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2020
938

Une méthode pour caractériser l’organisation spatiale des parcellaires d’exploitations agricoles

A method to characterise the spatial organisation of plots on farms
Thomas Puech, Amandine Durpoix, Fabienne Barataud et Catherine Mignolet

Résumés

Lors de ces cinquante dernières années, les exploitations agricoles ont connu de profondes mutations : spécialisation, réduction de la main d’œuvre agricole, mécanisation croissante. Ces transformations ont entraîné leur agrandissement et une montée croissante des problématiques d’organisation du travail en lien avec l’augmentation des distances à parcourir. Sur de petits territoires, l’organisation spatiale des parcellaires agricoles est généralement caractérisée par des indicateurs simples et explicites ("groupée", "polarisée", etc.). À l’échelle de territoires régionaux, la caractérisation des formes parcellaires mobilise des indicateurs complexes et généralement peu explicites.
L’objectif de cet article est de proposer une méthode originale pour caractériser à l’échelle de grands territoires une classification de l’organisation spatiale des parcellaires agricoles à partir d’un indicateur simple. À partir des données nationales du Registre Parcellaire Graphique, la méthode est basée sur la combinaison de méthodes de classification supervisée et non supervisée sans recours à des hypothèses sur la localisation d’un siège d’exploitation. Pour ce faire, nous proposons une combinaison de deux facteurs clés dans l’organisation des parcellaires d’exploitations agricoles : la surface des îlots et la distance "à vol d’oiseau" séparant chaque îlot des exploitations agricoles. Cette méthode a été développée sur plus de 350 000 exploitations agricoles françaises dont les parcellaires sont décrits via un indicateur qualitatif simple. Elle met en évidence 4 grands types d’organisation spatiale : les parcellaires groupés, les parcellaires avec des îlots isolés, les parcellaires multi-sites et les parcellaires dispersés. Cette méthode peut être remobilisée pour outiller et guider l’action de certains acteurs des territoires.

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Texte intégral

Les auteurs tiennent à remercier Marc Benoit de l’UR ASTER et les deux relecteurs anonymes pour leurs commentaires et leurs conseils sur les versions antérieures de cet article.

Introduction

  • 1 Via notamment des mécanismes de préemption des terres.

1L’étude de l’organisation spatiale des exploitations agricoles est un enjeu majeur dans la compréhension et l’organisation des activités agricoles dans les territoires ruraux. Elle est le fruit de dynamiques complexes résultant de choix opérés à différents niveaux d’organisation (des politiques publiques internationales aux décisions individuelles sur les exploitations) qui se succèdent dans le temps. En effet, durant les cinquante dernières années, les exploitations agricoles ont connu de profondes mutations liées à la spécialisation des territoires sous l’impulsion des politiques publiques (Jepsen et al., 2015). En France, les lois d’orientation agricole de 1960 et 1962 affirment la volonté de développer un modèle agricole fondé sur des structures familiales de deux actifs de taille moyenne (30-50 ha). Ces politiques nationales visent alors à favoriser (i) la cessation d’activité des petites exploitations via une indemnité viagère de départ instaurée en 1962, renforcée par des mesures d’aide au départ anticipé en retraite en 1992 et (ii) l’investissement des exploitations dans l’artificialisation des surfaces via le drainage notamment (Frejefond et al., 1996 ; Janin, 1996). Les Sociétés d’Aménagement Foncier et d’Etablissement Rural (SAFER) sont alors créées pour encadrer et accompagner le marché foncier agricole et ainsi permettre l’installation et le développement des exploitations agricoles1 (Courleux, Fabre, 2013). Leurs actions viennent en complément des quelque 22 000 opérations d’aménagement foncier (remembrement rural, réorganisation foncière, etc.) réalisées entre 1940 et 2010. Mais si ces politiques nationales ont directement contribué à la réduction d’un facteur 5 du nombre d’exploitations (2,3 millions en 1955, moins de 490 000 en 2010) et à leur agrandissement (Butault, Delame, 2005), les politiques européennes ont également joué un rôle dans l’évolution des parcellaires agricoles. En effet, si l’instauration de quotas laitiers en 1984 avait pour objectif de limiter la production européenne en figeant les structures laitières, ils n’ont cependant eu que peu d’impact direct sur les dynamiques d’agrandissement des exploitations : la recherche de nouveaux quotas ou de nouvelles surfaces cultivées a maintenu les dynamiques d’agrandissement promues par les politiques françaises (Boinon, Goffette-Nagot, 1992). En revanche, les politiques européennes des années 1990 (et en particulier la réforme de 1992) ont très directement encouragé l’agrandissement des exploitations agricoles à travers l’instauration de surfaces gelées et des subventions attribuées par hectare (Blondeau, 1996 ; Pluvinage, 2015).

2L’agrandissement des exploitations se fait à travers la recherche de nouvelles surfaces généralement rendues disponibles par des cessations d’activités voisines. Il entraîne un morcellement des parcellaires agricoles via l’augmentation du nombre de parcelles gérées par l’exploitation (Blondeau, 1996 ; Demetriou, 2014). Cet agrandissement, pouvant aller jusqu’à des formes polycentriques résultant d’opérations de fusion entre exploitations (Marie et al., 2009), est très dépendant des choix des exploitations principalement contraints (ou favorisés) par la main d’œuvre et la nature des productions (Boinon, Goffette-Nagot, 1992).

3Agrandissement et morcellement questionnent les performances des exploitations tant sur le plan économique qu’environnemental (Chukwukere Austin et al., 2012 ; Latruffe, Piet, 2014 ; Reuben et al., 2017 ; Manjunatha et al., 2013 ; Rahman, Rahman, 2009 ; Tan et al., 2010) notamment au travers des distances parcourues par les agriculteurs (Demetriou, 2014 ; Francart, Pivot, 1998). La structure des exploitations, et en particulier l’organisation de leurs parcellaires, impactent la gestion fonctionnelle des exploitations, l’organisation du travail et la durabilité des exploitations agricoles (Marie et al., 2009 ; Thenail, Baudry, 2004 ; Del Corral et al., 2010 ; Di Falco et al., 2010 ; Alemu et al., 2017 ; Ciaian et al., 2018). Aussi, la logistique et l’organisation du travail dans les exploitations agricoles peuvent engendrer une diversité de logiques d’organisation dans la conduite des systèmes techniques (Morlon, Trouche, 2005b), en particulier dans les exploitations dispersées, fortement contraintes par les déplacements.

