Annexe méthodologique « Agriculture wallonne : Diagnostic et Trajectoires »
Annexe méthodologique à la brochure « Agriculture wallonne : Diagnostic et Trajectoires ; État des lieux et scénarios pour 2035 »
Présentation
Partie 1 · État des lieux
Assolement et usage des productions (pages 6–7)
Sources des données
- Assolements : Statbel, « Exploitations agricoles et horticoles », 2015–2022 (https://statbel.fgov.be/fr/themes/agriculture-peche/exploitations-agricoles-et-horticoles#figures)
- Agriculture biologique : Biowallonie, « Chiffres du bio », 2015–2022 (https://www.biowallonie.com/documentation/etudes-statistiques/chiffres-du-bio/)
- Usages des productions agricoles (Food•Feed•Energy•Exports•Others) : Estimations sur base de littérature grise & retours d’experts filières rencontrés à travers les exercices prospectifs réalisés par Sytra en 2023.
Méthodes de calcul
L’approche s’appuie sur les statistiques officielles de superficies et de niveaux de production des différentes productions agricoles comme point de départ. La quasi-totalité des productions agricoles (végétales et animales) ayant lieu sur le territoire belge et wallon sont prises en compte, représentant 56 produits (e.g. froment d’hiver), répartis dans16 secteurs (e.g. céréales). Certaines productions mineures (e.g. productions ovines et caprines, productions horitcoles) ne sont pas inclues dans les analyses.
Diversité des pratiques (pages 8–11)
Sources des données
- Taille moyenne des fermes, part de prairies et d’AB dans les RAR : SIGeC, « Parcellaire agricole issu du SIGeC », 2015–2022 (géoportail de la Wallonie)
- Données technico-économiques désagrégées (utilisations de pesticides, engrais minéraux azotés et rendements par culture) : SPW ARNE DEMNA DAEA, « Échantillon régional RICA pour la Wallonie », 2015–2022.
Méthodes de calcul
- Les attributs structurels représentatifs à l’échelle des régions sont calculés en agrégeant les attributions parcellaires renseignée annuellement dans les déclarations PAC anonymisées.
- Au sein de chaque filière agricole, une diversité de modes de production est identifiée. Les modes de production sont définis par SYTRA comme des groupements de pratiques caractéristiques au sein d’une filière, qui observent ensemble des combinaisons similaires de résultats (rendements), d’utilisation d’intrants (engrais, pesticides) et d’impacts environnementaux conséquents.
- Le recensement annuel régional du réseau d’exploitations de la Direction d’Analyse Economique Agricole (DAEA) du SPW ARNE permet d’identifier différents modes de production ou groupes de pratiques caractéristiques des relations propres entre utilisation d’intrants (engrais, pesticides) et rendements.
- Ainsi, pour chaque filière, une typologie de 2 à 6 modes de production caractéristiques dont l’Agriculture Biologique et à minima un mode de production conventionnel est formée au moyen de méthodes statistiques ou qualitativement avec les experts des filières.
- Par exemple, les modes de production identifiés au sein des filières céréalières, betterave, pomme de terre et Colza sont obtenus en opérant des analyses archétypes sur les données désagrégées de l’échantillon sectoriel régional de référence fourni par la DAEA. L’influence de l’hétérogénéité temporelle et bioclimatique est fortement atténué en moyennant les statistiques des exploitations recensées sur un minimum de 5 ans entre 2015-2022, et en différentiant la caractérisation des modes de production par région agricole.
Pour aller plus loin
- Statistiques descriptives approfondies des filières, orientations technico-économiques & régions agricoles dans l’Etat de l’Agriculture Wallonne, publié annuellement par le SPW ARNE DAEA : Etats de l’Agriculture Wallonne (DAEA, 2025)
- Consultez le détail des typologies de modes de production recensées pour les 40 filières de culture étudiées dans nos scénarios à l’horizon 2035 : Antoine Squilbin, A. Riera, N. Vandevoorde, M. Ferdinand, P.V. Baret (2025), « Quelles trajectoires pour réduire les usages et risques liés aux pesticides en Wallonie à l’horizon 2035 ? », Sytra.
