Lesson plan – GM Maize – Worksheet

Lesson plan – GM Maize – Worksheet
Plan de la leçonleçon- Maïs Génétiquement
Génétiquement Modifié (MGM)(MGM)- Fiche de travail
Introduction
Le Centre pour L’économie de l’agriculture et de l'Alimentation, de la Faculté des sciences
biologiques appliquées et du génie, à l'Université catholique de Louvain, en Belgique, a effectué des
recherches, il y a quelques années. Elles portaient sur les conséquences économiques de
l'introduction des Organismes Génétiquement Modifiées (OGM) dans l’agriculture, en Europe. Cette
recherche a été menée dans le cadre du projet SIGMEA, financé par la Commission européenne.
Les agriculteurs européens sont préoccupés par la pollinisation croisée potentielle entre des
cultures génétiquement modifiées et des cultures traditionnelles, si les premières étaient introduites
dans l'agriculture.
Si les plantes de maïs Non Génétiquement Modifié (Non GM) se pollinisent par des plantes
génétiquement modifiées, les agriculteurs qui cultivent du maïs non génétiquement modifié, ne
seraient plus en mesure de vendre leur récolte, sans traces de modifications génétiques, ce qui
pourrait les amener à perdre une prime attribuée au marché d’Organismes Non Génétiquement
Modifiés. Dans le cadre du projet, parmi d'autres calculs, comme une étude de cas, les incidences
financières de l'introduction du colza Génétiquement Modifié dans une région de la Beauce, en
France, ont été simulées. Les simulations ont été faites avec l'utilisation d'un ensemble de données
SIG, contenant des données des champs de colza dans la région.
Dans la pratique, il a été examiné combien de champs de colza oléagineux Non Génétiquement
modifiés pourraient être pollinisés par le pollen Génétiquement Modifié, compte tenu de l'hypothèse
que le pollen peut voler jusqu'à 50 mètres. Cette analyse a été réalisée pour trois scénarios: l'un
avec l'adoption de 25% (25% du colza dans la région est Génétiquement Modifié), l'autre avec
l'adoption de 50% et le dernier avec 75% d'adoption.
Description de l’exercice
Dans cet exercice, nous allons effectuer des simulations similaires. Nous allons simuler le scénario
hypothétique d'adoption de 50% de maïs GM, et nous supposerons que le pollen peut voler jusqu'à
SP_iGuess_Lessonplan_ GM_Maize_final.doc
Lesson plan – GM Maize – Worksheet
50 mètres et fertiliser les plantes. Comme une étude de cas, nous allons utiliser un ensemble de
données SIG contenant un échantillon de 56 champs de maïs à Geel, en Belgique.
Nous allons d'abord utiliser les SIG pour calculer la surface de maïs Non Génétiquement modifié qui
pourrait être pollinisé par des cultures génétiquement modifiées. Ensuite, nous pourrons combiner
ces données simulées avec les données du monde réel sur les rendements du maïs et sur les prix,
pour calculer les coûts associés à la mixité potentielle dans le domaine de cette étude de cas.
Instruction
Numéro
iNotes
1
Ouvrir ArcMap à partir du menu Démarrer de Windows
2
Ajouter
la
couche
de
données
“Maizefields.shp” dans
1
Activités
Professeurs
/Formateurs
Activités
Elèves/
Participants
□
x
x
ArcMap:
Si vous le souhaitez, vous
pouvez
ajouter
“16Map.tif”
pour
la
carte
montrer
les champs en haut de la
carte (cf. Copie d’écran).
Important:
Important
Vous
n’avez
probablement pas le droit
de modifier les fichiers qui sont stockés sur le serveur, vous
devez donc exporter la couche dans votre propre dossier
(clic-droit sur la couche> Data> Data Export, accédez au
bon dossier et enregistrer sous "Maizefields. shp" ).
Nous allons simuler une adoption de 50 % et créer un fichier Excel avec deux colonnes. La
première colonne (champ de données) devrait être appelée "fieldnr". A cette base, nous
allons plus tard joindre le tableau à la couche de données "Maizefields.shp". Dans la
deuxième colonne, qui doit être appelée "GM", nous allons distribuer de façon aléatoire les
valeurs 0 ou 1. 1 signifie que, sur le champ, du maïs génétiquement modifié est semé, 0
signifie un champ avec du maïs conventionnel (non-GM).