4Dans la littérature, la structure et l’organisation spatiale des parcellaires agricoles peuvent être décrites de deux manières. D’une part, les parcellaires agricoles peuvent être décrits sur la base d’un indicateur qualitatif simple. Ce type de descripteur se retrouve principalement dans des études de cas sur de petits territoires et généralement concomitantes avec des enquêtes directes en exploitation (Marie et al., 2009 ; Pauchard et al., 2016). Or, la réalisation d’enquêtes directes en exploitation engendre des coûts d’enquête élevés, ce qui limite leur mise en œuvre à l’étude de petits territoires. Pour des travaux à de plus larges échelles d’espace, l’organisation spatiale des exploitations agricoles est caractérisée à partir d’indicateurs mathématiques de deux ordres qui sont généralement combinés pour rendre compte de la diversité des formes d’organisation (Demetriou, 2014) :

    • 2 Blocs de parcelles contigües gérés par la même exploitation agricole (Durpoix et al., 2017).

    Des indicateurs de morcellement des exploitations (généralement a-spatiaux) : le nombre d’îlots2 (Bouty, 2015 ; Di Falco et al., 2010 ; Kawasaki, 2010 ; Latruffe, Piet, 2014 ; Manjunatha et al., 2013 ; Parikh, Shah, 1994 ; Rahman, Rahman, 2009 ; Tan et al., 2010 ; Van Hung et al., 2007 ; Wan, Cheng, 2001 ; Piet, Cariou, 2013), leur taille (Rahman, Rahman, 2009 ; Tan et al., 2010) ou des indicateurs plus complexes comme l’index de Simpson, qui intègre conjointement le nombre de parcelles et leur taille pour mesurer le degré de fragmentation par rapport au cas simple où toute la surface de l’exploitation est regroupée en une seule parcelle (Kawasaki, 2010 ; Simmons, 1964 ; Van Hung et al., 2007), l’index de Januszewski qui est un indice de fragmentation des parcellaires combinant le nombre, la taille moyenne et la distribution statistique des parcelles, portant des valeurs de 0 à 1 (Chukwukere Austin et al., 2012 ; Januszewski, 1968), ou les indices de groupement et de structure développés par les travaux précurseurs de Renard pour apprécier l’éparpillement et le degré de groupement structurel des parcellaires d’exploitations (Renard, 1972).

  • Des indicateurs de dispersion généralement spatialisés : éloignement des îlots par rapport au « centre » (approche géométrique) ou « siège » (approche fonctionnelle) d’exploitation (Bouty, 2015 ; Chukwukere Austin et al., 2012 ; Latruffe, Piet, 2014 ; Reuben et al., 2017 ; Tan et al., 2010) ou éparpillement des îlots entre eux (Bouty, 2015 ; Latruffe, Piet, 2014 ; Tan et al., 2010).

5Le calcul de certains de ces indicateurs nécessite l’identification d’un « centre » d’exploitation pour des calculs de distance (éloignement des îlots par rapport au dit-centre). Or, dans les bases de données nationales communément utilisées pour ce type de travaux (Registre Parcellaire Graphique (Cantelaube, Carles, 2014) déclinaison française du Land Parcel Identification System (Kay, De Laroche, 2007)), le siège d’exploitation n’est pas référencé. Des hypothèses fortes sont proposées pour identifier le « centre » d’exploitation. Ainsi, certains auteurs approchent le centre d’exploitation par le barycentre géométrique des îlots (Latruffe, Piet, 2014) ou par le barycentre de l’îlot central (Bouty, 2015). Ces hypothèses introduisent un biais susceptible de fausser des calculs de coûts ou temps de transport s’ils sont calculés à partir de distances ou de temps de trajet : elles sont très largement discutées et constituent une des principales limites de ces travaux de caractérisation des parcellaires agricoles, en particulier dans l’étude d’exploitations polarisées (Renard, 1972 ; Piet, Cariou, 2013 ; Latruffe, Piet, 2014 ; Bouty, 2015).

6Sur l’ensemble de la bibliographie parcourue, à l’image des indicateurs qualitatifs simples identifiés dans des études de cas ponctuelles, nous n’avons pas trouvé d’indicateur générique déployé sur de grandes échelles spatiales permettant de rendre compte de manière simple des différentes formes d’organisation spatiale des parcellaires agricoles. Au contraire, les travaux cités précédemment décrivent l’organisation des parcellaires à partir de la combinaison de plusieurs indicateurs dont la complexité mathématique rend parfois l’interprétation relativement difficile (Piet, Cariou, 2013).

7L’enjeu de ce travail est de produire un indicateur simple, relativement générique et applicable à de très larges échelles spatiales, pour caractériser la diversité des formes d’organisation des parcellaires agricoles. Il importe que cet indicateur puisse prendre en compte conjointement deux descripteurs importants de la composition des parcellaires agricoles (taille et localisation des surfaces exploitées) sans toutefois tenir d’hypothèses sur la notion de « centre » d’exploitation.

