# Annexe E : Matériel supplémentaire du chapitre 3 (partie A)

## Appendix E.1 : Liste des indicateurs retenus pour la méthode d'évaluation de la durabilité en milieu agricole.

<table><thead><tr><th>Impact indicator</th><th>Abreviation</th><th>Calculator</th><th>Reference (for the tool)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Soil compaction control</td><td>MESS</td><td>Excel sheet</td><td>This article</td></tr><tr><td>Nitrates losses</td><td>NO3</td><td>INDIGO I-NO3 Excel sheet</td><td>Bockstaller and Girardin 2008</td></tr><tr><td>Phosphorus losses</td><td>P_lost</td><td>Excel sheet</td><td>This article</td></tr><tr><td>Total Treatment Frequency Index</td><td>Total_TFI</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Pesticides contamination (ground water)</td><td>RCeso</td><td>INDIGO I-Ph3 Excel sheet</td><td>Pierlot et al. submitted</td></tr><tr><td>Pesticides contamination (surface water)</td><td>RCesu_rd</td><td>INDIGO I-Ph3 Excel sheet</td><td>Pierlot et al. submitted</td></tr><tr><td>Pesticides contamination (air)</td><td>RCair_vol</td><td>INDIGO I-Ph3 Excel sheet</td><td>Pierlot et al. submitted</td></tr><tr><td>Ammonia volatilization</td><td>NH3</td><td>INDIGO I-NH3 Excel sheet</td><td>Bockstaller and Girardin 2008</td></tr><tr><td>Climate regulation (Greenhouse effect)</td><td>GHG</td><td>SYSTERRE® (total GHG emission)<br>INDIGO I-N2O Excel sheet (N2O emissions)</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Erosion/Run-off</td><td>MERO</td><td>Excel sheet</td><td>This article</td></tr><tr><td>Organic matter losses</td><td></td><td>AMG model</td><td>Clivot et al. 2019</td></tr><tr><td>Phosphorus pressure</td><td>P_min</td><td>SYSTERRE®</td><td>Iocola et al. 2020</td></tr><tr><td>Energy pressure</td><td>Energy pressure</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Biodiversity conservation</td><td>I_BIO</td><td>DEXi software I-BIO</td><td>Soulé et al. submitted</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Ecosystem services</strong></td></tr><tr><td>Physical soil protection</td><td>Soil_protection</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>soil structuration</td><td>Soil_st</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Nitrogen fertility</td><td>N_provision</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Avoid nitrogen losses</td><td>N_lost</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Weed control</td><td>Weed</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Pest control</td><td>Pest</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Pollination</td><td>Pollination</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Disease control</td><td>Disease</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Habitat associated to crop</td><td>Habitat</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Landscape</td><td>Landscape_value</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Crop water consumption</td><td>Water</td><td>Excel sheet</td><td>Keichinger et al. 2021</td></tr><tr><td>Climate regulation (C storage)</td><td>C_storage</td><td>AMG model</td><td>Clivot et al. 2019</td></tr><tr><td>Climate regulation (Albedo)</td><td>Albedo</td><td>Excel sheet</td><td>This article</td></tr><tr><td>Carbon balance</td><td>C_balance</td><td>Excel sheet</td><td>Ceschia et al. 2017</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Causal indicator</strong></td></tr><tr><td>Total mineral nitrogen inputs</td><td>N_min</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Global nitrogen balance</td><td>GNB</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Phosphorus balance</td><td>P_balance</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Percentage of forest</td><td>Perforest</td><td>Calculated with ArcGIS tool</td><td>Huin (personal com.)</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Economic indicator</strong></td></tr><tr><td>Energy production</td><td>EnergyProd</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Gross Margin</td><td>GrossMargin</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Mecanisation costs</td><td>Meca_cost</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td>Production cost</td><td>Prod_cost</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Social indicator</strong></td></tr><tr><td>Working time</td><td>Work_time</td><td>SYSTERRE®</td><td>Toqué et al. 2019</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Appendix E.2 : Synthèse des indicateurs innovants développés durant la thèse.</caption><thead><tr><td>Indicator</td><td>Original method</td><td>Modifications</td><td>Input variables</td><td>Unit/range of output variables</td><td>Overview of calculation method</td><td>References</td></tr></thead><tbody><tr><td>Albedo</td><td>NC</td><td>New indicator</td><td>Soil albedo<br>Crop albedo</td><td>Values between 0 and 1.</td><td>Weighting average of the albedo values of the soil and the crop.</td><td></td></tr><tr><td>I-BIO</td><td>NC</td><td>New indicator</td><td>Management variables (fertilizer input, number of treatment, soil tillage) and landscape variables (field size, percent of semi-natural habitat).</td><td>3 classes for the input variables<br>4 classes for all taxonomic groups, the anthropogenic pressures and the trophic ressources<br>5 classes for the overall biodiversity (I-BIO)</td><td>The overall biodiversity is aggregated with the 4 taxonomic groups with equal weightings. The invertebrate group is split in two sub-groups: the soil invertebrates and the flying invertebrates. Each taxonomic group and the two sub-group are aggregated with the anthropogenic pressures and the trophic ressources except for the vegetation which is aggregated with the regional intensification and weeds.</td><td>Soulé et al. submitted</td></tr><tr><td>MESS</td><td>MASC 2.0</td><td>Implementation on Excel calculator</td><td>X1: Soil structure degradation<br>X2: Soil structure regeneration</td><td>4 classes for each variable.</td><td>X1 and X2 aggregated by DEXi with respectively 60% and 40%.</td><td>Craheix et al. 2012</td></tr><tr><td>MERO</td><td>MASC 2.0 & C factor</td><td>Qualitative to quantitative using the CONTRA method (Bockstaller et al. 2017)<br>Modification of weightings</td><td>SENS: field sensitivity to run-off and erosion<br>DCPR: default of soil cover during period with risk of run-off<br>MESS: control of the soil state structure</td><td>Score between 0 and 5.<br>Score between 0 and 1.<br>Score between 1 and 4.</td><td>SENS, DCPR, MESS aggregated by the CONTRA method with respectively 40%, 40% and 20%.<br>If SENS favourable then MERO = 10.</td><td></td></tr><tr><td>Phosphorus losses</td><td>MASC 2.0 & Buczko (2007)</td><td>Qualitative to quantitative using the CONTRA method (Bockstaller et al. 2017)<br>Integration of the variable of strip grass as buffer.<br>Modification of weightings</td><td>MERO: erosion<br>X2: soil phosphorus level<br>X3: phosphorus input<br>X4: strip grass width</td><td>Score between 0 and 10.<br>Value between 10 and 100.<br>Value between 0 and 120.<br>Value between 0 and 9.</td><td>MERO, X2, X3 and X4 aggregated by the CONTRA method with respectively 30%, 30%, 30% and 10%.<br>If MERO favourable then PP=10.</td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>Appendix E.4: Localisation of the 250 plots in the case study, Champagne crayeuse (France).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_93.png" /></figure>
<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Appendix E.6: Boxplot of several indicators: a) Total of treatment frequency index, b) Losses of nitrate, c) Contamination risk of ground water by pesticides, d) Contamination risk of air by pesticides, e) Gross margin, f) Energy production and g) Working time for wheat crops of the campaign 2018, 2019 and 2020.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_95.png" /></figure>
<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>e</figcaption></figure>