3
Ajouter le champ “Surface” à la table attributaire de la couche
7
□
x
de données “Maizefields.shp”. Choisir float comme type de
données.
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4
Créer le fichier Excel:
2
□
x
- Ouvrir un nouveau fichier Excel
- Donner les noms des champs de données (“Fieldnr” et
“GM”) dans la 1ere rangée.
- Dans le champ “Fieldnr”, numéroter les champs de 1 à 56
(ces nombres se réfèrent aux champs de maïs dans la couche
de données “Maizefields.shp”)
- Dans le second champ "GM", distribuer, de façon aléatoire,
les valeurs 0 et 1. Vous pouvez utiliser la fonction
RANDBETWEEN Excel (0; 1) pour le faire automatiquement.
- Sauvegarder le fichier excel et le nommer “GMadoption”.
5
Ajouter le tableau Excel “GMadoption” dans ArcMap.
1
□
x
6
Joindre le tableau “GMadoption” à la couche de données
3
□
x
“Maizefields.shp”.
Les mettre sur “Fieldnr”.
Maintenant, il est temps de laisser ArcMap faire une distinction entre les champs de maïs
GM et les champs de maïs Non GM:
7
Copier la couche de données "Maizefields.shp" et la coller
4
□
x
5
□
x
6
□
x
dans les couches à deux reprises, pour avoir la couche trois
fois.
8
Renommer les deux couches du haut et les appeler
“GMmaizefields” et “non-GMmaizefields”.
Changer la couleur des couches en cliquant sur les cases de
couleurs.
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Organiser les couches de données pour que la couche
"GMmaizefields" ne montre que les champs de maïs
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génétiquement modifié (GM = 1), et que la couche de
données "nonGMmaizefields" ne montre que les champs de
maïs Non GM.
ArcMap indique maintenant les champs de maïs GM en jaune
et les champs de maïs Non GM en vert.
Maintenant, vous pouvez vérifier visuellement si la répartition aléatoire de 0 et 1 dans le
champ de données "GM" est effective dans environ 50% des champs de maïs GM. Voir
l'illustration
ci-dessous.
Normalement,
c’est
bon.
Une autre façon de vérifier la répartition est
dans la table attributaire. Avec un total de 56
champs de maïs, le nombre de champs de maïs
génétiquement modifié devrait être d'environ
28. Vous pouvez vérifier cela en ouvrant la table
attributaire de la couche "GMmaizefields" et en
regardant le nombre total d'enregistrements.
Mais, même si la répartition de GM et Non GM est d'environ 50/50, la zone simulée
pourrait être faussée si, par hasard, beaucoup de grands champs ont obtenu la valeur 0 ou
1.
Dans le premier cas, la zone de champs Non GM peut être sensiblement supérieure à 50%,
dans le second cas, la zone de champs GM peut être trop élevée pour une simulation de
50%. Dans l'illustration, il semble que beaucoup de grands champs aient obtenu la valeur 0,
ce qui est Non GM, et entraîne une plus grande superficie de maïs Non GM. Pour cette
raison, cette simulation particulière peut être rejetée pour une analyse ultérieure, o, un plus
grand nombre de simulations doit être fait et analysé, ou la zone de polarisation de la
simulation particulière doit être étudiée.
Afin d'avoir une idée de l’importance de la zone de polarisation dans notre simulation,
nous allons comparer les zones de GM et de Non GM. Dans ArcMap, on peut calculer
automatiquement les zones de champs dans la table attributaire et consulter des
statistiques, y compris la répartition de la fréquence.
C'est ce que nous ferons dans les prochaines étapes:
10
Laissons ArcMap calculer la surface des champs de maïs
8
□
x
automatiquement et vérifier les statistiques.
Répéter l'étape 9 et la 10 pour la couche de données
"nonGMmaizefields" et comparer la surface totale des
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champs de maïs GM et des champs de maïs Non GM. La
répartition devrait être d'environ 50/50.
11
Si elles ne sont pas déjà exprimées en mètres, changer la
15
□
x
carte et les unités d'affichage de la base de données en
mètres.