8Les méthodes de classification hiérarchique sont couramment utilisées en analyses statistiques multivariées avec des applications dans de nombreux domaines : médecine (Baudry et al., 2016), industrie (Chaouki et al., 2015), géographie (Hilal et al., 2011) ou agronomie (Aouadi et al., 2015 ; Mignolet et al., 2007). Ces méthodes de classification sont classiquement utilisées dans la continuité de méthodes d’analyse multivariées pour former des groupes d’individus ayant des caractéristiques similaires représentées par des coordonnées quantitatives sur des axes factoriels (Sanders, 1989 ; Ward, 1963). Si ces méthodes s’avèrent très utiles pour former des groupes d’individus homogènes au regard de variables les décrivant (généralement axes factoriels), elles ne permettent pas d’appliquer des pondérations spécifiques aux individus. Or il nous semble primordial de considérer l’aspect quantitatif lié à la surface des parcelles pour effectuer des regroupements de parcelles « proches ». Par conséquent, nous proposerons dans cet article une méthode qui permette de caractériser l’organisation spatiale des parcellaires agricoles en prenant en compte conjointement la surface et la localisation des parcelles au travers d’un indicateur qualitatif simple.

9Cette méthode contribue à la thématique de l’organisation spatiale des activités agricoles qui peut intéresser les communautés pluridisciplinaires de géographes et d’agronomes des territoires (Benoit et al., 2012).

Jeu de données mobilisé

10Le travail est fondé sur le Registre Parcellaire Graphique (RPG), système d’information géographique annuel mis en place depuis 2006 à l’échelle européenne permettant d’identifier les parcelles faisant l’objet d’aides de la part de la Politique Agricole Commune - PAC (Kay, De Laroche, 2007). Ce système d’information recense en 2014 plus de 6 millions d’îlots culturaux (Thenail, Baudry, 2004) en France métropolitaine. Chaque îlot agricole (contenant une ou plusieurs parcelles déclarées par un même exploitant agricole) est rattaché à un identifiant anonyme désignant l’exploitation l’ayant déclaré, ce qui permet de reconstruire le parcellaire de chaque exploitation bénéficiant d’aides PAC (Durpoix et al., 2017). Ce faisant, bien que le RPG ne soit pas exhaustif (certains types de production sont peu représentés : maraîchage et arboriculture par exemple), il constitue la base de données spatialisée (au grain de l’îlot cultural) la plus complète et par conséquent la plus intéressante pour traiter des questions d’organisation spatiale des parcellaires agricoles (Preux et al., 2014).

11Les données du RPG ont été mobilisées à l’échelle de la France métropolitaine, après reconstitution des parcellaires d’exploitation (Durpoix et al., 2017), pour élaborer la classification qui fait l’objet de cet article. Nous ne retenons que les exploitations dont le parcellaire est entièrement reconstitué par la méthode de Durpoix et al. (2017), soit 358 419 exploitations pour l’année 2014.

Méthode

12A partir du jeu de données dont nous disposons, nous considérons qu’une exploitation agricole peut être caractérisée par un ensemble d’îlots, chacun étant caractérisé par sa surface et sa distance aux autres îlots de la même exploitation agricole (distance euclidienne i.e. calculée à vol d’oiseau entre les barycentres géométriques des îlots) et ceci indépendamment de la localisation du siège de l’exploitation agricole ou de la position des bâtiments (localisation non référencée dans le RPG).

13Nous faisons l’hypothèse que les exploitations dont la distance entre les deux îlots les plus éloignés est inférieure à 5 km sont peu impactées par les problématiques de morcellement des parcellaires. En effet, nous postulons qu’en deçà de cette valeur les problématiques de transport sont peu contraignantes dans l’organisation du travail agricole (parcellaires en un seul « bloc »). Par conséquent, ces formes d’organisation groupées présentent un intérêt mineur dans la portée de notre travail (indépendamment de l’organisation des îlots au sein de l’exploitation) au regard des autres formes possibles.

14La méthode proposée est fondée sur :

  • L’agrégation d’îlots de parcelles géographiquement proches en groupes d’îlots pour produire une segmentation du parcellaire des exploitations. Cette agrégation se fait sur la base d’une classification non supervisée.

  • La classification des exploitations agricoles selon l’organisation spatiale des groupes d’îlots. Cette classification est réalisée au moyen d’une classification supervisée (Gambette, 2014) fondée sur un arbre de décision.

Segmentation des parcellaires d’exploitation par agrégation d’îlots

15Par souci de simplification mathématique, nous caractérisons chaque îlot cultural par son centroïde géométrique et sa superficie.

16La méthode de classification est itérative : nous agrégeons les îlots (ou groupes d’îlots) 2 à 2 jusqu’à former un seul groupe composé de l’ensemble des îlots de l’exploitation analysée (avec autant d’itérations que d’îlots dans le parcellaire des exploitations). La Figure 1 illustre la démarche itérative sur la base d’un exemple. À chaque itération, nous définissons un critère d’agrégation à minimiser : la distance euclidienne (c’est-à-dire à vol d’oiseau) entre les barycentres des 2 îlots (ou groupes d’îlots) les plus proches.

17Chaque îlot (ou groupe d’îlots) est caractérisé par un barycentre (xg, yg) et une surface (Sg) tels que :

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18Avec n le nombre d’îlots composant le groupe d’îlots.

(xi, yi) et Si respectivement les coordonnées géographiques et la surface d’un îlot i.

19Ainsi, pour chaque itération, nous définissons l’inertie 𝜃k d’un nuage de points k quelconque tel que :

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20(xg, yg), le barycentre du nuage k contenant n îlots.

21(xi, yi) et respectivement les coordonnées géographiques et la surface d’un îlot i.

22Pour définir le nombre de groupes à retenir pour caractériser l’organisation spatiale de l’exploitation, nous analysons l’évolution de l’inertie au sein ou entre les groupes d’îlots et rapportée à l’inertie totale calculée sur l’ensemble des îlots de l’exploitation, couplée à l’analyse des indicateurs PseudoF et Pseudo t² (Tufféry, 2010). Nous avons mis en place de manière empirique, sur la base de l’observation de situations réelles et de l’expertise des auteurs dans les analyses multivariées (Barataud et al., 2014 ; Mignolet et al., 2007 ; Puech et al., 2018), six règles de décision fondées sur des combinaisons des indicateurs précédents (tableau 1) :

  • La première règle de décision permet de repérer les fortes augmentations de variance lors du regroupement de 2 groupes d’îlots.