<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>g</figcaption></figure>

<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>d</figcaption></figure>

<figure><img src="image_99.png" /><figcaption>f</figcaption></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>
<figure><img src="image_101.png" /><figcaption>Appendix E.7: Pie charts of the crop distribution of the five clusters from the hierarchical classification.</figcaption></figure>
Annexe F : Matériel supplémentaire du chapitre 3 (Partie B)

Annexe F.1 : Boîtes à moustache des indicateurs de services écosystémiques liés à la rotation pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Consommation d'eau des cultures, b) Pollinisation et d) Esthétique du paysage (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.

a

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

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Annexe F.2 : Boîtes à moustache des indicateurs socio-économiques pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Coûts de production, b) Charges de mécanisation, c) Marge brute et d) Temps de travail (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.

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<figure><img src="image_105.png" /></figure>

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c

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RÉSUMÉ

L'agriculture a été profondément transformée en France après la seconde guerre
mondiale afin de retrouver une souveraineté alimentaire. L'intensification de l'agriculture via
l'utilisation de produits de synthèse et de machines a eu des répercussions sur les écosystèmes,
la santé des Hommes ainsi que sur l'économie. Afin de mieux comprendre comment limiter les
impacts négatifs de l'agriculture, des méthodes utilisant des indicateurs ont été développées pour
évaluer la durabilité des exploitations agricoles. En parallèle, de nombreux travaux sur les services
écosystémiques sont apparus afin de savoir comment l'agriculture peut s'appuyer sur les
processus biologiques des écosystèmes agricoles afin de réaliser sa transition écologique. Cette
thèse a pour but d'apporter des connaissances sur l'évaluation conjointe des impacts
environnementaux et des services écosystémiques en développant une nouvelle méthode
d'évaluation de la durabilité des systèmes agricoles.

En premier lieu, un état de l'art de la littérature a été réalisé sur 262 méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale en milieu agricole et des thèmes traités par ces méthodes. Cette synthèse a mis en évidence que très peu de méthodes organisent leurs indicateurs dans un cadre conceptuel. De plus, les indicateurs dits prédictifs sont peu utilisés et les indicateurs de services écosystémiques sont rarement intégrés dans ces méthodes.

Un cadre conceptuel a ensuite été développé pour la nouvelle méthode d'évaluation de
la durabilité des exploitations agricoles en se basant sur le cadre conceptuel de la méthode MASC
2.0 et sur l'étude EFESE pour l'intégration du concept d'avantage pour l'agriculteur et des services
écosystémiques. Ce cadre conceptuel est composé de 22 thèmes dont 7 avantages, 15 impacts
environnementaux et chaque thème est caractérisé par des facteurs directs ou indirects. Un cadre
analytique pour l'évaluation conjointe des impacts environnementaux et des services
écosystémiques a aussi été proposé. Enfin, pour mettre en œuvre le cadre conceptuel, plusieurs
indicateurs innovants d'impacts environnementaux et de services écosystémiques ont été conçus.

Pour finir, cette nouvelle méthode a été appliquée sur un cas d'étude de 33 exploitations en grandes cultures dans la Champagne crayeuse. L'évaluation conjointe des impacts environnementaux et des services écosystémiques a permis d'aller plus loin dans la caractérisation des exploitations que la simple opposition agriculture conventionnelle versus agriculture biologique. En effet, une exploitation a des niveaux de SE potentiels intéressants et de faibles impacts environnementaux, tout en étant performante économiquement. Afin d'évaluer pleinement la durabilité des exploitations agricoles, le travail entrepris durant cette thèse doit être étendu en développant davantage les volets économique et social et en intégrant des aspects dynamiques. De même les résultats sont à confirmer dans d'autres contextes pédoclimatiques.
The agriculture was profoundly transformed in France after the Second World War in order to recover food sovereignty. The intensification of agriculture through the use of synthetic products and machinery has had repercussions on ecosystems, human health and the economy. In order to better identify ways to limit the negative impacts of agriculture, methods using indicators have been developed to assess the sustainability of farms. In parallel, a lot of work on ecosystem services has emerged to find out how agriculture can rely on the biological processes of agricultural ecosystems to achieve its ecological transition. This thesis aims to provide knowledge on the joint assessment of environmental impacts and ecosystem services by developing a new method for assessing the sustainability of agricultural systems.

Firstly, a state of the art of the literature was carried out on 262 methods of environmental sustainability assessment in agriculture and the themes covered by these methods. This synthesis revealed that very few methods organise their indicators in a conceptual framework. Furthermore, so-called predictive indicators are little used and ecosystem service indicators are rarely integrated into these methods.

A conceptual framework was then developed for the new sustainability assessment method of agricultural systems, based on the conceptual framework of the MASC 2.0 method and on the EFESE study for the integration of the concept of farmer's benefit and ecosystem services. This conceptual framework is composed of 22 themes including 7 benefits, 15 environmental impacts, and each theme is characterised by direct or indirect factors. An analytical framework for the joint assessment of environmental impacts and ecosystem services was also proposed. Finally, to implement the conceptual framework, several innovative indicators of environmental impacts and ecosystem services were designed.

Lastly, this new method was applied to a case study of 33 arable farms in the Champagne crayeuse (France). The joint assessment of environmental impacts and ecosystem services made it possible to go further in the characterisation of farms than the simple opposition between conventional and organic farming. Indeed, one farm has interesting potential ES levels and low environmental impacts, while being economically efficient. In order to fully assess the sustainability of farms, the work undertaken during this thesis needs to be extended by further developing the economic and social aspects and by integrating dynamic aspects. Similarly, the results need to be confirmed in other pedoclimatic contexts.