Maintenant nous allons enquêter sur les champs de maïs Génétiquement Modifié qui sont
situés à une distance de 50 mètres d'un champ Non GM. Les champs qui sont à moins de
50 mètres, causent des problèmes de co-existence, compte tenu de l'hypothèse que nous
avons faite que le pollen peut voler jusqu'à 50 mètres et fertiliser les plantes de maïs Non
GM. Nous commençons par créer une zone tampon de 50 mètres autour des champs de
maïs GM.
12
Créer une zone tampon de 50 mètres autour des champs de
9
□
x
maïs Génétiquement Modifié.
CONSEIL: Pour mieux visualiser, faire des zones tampons
transparentes. Par conséquent, changer la couleur de la
couche avec les zones tampons en transparente.
Votre résultat pourrait ressembler à ceci:
Maintenant, nous pouvons laisser ArcMap calculer automatiquement l'intersection entre la
couche avec les zones tampons et les champs de maïs Non GM. De cette façon, nous
pouvons identifier visuellement les problèmes de co-existence dans le domaine de l’étude
de cas et même calculer (comme nous l'avons fait avec la surface des champs) la surface
des champs Non GM, qui peuvent être fécondés par le pollen GM.
13
Calculer l'intersection entre les zones tampon et les champs
10
R
x
Non GM.
ArcMap crée maintenant une nouvelle couche, montrant les intersections. Votre résultat
final devrait ressembler à ceci:
-5-
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Exporter
votre
carte
avec
les
intersections
sous
42
R
x
GMmaizeyourname.pdf et l’enregistrer dans votre portfolio
sur Moodle.
Le nombre de “problèmes” de co-existence peut être trouvé facilement, en vérifiant le
nombre d’enregistrements dans la table attributaire de la couche avec les intersections. Cet
exemple d’illustrations simulées compte 31 "problèmes". Vous pouvez trouver la somme
des superficies de toutes les zones à problème en vérifiant les statistiques (voir l'étape 10)
de la couche de données avec les intersections.
Maintenant, vous avez terminé une analyse spatiale des conséquences simulées de
l'introduction de maïs transgénique (GM) dans la zone d'étude de cas!
Vous pouvez maintenant utiliser la superficie totale des zones de terrain à risque de
pollinisation croisée que vous venez de faire dans la simulation, calculer le coût de la prime
à laquelle les agriculteurs Non GM devraient renoncer si leurs récoltes sont pollinisées par
le pollen dans les champs voisins avec du maïs GM.
Calcul des coûts:
coûts:
Ne
lisez
pas
plus
loin.
Essayez,
d’abord,
de
répondre
à
la
question.
De quelles autres données du monde réel avez-vous besoin pour effectuer le calcul des coûts?
…………………………………………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………………………………………
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Lesson plan – GM Maize – Worksheet
…………………………………………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………………………………………
Comme réponse à la question ci-dessus, vous pourriez penser au rendement du maïs-grain, à une
majoration de prix pour les Non GM, au prix du marché pour le maïs-grain.
Ainsi, pour compléter les calculs, vous avez besoin de faire les choses suivantes:
Rechercher le rendement moyen du maïs-grain en Belgique.
Trouver une indication d'une prime pour les produits certifiés Non GM.
Trouver une indication d'un prix de marché pour le maïs-grain.
Il pourrait être nécessaire de recalculer les données que vous trouverez dans la bonne base et la
bonne monnaie.
Mettre cette information en équation et vous aurez construit un modèle de simulation pour calculer
les coûts potentiels de la co-existence dans l’étude de cas.
Félicitations pour votre persévérance!
persévérance!
Références:
Références:
Daems, W., M. Demont, K. Dillen, E. Mathijs, C. Sausse, and E. Tollens. "Economics of spatial
coexistence of genetically modified and conventional crops: Oilseed rape in Central France." Working
Paper, n° 96, Katholieke Universiteit Leuven, Leuven, 2007.
Ce projet a été financé avec le soutien de la Commission européenne. Cette publication reflète
uniquement les vues de l'auteur, et la Commission ne peut être tenue responsable de toute
utilisation qui pourrait être faite des informations.
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