1. Nitrate pollution risk assessment : from the model to the indicator
- Author
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Grenoble Applied Economics Laboratory (UMR GAEL) ; Institut national de la recherche agronomique (INRA), Espaces Géographiques et Sociétés (ESO) ; CNRS - Université de Caen Basse-Normandie - Université d'Angers - Université du Maine - Université de Nantes - Université de Rennes II - Haute Bretagne, Hydrosciences Montpellier (HSM) ; CNRS - Institut de recherche pour le développement [IRD] - Université Montpellier II - Sciences et techniques, INRA PSDR (INRA PSDR) ; Institut national de la recherche agronomique (INRA), Lacroix, Anne, Laurent, François, Ruelland, Denis, Sauboua, Emmanuelle, Grenoble Applied Economics Laboratory (UMR GAEL) ; Institut national de la recherche agronomique (INRA), Espaces Géographiques et Sociétés (ESO) ; CNRS - Université de Caen Basse-Normandie - Université d'Angers - Université du Maine - Université de Nantes - Université de Rennes II - Haute Bretagne, Hydrosciences Montpellier (HSM) ; CNRS - Institut de recherche pour le développement [IRD] - Université Montpellier II - Sciences et techniques, INRA PSDR (INRA PSDR) ; Institut national de la recherche agronomique (INRA), Lacroix, Anne, Laurent, François, Ruelland, Denis, and Sauboua, Emmanuelle
- Abstract
Le texte présenté sur Halshs a été complété, actualisé et enrichi. En cas de citation, prière de préciser, outre la référence IJARGE, qu'il s'agit de la version Halshs, International audience, The diffuse nature of nitrate pollution makes it difficult to evaluate existing or planned measures to reduce it. Tools are therefore been developed to assess this pollution, ranging from simple indicators to complex models. The aim of this paper is to compare indicators and models by analysing results obtained from their individual application to the same area. The pros and cons of each approach are evaluated in terms of both the conditions of their implementation and the results obtained. This comparaison helps to guide the choice of a methodology. Rules governing data that choice are set in relation to the nature of the diagnosis to perform and the characteritics of the area under study.