  • La seconde règle discrimine les situations de regroupement où les barycentres sont fortement déplacés lors de la fusion de 2 groupes.

  • Les règles 3 et 4 mobilisent les règles 1 et 2 avec des critères plus souples pour identifier des situations intermédiaires.

  • La règle 5 permet de repérer de faibles augmentations de variance produites lorsque le nombre de groupes d’îlots est relativement faible.

  • La règle 6 identifie la situation où l’inertie représentée par les groupes d’îlots est minimale au regard de l’inertie totale du parcellaire.

  • 3 À titre indicatif, la règle 1 est la règle la plus couramment utilisée (63% des situations), elle e (...)

Tableau 1 : Règles de décision utilisées pour choisir la composition du parcellaire en groupes d’îlots de parcelles3

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23Ces règles sont classées par ordre décroissant : nous estimons que la règle 1 est prioritaire car plus satisfaisante que la règle 2 etc., la règle 6 s’appliquant si aucune autre règle ne s’applique (et est a priori la moins satisfaisante car la moins restrictive). Dans l’exemple de la figure 1, l’exploitation est segmentée en 3 groupes d’îlots à partir de la règle de décision 1 : le passage de 3 à 2 groupes augmente fortement l’inertie du nuage de points (il est plus pertinent de représenter le parcellaire en 3 groupes d’îlots plutôt qu’en 2 groupes).

24Ces règles de décision permettent d’agréger des îlots de parcelles en groupe dont le nombre d’îlots et la composition, en termes de superficie et de distance entre eux, peuvent varier selon les exploitations. À l’issue de cette étape, chaque exploitation est définie par l’ensemble de ses îlots agrégés en plusieurs groupes, ce qui produit une segmentation de son parcellaire.

Figure 1 : Détail de la démarche d’agrégation itérative sur le cas de l’exemple d’une exploitation possédant 8 îlots culturaux

Figure 1a : Illustration graphique de l’agrégation itérative

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Figure 1b : évolution des 4 indicateurs de suivi statistiques

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Caractérisation de l’organisation spatiale des parcellaires d’exploitations agricoles à partir de leur segmentation en groupes d’îlots

25La seconde étape vise à caractériser l’organisation spatiale des parcellaires agricoles à travers la mise en place d’un indicateur qualitatif simple et représentatif du morcellement et de la dispersion du parcellaire agricole.

26Nous proposons 3 variables pour caractériser l’organisation spatiale des exploitations :

  • La distance dmax : elle représente la distance entre les deux îlots les plus éloignés de l’exploitation.

  • Le rapport Image 100000000000009B0000001D14E28E4720BF3E9B.png entre la somme des inerties (équation 1) des n groupes d’îlots Image 10000000000000330000000FAB7D850F040B99C9.png et l’inertie totale de l’exploitation agricole (𝜃Exploitation) : elle représente le pourcentage de dispersion représenté par les regroupements d’îlots au regard de la dispersion de tous les îlots du parcellaire. Par conséquent, plus ce rapport est faible, plus le parcellaire est formé de groupes d’îlots spatialement distincts.

  • Le rapport Image 10000000000000760000001A9038B51B6AC5EF0D.png : il représente la proportion de surface du plus grand groupe d’îlots. Plus ce rapport est élevé, plus la surface totale du parcellaire est contenue dans un groupe d’îlots.

27La nomenclature des formes de parcellaires agricoles est définie sur la base d’une classification supervisée dont les modalités sont présentées dans la figure 2. De même que précédemment (règles de décision pour définir une segmentation des parcellaires présentée dans le tableau 1), nous avons défini de manière empirique, à partir de l’étude d’une centaine de situations particulières, des règles pour caractériser l’organisation des parcellaires. Ces règles sont hiérarchisées en 4 niveaux :

  • Le premier niveau discrimine les exploitations selon la distance entre les 2 îlots les plus éloignés. Dans le cadre de ce travail, nous considérons que les exploitations dont les îlots sont tous dans un rayon d’au plus 2.5 km (soit une distance maximale entre 2 îlots de 5 km) sont des exploitations ayant un parcellaire groupé : ce groupe correspond aux exploitations dont la segmentation du parcellaire présentait un intérêt limité dans le cadre de ce travail mais dont l’organisation globale est intéressante à caractériser. Les autres exploitations (dont 2 îlots sont distants d’au moins 5 km) sont analysées dans le deuxième niveau.

  • Le deuxième niveau s’intéresse à la surface du plus grand groupe d’îlots. Chaque parcellaire d’exploitation étant différencié en au moins 2 groupes d’îlots, nous considérons que si un groupe d’îlots représente plus de 80 % de la surface totale de l’exploitation, alors l’exploitation est groupée mais avec quelques îlots isolés (par conséquent la somme de tous les îlots isolés n’excède pas 20 % de la surface totale de l’exploitation). Les autres exploitations sont analysées dans le troisième niveau.

    • 4 Les seuils du rapport de dispersion retenus (0,1 et 0,3) ont été déterminés de manière empirique su (...)

    Le troisième niveau s’intéresse à la dispersion des îlots de l’exploitation. Nous considérons4 que si le rapport de dispersion est inférieur à 0,3, le parcellaire est distinctement organisé en groupes d’îlots spatialement différenciés. Ces situations correspondent à des exploitations multi-sites. Au sein de ces exploitations multi-sites, nous distinguons les exploitations multi-sites groupés, au sein desquelles chaque groupe est composé d’îlots très agrégés (rapport d’inertie inférieur à 0,1) et les exploitations multi-sites dispersés, où les îlots composant chaque site sont relativement dispersés (rapport d’inertie compris entre 0,1 et 0,3). Les exploitations non classées par ce niveau sont analysées dans le quatrième niveau.

  • Le quatrième et dernier niveau regroupe les exploitations qui n’ont pu être classées précédemment. Ces exploitations sont dispersées c’est-à-dire qu’elles ne sont ni regroupées en un unique site, ni clairement organisées en sites distincts. Selon la distance entre les deux îlots les plus éloignés, nous distinguons les parcellaires dispersés dans un rayon d’au plus 5 km, d’au plus 10 km ou de 10 km ou plus.

