N. Borkowski, Andrea Emilio Rizzoli, Argyris Kanellopoulos, Peter Zander, Thomas Heckelei, Grete Stokstad, Hongtao Li, Huib Hengsdijk, Sander Janssen, Ioannis N. Athanasiadis, Guillermo Flichman, David Huber, Martin K. van Ittersum, Maria Blanco Fonseca, Kamel Louhichi, Economie Publique (ECO-PUB), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Plant Protection Systems, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Business Economics, Istituto Dalle Molle di Studi sull'Intelligenza Artificiale (IDSIA), Università della Svizzera italiana = University of Italian Switzerland (USI)-Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana [Manno] (SUPSI), Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung = Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF), Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes (CIHEAM), Plant Research International (PRI), JRC Institute for Prospective Technological Studies (IPTS), European Commission - Joint Research Centre [Seville] (JRC), Norwegian Forest and Landscape Institute, AntOptima SA, Economic and Agricultural Policy, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Plant Production Systems, Absent, Floor M. Brouwer, Martin Van Ittersum, Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier (CIHEAM-IAMM), Brouwer, F. and Ittersum, M. van, Adamolle, Cécile, Brouwer, F. and Ittersum, M. van, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR), and Università della Svizzera italiana (USI)-Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana [Manno] (SUPSI)
Chapitre 5; The aim of this chapter is to present a bio-economic modelling framework established to provide insight into the complex nature of agricultural systems and to assess the impacts of agricultural and environmental policies and technological innovations. This framework consists of a Farm System Simulator (FSSIM) using mathematical programming that can be linked to a cropping system model to estimate at field level the engineering production and environmental functions. FSSIM includes a module for agricultural management (FSSIM-AM) and a mathematical programming model (FSSIM-MP). FSSIM-AM aims to define current and alternative activities and to quantify their input output coefficients (both yields and environmental effects) using a cropping system model, such as APES (Agricultural Production and Externalities Simulator) and other sources (expert knowledge, surveys, etc.). FSSIM-MP seeks to describe the behaviour of the farmer given a set of biophysical, socio-economic and policy constraints and to predict its reactions under new technologies, policy and market changes. The communication between these different tools and models is based on explicit definitions of spatial scales and software for model integration. The bio-economic modelling framework was designed to be sufficiently generic and flexible in order to be applied for all relevant farming systems across the European Union, easily transferable between different geographic locations, and reusable for different applications.; L’objectif de ce chapitre est de présenter un cadre de modélisation bioéconomique pour offrir un aperçu de la nature complexe des systèmes agricoles et pour évaluer les impacts des politiques agricoles et environnementales et des innovations technologiques. Ce cadre consiste en un modèle économique de ferme (FSSIM) basé sur la programmation mathématique qui peut être relié à un modèle biophysique pour estimer, au niveau parcellaire, les fonctions de production et d’externalité. FSSIM comprend un module de gestion des données (FSSIM-AM) et un modèle de programmation mathématique (FSSIM-MP). FSSIM-AM a pour but de définir les activités actuelles et alternatives et de quantifier leurs coefficients inputs-outputs (à la fois les rendements et les effets sur l'environnement) en utilisant un modèle biophysique, comme APES (Agricultural Production and Externalities Simulator), ainsi que d'autres sources (expertise, enquêtes, etc.). FSSIM-MP cherche à décrire le comportement de l'agriculteur en tenant compte d’un ensemble de contraintes biophysiques, socio-économiques et politiques et de prévoir ses réactions face à des changements de politiques et du marché ainsi que de nouvelles technologies. La communication entre ces différents outils et modèles est basée sur une définition explicite des échelles spatiales et des logiciels d'intégration. Le cadre de modélisation bioéconomique a été conçu suffisamment générique et flexible pour être appliqué à tous les systèmes de production en Europe, facilement transférables entre les différentes implantations géographiques, et réutilisables pour différentes applications.