La plupart des scientifiques conviennent que le changement climatique a un impact profond sur la production agricole américaine. Mais les estimations varient considérablement, rendant difficile l'élaboration de stratégies d'atténuation. Deux économistes agricoles de l'Université de l'Illinois examinent de plus près comment le choix de la méthodologie statistique influence les résultats des études climatiques. Ils proposent également une approche plus précise et spécifique au lieu de l'analyse des données.

"Si vous prêtez attention aux prévisions sur la façon dont le climat affectera l'agriculture américaine, les résultats sont complètement différents. Certains scientifiques prédisent que cela aura un impact positif pour la nation à long terme, certains rapportent que cela va avoir un impact négatif, " déclare Sandy Dall'Erba, co-auteur de l'étude, professeur au Département d'économie agricole et de consommation (ACE) et directeur du Center for Climate, Régional, Économie de l'environnement et du commerce (CREATE) à l'U of I.

Dall'Erba et Chang Cai, doctorant à l'ACE et auteur principal de l'article, faire le point sur toute la littérature académique qui estime l'impact du changement climatique sur la valeur et les revenus des terres agricoles américaines, en se concentrant sur chaque comté américain. L'échelle au niveau du comté est non seulement plus précise, disent les chercheurs, mais aussi important pour les décideurs politiques régionaux, parce qu'ils peuvent prendre des décisions spécifiques au pays dans des domaines où le changement climatique devrait poser un sérieux défi.

"Il n'y a pas un seul produit qui est produit partout aux États-Unis. La seule façon pour nous de vraiment comprendre la relation entre le climat et l'agriculture est que plutôt que de se concentrer sur une culture ou un bétail en particulier, nous examinons les impacts économiques, " note Dall'Erba. " L'examen des résultats agricoles agrégés nous permet de comparer la situation dans tous les comtés des États-Unis. "

Les chercheurs examinent comment les études regroupent les emplacements pour l'analyse, et comment de tels groupements affectent les résultats.

"Les premières études supposeraient qu'un degré supplémentaire de Celsius ou Fahrenheit en Arizona aura exactement le même effet marginal sur l'agriculture qu'un degré supplémentaire en Illinois, ce qui n'a que très peu de sens car on regarde d'une part un endroit assez habitué aux hautes températures et aux faibles précipitations, par rapport à un endroit qui est utilisé pour modérer la température et beaucoup plus de précipitations, " dit Dall'Erba.

Récemment, des études ont tenté de différencier les résultats et d'estimer les effets en fonction des conditions locales. Une approche populaire consiste à diviser les États-Unis en zones irriguées et non pluviales, grossièrement à travers une partition ouest/est le long de la 100 ^e méridien. Alors que l'Illinois et l'Arizona appartiendraient ainsi à des groupes différents, L'Arizona et le Montana devraient toujours subir des effets marginaux similaires des conditions météorologiques.

Une autre méthode, que Dall'Erba a utilisé dans ses propres recherches, compare les zones de basse et de haute altitude, tandis qu'une troisième approche consiste à regrouper les emplacements le long des frontières de l'état. Dall'Erba affirme que les chercheurs utilisent cette dernière approche car elle est simple à estimer et pertinente pour les mesures politiques, mais il ne produit pas de résultats très précis, puisque les lignes d'état se conforment rarement aux caractéristiques atmosphériques.

Bien que toutes ces approches aient un certain mérite, ils ont aussi des lacunes.

"Nous avons découvert que les résultats diffèrent vraiment en termes de quel sera l'impact futur du changement climatique si vous choisissez un groupe par rapport à un autre, surtout dans les zones agricoles primaires, " explique Cai. "Nous avons également découvert qu'aucun de ces groupes n'est meilleur qu'un autre pour prédire ce que sera le résultat futur."

Cai et Dall'Erba recommandent d'utiliser l'une des trois nouvelles approches statistiques qui offrent des estimations d'impact climatique spécifiques au pays. Toutes ces méthodes sont fondées sur des données et démarrent sans aucune hypothèse sur ce à quoi ressembleront les groupes. Au lieu, ces méthodes analysent les données pour déterminer à la fois le nombre de groupes et qui appartient à quel groupe. Ces techniques scientifiques, appelé C-Lasso, algorithme de forêt causale, et des régressions pondérées géographiquement, ont été utilisés pour l'analyse dans d'autres domaines, tels que le marché du travail et les économies d'énergie, mais ils n'ont jamais été utilisés dans la recherche sur le changement climatique auparavant.

« Vous laissez vraiment les données parler d'elles-mêmes ; vous n'imposez rien à votre modèle. Dès que vous commencez à faire des choix sur la façon dont il faut regrouper les observations, vous avez déjà guidé vos résultats dans une direction. Et puis vous aurez envie de défendre votre choix. Espérons que les futurs chercheurs seront plus prudents sur les choix a priori, " explique Dall'Erba.

Dall'Erba et Cai travaillent déjà à l'application de ces nouvelles approches à une analyse complète du changement climatique et de la production agricole américaine. Ils espèrent présenter leurs résultats dans un prochain article, et orienter la mise en œuvre de stratégies d'adaptation au changement climatique adaptées au lieu.

Le papier, « On the Evaluation of Heterogenic Climate Change Impacts on U.S. Agriculture:Does Group Membership Matter ? » est publié dans Changement climatique .