Figure 2 : Arbre de décision de la classification des exploitations selon l’organisation de leur parcellaire

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28Les résultats issus de cette classification seront illustrés sur la base d’exemples issus du registre parcellaire graphique 2014. La distribution de chacun de ces types à l’échelle du territoire de la France métropolitaine sera faite sur la base d’un carroyage hexagonal régulier et 10 km de côté (soit 6 743 polygones). Pour limiter les biais liés à la faible représentativité des activités agricoles, nous ne conserverons que les mailles dont la surface agricole est au moins égale à 5 % de la surface totale de la maille, soit une surface agricole utile déclarée au RPG de 800 ha.

Résultats

29La figure 3 présente un exemple pour chacun des types d’organisation présentés (1 exemple pour chaque modalité des exploitations multi-sites et des exploitations dispersées).

Figure 3 : Exemples de type d’organisation spatiale de parcellaires agricoles

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Tableau 2 : Fréquence des types d’organisation spatiale de parcellaires agricoles

Type d’exploitation

Fréquence (en % du nombre d’exploitations total)

Fréquence (en % de surface agricole utile totale)

Surface médiane (ha)

Exploitation avec un parcellaire groupé

56.9

34.6

28.7

Exploitation avec un parcellaire groupé et quelques îlots isolés

18.2

26.3

92.9

Exploitations multisites

16.7

23.9

90.1

dont exploitations multi-sites groupés

8.3

10.6

76.9

dont exploitations multi-sites dispersés

8.4

13.3

103.2

Exploitations dispersées

8.2

15.2

119.1

dont exploitations dispersées dans un rayon de 5 km

6.1

10

108.8

dont exploitations dispersées dans un rayon de 10 km

1.8

4.2

152.2

dont exploitations dispersées dans un rayon supérieur à 10 km

0.3

0.9

201.7

Toutes les exploitations

358 419 exploitations

27.7 millions d’ha

54.4

Les parcellaires groupés

30Ce type d’organisation parcellaire correspond aux exploitations agricoles ayant un parcellaire formant un unique bloc (figure 2), i.e. les exploitations non prises en compte lors de la première phase de segmentation en groupes d’îlots (voir premier paragraphe de la partie Méthode). La figure 3a présente un exemple de ce type d’exploitation.

31Les exploitations avec un parcellaire groupé représentent 56.9 % de l’ensemble des exploitations mais ont une surface significativement plus faible que les autres types d’exploitation (figure 4). Elles ne représentent ainsi que 34.6 % de l’ensemble des surfaces avec une surface médiane inférieure à 30 ha mais pouvant atteindre plusieurs centaines d’hectares pour moins de 2 % d’entre elles. Environ 20 000 exploitations classées dans ce type d’organisation (soit environ 10 %) ne déclarent qu’un seul îlot. Ce type d’organisation parcellaire est travaillé dans près de 3 cas sur 4 par des exploitations individuelles.

32Ce type d’organisation se retrouve particulièrement dans les zones d’élevage laitier intensif de plaine (Bretagne) mais également dans la majorité des zones d’élevage de bovins allaitants (du Limousin au Ségala, du Pilat aux Monts du Lyonnais mais également dans le Choletais et la Gâtine poitevine). Les zones d’élevage caprines et ovines du piémont pyrénéen et des Alpes sont également organisées en parcellaires groupés. Ces formes d’organisation dominent les grandes régions céréalières du bassin aquitain et dans une moindre mesure en Île de France et dans le Nord. Elles dominent également en Corse.

33En revanche, les formes d’organisation en parcellaires groupés sont notablement absentes des grandes régions céréalières d’une large moitié Nord de la France : Charentes, Limagne, Loudun, plaines et plateaux de Bourgogne-Franche Comté, du Grand Est et de Normandie.

Figure 4 : Distribution des surfaces des exploitations par type d’organisation du parcellaire

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Figure 5 : Distribution spatiale des 4 grands types d’organisation des parcellaires agricoles (fréquence de surface agricole utile)

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Les parcellaires groupés avec îlots isolés

34Ce type d’exploitation regroupe les exploitations avec un parcellaire groupé complété d’îlots périphériques (figure 2), indépendamment de leur nombre (pouvant varier de 1 à 7) et de leur surface. La figure 3b présente un exemple d’organisation de parcellaires agricoles selon un parcellaire groupé avec un ou plusieurs îlots ou groupes d’îlots isolés.

35À l’échelle du territoire français, les exploitations de ce type représentent 18 % des exploitations et utilisent 26 % de la surface agricole utile. Elles sont sensiblement plus grandes que les exploitations à parcellaire groupé, avec une surface agricole utile médiane supérieure à 90 ha et organisées pour 54 % d’entre elles en formes sociétaires. Ces formes d’organisation se retrouvent particulièrement dans les grandes zones céréalières où les formes groupées citées dans le paragraphe précédent sont absentes : la Limagne, les Charentes, La Normandie (y compris dans les régions laitières du bocage normand) et surtout dans un large quart Nord-Est où ces formes d’organisation représentent près de 35 % des exploitations dans la Marne, la Haute Marne, la Côte d’Or et les Vosges.

36Inversement, ce type d’organisation se retrouve très peu dans les régions céréalières du quart Sud-Ouest de la France en particulier dans l’Aude, le Lot et Garonne, le Gers et le Tarn avec moins de 10 % des exploitations configurées de cette manière.

Les exploitations multi-sites

37Selon le degré d’inertie observé, c’est-à-dire le niveau d’éparpillement des îlots au sein de chaque site (figure 2), les exploitations sont classées de type multi-sites groupés (figure 3c) lorsque les îlots de chaque groupe sont spatialement regroupés et forment en ensemble compact, ou de type multi-sites dispersés (figure 3d) lorsque chaque groupe d’îlots possède lui-même une certaine inertie (à savoir que les îlots d’un même site sont spatialement dispersés mais il reste possible de discriminer clairement chaque site de l’exploitation).

