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Etude de la filière bois
L’approche filière sert à représenter un système économique et à découper les étapes de la chaîne. Il s’agit d’un concept d’analyse. Elle prend en compte à la fois les enjeux techniques, comptables, spatiaux et organisationnels des fonctions de chaque acteur à chaque étape de la filière et de ses relations. L’analyse filière permet de repérer des relations de linéarité, de complémentarité et de cheminement entre les différents stades de transformation dans les systèmes (DUTEURTRE et al., 2000)(BENCHARIF et RASTOIN, 2007)(JOUTEL B., 2011).
Ainsi, elle identifie les acteurs concernés par la filière du produit, détermine les principaux éléments d’analyses de la filière tels que la saison de fréquentation, les prix du produit suivant la chaîne de transformation et le flux du produit.
Bien que l’approche filière soit une approche qui devrait considérer en tout premier lieu les besoins du marché, elle décline aussi les caractéristiques des fonctions que les acteurs de la filière devront mettre en œuvre (BENCHARIF et RASTOIN, 2007).
Théoriquement, chaque acteur aura à chercher et contractualiser avec les clients potentiels suivant les produits concernés. Ils devront faire des études de marché pour définir la demande. Suivant les exigences du marché, ils devront s’aligner aux normes s’ils veulent être compétitifs. Cet alignement devra se faire en termes d’adaptation de l’offre, en termes de volume, de présentation, de distribution et d’approche du marché.
L’intégration de nouvelles fonctions par les producteurs à travers le groupage, le transport, le parcage et/ou calibrage est plus qu’avantageux pour les acteurs qui peuvent et veulent se regrouper.
L’amélioration de l’accès aux intrants permettra l’adaptation de la production à la demande du marché (accès ou production de semences adaptées, accès aux engrais ou produits de traitement phytosanitaire, exploitation raisonnée et durable des ressources). L’accès ou le développement des sources d’information permettra de suivre l’évolution du marché.
Ils devront être capables de chercher et d’ouvrir de nouveaux marchés (ex : en terme de produit, localité, etc.). La professionnalisation des acteurs est nécessaire pour assurer les fonctions dites intermédiaires comme l’amélioration des emballages, ou des conditions de transport, agréage des produits, mise en place des cahiers de charges, l’amélioration des conditions de transformation. L’appui pour la mise sur le marché de produits transformés (conserves de produits, meubles, charrette, etc.)
Dans la présente étude, l’étude de la filière sera utilisée dans le but d’apporter plus d’éléments de réponses sur l’analyse de la dégradation forestière, d’estimer la durée de vie de la ressource forestière naturelle, d’identifier quelques variables explicatives du phénomène de DD et de proposer des pistes de solutions dans le but de l’adresser.
Méthode d’enquête pour la récolte des données.
Elle sert au recueil d’informations auprès de la population cible.
« L’enquête est le travail qui consiste, pour le chercheur, à se déplacer sur le terrain et à recueillir auprès des personnes retenues dans l’échantillon, les données qui constitueront, en fait la véritable base de sa recherche, de ce qu’il démontrera ou découvrira » (AKTOUF, 1990 in RANDRIANTSIZAFY,2004)
Selon RAMAMONJISOA (1996), l’enquête peut se faire de trois façons : informelle, formelle et par questionnaire.
Deux descentes sur le terrain durant l’année 2007 – 2008 ont été effectuées. La première a été consacrée à une enquête globale et informelle sur la région en vue du choix des villages et/ou Fokontany à étudier. Les critères de choix des Fokontany sont le type de forêt existant dans le milieu, le nombre de la population et sa structure, l’accessibilité. Des enquêtes formelles par questionnaire ont été ensuite menées durant la deuxième descente sur le terrain (fiche d’enquête en annexe III). Le taux d’échantillonnage pour l’enquête est fixé à 2% du nombre total de ménage soit environ 90 ménages. L’échantillonnage des enquêtés est aléatoire.
