Une Méthode d'Evaluation de la Fonction de Demande en Eau d'Irrigation.
A method For Evaluating Irrigation Water Demand.

Christophe BONTEMPS* and Stéphane COUTURE#





Juillet 1999


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Résumé court


L'objectif de cet article est de proposer une méthode permettant de calculer la fonction de demande en eau pour l'irrigation. Notre approche s'effectue en deux étapes successives. Premièrement, une base de données est générée par un modèle de programmation mathématique dynamique économique intégrant un modèle de simulation agronomique. Deuxièmement, la fonction de demande est estimée, à partir de ces points, par la méthode non paramétrique du noyau de convolution.




Short abstract


In this paper we focus our attention to define an original method of estimating water irrigation demand. Theapproach used in this analysis can be divided into two stages. First, we compute an economic dynamic programming model which incorporates an agronomic crop growth model, in order to obtain database. Second, data are used to estimate irrigation water demand functions by the kernel nonparametric method.

Résumé long


L'eau, ressource abondante mais très inégalement répartie, est de plus en plus source de conflits entre les trois principaux utilisateurs : ménages, industriels et agriculteurs. L'agriculture est souvent présentée comme le principal responsable ainsi que la première source de consommation. Cependant, les niveaux de prélèvements en eau d'irrigation sont assez mal connus. Or, cette information s'avère indispensable pour assurer une gestion efficace de la ressource. L'objectif de cet article est d'évaluer la fonction de demande en eau pour l'irrigation. Nous présentons une méthode originale d'évaluation qui s'effectue en deux temps. Premièrement, nous avons conçu un programme mathématique dynamique afin d'optimiser la conduite de l'irrigation. Basé sur une approche micro-économique descriptive du comportement de l'exploitant agricole, ce modèle économique, intègrant un modèle de production agronomique, est utilisé pour générer une base de données. Deuxièmement, cet ensemble est utilisé pour estimer les fonctions de production, de profit et de demande en eau agricole par la procédure d'estimation non paramétrique du noyau de convolution. L'ensemble des données utilisées portent sur la région du Sud-Ouest de la France, région où des conflits d'usage apparaissent fréquemment en période estivale ou de sécheresse. La fonction de demande est fortement dépendante du climat retenu mais présente une tendance générale. D'abord inélastique, la demande en eau devient élastique à partir d'un prix de la ressource seuil variant de 0,27 à 1,57 F/m3 selon le scénario climatique.




Long abstract


Water is an abundant but unevenly allocated resource in France. Conflicts between different categories of users are likely to appear during low river flow periods. In these situations, as water becomes a scarce resource, irrigation water use is by far the largest water consumer in France. Irrigation water consumption is not observable and unknown. The starting point to carry out an efficient management of water is the knowledge of these informations. This paper's objective is to estimate water irrigation demand. We develop an original method of estimating in two steps. First, we develop a dynamic programming model in order to explain the optimal irrigation management plan. Based on a microeconomic approach describing the behavior of the farmer, this economic model, introducing the agronomic model EPIC, is used to obtain database. Second, these data are used to estimate yield, profit, and irrigation water demand functions by the kernel nonparametric method. The data base used to estimate irrigation water demand has been collected in the southwestern area of France where conflicts appear frequently. Results show that irrigation water demands are strongly dependent on weather conditions. At low prices irrigation water demand is inelastic and at higher prices demand becomes more elastic. The thresold price at which the water demand becomes more elastic depends on climate and fluctuates between 0,27 and 1,57 F/m3.

Mots clés : demande en eau d'irrigation, programmation, estimation non paramétrique.

key words : irrigation water demand, programming model, nonparametric method.

JEL classification : C14, C16, Q15
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INRA and LEERNA, Université de Toulouse I, 21 allée de Brienne, 31000 Toulouse, France. Tél : 05.61.12.85.24 Fax : 05.61.12.85.20 Email : bontemps@toulouse.inra.fr.
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LEERNA and GREMAQ-UTI, Université de Toulouse I, 21 allée de Brienne, 31000 Toulouse, France. Tél : 05.61.12.85.12 Fax : 05.61.12.85.20 Email : scouture@toulouse.inra.fr.
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