38Plus de la moitié des exploitations multi-sites sont organisées en seulement 2 sites (58 % des exploitations). Les formes dispersées sur 4 sites ou plus ne concernent que 12 % des exploitations multi-sites. Dans ces types d’organisation, les groupes d’îlots sont significativement éloignés les uns des autres, la distance entre groupes d’îlots pouvant varier de quelques kilomètres à plusieurs dizaines voire centaines de kilomètres.

39Ce type d’organisation concerne environ 17 % des exploitations françaises (équi-réparties selon les formes multi-sites groupés et multi-sites dispersés), globalement plus grandes que la moyenne des exploitations avec une superficie médiane comparable à celles des exploitations à parcellaires groupés ayant quelques ilots isolés (figure 4). Ces exploitations utilisent près de 24 % de la surface totale. Les formes sociétaires dominent ce type d’organisation. Bien qu’il apparaisse que les exploitations multi-sites dispersés soient plus grandes que les exploitations multi-sites groupés, nous observons une diversité de situations au sein du groupe indépendamment de la distinction multi-sites groupés / multi-sites dispersés et du nombre de sites identifiés dans les exploitations.

  • 5 Au sein d’une exploitation comprenant n sites, la distance moyenne entre les sites est calculée tel (...)

40Par ailleurs, on observe que les distances moyennes5 entre sites des exploitations multi-sites regroupés sont plus élevées que celles des exploitations multi-sites dispersés. En effet, les distances moyennes entre sites d’exploitations multi-sites groupés sont de 2/3 supérieures à celles des sites d’exploitations multi-sites dispersés (observations réalisées sur la médiane). Le nombre de sites influe peu sur ces observations. De plus, on observe plus de variabilité pour les exploitations multi-sites groupés que pour les multi-sites dispersés. Près de 600 exploitations multi-sites groupés ont des distances moyennes entre sites supérieures à 80 km (plus de 75 % d’entre elles ont seulement 2 sites) alors qu’il n’y a que 12 exploitations multi-sites dispersés dont la distance moyenne entre sites est supérieure à 80 km. On observe enfin que plus les exploitations ont un nombre élevé de sites, plus la distance moyenne entre sites diminue (11,3 km pour les exploitations ayant 2 sites, 9,7 km pour les exploitations ayant 3 sites et 8,5 km pour les exploitations ayant 4 sites ou plus, observations faites sur les médianes de l’ensemble des exploitations multi-sites).

41Les exploitations multi-sites sont conduites à quasi parité par des exploitations individuelles (48 %) et par des formes sociétaires (52 %). Les exploitations individuelles sont plus représentées dans les exploitations multi-sites groupés (53 %) que dans les exploitations multi-sites dispersés (43 %).

Figure 6 : Distances entre les sites des exploitations multi-sites selon le nombre total de sites

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42Les formes multi-sites des exploitations, qu’elles soient organisées selon des sites groupés ou dispersés, sont plus particulièrement localisées dans les plaines céréalières du Nord de la France ainsi que dans certaines zones d’élevage de montagne (Alpes, Cantal – figure 5c).

Les exploitations dispersées

43Ce type d’exploitation regroupe les organisations spatiales présentant un degré de fragmentation et dispersion plus ou moins important mais ne pouvant être classées dans les trois catégories précédentes. Les parcellaires agricoles sont fragmentés (pas de groupes d’îlots spatialement nettement identifiables) et dispersés dans des rayons variables selon la distance maximale entre les îlots (figure 2). Ainsi, nous identifions des exploitations dispersées dans un rayon compris entre 2,5 et 5 km (figure 3e), dans un rayon compris entre 5 et 10 km (figure 3f) et des exploitations dispersées dans un rayon supérieur à 10 km (figure 3g).

44Les exploitations dispersées représentent 8 % des exploitations mais utilisent 15.2 % de la surface française. Ce type d’organisation se retrouve dans toutes les régions de France, avec une fréquence légèrement plus importante dans un grand quart Nord-Est que dans le reste du territoire métropolitain. Ce type d’organisation est ponctuellement très présent dans le massif pyrénéen.

45Ces exploitations sont sensiblement plus grandes que l’ensemble des exploitations avec une surface agricole médiane (119 ha) plus de deux fois supérieure à la médiane nationale (54 ha) (figure 4). Plus le rayon de dispersion des exploitations est élevé, plus la surface agricole utile des exploitations est importante (108 ha, 152 ha et 202 ha de médiane pour les exploitations dispersées dans un rayon respectif de 5 km, 10 et plus de 10 km). De plus, il est à noter que les exploitations dispersées dans un rayon de 5 km représentent 74 % des exploitations dispersées, contre seulement 22 % et 4 % pour les exploitations dispersées dans un rayon respectivement inférieur et supérieur à 10 km. Les exploitations dispersées sont généralement organisées sous forme sociétaire (62 %), en particulier les exploitations dispersées dans un rayon supérieur à 10 km pour lesquelles 76 % des exploitations sont sous forme sociétaire.

Discussion

L’organisation spatiale des parcellaires agricoles : conséquence de différentes stratégies d’agrandissement des exploitations agricoles ?

46Si les politiques publiques françaises des années 1960 ont amorcé une profonde réorganisation et modernisation des activités agricoles, l’émergence de controverses autour de l’impact environnemental et paysager des grands plans d’aménagement (remembrements) dès les années 1990 a induit un désintérêt progressif des acteurs ruraux pour les opérations collectives d’organisation de l’espace (Pauchard et al., 2016). Aussi nous semble-t-il intéressant de mettre en perspective les formes d’organisation avec différentes stratégies individuelles d’organisation des parcellaires agricoles (Courleux, 2013 ; Capitaine 2005) qui, bien que présentées de manière distincte ci-après, peuvent coexister ou se succéder au sein d’une même exploitation.