- Anton Riera, O. C. Antier, P.V. Baret (2020), « Analyse des performances environnementales et économiques de différents systèmes de production bovins en Région wallonne », https://sytra.be/fr/publication/double-enjeu-bovins/
- Voir aussi : https://sytra.be/fr/objet_detude/modes-de-production/
Partie 2 · IMPACTS
ÉMISSIONS DE GAZ À EFFET DE SERRE (pages 14–15)
Sources des données
- Émissions nationales : inventaires nationaux des émissions de gaz à effet de serre (https://climat.be/en-belgique/climat-et-emissions/emissions-des-gaz-a-effet-de-serre/inventaire-national)
- Utilisation d’energie : Baufayt (2022), « Bilan énergétique du secteur agricole wallon : estimation pour 2019 et analyse prospective à l’horizon 2050» (https://thesis.dial.uclouvain.be/entities/masterthesis/84f5e849-2ba5-494d-9fb2-429bbaea16ca)
- Emissions dans les secteur des productions animales : ERM & UGent (2011) ,«Toepassen van de Carbon Footprint methodologie op Vlaamse veehouderijproducten» (https://landbouwcijfers.vlaanderen.be/toepassen-van-de-carbon-footprint-methodologie-op-vlaamse-veehouderijproducten)
Méthodes de calcul
Le calcul des émissions de gaz à effet de serre part des données présentées annuellement par la Belgique dans son inventaire national des émissions de gaz à effet de serre. Ces données, centrées sur les émissions ayant lieu sur le territoire belge, sont complétées par l’estimation des émissions associées avec la production de certains intrants en dehors du territoire belge, tel que les fertilisants azotés synthétiques, les pesticides ou la production de soja pour l’alimentation animale.
Pour aller plus loin
- Anton Riera, N. Vandevoorde, A. Squilbin, Q. Vandersteen, P.V. Baret (2026), « Narratives, trade-offs and scenarios to explore the livestock transition in Belgium », npj Sustain. Agric. 4, 16 https://sytra.be/fr/publication/livestock-scenarios-narratives-belgium/
PESTICIDES (pages 16–17)
Sources des données
- Usage de pesticides : Corder, « Estimation quantitative des utilisations de produits phytopharmaceutiques par les différents secteurs d’activité (EQPP) », 2015-2022. (https://www.corder.be/fr/eqpp)
- Propriétés des pesticides : AERU, « Pesticide Properties DataBase (PPDB) » , 2025 (https://sitem.herts.ac.uk/aeru/ppdb/)
Méthodes de calcul
Différents indicateurs sont utilisés pour rendre compte de l’impact des pesticides. L’indicateur que nous considérons comme le plus pertinent est l’indicateur de charge en pesticides (“Harmonised Pesticide Load Indicator”, HPLI) : c’est un indicateur de risque qui permet d’évaluer l’impact potentiel de l’utilisation de produits phytopharmaceutiques sur l’environnement et la santé humaine. Inspiré de l’indicateur danois développé à la fin des années 2000 —qui a permis de réduire la charge de plus de 40 % au Danemark depuis sa mise en place en 2013—, la version harmonisée de l’indicateur est celle mise à jour par l’équipe de recherche Sytra (Earth & Life Institute, UCLouvain) sur la base connaissances scientifiques les plus récentes et adaptée au contexte wallon.
L’indicateur de charge en pesticide s’articule en trois grands compartiments de danger :
- Le devenir environnemental évalue le comportement des substances actives dans le sol et les eaux de surface ou souterraines via les paramètres tels que la persistance (DT50) dans le sol et dans l’eau, risque de transfert depuis les sols vers les eaux de surface (KFOC) et souterraines (GUS) et potentiel de bioaccumulation (BCF) ;
- L’écotoxicité prend en compte la toxicité pour diverses espèces non-cibles, à court et long termes. Pour le biome terrestre, l’indicateur intègre des paramètres tels que la toxicité pour les oiseaux (LD50 et NOEL), les vers de terre (LD50 et NOEC), les abeilles (LD50), les mammifères (LD50 et NOAEL), les acariens prédateurs (LR50) ou les guêpes parasitiques (LR50). Pour le biome aquatique, l’indicateur intègre des paramètres tels que la toxicité pour les algues (EC50), les plantes aquatiques (EC50), les invertébrés aquatiques (EC50 et NOEC) ou les poissons (EC50 et NOEC).
- La toxicité humaine considère des paramètres tels que la toxicité à court et long terme, aussi bien pour les utilisateur·ices direct·es que la population générale et intègre la toxicité aiguë par inhalation et par contact cutané (LD50), ainsi que les effets chroniques tels que cancérogénicité, génotoxicité, reprotoxicité, neurotoxicité ou inhibition de la cholinestérase.