Parmi les quatorze Fokontany de la commune, six ont été étudiés dont trois à l’ouest et trois à l’est. Il s’agit de:
-Tsinjoarivo, Ambatomainty et Angodongodona dans la partie ouest
-Ankazomena, Soamanandrariny et Antandrokomby dans la partie est.
Suivant leur disponibilité, 33 familles ont été visitées et interviewées.
Les informations recueillies sont recoupées par triangulation à partir de l’observation directe, la documentation et un recoupement auprès d’autres personnes ressources dans le fokontany visitée.
Modélisation par la dynamique des systèmes
La modélisation est l’action de résumer et de traduire la situation d’un phénomène ou sujet à travers un schéma simplifié. Autrement dit, le modèle est la représentation simplifiée d’un problème (STERMANN, 2000).
La modélisation comporte deux composantes : l’analyse, c’est-à-dire l’étude du problème et la conception, soit la mise au point d’une solution au problème.
Les modèles permettant d’appréhender la dynamique d’un système se fondent sur les concepts d’interaction, de rétroaction et de complexité.
La conception d’un modèle par la dynamique de système consiste tout d’abord à définir la frontière entre le système et son environnement (ARACIL, 1984). Les transformations du système résultent, en effet, de modifications plus ou moins contrôlées que subissent les intrants provenant d’autres systèmes ou de l’environnement.
Ces transformations produisent, à leur tour, des extrants que l’environnement absorbe en général. La construction d’un modèle démarre par la réalisation d’un diagramme sagittal ou diagramme de boucle causale. Ce diagramme représente les différents éléments clés qui composent le système en terme de stocks et de flux, et précisent les relations établies entre les différentes variables du système modélisé.
La prochaine étape est l’établissement du modèle dynamique. Le modèle dynamique reprend le diagramme sagittal mais avec plus de détails sur les variables et en introduisant les types de relations et formules mathématiques pour chaque relation entre variables.
En Dynamique des Systèmes, le paramètre essentiel est le temps durant lequel le système va- évoluer. La simulation informatique permet d’analyser cette évolution du système et d’aider à comprendre son fonctionnement, chaque variable étant visualisée sous forme de graphique.
Les éléments de base du modèle dynamique sont :
Les variables de niveau ou d’état. Elles fonctionnent comme des accumulateurs. Ainsi, les variables d’état représentent des stocks dont la quantité varie à travers le temps en fonction des flux d’entrées et de sorties qui les alimentent et les vident. Les stocks sont utilisés pour représenter tant des accumulations matérielles (l’eau, les individus, la population, la superficie forestière) qu’immatérielles (la connaissance). La valeur de ces stocks renseigne sur l’état du système à chaque instant t. A chaque instant t, un stock représente l’accumulation passée des flux d’entrées et de sorties.
Les variables intermédiaires. Les flux transitent par le réservoir et en modifient donc l’état. Ils déterminent les variations dans les différents niveaux du système. Les vannes contrôlent les débits des différents flux. Chaque vanne peut être considérée comme un centre de décision, recevant des informations et les transformant en actions.
En l’absence de flux, aucun changement dans la magnitude des stocks n’est possible.
Les variables auxiliaires apparaissent dans le canal d’information. Elles peuvent être une constante, ou une fonction tabulée en fonction du temps t ou d’une variable quelconque. Ces variables auxiliaires sont très utiles pour intégrer de l’information qualitative et des délais dans les modèles. Elles permettent également de coupler des flux de natures différentes, par exemple un flux d’automobiles et un flux d’hommes.
Le canal d’information permet de connecter entre elles les variables du système et de simuler les rétroactions.
Les relations entre les variables du système sont formulées mathématiquement par exemple à partir de lois statistiques, de règles logiques (if then else). Des données quantitatives et qualitatives peuvent ainsi être intégrées au modèle. Il est difficile de dissocier cette approche de l’outil informatique permettant sa mise en œuvre.
