tr><tr><td>Énergie</td><td>Pression en énergie</td><td>Services de régulation (maladie, ravageur, adventice)</td><td></td><td>Ucar and Hall (2001), Zhili et al. (2012), Kjaer et al. (2013)</td></tr><tr><td rowspan="3">Conservation de la biodiversité</td><td>Impact des déchets</td><td>Pression en énergie</td><td>Pratiques agricoles (culture, traitement)</td><td></td><td>Lichiheb et al. (2016), Guiral et al. (2016)</td></tr><tr><td></td><td>Pression en énergie</td><td>Émissions de GES</td><td></td><td>Campbell et al. (2017)</td></tr><tr><td></td><td>Pression en énergie</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td></td><td>Tibi and Therond (2017)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td></td><td>Ceschia et al. (2017), Carrer et al. (2018)</td></tr><tr><td></td><td>Pression du sol - Perturbation de l'activité microbienne</td><td>Stabilisation des sols et contrôle de l'érosion</td><td></td><td>Le Bissonnais et al. (2002), Liu et al. (2014), Khaleel et al. (1981), Aguilera et al. (2020)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation des ressources</td><td>Sensibilité du milieu (pente, etc.)</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td>Le Bissonnais et al. (2002)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Pratiques agricoles (culture, labour)</td><td></td><td>Martin (1997), Aguilera et al. (2020)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td></td><td>Launay et al. (2021), Clivot et al. (2019)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Management practices (crop residue, organic matter)</td><td></td><td>Bailey and White (1970), Alletto et al. (2010)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Atténuation naturelle des pesticides par les sols</td><td></td><td>Alletto et al. (2010), Riedo et al. (2021)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Sensibilité du milieu (pH du sol, etc.)</td><td></td><td>Gunstone et al. (2021)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Pratiques agricoles (traitement, fertilisation)</td><td></td><td>Cordell et al. (2009)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Pratiques agricoles</td><td></td><td>Khaleel et al. (1981), Boyle et al. (1989), Lado et al. (2004), Aguilera et al. (2020)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Stockage et restitution de l'eau</td><td>Régulation du climat (stockage de C)</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Irrigation</td><td></td><td>Bøckman (1997), Pervanchon et al. (2002)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Production de déchets</td><td></td><td>DAE-G (2009)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Recyclage</td><td></td><td>DAE-G (2009)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Habitat pour les espèces sauvages</td><td></td><td>Sirami et al. (2019)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Gestion du paysage et pratiques agricoles</td><td></td><td>Van Cappelle et al. (2012), Coudrain et al. (2016), Clough et al. (2020)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Potentiel récréatif</td><td></td><td>Junge et al. (2015), Schüpbach et al. (2016)</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Sensibilité du milieu (colline, rivière, etc.)</td><td></td><td>Clough et al. (2020)</td></tr><tr><td rowspan="3">Qualité du paysage</td><td>Conservation de la biodiversité</td><td>Pression en énergie</td><td>Plannification territoriale</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Plannification territoriale</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>Plannification territoriale</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

avantage

service écosystémique

impact environnemental

sensibilité du milieu

processus technologique
Notre cadre intègre 22 thèmes dont 6 thèmes correspondent à un avantage pour l'agriculteur et 15 thèmes à des impacts pour l'environnement, et 1 thème est lié à un avantage pour la société (mais aussi dans certains cas pour l'agriculteur s'il a d'autres activités, cf. partie précédente). Ces thèmes sont ensuite agrégés à un premier niveau en 11 thèmes puis à deuxième niveau avec 6 thèmes en suivant la structure de MASC 2.0. Aussi, si on prend l'exemple de la volatilisation de l'ammoniac, ce thème est agrégé avec deux autres thèmes (la contamination de l'air par les pesticides et la régulation du climat) dans un premier niveau « Qualité de l'air » puis ce dernier est agrégé avec la qualité du sol et la qualité de l'eau dans un thème agrégé plus large intitulé « Qualité de l'environnement » (voir tableau 8). Nous mentionnons les premiers niveaux dans le cadre conceptuel, mais sans aller jusqu'à une mise en œuvre dans cette thèse. Faute de temps, nous n'avons pas travaillé l'agrégation des thèmes. Nous avons conservé de la méthode MASC 2.0 les thèmes biophysiques couvrant l'ensemble de la dimension environnementale, la "capacité productive" de la dimension économique en lien avec les SE d'approvisionnement, et la "qualité du paysage" abordée dans les SE culturels. Puis partant du cadre théorique développé dans la partie précédente, nous avons ajouté un premier niveau de déterminants ou facteurs pouvant être classés en 4 catégories : (i) les caractéristiques du milieu, (ii) les procédés technologiques dont les pratiques agricoles, (iii) les services écosystémiques, et (iv) éventuellement un autre impact environnemental (ex : l'érosion vecteur de transfert de polluants vers les eaux). Ce premier niveau de facteurs directs est lui-même caractérisé par un second niveau de facteurs indirects associés uniquement à des services écosystémiques dans le cadre de cette thèse. En effet, nous n'avions pas pour ambition de développer un cadre conceptuel exhaustif mais de parvenir à combiner et intégrer les indicateurs d'IE et de SE d'où le focus sur les SE. Les facteurs ont été sélectionnés en se basant sur les connaissances de la littérature et notre expertise.

Les sous-sections suivantes présentent en détails l'organisation des thèmes et des facteurs les caractérisant.

### 1.2.1. Capacité productive à long terme

Ce thème agrégé n'intègre que des avantages pour l'agriculteur. Des améliorations ont été apportées par rapport au cadre de la méthode MASC. Ainsi, la capacité productive à long terme est séparée en deux sous-niveaux d'agrégation : le contrôle des facteurs abiotiques (en ajoutant un thème relatif à l'eau et en ne gardant qu'une seule composante pour la fertilité du sol, la fourniture d'azote) et le contrôle des facteurs biotiques.

#### Contrôle des facteurs abiotiques

Le contrôle des facteurs abiotiques intègre 3 thèmes : la maîtrise de l'état structural du sol, la fourniture en eau et la fourniture en azote. Pour l'ensemble de ces thèmes, deux facteurs directs ont été retenus : un SE et un processus technologique (PT).

Ainsi, la maîtrise de l'état structural du sol est caractérisée par le SE de régulation de la structure du sol (Diacono and Montemurro, 2010; Khaleel et al., 1981) et par le PT de travail du sol. En effet, le SE participe à la bonne structure du sol via l'alternance de systèmes racinaires des
cultures et l'activité d'organismes du sol tels que les vers de terre. Le travail du sol peut modifier cette structure du sol en cassant les agrégats du sol et en compactant le sol. Le SE de la structure du sol est caractérisé par le SE de régulation du climat global via le stockage de carbone. En effet, l'apport de carbone organique au sol favorise la formation d'agrégats qui améliorent la structure du sol (Liu et al., 2014).

Pour la fourniture en eau, le SE de régulation est le stockage et la restitution en eau (Boyle et al., 1989; Khaleel et al., 1981; Lado et al., 2004) qui dépend lui-même du SE de régulation du climat global via le stockage de C (Aguilera et al., 2020). Le premier contribue à l'infiltration de l'eau dans le sol et donc à son stockage. Cette eau pourra ensuite être mobilisée par les plantes. Le SE de stockage de C améliore la structure du sol et participe ainsi à l'infiltration de l'eau via la formation d'un réseau de pores dans le sol de diverses tailles. Cela va également favoriser la capacité de rétention en eau du sol grâce au complexe argilo humique. Relatif aux processus technologiques, l'agriculteur intervient sur la fourniture en eau en irrigant ou en travaillant le sol via le binage (Aguilera et al., 2020; Blanco-Canqui and Ruis, 2018; Soane et al., 2012).

Enfin, la fertilité azotée du sol est associée au SE de régulation de la fourniture d'azote minéral. Celui-ci comprend la capacité du sol à minéraliser la matière organique (Clivot et al., 2017), la minéralisation liée aux résidus de la culture précédente et la capacité de fixation symbiotique de l'azote atmosphérique ($N_2$) des plantes de la famille des fabacées. La présence de ces plantes dans une rotation dispense d'apporter de l'engrais azoté durant leur cycle et favorise la culture suivante qui bénéficie de l'azote accumulé dans ces plantes (Duchene et al., 2017; Palomo-Campesino et al., 2018). Le niveau du SE déterminera la quantité d'apport exogène en azote (PT) requise (COMIFER, 2013).

## Contrôle des facteurs biotiques

Le contrôle des facteurs biotiques englobe la maîtrise des adventices, des ravageurs et des maladies. Ces derniers sont déterminés par le SE de régulation correspondant et le processus technologique relatif aux pratiques agricoles.

Concernant la maîtrise des adventices, c'est le SE de régulation des adventices qui intervient (Adeux et al., 2019; Gaba et al., 2014; Weisberger et al., 2019) ainsi que les pratiques agricoles telles que le binage ou l'utilisation d'herbicides (Kleijn et al., 2019; Scholberg et al., 2010). Le SE s'appuie sur la compétition entre les plantes et la prédation des graines par certains organismes pour réguler les adventices au niveau d'une parcelle. L'agriculteur peut décider d'intervenir mécaniquement ou chimiquement pour maîtriser les adventices.

Relatif à la maîtrise des ravageurs et des maladies, ce sont les SE de régulation des ravageurs et respectivement des maladies qui sont impliqués. Pour les ravageurs, ce sont la diversité culturale et paysagère qui influe sur ce SE (Bartual et al., 2019; Bianchi et al., 2006). Quant aux maladies, ce sont les rotations longues ainsi que la diversité associée à la microflore et microfaune qui aide à la régulation des maladies (Charles et al., 2011; Krupinsky et al., 2002; Ratnadass et al., 2012). Le seul facteur identifié au second niveau est le SE d'habitat pour les espèces sauvages qui déterminent le SE de régulation des ravageurs. En effet, la présence
d'habitat pour les espèces sauvages, en lien avec l'aménagement paysager et les essences rencontrées, est essentielle pour que ces espèces s'établissent de façon pérenne et puissent jouer leur rôle d'auxiliaires (Tscharntke et al., 2007).

### 1.2.2. Qualité de l'environnement

Le thème agrégé Qualité de l'environnement ici considéré comme un impact environnemental est décomposé en 3 thèmes d'impacts environnementaux : la qualité de l'eau, la qualité de l'air et la qualité du sol.

#### Qualité de l'eau

La qualité de l'eau est décomposée en 4 thèmes : les pertes en nitrate, les pertes en phosphore, la contamination des eaux souterraines par les produits phytosanitaires et la contamination des eaux de surface par les produits phytosanitaires.

Les pertes en nitrate intègrent 3 facteurs directs qui sont le SE de régulation de la qualité de l'eau vis-à-vis de l'azote, les caractéristiques du milieu et les PT liés aux pratiques de fertilisation et à la gestion de l'interculture. Le SE est le résultat du SE lié à la capacité des plantes à absorber les différentes formes d'azote et du disservice lié à la minéralisation de l'azote du sol et des résidus de culture (Bockstaller et al., 2021). Ce dernier interagit avec les pratiques de fertilisation qui détermine le niveau d'azote dans l'agroécosystème et dépend de la couverture végétale de la parcelle (Beaudoin et al., 2005; Vertès et al., 2015; Voisin et al., 2015).

Relatif aux pertes en phosphore, 3 facteurs sont également impliqués : l'IE de l'érosion et du ruissellement, les caractéristiques du sol et les pratiques de fertilisation pour les PT. Les phénomènes d'érosion et de ruissellement sont responsables des pertes en phosphore et ces dernières peuvent être accentuées selon les caractéristiques du sol (propriétés physico-chimiques, taux en phosphore) et les pratiques de fertilisation (phosphore non incorporé au sol par exemple). L'IE est déterminé par le SE de régulation de la stabilisation des sols et du contrôle de l'érosion comme facteur indirect. De fait, la stabilisation du sol limite fortement le phénomène d'érosion et par conséquent les pertes en phosphore (Bender et al., 2016; Buczko and Kuchenbuch, 2007; Duchemin and Hogue, 2009; El Mujtar et al., 2019; Uusitalo et al., 2018; Yuan et al., 2020).

Concernant les deux derniers thèmes, la contamination des eaux souterraines et des eaux de surface par les produits phytosanitaires, ils sont caractérisés par les mêmes facteurs directs à savoir les SE de régulation des adventices, des ravageurs et des maladies qui permettent de limiter l'usage de produits phytosanitaires, des caractéristiques du milieu avec par exemple le taux de matières organiques pour le risque de contamination des eaux souterraines et la pente de la parcelle pour le risque de contamination des eaux de surface et en PT les pratiques agricoles (choix des cultures et programme de traitements). Le SE de régulation du climat global via le stockage de C est le facteur indirect pour les caractéristiques du milieu des deux thèmes. En effet, ce service va agir favorablement en enrichissant le sol en matière organique et en améliorant la structure du sol limitant ainsi le risque d'érosion. Par ailleurs, le SE d'atténuation naturelle des pesticides par les sols est mobilisé pour la contamination des eaux souterraines par les produits phytosanitaires. Les organismes du sol peuvent effectivement dégrader les produits phytosanitaires et ainsi réduire le risque de contamination des eaux souterraines (Monard et al., 2013). Le SE de stabilisation des sols et contrôle de l'érosion intervient pour la contamination des
eaux de surface par les produits phytosanitaires en prévenant le risque d'érosion qui entraînerait
les produits phytosanitaires hors de la parcelle (Lindahl and Bockstaller, 2012; Strassemeyer et al.,
2003; Trevisan et al., 2009; Van Der Werf, 1996).

Qualité de l'air

La qualité de l'air se décline en 3 thèmes : la volatilisation de l'ammoniac, la contamination de l'air par les produits phytosanitaires et la régulation du climat liée aux émissions de gaz à effet de serre (GES).

Le premier thème dépend du SE de fourniture d'azote minéral aux plantes cultivées, par les caractéristiques du milieu (sol, pH) (Hutchings et al., 2019) et les pratiques de fertilisation (COMIFER, 2013). Le SE permet à l'agriculteur d'apporter moins d'engrais azoté et ainsi de limiter la volatilisation de l'ammoniac. Les caractéristiques du milieu (ex. taux de calcaire) influent également directement sur la volatilisation de l'ammoniac. L'annexe C.3 apporte quelques éléments additionnels sur la volatilisation de l'ammoniac.

La contamination de l'air par les produits phytosanitaires intègre les SE de régulation des adventices, des ravageurs et des maladies (Kjær et al., 2014; Ucar and Hall, 2001; Zhili et al., 2012) et des pratiques agricoles (choix de culture et programme de traitements) (Guiral et al., 2016; Lichiheb et al., 2016). De façon similaire, les processus de l'écosystème agricole peuvent aider l'agriculteur en régulant les diverses pressions sur les cultures afin que ce dernier n'ait pas besoin de recourir à des produits phytosanitaires. Ce faisant, cela réduira significativement les risques de contamination de l'air par les produits phytosanitaires.

Enfin, pour la régulation du climat lié aux émissions de GES, il est déterminé par l'IE des émissions de GES (Campbell et al., 2017) et par deux composantes du SE de régulation du climat global : le stockage de carbone et l'effet albédo (Carrer et al., 2018; Ceschia et al., 2010; Tibi, A., Therond, 2017). Le stockage de C permet de piéger du CO₂ atmosphérique dans la sol et participe ainsi à la diminution de l'effet de serre. L'effet albédo permet de limiter le potentiel global de réchauffement en réfléchissant les rayons du soleil.