Pour rendre comparable les paramètres de dangers entre eux, chaque paramètre est normalisé sur base de seuils scientifiques ou réglementaires. Les scores obtenus permettent une lecture directe du niveau de risque :
- De 0,0 à 0,5 : risque faible à modéré ;
- De 0,5 à 1,0 : risque modéré à élevé ;
- Au-delà de 1,0 : risque très élevé.
Pour obtenir un score global par substance, les paramètres de danger des différents compartiments sont combinés en attribuant des poids spécifiques. Chacun des trois compartiments a un poids d’un tiers. Au sein de ces compartiments, afin de limiter les biais liés à des valeurs extrêmes ou à la redondance entre paramètres corrélés (par exemple entre espèces proches), l’agrégation repose sur des coefficients de corrélation inverse plutôt qu’une simple moyenne.
L’indicateur de danger est ensuite pondéré par les quantités de pesticides utilisées, afin d’obtenir un indicateur de risque intégrant à la fois le danger et l’exposition.
La répartition du risque en fonction des usages est estimée en croisant la distribution du risque porté par les filières avec la distribution propre des usages de chaque production agricole (p.7)
Pour aller plus loin
- Noé Vandevoorde et P.V. Baret (2025), « Charge en Pesticides (Pesticide Load) », Sytra (https://sytra.be/fr/publication/charge-en-pesticides/).
- Noé Vandevoorde, P. Kudsk, Y. Agnan et P.V. Baret (2025), « Cinq améliorations méthodologiques de l’indicateur danois de Charge en Pesticides à l’appui des politiques européennes de réduction des risques pesticides », Sytra (https://sytra.be/fr/publication/hpli/).
Partie 3 · FUTURS POSSIBLES
POTENTIEL NOURRICIER (pages 20-21)
Sources des données
- Régime moyen belge : Sciensano (2016), « Enquête de consommation alimentaire 2014-2015. Partie 4 : consommation alimentaire ». https://repository.sciensano.be/items/a09e03ac-c169-4f69-a946-49af6b89db6b
- Régime TYFA : IDDRI (2018), «An agroecological Europe in 2050: multifunctional agriculture for healthy eating ». https://www.iddri.org/en/publications-and-events/study/agroecological-europe-2050-multifunctional-agriculture-healthy-eating
- Régime EAT-Lancet : Eat-Lancet commission (2019), « Healthy diets from sustainable food systems. Summary report of the EAT-Lancet commission ». https://eatforum.org/wp-content/uploads/2025/09/EAT-Lancet_Commission_Summary_Report.pdf
- Taux de pertes : ADEME (2016), « Pertes et gaspillages alimentaires – L’état des lieux et leur gestion par étape de la chaîne alimentaire ». https://driaaf.ile-de-france.agriculture.gouv.fr/pertes-et-gaspillages-alimentaires-l-etat-des-lieux-et-leur-gestion-par-etape-a1103.html
Méthodes de calcul
Trois régimes alimentaires sont pris en compte (régime moyen belge actuel, régime TYFA et régime EAT-Lancet). Ceux-ci indiquent les niveaux de consommation (g/pers/jour) de différents aliments types. Ces quantités d’aliments consommées sont traduites en volumes agricoles à produire par l’intermédiaire de données sur les rendements (voir plus haut) et sur les taux de pertes, gaspillage et niveaux de transformation le long des chaines de valeur (entre le production agricole et la consommation).
Pour aller plus loin
- Sciensano (2024), « Enquête de consommation alimentaire 2022-2023: Rapport de synthèse sur la consommation alimentaire et le respect des recommandations alimentaires dans la population belge », https://www.sciensano.be/fr/biblio/enquete-de-consommation-alimentaire-2022-2023-rapport-de-synthese-sur-la-consommation-alimentaire-et
- Anton Riera, N. Vandevoorde, A. Squilbin, Q. Vandersteen, P.V. Baret (2026), «Narratives, trade-offs and scenarios to explore the livestock transition in Belgium », npj Sustain. Agric. 4, 16 https://sytra.be/fr/publication/livestock-scenarios-narratives-belgium/
SCENARIOS (pages 22-23)
Sources des données
- Historique des assolements : Statbel, « Exploitations agricoles et horticoles », 2015–2022 (https://statbel.fgov.be/fr/themes/agriculture-peche/exploitations-agricoles-et-horticoles#figures)
- Scénario Sytra : Squilbin, A. