Dynamics and Uncertainty in Irrigation Management.*
Dynamique et incertitude dans la gestion de l'irrigation.




Christophe Bontemps    Stéphane Couture#

April 2000

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Abstract
Water supply for irrigation is limited in the southwestern France as in many regions of the world. Many conflicts between users highlight the fact that efficient irrigation scheduling is needed. The aims of this study are twofold. First we identify optimal irrigation strategies under stochastic weather conditions. Second we evaluate the economic losses due to uncertainty and risk aversion. The agronomic crop growth model, EPIC-PHASE, generates yield data which are incorporated into a dynamic programming model for the determination of optimal irrigation scheduling under risk and limited water supply, in the southwestern France. The results indicate that optimal dynamic irrigation strategies produce higher profits, and utilities, and required less irrigation water than the optimal agronomic irrigation strategies.
Key-words : irrigation scheduling, uncertainty, risk aversion, bioeconomic simulation model, optimization.




Résumé
Dans le Sud-ouest de la France, comme dans de nombreuses régions du monde, l'offre d'eau à usage agricole est limitée. De ce fait, une gestion efficace de l'irrigation s'impose. L'objectif de cette étude est double. Premièrement, nous identifions les conduites d'irrigation optimales sous des conditions climatiques aléatoires. Deuxièmement, nous évaluons les pertes économiques dues à l'incertitude et à l'aversion pour le risque. Le modèle agronomique de simulation de croissance de la plante, EPIC-PHASE, engendre des données relatives au rendement qui sont ensuite incorporées dans un modèle économique de programmation dynamique. Ce modèle permet de déterminer la conduite d'irrigation optimale en univers aléatoire, dans un contexte de ressources en eau limitées, pour la région du Sud-ouest de la France. Nous montrons que les conduites dégagées par le modèle engendrent des niveaux de profit et d'utilité plus importants que ceux obtenus pour des conduites "agronomiquement" optimales malgré l'offre en eau limitée.
Mots-clés : conduite d'irrigation, incertitude, aversion pour le risque, modèle de simulation bio-physique et économique, optimisation.


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