Qualité du sol

Pour la qualité du sol, 3 thèmes d'impacts environnementaux ont été retenus : l'érosion et le ruissellement, les pertes en matière organique (MO) et la pollution du sol due à la perturbation de l'activité microbienne.

Pour l'érosion et le ruissellement, le SE est la stabilisation des sols et le contrôle de l'érosion (Aguilera et al., 2020; Khaleel et al., 1981; Le Bissonnais et al., 2002; Liu et al., 2014). Concernant les caractéristiques environnementales, la pente du sol influence fortement le phénomène d'érosion et de ruissellement (Le Bissonnais et al., 2002). De même, le choix des cultures et le travail du sol sont à prendre en compte pour ce thème (Aguilera et al., 2020). Pour les pertes en MO, le SE est la régulation du climat global via le stockage de C (Clivot et al., 2019; Launay et al., 2021). Le taux d'argile est un facteur clé dans le processus de pertes de matière organique (Constancias et al., 2015). Relatif aux pratiques agricoles, la gestion des résidus de
cultures et de la matière organique sont à considérer. En effet, les résidus de culture apportent du carbone qui va ensuite être transformé en matière organique par les organismes du sol. Pour la pollution du sol due à la perturbation de l'activité microbienne, le SE correspondant est l'atténuation naturelle des pesticides par les sols (Alletto et al., 2010; Bailey and White, 1970). Relatif à ce SE, les organismes du sol peuvent être influencés par le pH du sol et dégrader ainsi moins efficacement les polluants présents dans le sol (Alletto et al., 2010; Riedo et al., 2021). Ce dernier thème dépend aussi des pratiques culturales globales, et particulièrement des pratiques de traitement et de fertilisation (Gunstone et al., 2021). Enfin, le SE de régulation du climat global via le stockage de C est le facteur indirect commun aux caractéristiques environnementales de l'érosion et du ruissellement ainsi qu'au SE d'atténuation des pesticides par les sols.

### 1.2.3. Consommation des ressources

Pour ce thème agrégé, 3 thèmes d'impacts environnementaux ont été considérés : les pressions en phosphore, en eau et en énergie.

#### Pressions en phosphore

Ce thème est déterminé uniquement par les processus technologiques liés aux pratiques agricoles notamment l'utilisation de phosphore minéral (Cordell et al., 2009). Cependant les caractéristiques du sol sont prises en compte de manière indirecte car le niveau d'utilisation de phosphore minéral dépend notamment de la teneur en P du sol mais aussi du pouvoir fixateur (COMIFER, 2019).

#### Pressions en eau

La pression liée à la consommation en eau reprend les mêmes facteurs que le thème de la fourniture en eau à savoir le facteur direct du SE de stockage et restitution de l'eau avec comme facteur indirect le SE de régulation du climat via le stockage du carbone et pour le processus technologique la gestion de l'irrigation (Aguilera et al., 2020; Boyle et al., 1989; Khaleel et al., 1981; Lado et al., 2004). Là aussi les caractéristiques du sol sont prises de manière indirecte car le niveau d'utilisation d'eau dépend notamment de la réserve hydrique du sol.

#### Pression en énergie

La pression en énergie dépend de l'impact environnemental lié à la consommation d'énergie qui est influencé par le SE de fourniture en azote minéral et par les processus technologiques de production d'énergie renouvelable au niveau de l'exploitation agricole (Bøckman, 1997; Pervanchon et al., 2002). Le niveau et l'utilisation du SE de fourniture en azote minéral influence le besoin d'apports en azote qui est le poste le plus énergivore (Pervanchon et al., 2002).

### 1.2.4. Impact des déchets

Ce thème reste peu traité dans les méthodes d'évaluation environnementale (12 % dans la revue de Soulé et al. (2021)), et non couvert par MASC, a été ajouté à titre indicatif. Il porte sur l'impact de la gestion des déchets liés à l'activité agricoles (plastique, contenant d'intrants, etc.). Le thème correspondant à l'impact des déchets implique deux processus technologiques : la production des déchets et leur recyclage (Agro-Transfert et al., 2009).