47Les formes groupées de parcellaires témoignent d’une stratégie visant à disposer de surfaces groupées pour limiter les trajets pouvant impacter significativement le temps de travail sur l’exploitation (Morlon, Trouche, 2005a) : l’agrandissement des exploitations, s’il a lieu, se fait alors par rattachement d’îlots à proximité immédiate des autres terres de l’exploitation agricole. L’agrandissement des exploitations à parcellaire groupé se retrouve alors limité par la disponibilité des parcelles alentours, d’où une surface agricole utile généralement plus faible pour ce type d’exploitation (majoritairement composé d’exploitations individuelles).

48Par ailleurs, l’organisation des exploitations peut être remise en cause par l’évolution des activités des exploitations (évolution des productions ou de la main d’œuvre) mais aussi par certaines politiques publiques incitant les agriculteurs à faire évoluer leur stratégie foncière : Morlon et Trouche (2005a) mettent par exemple en lumière que l’instauration de surfaces gelées a amené certains agriculteurs, faute de surfaces disponibles à proximité, à rechercher des terres éloignées de leur centre d’activité pour préserver le potentiel productif des surfaces historiques de l’exploitation (en mettant en jachère ces surfaces éloignées). Typiquement, le modèle d’organisation que nous identifions de « parcellaires avec îlots isolés » peut résulter d’une stratégie d’agrandissement ponctuel via des parcelles éloignées particulièrement caractéristique des régions d’une large partie Nord de la France.

49Les exploitations multi-sites peuvent résulter de plusieurs stratégies de fonctionnement ou d’agrandissement. Tout d’abord, ce type d’organisation peut résulter d’une stratégie d’agrandissement en blocs : les exploitations s’agrandissent par regroupement de plusieurs exploitations agricoles (Marie, 2009 ; Capitaine, 2005). La stratégie des exploitations agricoles est alors d’augmenter « rapidement » les surfaces cultivées permises par l’installation d’un ou plusieurs associés en particulier dans les grandes plaines céréalières du Nord de la France (la majorité de ce type d’exploitations sont des structures collectives de type GAEC). Mais ce type d’organisation peut également résulter de modes de fonctionnement très spécifiques de certaines activités d’élevage dites de transhumance : ces activités traditionnelles (Corbier, 2016) consistent à faire migrer pour la période estivale des troupeaux depuis les plaines où ils passent l’hiver jusqu’aux pâturages d’altitude pour en valoriser le fourrage estival. Ce type d’organisation et de fonctionnement se retrouvent particulièrement dans les zones de montagne (Massif Central, Alpes).

50Enfin, les exploitations dispersées peuvent résulter d’une stratégie d’agrandissement continu par recherche permanente de nouvelles surfaces à cultiver. Cette stratégie conduit à l’apparition des très grandes structures décrites précédemment (plusieurs centaines d’hectares dans des structures généralement sous forme sociétaire). Ces exploitations sont motivées par une permanente « course à l’hectare », en partie favorisée par certaines politiques publiques, en particulier les aides couplées aux surfaces et par l’augmentation de la puissance des machines agricoles (Agreste, 2006 ; Gouin-Lévêque, 1993 ; Vianey, 1998), entrainant ce que Blondeau qualifie de « dépeçage » de certaines exploitations viables au profit de plus grandes (Blondeau, 1996).

La notion de distance : le facteur clé à intégrer pour étudier l’organisation des chantiers dans les exploitations agricoles ?

51La méthode proposée permet de caractériser certains modes d’organisation des parcellaires des exploitations agricoles se fondant sur la distance entre deux îlots culturaux. Marie et al. (2009) précisent le rôle important des distances dans l’organisation des pratiques agricoles et interrogent de fait la pertinence d’utiliser un indicateur de distance euclidienne (« à vol d’oiseau ») pour caractériser l’organisation spatiale des parcellaires agricoles. Or, si cette typologie éclaire les différentes organisations structurelles des exploitations agricoles françaises, elle serait à revisiter avec une entrée fonctionnelle dans l’organisation des activités à l’échelle des exploitations agricoles.

52En effet, il aurait vraisemblablement été plus pertinent de mobiliser des indicateurs qui reflètent plus directement le travail en exploitation agricole. Mobiliser un indicateur de distance euclidienne ne permet pas de prendre en compte les obstacles naturels (forêts, cours d’eau) ou anthropiques (voies ferrées, zones urbaines) dans les calculs de distance comme pourraient le faire des indicateurs de distance métrique (« itinéraire ») facilement accessibles à partir d’outils cartographiques. Or, la définition d’un trajet / itinéraire « optimal » entre deux parcelles d’une même exploitation nécessite de connaitre la nature des objets transportés. Morlon et Benoit (1990) mettent en avant leur importance pour aider au raisonnement des activités agricoles : la notion de distance ne sera pas considérée de la même façon selon qu’il s’agit de faire transiter plusieurs fois par jour des animaux (trajet généralement biquotidien : salle de traite – pâture) ou de réaliser des travaux des champs. De plus, la nature même du trajet est difficile à caractériser a priori car elle combine plusieurs paramètres dans la définition du trajet « optimal » : accessibilité (chemins, principaux axes routiers), matériel utilisé (véhicule léger, moissonneuse), horaire (trafic, nuisances sonores nocturnes en zones résidentielles). D’ailleurs, la notion de distance physique est souvent remplacée par la notion de temps de trajet, la rendant directement dépendante des objets (véhicule motorisé, animaux) et des conditions du déplacement (praticabilité et régularité du trajet). Or, pour utiliser la notion de temps de trajet, il semble essentiel d’intégrer dans le calcul du trajet des éléments relatifs à la localisation du bâti agricole (hangars, bâtiments d’élevage, etc.). Ces informations étant indisponibles dans le RPG, il semble difficile soit de reconstituer une information complète et fiable par appariement avec d’autres sources d’informations (BD TOPO, recensements agricoles) soit de reconstituer ces informations sur la base d’enquêtes en exploitation compte tenu du coût nécessaire à la réalisation d’enquêtes à des échelles régionales.

53Par conséquent, si la notion de temps de trajet apparaît comme un élément incontournable dans l’organisation des parcellaires d’exploitations agricoles d’un point de vue fonctionnel, la distance euclidienne entre îlots d’une exploitation semble être l’indicateur le plus accessible pour caractériser l’organisation structurelle des parcellaires d’exploitations agricoles.

Des résultats mobilisables pour guider l’action de certains acteurs des territoires

54Les résultats que nous avons obtenus mettent en avant une diversité d’organisations spatiales des exploitations agricoles à l’échelle nationale. La connaissance de cette diversité peut être un élément permettant d’outiller et de guider certains acteurs dans la mise en place d’actions dans les territoires dont les modalités ou la réussite dépendent en partie de l’emprise et de l’organisation spatiale des exploitations agricoles. À titre d’exemple, la préservation des ressources naturelles nécessite le plus souvent d’impulser des pratiques et des usages des territoires qui soient compatibles avec cet objectif. C’est le cas de la préservation des ressources en eau potable sur les aires d’alimentation de captages (AAC), qui dépend non seulement des pratiques des agriculteurs dont le siège d’exploitation est localisé dans l’AAC mais aussi des pratiques des agriculteurs qui exploitent des îlots de parcelles sur l’AAC tout en ayant leur siège d’exploitation à l’extérieur (Durpoix et al., 2017). Connaître la diversité des formes d’organisation spatiale des parcellaires d’exploitation dans une AAC et son territoire environnant peut aider un animateur d’AAC à évaluer le morcellement des territoires des exploitations impliquées dans la concertation mais aussi à tenir compte de ce facteur dans les changements de pratiques proposés aux exploitants (Barataud et al., 2014). La connaissance de l’organisation des parcellaires des exploitations agricoles doit être complétée par d’autres travaux de caractérisation des activités agricoles (orientation technico-économique, travaux de typologie d’assolement, etc.). Elle est un élément supplémentaire pour décrire et comprendre l’organisation des activités agricoles dans les territoires, en vue d’outiller les acteurs des territoires ruraux dans leurs activités de développement, d’aménagement et de gestion du territoire.

Conclusion

55Dans cet article nous présentons une méthode pour caractériser l’organisation spatiale des parcellaires agricoles. L’originalité de cette méthode est de produire un indicateur qualitatif simple sur l’organisation structurelle des parcellaires d’exploitations agricoles en croisant les outils de la statistique multivariée et de la géomatique. Nous mettons en évidence, à l’échelle des quelques 350 000 exploitations de France métropolitaine, quatre grands types d’organisation des parcellaires : les exploitations à parcellaire groupé, à parcellaire groupé avec quelques îlots isolés, les exploitations multi-sites et enfin les exploitations dispersées. Chacune de ces formes d’organisation est elle-même porteuse de diversité en son sein (multi-sites groupés / multi-sites dispersés). Ces types d’organisation sont inégalement répartis sur le territoire métropolitain : ils sont la conséquence de différentes stratégies d’évolution des territoires et des exploitations agricoles qui les composent (agrandissement par rachat de parcelles isolées ou d’exploitations complètes, fonctionnement par transhumance des troupeaux). Si cette typologie donne un aperçu à l’échelle nationale de la structure des parcellaires des exploitations agricoles, la notion de distance sur laquelle elle s’appuie pourrait être revisitée à des échelles plus locales pour inclure la dimension fonctionnelle des exploitations agricoles. Enfin, cette typologie complète les travaux de caractérisation des activités agricoles sur les territoires : elle est une ressource complémentaire pour documenter les territoires à enjeux (eau, biodiversité…) et guider l’action de certains acteurs du développement.

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Notes

1 Via notamment des mécanismes de préemption des terres.

2 Blocs de parcelles contigües gérés par la même exploitation agricole (Durpoix et al., 2017).

3 À titre indicatif, la règle 1 est la règle la plus couramment utilisée (63% des situations), elle est suivie de la règle 5 (21,5% des situations). Les règles 4, 3 et 2 sont respectivement utilisées pour segmenter 6,7, 3,9 et 3,5% des situations. La règle 6 est la moins utilisée (1,4% des cas).

4 Les seuils du rapport de dispersion retenus (0,1 et 0,3) ont été déterminés de manière empirique sur la base de notre expérience dans l’usage du jeu de données. Sans que cela ne constitue une validation du choix de ces seuils, nous observons qu’environ 1/3 des exploitations agricoles ont un rapport d’inertie inférieur à 0,1 (29 795 exploitations), un autre tiers ont un rapport compris entre 0,1 et 0,3 (29 995 exploitations), le restant des exploitations ayant un rapport d’inertie supérieur à 0,3 (29 511 exploitations) sont traitées dans le quatrième niveau (les parcellaires dispersés).

5 Au sein d’une exploitation comprenant n sites, la distance moyenne entre les sites est calculée telle que Image 10000000000000780000001CB02B699926D18A1E.pngavec d(i,j) la distance entre les groupes d’îlots i et j.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Thomas Puech, Amandine Durpoix, Fabienne Barataud et Catherine Mignolet, « Une méthode pour caractériser l’organisation spatiale des parcellaires d’exploitations agricoles », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Cartographie, Imagerie, SIG, document 938, mis en ligne le 23 mars 2020, consulté le 28 mars 2020. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/34181 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.34181

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Auteurs

Thomas Puech

INRAE, UR055, 662 avenue Louis Buffet, 88500 Mirecourt, France
thomas.puech@inrae.fr

Amandine Durpoix

INRAE, UR055, 662 avenue Louis Buffet, 88500 Mirecourt, France
amandine.durpoix@inrae.fr

Fabienne Barataud

INRAE, UR055, 662 avenue Louis Buffet, 88500 Mirecourt, France
fabienne.barataud@inrae.fr

Catherine Mignolet

INRAE, UR055, 662 avenue Louis Buffet, 88500 Mirecourt, France
catherine.mignolet@inrae.fr

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