Naviguer les compromis de la transition énergétique: Modèles des systèmes agricoles et de l'utilisation des terres

Navigating trade-offs in the green energy transition: An agent-based modeling study of agricultural systems and land use

• Auteur / Autrice : Elia Moretti
• Direction : Michael Benzaquen
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Physique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LADHYX - Laboratoire d'hydrodynamique

Mots clés

Mots clés libres

Écologie

Transition énergétique verte

Modèles basés sur des agents

Ecology

Green energy transition

Agent Based Models

Résumé

L'impératif mondial urgent de lutter contre le changement climatique a incité les nations à établir des processus de transition vers des ressources renouvelables, en accordant la priorité à la réduction des émissions de gaz à effet de serre et en fixant des objectifs ambitieux, tels que l'atteinte de zéro émission d'ici 2050, comme le prévoit l'engagement de l'Union européenne. Dans ce contexte de transformation, le secteur agricole joue un rôle essentiel en raison de sa contribution significative à hauteur d'un quart des émissions mondiales de gaz à effet de serre. Toutefois, alors que les décideurs s'efforcent activement de rendre le secteur agricole plus respectueux de l'environnement, il est crucial de reconnaître que la transition vers une énergie verte doit également englober la durabilité sociale. Cela nécessite de relever de manière intégrée les défis interconnectés du changement climatique, de la durabilité agricole et du développement socio-économique, afin de favoriser une prospérité à long terme. Étant donné la complexité de ces défis et les interconnexions entre leurs impacts, il est impératif de développer un cadre de modélisation global capable de saisir les conséquences socio-économiques et climatiques holistiques. Les modèles basés sur les agents offrent une approche prometteuse pour atteindre cet objectif, en exploitant les techniques de modélisation computationnelle pour simuler les interactions entre différents acteurs, tels que les ménages, les exploitations agricoles et les gouvernements, au sein d'un environnement simulé. Toutefois, les modèles actuels ne tiennent pas suffisamment compte de la dynamique des paysages, de la protection de la biodiversité et des conséquences du changement climatique, limitant ainsi leur capacité à informer pleinement les décideurs lors de la transition vers une énergie verte. Cette proposition de recherche vise à combler cette lacune critique dans la littérature existante en présentant un cadre global pour le développement d'un nouveau modèle basé sur les agents. Le modèle examinera les relations complexes entre le changement climatique, la productivité agricole et la prospérité socio-économique, en intégrant la dynamique des paysages, les considérations relatives à la biodiversité et les conséquences du changement climatique. En abordant les trois défis clés énoncés ci-dessous, cette étude vise à apporter une contribution significative à la transformation durable du secteur agricole, en garantissant à la fois la durabilité environnementale et le bien-être socio-économique.

The urgent global imperative to combat climate change has spurred nations to establish transition processes towards renewable resources, prioritizing the reduction of greenhouse gas emissions and setting ambitious targets such as achieving zero emissions by 2050, exemplified by the European Union's commitment. Within this transforming context, the agricultural sector assumes a pivotal role due to its significant contribution of one-fourth of the total greenhouse gas emissions. However, while policymakers actively engage in making the agricultural sector more environmentally friendly, it is crucial to acknowledge that the transition to green energy must also encompass social sustainability. This necessitates addressing the interconnected challenges of climate change, agricultural sustainability, and socioeconomic development in an integrated manner to foster long-term prosperity. Given the intricate nature of these challenges and the interconnections between their impacts, it becomes imperative to develop a comprehensive modeling framework capable of capturing the holistic socioeconomic and climate consequences. Agent-based models offer a promising approach to fulfill this objective, leveraging computational modeling techniques to simulate interactions among diverse actors, including households, farms, and governments, within a simulated environment. However, current models inadequately account for landscape dynamics, biodiversity protection, and the consequences of climate change, thus limiting their capacity to fully inform policymakers during the transition to green energy. This research proposal aims to address this critical gap in the existing literature by presenting a comprehensive framework for the development of a novel agent-based model. The model will investigate the complex relationships between climate change, agricultural productivity, and socioeconomic prosperity, integrating landscape dynamics, biodiversity considerations, and the consequences of climate change. By addressing the three key challenges outlined below, this study strives to make significant contributions to the sustainable transformation of the agricultural sector, ensuring both environmental sustainability and socioeconomic well-being.