# Construction d'un parcellaire viticole et spatialisation de la BNV-D dans le cadre du projet PestiRiv

Anna Lungarska, Thomas Lecaé, Thomas Poméon, Pierre Cantelaube,
Benjamin Lardot

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Anna Lungarska, Thomas Lecaé, Thomas Poméon, Pierre Cantelaube, Benjamin Lardot. Construction d'un parcellaire viticole et spatialisation de la BNV-D dans le cadre du projet PestiRiv. INRAE - US ODR. 2024. hal-04635554v2

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Santé
publique
France

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anses

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OFB
OFFICE FRANÇAIS
DE LA BIODIVERSITÉ

INRAO

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Observatoire du
Développement
Rural
ODR

ÉCOPHYTO
RÉDUIRE ET AMÉLIORER
L'UTILISATION DES PHYTOS

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# Construction d'un parcellaire viticole et spatialisation de la BNV-D dans le cadre du projet PestiRiv

## Rapport technique

2025-09-23
L'étude PestiRiv est une réalisation conjointe de Santé publique France et de l'Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (Anses) réalisée à la demande du Ministère en charge de la Santé, avec la participation de l'Institut Ipsos, l'Institut national de la statistique et des études économiques (Insee), la Direction générale des Finances publique (DGFIP), le Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB), le Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l'Air (LCSQA), l'Institut national de l'environnement industriel et des risques (Ineris), le Laboratoire d'étude et de recherche en environnement et santé (LERES), Atmo France et les Associations agréées de surveillance de la qualité de l'air (AASQA) qui participent à l'étude (Atmo Grand Est, Atmo Bourgogne Franche-Comté, Atmo Auvergne - Rhône-Alpes, Atmo Nouvelle-Aquitaine, Atmo Occitanie, Atmo Sud) et l'Observatoire du développement rural de l'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Inrae).

Anna LUNGARSKA (anna.lungarska@inrae.fr)

Thomas LECAÉ (thomas.lecae@inrae.fr)

Thomas POMÉON (thomas.pomeon@inrae.fr)

Pierre CANTELAUBE (pierre.cantelaube@inrae.fr)

Benjamin LARDOT (benjamin.lardot@inrae.fr)

INRAE, Centre Occitanie-Toulouse
Unité de Service de l'Observatoire du Développement Rural (0685)
24 chemin de Borde Rouge, Auzeville - CS 52627
31326 Castanet-Tolosan cedex France

odr.inrae.fr
Table des matières

<table><tr><td>Liste des abréviations</td><td>3</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>4</td></tr><tr><td>1 Parcellaire viticole</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1 Analyse des sources de données</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.1 Introduction</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.2 Les sources de données</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1.3 Le Casier Viticole Informatisé : portées et limites</td><td>7</td></tr><tr><td>1.1.4 Une donnée de référence : le Registre Parcellaire Graphique (RPG)</td><td>10</td></tr><tr><td>1.1.5 Quelles données faut-il mobiliser pour un socle cohérent thématiquement, spatialement et dans le temps?</td><td>13</td></tr><tr><td>1.1.6 Illustration de l'intérêt du CVI pour mettre à jour la BD Topo</td><td>15</td></tr><tr><td>1.2 Occupation du sol viticole : méthodologie de construction à partir de sources hétérogènes</td><td>18</td></tr><tr><td>1.2.1 Parcelles ODR</td><td>18</td></tr><tr><td>1.2.2 Synthèse de la chaîne de traitement pour le parcellaire viticole</td><td>18</td></tr><tr><td>1.3 Analyse de la couche viticole</td><td>23</td></tr><tr><td>2 Parcellaire global d'intérêt pour le projet PestiRiv</td><td>23</td></tr><tr><td>3 Spatialisation de la BNV-D</td><td>25</td></tr><tr><td>3.1 Parcellaire exhaustif</td><td>27</td></tr><tr><td>3.2 Les doses de références</td><td>27</td></tr><tr><td>3.3 Attribution des codes postaux</td><td>27</td></tr><tr><td>3.4 Coefficients de répartition</td><td>28</td></tr><tr><td>3.5 Spatialisation de la BNV-D à l'échelle de la parcelle pour les communes PestiRiv</td><td>28</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>32</td></tr><tr><td>Références</td><td>33</td></tr></table>
## Liste des abréviations

AMM : Autorisation de mise sur le marché

BNV-D : Banque bationale des ventes de produits phytopharmaceutiques par les distributeurs

BNVDs : Version spatialisée de la BNV-D

CP : Code postal

CVI : Casier viticole informatisé

EAJ : Amateur/Emploi autorisé dans les jardins

OCS : Ocupation du Sol

PAC : Politique agricole commune

PCI : Plan cadastral Informatisé

PPP : Produits phytopharmaceutiques

QSA : Quantité de substance active

RA : Recensement agricole

RPG : Registre parcellaire graphique

SAA : Statistiques agricole annuelle

US ODR : Unité de service Observatoire du développement rural

ZNA : Zone non-agricole
## Introduction

Ce rapport présente les travaux menés au sein de l'Observatoire du développement rural (US ODR) d'INRAE dans le cadre du projet PestiRiv.

PestiRiv est un projet de Santé publique France et de l'Anses qui vise à mieux connaître l'exposition aux pesticides des personnes vivant près de vignes ou éloignées de toute culture. Le projet s'intéresse également aux sources d'exposition, à l'effet de l'éloignement ainsi qu'à l'intensité intra-annuelle de l'exposition. Pour mesurer l'exposition, des foyers PestiRiv ont été enquêtés et des échantillons de différentes matrices environnementales et biologiques (air intérieur et air ambiant, poussière, urine et cheveux) ont été recueillis au cours de l'année 2022.

Ces résultats sont à confronter à des éléments de contextualisation permettant de mieux comprendre le voisinage de ces foyers notamment par la connaissance des pratiques agricoles locales. En l'absence de données de terrain fines, la méthode de spatialisation des achats des produits phytopharmaceutiques (BNV-D) a été appliquée pour produire des indicateurs sur l'utilisation potentielle de ces produits aux alentours des domiciles. Cette méthode est développée par l'équipe de l'US ODR et décrite dans Ramalanjaona et al., 2020. Elle permet d'estimer des quantités de substances actives à l'échelle de la parcelle agricole dans l'optique d'une réagrégation des résultats à différentes échelles d'intérêt.

L'application de la méthode est fortement dépendante des données concernant le parcellaire agricole, ce qui pose un certain nombre de défis dans le cas du projet PestiRiv puisque celui-ci s'intéresse aux zones viticoles. En effet, pour la vigne, les données disponibles sont sujettes à différentes limitations et il n'existe pas une source unique et fiable se suffisant à elle-même. Un premier objectif de l'ODR dans le cadre du PestiRiv a été de proposer une méthodologie permettant la production d'un parcellaire viticole le plus précis sur la période étudiée. Une fois ce parcellaire créé, il a été intégré à la couche d'occupation des sols susceptibles de recevoir des traitements phytosanitaires. Ensuite, nous avons appliqué la méthodologie de spatialisation et finalement attribué aux parcelles des communes PestiRiv les quantités des substances d'intérêt.

## Remerciements

L'équipe de l'ODR remercie Cecilia MONMARTHE et Laetitia LOKHUN de la Direction générale des douanes pour la mise à disposition des données du CVI dans le cadre de ce projet et leurs précieux conseils.
# 1. Parcellaire viticole

## 1.1. Analyse des sources de données

### 1.1.1. Introduction

Cette partie du rapport a pour but de présenter les différentes données pouvant être associées en vue de
composer un socle d'Occupation du Sol (OCS) - orienté vignes - dont la finalité est d'améliorer la précision
de la spatialisation des achats de produits phytopharmaceutiques (PPP) dans le cadre du projet PestiRiv. Les
différentes comparaisons sont faites sur la base des données pour l'année 2021 (ou 2020 dans certains cas). La
couche d'occupation du sol finale et la spatialisation des achats (BNVDs) ont été produites à partir des données
de 2022.

La méthodologie employée habituellement pour produire la couche d'occupation du sol dans le cadre de la BNVDs (Lardot et al., 2021; Cantelaube et Lardot, 2021) n'intègre pas la donnée du Casier Viticole Informatisé (CVI), lequel est mobilisé pour le projet PestiRiv afin d'améliorer la base d'OCS. En effet, si l'occupation du sol utilisée couramment dans la BNVDs représente plutôt bien la classe vigne, c'est en grande partie grâce à l'apport de la couche "Vigne" de la BD Topo de l'Institut national de l'information géographique et forestière (IGN), dont la production s'est terminée en 2015 et n'a pas été actualisée depuis ou alors de façon très partielle. Nous essaierons donc d'étudier les possibilités offertes par le CVI, ses limites, et d'imaginer de quelle manière ce dernier pourrait être intégré dans un socle OCS plus cohérent temporellement, spatialement et thématiquement.

### 1.1.2. Les sources de données

Important : Pour des questions de temps de calcul, nous avons restreint les tests sur quatre départements viticoles ayant des caractéristiques différentes (17 - Charentes-Maritimes, 51 - Marne, 68 - Haut-Rhin, 33 - Gironde). Quelques essais ont été faits aussi sur le département de la Côte-d'Or (21).

#### a. Le Casier viticole informatisé (CVI)

**Source** : Direction générale des douanes

**Ressources** : https://www.douane.gouv.fr/demarche/immatriculer-votre-entreprise-vitivinicole-au-cvi, page dédiée au CVI

**Millésime** : 08/2021

**Format** : table

**Description** :

* Le Casier Viticole Informatisé (CVI) est un registre qui doit être renseigné par les états membres de l'UE. Il permet de connaître certaines informations pour un ensemble de parcelles cadastrales (Commission européenne, 2009).

* Nous supposons que ces parcelles ont été productives et leur production a été destinée à la fabrication de vins et spiritueux. Ne seront donc pas présentes les parcelles récemment plantées et non productives ainsi que celles dédiées au raisin de table (susceptibles de recevoir quand même des traitements).

#### b. Le Parcellaire Express

**Source** : IGN - DGFiP
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 1 : Exemple de parcelles viticoles. Sources : IGN - Parcellaire Express (07/2021) Douanes - Casier viticole informatisé (2021/08)</figcaption></figure>

**Ressources** : https://geoservices.ign.fr/parcellaire-express-pci - IGN - géoservices - Parcellaire express

**Millésime** : 07/2021

**Format** : vecteur

**Description** : Donnée dérivée du Plan cadastral informatisé (PCI) de la Direction générale des finances publiques (DGFiP) décrivant le parcellaire cadastral. Les actualisations sont pluriannuelles et basées sur celle du PCI. Cette donnée nous sert à associer une géométrie au CVI sur la base d'un identifiant de parcelle commun.

### c. Le Registre parcellaire graphique (RPG)

**Source** : IGN - ASP

**Ressources** : https://geoservices.ign.fr/ressource/194788 - IGN - géoservices - RPG 2021 France

**Millésime** : 2021

**Format** : vecteur

**Description** : Principale source pour décrire finement le parcellaire agricole dans le temps et l'espace. Cette couche est constituée à partir des déclarations en lien avec la politique agricole commune (PAC). Son exhaustivité peut être limitée pour certaines cultures dont la vigne. En effet, les surfaces en vignes sont obligatoirement déclarées dans le RPG uniquement si leur exploitant touche des aides surfaciques de la PAC.

### d. BD Topo – IGN

**Source** : IGN

**Ressources** : http://files.opendatarchives.fr/professionnels.ign.fr/bdtopo/BDTOPO_3-0_2021-09-15/-OpenDataArchives - 09/2021 BD Topo 2021
**Millésime** : 2021

**Format** : vecteur

**Description** : Utilisé dans la production de la BNVDs en particulier pour la couche "Zone Végétation" dont le champ "Nature" est strictement égal à "Vignes". Production réalisée entre 2013 et 2015, depuis très peu de mises à jour ont été réalisées.

### e. Statistique Agricole Annuelle (SAA)

**Source** : SSP - Ministère de l'Agriculture

**Ressources** : https://agreste.agriculture.gouv.fr/agreste-web/disaron/Chd2215/detail/ - Agreste SAA 2021

**Millésime** : 2021

**Format** : table

**Description** : Donnée tabulaire sans composante spatiale permettant d'avoir une estimation annuelle des différentes surfaces agricoles utilisées à l'échelle des territoires (départements et régions). Propose une estimation des surfaces de vignes au département, ici utilisée comme valeur repère pour comparer l'apport des différentes sources de données. Néanmoins, cette donnée intègre le CVI en supplément d'autres sources ainsi que l'expertise des services statistiques en région. Elle est donc à considérer avec une certaine distance lors de comparaison avec d'autres données au risque d'auto-référencement. À noter également que le rattachement des surfaces à un département dépend de la localisation du siège d'exploitation auquel est liée la surface.

### f. OSO - CESBIO

**Source** : CESBIO

**Ressources** : https://www.theia-land.fr/product/carte-doccupation-des-sols-de-la-france-metropolitaine/ - Theia - OSO

**Millésime** : 2021

**Format** : raster

**Description** : Produit issu des données de télédétection (programme Sentinel), pas toujours performant sur les surfaces de vignes (confusion particulière avec les prairies, voir figure 2).

### g. RPG Complété

**Source** : INRAE - Unité de service Observatoire du Développement Rural (US ODR)

**Ressources** : odr.inrae.fr/intranet/carto_joomla/index.php/ressource/documents/documents-odr/notes-met/hodologiques/3244-note-methodo-rpg-complete-partie-1-parcellaire/file - Documentation RPG Complété

**Millésime** : 2020

**Format** : vecteur

**Description** : Donnée issue du traitement de différentes sources en vue de produire une occupation du sol à l'échelle de la parcelle **complétant** (aucune superposition<fnref n="1" />) le RPG fourni par l'IGN (Lardot et al., 2021; Cantelaube et Lardot, 2021).

### 1.1.3. Le Casier Viticole Informatisé : portées et limites

<footnote n="1">1. Pour une campagne donnée, la somme des surfaces du RPG et du RPG complété donne la surface agricole utilisée.</footnote>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 2 : Matrice de confusion pour OSO 2021 (Thierion, Vincent et Valero, 2022)</figcaption></figure>
## a. Qualité de la donnée

Le CVI est fourni sous la forme de tableau par grande zone viticole et par année. Chaque ligne correspond à une parcelle cadastrale et possède donc un identifiant standard qui permet de l'associer à une géométrie. Pour ce faire nous avons choisi d'utiliser la BD Parcellaire Express de l'IGN comme source pour les géométries des parcelles cadastrales. La jointure se fait ensuite sur la base de l'identifiant parcelle commun aux deux bases de données.

Concernant les départements de test :

<table><tr><td>Nombre total de parcelles du CVI</td><td>571 981</td></tr><tr><td>Nombre de parcelles jointes à une géométrie</td><td>542 378</td></tr></table>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 3 : Répartition des parcelles de CVI selon le statut de jointure et par départements</figcaption></figure>

On arrive à associer une géométrie à 95 % des parcelles de CVI, les quelques 5 % restants viennent probablement du fait que l'on ne connaît pas la référence cadastrale exacte (millésime, producteurs parmi IGN / DGFIP / Etalab) utilisée par les douanes pour produire le CVI.

Selon la figure 3, ces écarts sont similaires d'un département à l'autre; il faudra néanmoins prévoir des alertes dans le système de production final. Étant donné que les références cadastrales du CVI ne sont pas façonnées de la même manière dans tous les départements, cela peut conduire à de fortes diminutions de la qualité des jointures si l'on ne traite pas certains départements séparément.

En effet, parmi les départements sur lesquels les tests ont été réalisés, le Haut-Rhin (68) a dû être traité séparément puisque la référence cadastrale présente dans le CVI n'est pas construite de la même façon en termes de format.

Concernant les surfaces, nous notons des différences entre la surface géométrique (calculée) et la surface
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 4 : Répartition des surfaces du CVI selon le mode de calcul</figcaption></figure>

déclarée (figure 4). En effet, la génération des géométries pour le CVI repose sur la jointure des informations des parcelles avec les géométries des parcelles cadastrales fournies en opendata par l'IGN. Les surfaces déclarées quant à elles proviennent des déclarations des viticulteurs, et concerne la surface exacte qui a été mise en culture au sein de la parcelle.

La figure 5 concerne les deltas négatifs uniquement, soit les parcelles ayant une surface déclarée supérieure à la surface géométrique. Ce cas concerne un total 20 % des parcelles (102 526 sur 508 143) et 16 % des surfaces (26 798 sur 164 314 ha). Selon cette même figure 5, en particulier la boîte à moustaches, la répartition des 102 526 parcelles concernées se concentre autour de valeurs faibles certainement dues à des manques de précision sur les surfaces déclarées et donc se jouant à quelques m².

À contrario, les parcelles qui pourvoient une géométrie au CVI étant des parcelles cadastrales, celles-ci ne correspondent pas nécessairement à une occupation du sol unique. Ce qui amène à des situation inverses à celles évoquées ci-dessus, soit des parcelles beaucoup plus grandes que la surface de vigne existante et/ou déclarée (figure 6). Néanmoins nous prévoyons de gérer ce cas en utilisant des "masques" thématiques (urbain, forestier), qui permettent d'écarter des parties non-agricole des parcelles.

### 1.1.4. Une donnée de référence : le Registre Parcellaire Graphique (RPG)

Le CVI offre assez peu de transparence concernant l'objet de la donnée, si ce n'est qu'il s'adresse aux exploitations "vitivinicoles". Concernant le RPG, il existe quatre classes qui décrivent les vignes : "Vigne : raisin de table", "Vigne : raisin de cuve en production", "Vigne : raisin de cuve non en production" et "RVI : Restructuration du vignoble". Sachant que les parcelles à vocation vinicole ne permettent pas de recevoir d'aides surfaciques de la PAC, celles-ci sont relativement peu déclarées, en particulier dans certaines zones où elles sont exploitées par des établissement exclusivement vinicole, comme la Marne (51) ou la Gironde (33) vs. la Charente-Maritime (17) par exemple (voir figure 9). Au regard de cette situation, le RPG ne pourra pas être considéré comme exhaustif et devra nécessairement être complété.
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 5 : Histogramme montrant la répartition des valeurs de deltas (négatifs uniquement) entre surfaces géométriques et déclarées du CVI - axe des ordonnées basé sur une échelle logarithmique</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 6 : Exemple de parcelle CVI couvrant plusieurs types d'OCS</figcaption></figure>
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 7 : Exemple de parcelle CVI couvrant plusieurs types d'OCS - la partie forêt est ici masquée par un polygone de la BD Topo - couche forêt</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 8 : Répartition des parcelles de vignes du RPG selon leur classe</figcaption></figure>
### 1.1.5. Quelles données faut-il mobiliser pour un socle cohérent thématiquement, spatialement et dans le temps ?

La figure 9 illustre l'intérêt et les faiblesses de chaque source de données. En se basant dessus, nous pouvons identifier les complémentarités possibles entre elles. Certaines couches ont été géométriquement intersectées avec le CVI afin de savoir quelle est la surface de ces couches à l'intérieur du CVI et par déduction quelle est la surface à l'extérieur. Grâce à cela on peut avoir un ordre d'idée de la complémentarité des sources entre elles. Il est à noter que l'équivalent du CVI pour le département de la Marne est géré par l'interprofession des viticulteurs de la Champagne et n'est pas disponible pour l'étude.

Tout d'abord, on retrouve les surfaces géométriques du CVI, les plus importantes, mais qui semblent dépasser de manière importante les surfaces des SAA. Ceci est dû à la présence d'autres occupation des sols que les vignes sur les parcelles du cadastre et ainsi une épuration de ces parcelles s'impose.

Les surfaces déclarées du CVI sont proches dans le classement. Un arbitrage doit encore être fait concernant les nettoyages que l'on pourrait effectuer sur le parcellaire IGN. On pense notamment à l'utilisation de la BD Topo (IGN) et ses couches végétation et bâti afin de supprimer ce qui n'est pas de la vigne. Une autre limite du CVI est l'existence de surfaces déclarées supérieures à la surface géométrique. Sur la totalité des parcelles jointes pour le test (soit 508 143), 102 526 ont une surface déclarée supérieure à la surface géométrique. Même si la plupart de ces surfaces sont très limitées, leur nombre reste non négligeable (figure 5), et devront au moins être renseignés dans la méthodologie.

Arrive ensuite la couche OSO qui se distingue par le fait qu'elle couvre tous les territoires, avec toutefois des faux positifs dus à des confusions avec d'autres classes (voir figure 2), avec une précision pour la France de 79% dans le cas des vignes. Il est à noter que l'ampleur de ces confusions varie d'une région à l'autre. Néanmoins on constate l'intérêt d'une telle donnée notamment pour la Marne où le faible niveau de déclaration - que ce soit au niveau du RPG ou du CVI - rendrait son usage intéressant. En effet, selon OSO on constate une surface de 25 183 ha alors que la Statistique agricole annuelle (SAA - Agreste), en dénombrait 24 301 pour l'année 2021 pour ce même département.

La BD Topo (IGN) et sa couche "Végétation" composée d'un poste "Vignes" permet d'avoir un aperçu précis de la couverture en vigne, en particulier sur les zones mal couvertes par les autres données. On le remarque sur la Marne (51) où la couverture est particulièrement bonne (au regard des chiffres proposés par la SAA). Néanmoins cette donnée, en dépit de sa bonne qualité thématique due au mode de production manuel (par photo-interprétation), a fini d'être produite en 2015 et n'a pas été mise à jour depuis (en tous cas pas de façon officielle, IGN, 2018).

Le Registre parcellaire graphique (RPG) se distingue lui par sa précision spatiale (échelle parcellaire) ainsi que par son actualisation annuelle. Néanmoins comme expliqué précédemment, les cultures permanentes et le maraîchage ne donnent pas lieu à des aides directes de la PAC. Par voie de conséquence, le RPG étant déclaratif, les classes concernant les vignes sont comparativement moins exhaustives, hormis celles qui s'intègrent dans des exploitations diversifiées ou recevant des aides du second pilier de la PAC (MAEC, aides Bio, etc.). Ainsi on observe de fortes variations d'un département à un autre selon la proportion d'exploitations pratiquant la polyculture (dont la viticulture).

Concernant le RPG Complété, celui-ci ayant vocation à être additionné au RPG, les surfaces sont relativement faibles et majoritairement déduites des surfaces de la BD Topo. Cependant, la construction du RPG complété est basée sur la définition d'un parcellaire agricole épuré des surfaces artificialisées (BD Topo Bâti et BD Carto). Ainsi, les surfaces de la couche "Vignes" sont potentiellement revues à la baisse grâce aux actualisations plus
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 9 : Comparaison des différentes sources de données par département</figcaption></figure>
fréquentes des données sur les surfaces artificialisées.

### 1.1.6. Illustration de l'intérêt du CVI pour mettre à jour la BD Topo

À l'aide de la couche OSO nous avons détecté des communes ayant connu une augmentation de la surface cultivée en vigne. Afin d'attester de la complémentarité entre la couche vigne de la BD Topo et du CVI nous avons utilisé cette localisation afin de donner un aperçu de l'intérêt de l'utilisation conjointe de ces données. Les deux communes présentées ci-dessous sont anonymisées, le CVI n'étant pas une information disponible librement.

Afin de confirmer si le CVI permet de bien détecter les évolutions (positives en tous cas), nous avons sollicité un autre millésime (2021, figure 10). Si nous avons démontré que l'usage du RPG ou de la BD Topo n'était pas suffisant pour constituer un socle exhaustif et actualisé sur le territoire métropolitain, nous pouvons constater dans ce cas d'usage (figure 10) que le CVI peut bien constituer une donnée d'actualisation non négligeable. On peut aussi s'intéresser à l'intérêt de la couche OSO qui a une couverture annuelle, mais comporte un certain nombre de faux positifs.

La figure 12 permet d'imaginer ce à quoi pourrait ressembler la future couche socle viticole combinant les données de la BD Topo, du RPG et celles du CVI. Les géométries du CVI utilisées auraient été corrigées préalablement par des opérations géomatiques de "différence" avec des masques Forêt et Urbain basés sur la BD Topo afin de corriger les faux positifs présentés.

Par ailleurs, sur le plan technologique, la solution pour l'intégration et l'automatisation reposerait sur un ensemble R-PG/Postgis.
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 10 : Évolutions constatées selon différentes sources de données sur les com-munes de XXXX (21XXX) et XXXX (21XXX)</figcaption></figure>
## Évolution des surfaces de vignes selon le CVI entre 2016 et 2021

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 11 : Évolution des surfaces de vignes en ha selon le CVI sur les communes d'intérêt</figcaption></figure>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 12 : Exemple d'assemblage permettant d'observer la contribution de chacune des couches.</figcaption></figure>
## 1.2. Occupation du sol viticole : méthodologie de construction à partir de sources hétérogènes

Suite à l'étude des apports respectifs des différentes sources de données (section 1.1), une méthode pour la construction du parcellaire viticole est proposée et décrite ci-dessous.

### 1.2.1. Parcelles ODR

Les limites du CVI identifiées dans la section 1.1 et notamment celles liées à la présence d'autres occupations des sols (forêts, prairies, bâti) nous obligent à épurer les parcelles du cadastre avant la jointure avec le CVI. Ce type de travail a été également réalisé pour la production des parcelles susceptibles d'avoir des usages agricoles pour le RPG complété (Lardot et al., 2021). En effet, comme présenté dans la figure 13, cette couche dites de "parcelles ODR" est issue du cadastre et de plusieurs opérations d'effacement : i) du RPG, et ii) des surfaces artificialisées ou sous couvert végétal autre qu'agricole (BD Carto<fnref n="2" />, BD Topo Végétation<fnref n="3" />). Les parcelles ainsi retenues sont épurées et peuvent être directement utilisé pour la jointure avec le CVI grâce à leur identifiant commun. Par ailleurs, lors de ces traitements, une autre couche importante pour la spatialisation de la BNV-D est produite. Il s'agit des zones non-agricoles (ZNA) mais qui sont susceptibles de recevoir des traitements phytosanitaires<fnref n="4" /> : cimetières, terrains de sport, espaces verts, jardins collectifs, aérodromes, etc.

#### RPG complété 2022

Le recensement des surfaces en vignes dans le RPG complété s'appuie sur la BD Topo, couche végétation. Cependant il est important de noter que cette dernière a été "nettoyée" i) des surfaces dédiées à un autre usage agricole d'après le RPG et ii) des surfaces non agricoles qui peuvent encore être présentes (à cause de décalages temporaires, d'erreurs, etc.). En effet, le RPG complété est produit à partir des "parcelles ODR".

De plus, depuis la campagne 2021, des parcelles qui n'apparaissent pas en vigne d'après la BD Topo ont été reclassées dans cette catégorie si, par exemple, elles étaient présentes dans le RPG lors des campagnes précédentes (2020-2015) et que la carte OSO confirme que ce sont encore des vignes. Pour certaines grandes parcelles, l'attribution est faite par expertise visuelle via photo-interprétation.

### 1.2.2. Synthèse de la chaîne de traitement pour le parcellaire viticole

Le schéma présenté dans la figure 14 reprend la méthodologie en partant des différentes sources de données. Le principe de cette chaîne de traitement est de considérer que nos différentes données peuvent être classées en termes de fiabilité thématique. Le classement (ordonné en partant du plus fiable selon les besoins du projet) et ses raisons sont les suivants :

* RPG : en dépit de certains manques sur des zones très spécialisées, le RPG propose une très bonne qualité thématique car il repose sur des parcelles agricoles (et non cadastrale), ainsi que sur des protocoles de contrôles terrain et/ou par photo-interprétation.

* CVI : une table fournie par le producteur et qui doit ensuite être jointe à un parcellaire cadastral. Actualisée tous les ans selon une déclaration obligatoire, cette source de données peut être considérée comme robuste. Néanmoins passer de la table à l'information géographique n'est pas simple : la géométrie cadastrale peut, par essence, couvrir plusieurs types d'occupation du sol, et par ailleurs, les surfaces déclarées dans la donnée

<footnote n="2">2. BD Carto, champ "NATURE" : 'Carrières', 'Glacier', 'Marais', 'Rocher', 'Sable', 'Mangrove', 'Broussailles'.</footnote>

<footnote n="3">3. BD Topo, "NATURE" : 'Peupleraie', 'Lande ligneuse', 'Haie', 'Forêt ouverte', 'Forêt fermée mixte', 'Forêt fermée de feuillus', 'Forêt fermée de conifères' et 'Bois'.</footnote>

<footnote n="4">4. Voir Ramalanjaona et al., 2020 pour plus de détails.</footnote>
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 13 : Schéma de l'enchaînement des traitements pour la production de la couche des "parcelles ODR"</figcaption></figure>
présentent des limites qui nous empêchent de les utiliser (notamment des surfaces déclarées supérieures à la surface géométrique). Ils existent également des incertitudes sur la temporalité de prise en compte des évolutions, en particulier des parcelles qui sortent de la production. Pour pallier à ces problèmes, nous spatialiserons le CVI sur les "parcelles ODR".

* RPG complété : issue majoritairement de la BD Topo, couche produite par photo-interprétation d'images aéroportées, elle présente une bonne fiabilité sur le thème vignes, même si des confusions avec certains types de vergers sont possibles. La principale limite repose sur la mise à jour très sporadique depuis 2015, année de production initiale. Pour la production du RPG complété, les surfaces de la BD Topo Vignes sont revues à la baisse en supprimant celles qui sont artificialisées ou converties à d'autres usages agricoles et déclarés dans le RPG.

* [Pour le département de la Marne] Occupation du SOI (OSO) : issue de la télédétection et de l'apprentissage machine, cette carte présente une résolution spatiale plutôt bonne et une mise à disposition annuelle. Sur le poste vignes les résultats donnent une précision de 79%, présentant notamment des confusions avec le poste vergers. La présente méthodologie utilise le produit raster (image) tel qu'il sort de la chaîne de traitement et non pas les produits vectoriels qui ont subi des post-traitements. L'ensemble des précautions des traitements tenant compte des limites de cette donnée sont explicités plus loin. Dans le cadre de l'étude PestiRiv, nous limiterons l'utilisation d'OSO au département de la Marne puisque nos sources d'informations principales (RPG et CVI) sont peu ou pas fournies et la BD Topo est à actualiser. Nous considérons également que pour la Marne, la confusion avec d'autres cultures est moins probable.

Selon cette classification le principe de la méthodologie repose sur le fait de conserver pour un millésime donné :

* toutes les parcelles de vignes venant du RPG;

* les géométries issues du CVI ne se superposant ni au RPG, ni à la BD Topo (hors vignes), ni à la BD Carto;

* les géométries de vignes de la BD Topo ne se superposant pas au RPG et au CVI (effacées si artificialisation);

* [Pour la Marne] les géométries du parcellaire express contenant un minimum de 80% de leur surface en pixels OSO classés en "Vignes", de surface de plus de 50m² et qui ne se superposent pas au RPG, à la BD Topo ou au CVI.

Toutes ces sources sont fusionnées à la fin en une seule couche sans superposition.

## a. Phase 1 : assemblage des couches vectorielles

### ▷ [P1E1] Spatialisation du CVI sur les "parcelles ODR"

En entrée :

* CVI

* "Parcelles ODR" (Lardot et al., 2021).

Finalité : obtenir les géométries du CVI sans les recouvrements avec le RPG, la BD Topo et la BD Carto. Ceci nous permet d'éviter les doublons avec les polygones de vigne du RPG mais aussi de corriger les faux positifs du CVI lorsqu'une parcelle contient d'autre occupation du sol que de la vigne.

### ▷ [P1E2] Sélection des vignes du RPG complété

En entrée :

* RPG complété (Cantelaube et Lardot, 2021; Lardot et al., 2021)

Finalité : obtenir les géométries des vignes du RPG complété.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 14 : Schéma de l'enchaînement des traitements pour la production de la couche du parcellaire viticole</figcaption></figure>
▷ [P1E3] Différence P1E1 – P1E2

En entrée :

* La couche issue de P1E1 (CVI)

* La couche issue de P1E2 (RPG complété)

Finalité : obtenir les géométries du RPG complété, nettoyées du CVI.

b. Phase 2 : extraction des données OSO à l'aide des parcelles cadastrales

▷ [P2E1] Sélection des parcelles "non bâties"

En entrée :

* Parcelles du parcellaire express (IGN)

* Bâtiments de la BD Topo

Finalité : obtenir uniquement les parcelles considérées comme non bâties : les parcelles dont la surface bâtie (en dehors des serres agricoles) correspondante est inférieure à 2,5% de la surface totale de la parcelle.

▷ [P2E2] Différence P2E1 – RPG, RPG complété et CVI

En entrée :

* P2E1

* RPG

* La couche issue de P1E1 (CVI)

* La couche issue de P1E2 (RPG complété)

Finalité : extraire les parcelles non-prises en compte par les autres sources.

▷ [P2E3] Filtrer P2E2

En entrée :

* La couche issue de P2E2

Finalité : extraire les parcelles dont la surface est supérieure à 50m².

▷ [P2E4] Extraction des parcelles couvertes à 80% de pixels OSO "Vignes"

En entrée :

* OSO raster

* P2E3

Finalité : extraire les parcelles dont la couverture selon l'OSO en vignes est supérieure à 80% (selon un décompte de pixels entièrement contenus dans la parcelle).

c. Phase 3 : assemblage final

▷ [P3] Union RPG - P1E1 - P1E2 - P2E4

En entrée :

* parcelles RPG en vignes
* La couche issue de P1E1 (CVI)

* La couche issue de P1E2 (RPG complété)

* La couche issue de P2E4 (OSO seulement pour la Marne)

Finalité : associer les différentes couches qui ne se recouvrent pas entre elles afin qu'elles n'en forment plus qu'une.

## 1.3. Analyse de la couche viticole

La figure 15 présente une comparaison des surfaces rapportées selon : i) CVI, ii) OSO, iii) le recensement agricole (RA) 2020, iv) le RPG et v) le RPG complété. Les départements de la figure sont parmi ceux couverts par le projet PestiRiv et dont la surface en vigne est supérieure ou proche de 1 000 ha. Les surfaces déclarées du CVI sont données dans la première barre "CVI" avec deux couleurs distinguant les parcelles pour lesquelles une correspondance au cadastre a été identifiée ("CVI spat") et celles sans géométries cadastrales ("CVI nspat"). La deuxième colonne, "OCS" fournit les surfaces de la couche vigne produite selon la méthodologie présentée ci-dessus. L'apport des trois sources majeures est illustré par les couleurs du "RPG", "CVI sur parc. ODR" et "RPG complété résiduel" (plus "OSO" pour la Marne). La troisième barre, "RA", reprend les résultats du recensement agricole 2020 pour la vigne ("RA Vigne"). La quatrième barre, "RPGs" est composée par le "RPG" et le "RPG complété".

La comparaison entre ces différentes sources est faite à l'échelle des départements parce que les surfaces rapportées n'ont pas les mêmes définitions. En effet, le CVI, OSO, le RPG et le RPG complété par leur dimension géographique donnent l'information des parcelles situées sur la commune alors que le RA fournit les surfaces des parcelles des exploitations dont le siège est au sein de la commune. En agrégeant les informations à l'échelle du département, ces écarts sont en grande partie limités. Comme mentionné précédemment, le CVI s'intéresse aux surfaces dédiées à la production de raisins de cuve alors que le RPG ne couvre que les surfaces des exploitations touchant des aides de la PAC et inclut aussi le raison de table.

Globalement, les différentes sources s'accordent assez bien avec des différences relatives, plus prononcées pour les Bouches-du-Rhône et les départements avec des vignobles inférieurs à 3 000 ha. Pour les départements de la Gironde, du Vaucluse et du Haut-Rhin, les surfaces sont assez proches entre les différentes sources, avec celles de la couche PestiRiv légèrement supérieures à celles du CVI. Cet écart est plus important pour le département du Rhône pour lequel les surfaces du CVI sont les plus faibles. Le chiffre du RA est généralement inférieur aux autres sources (à noter que les données du RA employées ici sont celles à la commune et pour certaines les surfaces sont secret statistique). L'exception est le département de la Marne pour lequel nous supposons que des viticulteurs du département exploitent des parcelles situées dans les départements limitrophes. On notera que l'apport de la couche OSO appliqué uniquement à ce département est finalement assez limité.

Comme présenté dans l'analyse de la section 1.1, la majorité des surfaces du CVI se retrouve également dans le RPG et dans le RPG complété. Ceci pourrait être un argument en faveur de cette dernière couche qui offre finalement une couverture correcte des vignobles tout en étant basée sur des sources de données publiques et accessible librement.

## 2. Parcellaire global d'intérêt pour le projet PestiRiv

Une fois le parcellaire viticole établi, celui-ci est à compléter avec les autres surfaces susceptibles de recevoir des traitements phytosanitaires. Dans le cadre du projet PestiRiv, nous combinons les couches du RPG, du parcellaire
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 15 : Surface en milliers d'hectares selon les différentes sources d'information</figcaption></figure>
viticole, du RPG complété et de la couche des zones non-agricoles en donnant priorité aux informations dans cet ordre. Il s'agit donc d'une variation de la méthodologie que nous employons lors de la production standard de la spatialisation de la BNV-D (Ramalanjaona et al., 2020).

Comme les autres couches ont été présentées plus haut, nous proposons ici un focus succinct sur la couche des zones non-agricoles (ZNA) dites professionnelles ou pas. En effet, certains produits phytosanitaires ont des vocations d'entretien des espaces verts avec ou sans l'autorisation de leur emploi dans les jardins (c'est-à-dire par des amateurs, siglés EAJ). Les ZNA sont déduites de la BD Topo où les différents éléments sont regroupés au sein de différentes couches. La procédure appliquée croise ces polygones avec les limites communales et les met en cohérence les uns par rapport aux autres.

Ainsi, dans la catégorie ZNA professionnelle nous classons les espaces suivants :

* Aérodromes

* Cimetières

* Routes

* Équipements sportifs

* Zones d'activité et d'intérêt

Les ZNA non-professionnelles sont associées uniquement à des produits disposants de la mention EAJ. Il s'agit des :

* Surfaces bâties

* Jardins familiaux

Ces zones sont importantes puisque, par définition, les riverains du projet PestiRiv sont localisés dans des communes où les vignes sont intriquées avec des habitations. Pour les communes du projet, les ZNA ensemble représentent 25% de la surface constituée pour la spatialisation de la BNV-D.

## Attribution des codes communes aux parcelles

Pour les données du RPG, le code commune est attribué selon la commune d'appartenance de la majorité de la surface de la parcelle. Ainsi, si une parcelle est à cheval entre deux communes, la commune où se situe la plus grande partie de sa surface sera choisie.

## Groupes de cultures

Pour les besoins de la spatialisation des produits phytopharmaceutiques, les cultures présentes dans le RPG et RPG complété sont regroupées. Les règles de cette agrégation sont précisées dans le tableau 1.

# 3. Spatialisation de la BNV-D

Une présentation complète de la méthode de spatialisation est proposée par Ramalanjaona et al., 2020. Nous reprenons ici seulement les éléments centraux de cette méthode.

La spatialisation de la BNV-D s'appuie majoritairement sur cinq données :

1. BNV-D Registre : fournit l'information sur les achats de produits phytopharmaceutiques rapportés à l'échelle des codes postaux du siège de l'acheteur.
<table><caption>Tableau 1 : Correspondance entre cultures du RPG et groupes de cultures pour la spatialisation de la BNV-D. Les groupes notés en gras reçoivent des traitements.</caption><thead><tr><th>Culture BNVDs</th><th>Libellé</th><th>Code culture RPG</th></tr></thead><tbody><tr><td>BETT</td><td>Betterave non fourragère</td><td>BTN</td></tr><tr><td>BLE</td><td>Blé</td><td>BTH, BDT, BDP, TTH, EPE, BDH, BTP, TTP</td></tr><tr><td>CEREALES</td><td>Autres Céréales</td><td>CHH, CPA, CGF, CAG, CHA, CGS, CPZ, CHS, CHT, AVH, CPH, CPT, SGH, CPS, SRS, AVP, SGP, CGP, MCR, CGH</td></tr><tr><td>COLZA</td><td>Colza</td><td>CZP, CZH</td></tr><tr><td>COQUE</td><td>Fruits à coque</td><td>CTG, NOS, NOX, PIS, CAB</td></tr><tr><td>FEV</td><td>Féverole</td><td>FVL, FVT</td></tr><tr><td>FIBRE</td><td>Plantes à fibres</td><td>LIF, CHV</td></tr><tr><td>FOURR</td><td>Graminées et autres fourrages</td><td>CAF, BVF, RDF, GFP, FAG, PAT, FLO, CHF, CPL, PP6, PP5, FSG, DTY, XFE, GAI, PH6, NVF, PH5, FET</td></tr><tr><td>GEL</td><td>Gel</td><td>J6P, JNO, J6S, J5M, RVI</td></tr><tr><td>INDUS</td><td>Cultures industrielles</td><td>BAR, EST, VNB, YLA, MTH, ROM, PMD, MAV, CIB, SRI, MOT, FNO, MLI, VNV, CRF, CMM, ANE, CHR, HBL, VNL, PPP, SGE, ANG, TOT, FNU, CUR, OSE, PAR, BRH, CAV, PPA, PSN, MRJ, TAB, PSL, CUM, CRD, MLP, CML, BAS, PSY, VAL, PPF, THY, LAV, ANI</td></tr><tr><td>LEGU</td><td>Légumes ou fleurs</td><td>POR, GER, CES, TOM, PVP, FLA, CAR, PAS, AIL, CEL, CRA, PMV, LBF, CCT, MAC, CSS, DOL, CMB, HSA, HPC, HAR, PPO, MLO, CRN, CCN, ART, FLP, TOP, AUB, PAN, CHU, EPI, MRG, PSE, BUR, CRS, NVT, ROQ, BLT, SFI, FRA, RDI, OIG, POT, LSA, PAQ, RUT, VER</td></tr><tr><td>LFOURR</td><td>Légumineuses fourragères</td><td>GES, ME5, FFO, LOT, VED, PFP, LH6, LU5, SE5, MH5, ME6, TR5, MC5, LUD, FF6, SA6, LFH, MC6, LUZ, JO5, JOD, LP5, SAD, MEL, LFP, TRD, VE6, JOS, LEF, JO6, LP6, SAI, VES, SED, TRE, ML5, SE6, FF5, MIN, MED, SER, SA5, MLD, TR6, MLG, LU6, PFH, ML6, LH5, MH6, VE5</td></tr><tr><td>LGRAIN</td><td>Légumineuses à grains</td><td>PCH, LEC</td></tr><tr><td>MAIS</td><td>Maïs</td><td>MOH, MIE, MLT, MCT, CGO, SOG, MID, MIS</td></tr><tr><td>OLEA</td><td>Autres Oléagineux</td><td>NVH, OEH, MOL, OHN, LIP, OEI, NVE, OAG, OHR, OPN, LIH, OPR</td></tr><tr><td>OLIVE</td><td>Oliviers</td><td>OLI</td></tr><tr><td>ORGE</td><td>Orge</td><td>ORP, ORH</td></tr><tr><td>PDT</td><td>Pommes de Terre</td><td>PTC, PTF</td></tr><tr><td>POIS</td><td>Pois Protéagineux</td><td>PHI, PPR, PPT</td></tr><tr><td>PP</td><td>Prairies permanentes</td><td>PPH, PRL</td></tr><tr><td>PROTEA</td><td>Autres Protéagineux</td><td>MPT, LDP, FEV, LDT, PAG, MPC, LDH</td></tr><tr><td>PT</td><td>Prairies temporaires</td><td>RGA, PTR</td></tr><tr><td>RIZ</td><td>Riz</td><td>RIZ</td></tr><tr><td>SOJA</td><td>Soja</td><td>SOJ, ARA</td></tr><tr><td>STH</td><td>Estives et landes</td><td>SPH, SPL, BOP</td></tr><tr><td>TOUR</td><td>Tournesol</td><td>TRN</td></tr><tr><td>VERGERS</td><td>Vergers</td><td>BCA, ANA, VRG, AVO, VGD, BEI, PFR, AGR, BCI, BCP, CAC, BCF, PWT, BEF, PRU, BER, CBT, PVT, BCR, BEA, BEP, PEP</td></tr><tr><td>VIGNES</td><td>Vignes</td><td>VRT, VRC</td></tr></tbody></table>
2. Parcellaire susceptible de recevoir les traitements : les détails de cette couche ont été développés dans les sections précédentes.

3. E-Phy : synthétise les informations concernant les doses autorisées des produits phytopharmaceutiques par culture, mode d'application et bio-agresseur (rapporté par autorisation de mise sur le marché, AMM).

4. Statistiques agricoles annuelles : suivi annuel des surfaces et productions agricoles, nous mobilisons les données à l'échelle régionale pour pondérer les doses d'E-Phy pour les groupes de cultures du tableau 1.

5. Hexasmal, Hexaposte, SIRENE : informations concernant les communes et les codes postaux associés.

En plus des sources citées ci-dessus, plusieurs tables de correspondance ont été produites pour permettre le lien entre elles.

Ces données sont mobilisées lors des cinq étapes de la spatialisation :

1. Constitution du parcellaire susceptible de recevoir des traitements phytosanitaires.

2. Calcul des doses de référence pour les produits par groupe de cultures et par région.

3. Attribution d'un code postal (CP) unique par commune et redistribution des achats dont le code postal est absent de la couche d'occupation des sols.

4. Agrégation des surfaces de la couche d'occupation des sols par groupe de cultures et par code postal et calcul des coefficients de répartition en fonction des doses de référence.

5. Sélection des communes du projet PestiRiv et attribution aux parcelles des quantités de la BNV-D.

## 3.1. Parcellaire exhaustif

Cette partie a été couverte dans la section 2.

## 3.2. Les doses de références

Les doses autorisées d'E-Phy sont renseignées par culture - mode d'application - bioagresseur. Pour chacune des cultures E-Phy, nous retenons la dose médiane. Pour établir une dose par groupe de cultures, nous pondérons les doses médianes par les surfaces de la statistiques agricoles. Ceci nous fournit une dose moyenne par groupe de cultures et par région<fnref n="5" />. La notion de région est importante ici puisque la composition des groupes de cultures peux varier structurellement d'une région à l'autre. C'est notamment le cas pour les groupes "Cultures industrielles", "Légumes" et "Vergers".

## 3.3. Attribution des codes postaux

Les communes françaises peuvent avoir plusieurs codes postaux (les grandes métropoles) mais plusieurs communes peuvent aussi partager le même code postal (surtout en zone rurale). Ce dernier cas de figure est particulièrement répandu dans les zones rurales à faible densité démographique. Pour simplifier le problème, nous attribuons un code postal unique à chaque commune et indirectement à chaque parcelle de la couche d'occupation des sols. Le choix de code postal dit "majoritaire" se fait sur la base des règles présentées dans Ramalanjaona et al., 2020. Les codes postaux qui terminent par "0" sont prioritaires ainsi que ceux présents dans la BNV-D même.

<footnote n="5">5. Pour certain produit, un usage "Traitements généraux" est possible, la dose finale pour ces produits est la moyenne entre la dose obtenue précédemment et la dose "Traitements généraux".</footnote>
L'objectif étant d'établir un lien le plus complet possible entre le parcellaire et la BNV-D, un deuxième traitement est fait. Ainsi, les ventes à des codes postaux "orphelins", absents de la couche d'occupation des sols, sont dispatchées vers des codes postaux présents par le biais des communes et selon les doses de référence établies dans l'étape précédent. Ce traitement est présenté dans la figure 16.

Un exemple simple du correctif est présenté dans le tableau 2 pour le code postal CEDEX '01005' absent de la couche d'occupation des sols et le produit LIM'AGRO (n° 2140252). Les deux usages autorisés pour ce produit sont les ZNA (amateur et professionnel) avec une dose unique de 50 kg/ha. Ce code postal est associé aux communes Bourg-en-Bresse et les communes limitrophes de Saint-Denis-lès-Bourg, Péronnas et Viriat ('01053', '01344', '01289' et '01451' respectivement). Les codes postaux majoritaires attribués à ces communes sont '01000', '01960' et '01440'. Les potentiels des codes postaux récepteurs sont calculés en multipliant leurs surfaces ZNA avec la dose de 50 kg/ha ; le potentiel du code postal absent est égal à la somme de ces potentiels. Le correctif est unique pour chaque code postal récepteur et égale à sa part du potentiel. Pour des raisons de simplification, seulement les correctifs supérieurs à 0 sont repris. Par la suite, les lignes de la BNV-D associées à des codes postaux "orphelins" sont démultipliées en leur attribuant des codes postaux présents dans la couche d'occupation des sols et des quantités pondérées par le correctif.

### 3.4. Coefficients de répartition

Une fois le parcellaire de l'étape 1, les doses de l'étape 2 et les codes postaux de l'étape 3 reliés, nous calculons la quantité potentielle par produit, groupe de culture et code postal (équation 1).

$$ \text{Quantité potentielle}_{\substack{\text{AMM,} \\ \text{occsol,} \\ \text{code postal}}} = \text{Dose de référence}_{\substack{\text{AMM,} \\ \text{occsol,} \\ \text{région}}} \times \text{surface}_{\substack{\text{code postal,} \\ \text{occsol}}} \quad (1) $$

La somme de ces quantités potentielles est ensuite utilisée comme dénominateur par rapport aux doses. Ce calcul donne en résultat un coefficient par produit, code postal et groupe de cultures (équation 2). Il est calculé "par hectare" et peut donc être utilisé directement lors des calculs des quantités à l'échelle des parcelles.

$$ \text{coefficient}_{\substack{\text{AMM,} \\ \text{code postal,} \\ \text{occsol}}} = \frac{\text{Dose de référence}_{\substack{\text{AMM, occsol, région} \\ \text{occsol}}} \times \text{Quantité potentielle}_{\substack{\text{AMM,} \\ \text{occsol,} \\ \text{code postal}}}}{\sum_{\substack{\text{AMM,} \\ \text{code postal}}} \text{Quantité potentielle}_{\substack{\text{AMM,} \\ \text{occsol,} \\ \text{code postal}}}} \quad (2) $$

### 3.5. Spatialisation de la BNV-D à l'échelle de la parcelle pour les communes PestiRiv

En combinant le parcellaire avec les coefficients, nous ventilons les données d'achat de la BNV-D sur les parcelles des communes PestiRiv. L'échelle des parcelles est choisie pour permettre le calcul des quantités potentiellement éwandues aux alentours des foyers participant à l'étude par le biais de zones tampons.

#### Résultats

Sur les 34 substances recherchées dans le cadre du PestiRiv, 8 substances n'ont pas de produits vendus aux codes postaux couvrant les communes d'intérêt. Il s'agit de : betacyfluthrine, carbetamide, chlorpyriphos-methyl, cuivre du tallate de cuivre, gamma-cyhalothrine, quinoxyfene, triadimenol et zetacypermethrine. Ces substances ont quelques achats rapportés dans la BNV-D pour l'an 2022 mais leurs autorisations de mise sur le marché ont été retirées entre 2019 et 2021. Le cuivre du tallate de cuivre n'est pas présent dans E-Phy et peu rapporté dans la BNV-D.
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 16 : Méthode pour dispatcher les ventes d'un code postal absent de la couche d'occupation des sols</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 2 : Calcul du correctif pour le code postal '01005' et l'AMM '2140252' (potentiel calculé avec la dose unique de 50 kg/ha)</caption><thead><tr><th>CP absent</th><th>Codes communes associées</th><th>CP présent dans l'occsol pour la commune</th><th>Usages autorisés</th><th>Surface couche d'occsol (ha)</th><th>Potentiel du CP récepteur (kg)</th><th>Potentiel du CP absent (kg)</th><th>Correctif (0; 1]</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">01005</td><td>01053</td><td rowspan="2">01000</td><td>ZNA n.pro</td><td>832</td><td>41 600</td><td rowspan="4">146 950</td><td rowspan="2">0,53</td></tr><tr><td>01344</td><td>ZNA pro</td><td>732</td><td>36 600</td></tr><tr><td>01289</td><td rowspan="2">01960</td><td>ZNA n.pro</td><td>377</td><td>18 850</td><td rowspan="2">0,20</td></tr><tr><td>01451</td><td>ZNA pro</td><td>212</td><td>10 600</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>ZNA n.pro</td><td>412</td><td>20 600</td><td></td><td rowspan="2">0,27</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>ZNA pro</td><td>374</td><td>18 700</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
Par ailleurs, pour 19 des communes intersectant avec les zones tampons autour des domiciles, nous n'avons aucune substance active spatialisée. Ces communes sont parmi les non-riveraines<fnref n="6" /> ce qui confirme la pertinence de l'approche de la spatialisation mais aussi le choix des communes contrôles.

<table><caption>Tableau 3 : Résultats de la spatialisation pour l'ensemble des codes postaux impliqués</caption><thead><tr><th>Statut</th><th>QSA (en t)</th><th>En %</th></tr></thead><tbody><tr><td>AMM de stockage</td><td>0,18</td><td>0 %</td></tr><tr><td>AMM pas dans E-Phy</td><td>0,17</td><td>0 %</td></tr><tr><td>Pas d'occsol récepteur</td><td>304,18</td><td>6 %</td></tr><tr><td>Pas de possibilité de dispatcher le CP</td><td>15,46</td><td>0 %</td></tr><tr><td>Spatialisée</td><td>3 507,64</td><td>73 %</td></tr><tr><td>Spatialisée (+ quantité reçue)</td><td>997,45</td><td>21 %</td></tr><tr><td>Dont CP dispatché</td><td>157,88</td><td>3 %</td></tr><tr><td>Total</td><td>4 825,08</td><td></td></tr></tbody></table>

Le tableau 3 donne un aperçu des résultats de la spatialisation en termes de quantité de substance active (QSA). Sur les 4 825 tonnes potentiellement utilisées dans les codes postaux impliqués, quelques 94 % ont été spatialisées. Pour les achats non-spatialisés, la raison principale est l'absence de cultures réceptrices ("Pas d'occsol récepteur"). En effet, si aucune des parcelles du code postal n'est sensée recevoir des traitements d'un certain produit (selon E-Phy), celui-ci ne peut pas être spatialisé. Le tableau 4 détaille les résultats par substance active en présentant le pourcentage d'achats spatialisés et non-spatialisés faute de cultures réceptrices. Pour la deltamethrine, 24 % de ses quantités ne sont pas spatialisées puisque associées à des produits destinés au stockage. Pour les autres substances, la raison de la non-spatialisation est presque exclusivement l'absence de cultures réceptrices au sein du code postal. Il est à noter que la méthodologie actuelle ne prévoit pas de traitements des données supplémentaires pour répartir les quantités dans ce cas de figure. Néanmoins, un lissage aux codes postaux voisins pourrait être envisagé à terme.

Ces résultats peuvent être expliqués par le décalage entre code postal physique des parcelles (qui découle de leur commune d'appartenance) et le code postal de la commune où est situé le siège de leur exploitant et qui est celui de la BNV-D. Par exemple, pour le code postal de Bordeaux nous avons spatialisé seulement 5 % de la QSA associée, le restant n'ayant pas d'occupation des sols réceptrice. Comme rapporté dans Lungarska et al., 2023, le décalage entre ces deux codes postaux peut induire une différence dans les résultats de la spatialisation supérieure à 10 % de la QSA/ha pour 60 % des codes postaux.

<footnote n="6">6. Pour la commune de Rognaix (code INSEE 73216) considéré riveraine, il n'y a pas de résultats puisque les vignes à proximité sont dans le périmètre des communes voisines.</footnote>
<table><caption>Tableau 4 : Pourcentage des achats spatialisés et non-spatialisés faute de cultures réceptrices de la QSA des codes postaux impliqués dans l'étude PestiRiv</caption><thead><tr><th>Substance</th><th>N° CAS</th><th>% spatialisé</th><th>% Pas d'occsol récepteur</th><th>QSA totale (en t)</th></tr></thead><tbody><tr><td>acide phosphoreux</td><td>10294-56-1</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,16</td></tr><tr><td>acrinathrine</td><td>101007-06-1</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,01</td></tr><tr><td>ametoctradine</td><td>865318-97-4</td><td>93 %</td><td>6 %</td><td>22,86</td></tr><tr><td>amisulbrom</td><td>348635-87-0</td><td>99 %</td><td>1 %</td><td>0,32</td></tr><tr><td>azoxystrobine</td><td>131860-33-8</td><td>88 %</td><td>12 %</td><td>3,67</td></tr><tr><td>boscalid</td><td>188425-85-6</td><td>79 %</td><td>20 %</td><td>1,59</td></tr><tr><td>chlorantraniliprole</td><td>500008-45-7</td><td>88 %</td><td>11 %</td><td>0,26</td></tr><tr><td>cuivre de l'hydroxyde de cuivre</td><td>20427-59-2</td><td>93 %</td><td>7 %</td><td>128,11</td></tr><tr><td>cuivre de l'oxychlorure de cuivre</td><td>1332-40-7</td><td>94 %</td><td>5 %</td><td>13,85</td></tr><tr><td>cuivre de l'oxychlorure de cuivre</td><td>1332-65-6</td><td>98 %</td><td>2 %</td><td>4,12</td></tr><tr><td>cuivre de l'oxyde cuivreux</td><td>1317-39-1</td><td>92 %</td><td>8 %</td><td>26,12</td></tr><tr><td>cuivre du sulfate de cuivre</td><td>8011-63-0</td><td>93 %</td><td>7 %</td><td>109,99</td></tr><tr><td>cuivre du sulfate tribasique</td><td>12527-76-3</td><td>96 %</td><td>3 %</td><td>85,45</td></tr><tr><td>cyazofamide</td><td>120116-88-3</td><td>91 %</td><td>8 %</td><td>3,68</td></tr><tr><td>cymoxanil</td><td>57966-95-7</td><td>96 %</td><td>3 %</td><td>4,28</td></tr><tr><td>cypermethrine</td><td>52315-07-8</td><td>87 %</td><td>12 %</td><td>3,27</td></tr><tr><td>cyprodinyl</td><td>121552-61-2</td><td>78 %</td><td>22 %</td><td>3,73</td></tr><tr><td>deltamethrine</td><td>52918-63-5</td><td>64 %</td><td>12 %</td><td>0,66</td></tr><tr><td>difenoconazole</td><td>119446-68-3</td><td>82 %</td><td>18 %</td><td>7,80</td></tr><tr><td>dimethomorphe</td><td>110488-70-5</td><td>92 %</td><td>7 %</td><td>9,89</td></tr><tr><td>esfenvalerate</td><td>66230-04-4</td><td>51 %</td><td>49 %</td><td>0,19</td></tr><tr><td>etofenprox</td><td>80844-07-1</td><td>91 %</td><td>9 %</td><td>1,07</td></tr><tr><td>fenhexamid</td><td>126833-17-8</td><td>89 %</td><td>11 %</td><td>1,54</td></tr><tr><td>flumioxazine</td><td>103361-09-7</td><td>97 %</td><td>2 %</td><td>6,88</td></tr><tr><td>fluopicolide</td><td>239110-15-7</td><td>95 %</td><td>4 %</td><td>8,71</td></tr><tr><td>fluopyram</td><td>658066-35-4</td><td>86 %</td><td>13 %</td><td>4,86</td></tr><tr><td>fluxapyroxad</td><td>907204-31-3</td><td>81 %</td><td>19 %</td><td>2,16</td></tr><tr><td>folpel</td><td>133-07-3</td><td>92 %</td><td>8 %</td><td>81,13</td></tr><tr><td>fosetyl-aluminium</td><td>39148-24-8</td><td>94 %</td><td>5 %</td><td>270,49</td></tr><tr><td>glyphosate</td><td>1071-83-6</td><td>85 %</td><td>15 %</td><td>169,95</td></tr><tr><td>indoxacarbe</td><td>173584-44-6</td><td>91 %</td><td>9 %</td><td>1,34</td></tr><tr><td>iprovalicarbe</td><td>140923-17-7</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,19</td></tr><tr><td>kresoxim-methyl</td><td>143390-89-0</td><td>79 %</td><td>21 %</td><td>0,20</td></tr><tr><td>lambda-cyhalothrine</td><td>91465-08-6</td><td>83 %</td><td>17 %</td><td>1,59</td></tr><tr><td>mancozebe</td><td>8018-01-7</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,18</td></tr><tr><td>mepanipyrim</td><td>110235-47-7</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,07</td></tr><tr><td>metalaxyl-m</td><td>70630-17-0</td><td>82 %</td><td>18 %</td><td>1,18</td></tr><tr><td>metirame</td><td>9006-42-2</td><td>96 %</td><td>4 %</td><td>159,99</td></tr><tr><td>metrafenone</td><td>220899-03-6</td><td>92 %</td><td>7 %</td><td>7,82</td></tr><tr><td>myclobutanil</td><td>88671-89-0</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,00</td></tr><tr><td>napropamide</td><td>15299-99-7</td><td>85 %</td><td>14 %</td><td>6,12</td></tr><tr><td>oryzalin</td><td>19044-88-3</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>0,05</td></tr><tr><td>pendimethalin</td><td>40487-42-1</td><td>80 %</td><td>19 %</td><td>17,27</td></tr><tr><td>phosphonate de disodium</td><td>13708-85-5</td><td>93 %</td><td>7 %</td><td>106,30</td></tr><tr><td>phosphonate de potassium</td><td>13492-26-7</td><td>95 %</td><td>5 %</td><td>155,09</td></tr><tr><td>propyzamide</td><td>23950-58-5</td><td>84 %</td><td>14 %</td><td>9,65</td></tr><tr><td>pyraclostrobine</td><td>175013-18-0</td><td>74 %</td><td>25 %</td><td>1,16</td></tr><tr><td>pyrethrines</td><td>8003-34-7</td><td>92 %</td><td>8 %</td><td>0,66</td></tr><tr><td>pyrimethanil</td><td>53112-28-0</td><td>86 %</td><td>14 %</td><td>1,19</td></tr><tr><td>soufre</td><td>7704-34-9</td><td>91 %</td><td>9 %</td><td>1 014,21</td></tr><tr><td>soufre pour pulverisation (micronise)</td><td>7704-34-9</td><td>95 %</td><td>5 %</td><td>1 808,62</td></tr><tr><td>soufre sublime</td><td>7704-34-9</td><td>98 %</td><td>2 %</td><td>336,30</td></tr><tr><td>soufre triture</td><td>7704-34-9</td><td>93 %</td><td>7 %</td><td>133,65</td></tr><tr><td>soufre triture ventile</td><td>7704-34-9</td><td>100 %</td><td>0 %</td><td>46,33</td></tr><tr><td>spiroxamine</td><td>118134-30-8</td><td>93 %</td><td>7 %</td><td>8,09</td></tr><tr><td>tau-fluvalinate</td><td>102851-06-9</td><td>89 %</td><td>10 %</td><td>2,20</td></tr><tr><td>tebuconazole</td><td>107534-96-3</td><td>76 %</td><td>24 %</td><td>6,08</td></tr><tr><td>thiamethoxam</td><td>153719-23-4</td><td>82 %</td><td>18 %</td><td>0,81</td></tr><tr><td>trifloxystrobine</td><td>141517-21-7</td><td>91 %</td><td>8 %</td><td>6,34</td></tr><tr><td>zoxamide</td><td>156052-68-5</td><td>97 %</td><td>2 %</td><td>15,57</td></tr></tbody></table>
Conclusion

Le présent rapport décrit les travaux menés au sein de l'US ODR pour le projet PestiRiv. Ces travaux avaient un triple objectif : i) identifier et comparer les différentes sources qui pourraient constituer une couche du parcellaire viticole sur les zones d'étude ; ii) construire ladite couche et l'intégrer à un parcellaire regroupant les autres surfaces susceptibles de recevoir des traitements phytosanitaires (agricoles ou pas) ; iii) spatialiser les achats de la BNV-D sur le parcellaire pour les substances actives et les communes d'intérêt pour le projet.

Grâce aux analyses menées, nous avons proposé une chaîne de traitement permettant de produire un parcellaire viticole dont les surfaces sont globalement proches de celles que l'on retrouve dans les statistiques publiques. Nous avons porté une attention particulière aux surfaces artificialisées qui pouvaient être mal identifiées dans les déclarations des viticulteurs. Ces surfaces ont une importance majeure pour une étude portant sur des zones où les vignes sont intriquées avec les habitations.

En ce qui concerne les achats des produits phytosanitaires, notre méthodologie a permis la spatialisation de
94% des quantités de substances actives étudiées et l'obtention des résultats pour les communes ciblées. Cette
performance est très proche de celle de la spatialisation de la BNV-D en général. Il est à noter que la difficulté
majeure dans cet exercice est l'attribution aux parcelles d'un code postal associé au siège de l'exploitation. En
effet, les achats sont rapportés à l'échelle de ce dernier code postal et non pas à celui des parcelles où les produits
sont employés. Nous pallions très partiellement à ce problème en redistribuant les quantités des codes postaux
absents de la couche d'occupation des sols.
Références

Cantelaube P. et Lardot B. (2021). *Construction d'une base de données géographiques à échelle fine exhaustive sur l'occupation agricole du sol : Le « RPG complété»*. Partie 2 : Attribution des cultures aux parcelles susceptibles d'accueillir les surfaces agricoles hors RPG. Note méthodologique. US ODR, INRAE.

Commission européenne (2009). *Règlement (CE) n°436/2009 de la Commission du 26 mai 2009 portant modalités d'application du règlement (CE) n°479/2008 du Conseil en ce qui concerne le casier viticole, les déclarations obligatoires et l'établissement des informations pour le suivi du marché, les documents accompagnant les transports des produits et les registres à tenir dans le secteur vitivinicole*. URL : https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2009/436/oj.

IGN (2018). *Comparatif de la végétation dans les produits IGN*.

Lardot B., Cantelaube P., Carles M., Séard C., Truche C. et Poméon T. (2021). *Construction d'une base de données géographiques exhaustive à échelle fine sur l'occupation agricole du sol : Le « RPG complété»*. Partie 1 : Production de la couche géographique des parcelles susceptibles d'accueillir les surfaces agricoles hors RPG. Note méthodologique. US ODR, INRAE.

Lungarska A., Poméon T., Ramalanjaona L., Lision O., Cantelaube P. et Lardot B. (2023). "Spatialization of phytopharmaceutical products' purchases data at the scale of the agricultural plot in France". In : *Environnement, Risques & Santé* 22.S1, p. 19-26. ISSN : 1635-0421. DOI : 10.1684/ers.2023.1761. URL : http://www.john-libbey-eurotext.fr/medline.md?doi=10.1684/ers.2023.1761.

Ramalanjaona L., Poméon T., Ballot R., Barbu C., Bougon N., Fernandez F., Martin P. et Mohamed H. (2020). *Mise à jour du calcul des coefficients de répartition spatiale des données de la BNVD*. Note méthodologique. US ODR, INRAE.

Thierion V., Vincent A. et Valero S. (2022). *Theia OSO Land Cover Map 2021 (Version 1) [Data set]*. URL : https://doi.org/10.5281/zenodo.6538910.
L'étude PestiRiv est réalisée avec le soutien financier de l'Office français de la biodiversité (OFB)
dans le cadre du plan Ecophyto 2+.

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RÉPUBLIQUE
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