A l’heure actuelle, Stella Research, Vensim et Powersim sont les logiciels le plus répandus pour modéliser et simuler les systèmes complexes selon les principes de formalisation forrestérienne de stocks et de flux. Ces logiciels comprennent deux volets : un module graphique qui sert à construire le modèle puis à présenter les résultats sous forme de courbes, un module mathématique qui est un ensemble d’équations différentielles définies à partir du module graphique. Ainsi, l’équation différentielle simple d’un stock alimenté par un flux d’entrées et un flux de sorties s’écrit : dS/dt = Entrée – Sortie. Ces équations différentielles sont discrétisées en équation aux différences dans ces logiciels.
Dans le cadre de cette étude, le logiciel Vensim PLE du Ventana Systems Inc a été utilisé.
Traitement et analyse des données recueillies
Pour l’analyse de la filière, sur la base des données recueillies à travers les questionnaires, il s’agit de l’identification des acteurs concernés par la filière dans la zone et les espèces utilisées ou fréquentées, les causes de l’utilisation de ces espèces, la destination des produits, le flux des bois, la saison d’exploitation et le bénéfice par acteur identifié. Ensuite, à partir des deux principaux variables niveaux de prélèvements et croissance démographique, l’estimation de la durée de vie de la ressource forestière naturelle a été faite. Enfin, nous avons procédé à l’identification de quelques variables explicatives du phénomène de DD pouvant être utilisée dans la modélisation.
Pour la modélisation par la dynamique des systèmes, il s’agit de l’explication de la problématique en mettant en exergue la relation dynamique que peut exister entre les variables identifiées, cela facilitera la deuxième étape qui est l’élaboration du diagramme de boucle causale. Ces différentes relations entre les variables montrent le comportement théorique du modèle à travers la polarité des relations, si les deux variables qui sont liées évoluent dans le même sens alors la polarité est positive sinon elle est négative. La prochaine démarche sert à introduire les équations mathématiques respectives traduisant les relations entre les variables, ce qui est aussi appelée l’élaboration du diagramme de stock et flux. La dernière étape consiste à entrer les données existantes et récoltées, puis à tester et à faire la simulation du modèle ainsi élaboré. Le test et la simulation serviront à identifier et à proposer les politiques et stratégies plausibles et/ou appropriées pour résoudre le problème.
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Table des matières
I. INTRODUCTION GENERALE
Contexte
II. METHODOLOGIE
1. Problématique
2 . Cadre théorique
3. Hypothèses
4 . Démarche méthodologique
4.1 . Etude de la filière bois
4.2. Modélisation par la dynamique des systèmes
4.3. Traitement et analyse des données recueillies
4.4. Limites de la méthodologie adoptée
III. . RESULTATS ET INTERPRETATION
CHAPITRE 1 . ANALYSE DE LA DEGRADATION FORESTIERE A TRAVERS L’ETUDE DE LA FILIERE BOIS
1. Introduction
2. Méthodologie
2.1. Hypothèse
2.2. Objectifs
3. Résultats
3.1. Potentiel de la ressource en bois dans la commune
3.2. Niveau de prélèvement
4. Discussions partielles
5. Conclusion partielle
CHAPITRE 2 . MODÈLISATION SYSTEMIQUE ET DYNAMIQUE DE LA DEFORESTATION
1. Introduction
2. Méthodologie
2.1. Hypothèse
2.2. Objectifs spécifiques
2.3. Quelques caractéristiques de la modélisation systémique et dynamique
2.4. Procédures de modélisation
2.5. Adaptation de la procédure d’utilisation de la méthodologie
3. Résultats
3.1. Situation dans la commune
3.2. Variables à considérer dans le modèle
3.3. Elaboration du modèle
3.4. Simulation
3.5. Stratégies à proposer
4. Discussions partielles
5. Conclusion partielle
IV. DISCUSSIONS GENERALES ET RECOMMANDATIONS
1. Méthodologies appliquées
1.1. Analyse de la filière
1.2. Modélisation systémique et dynamique
2. Phénomène de DD
2.1.Vulnérabilité de la ressource dans le milieu.
2.2.Etendu du phénomène de DD
3. Cas de Tsinjoarivo
4. Position par rapport aux résultats et cadre théorique
V. CONCLUSION GENERALE
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
ANNEXES
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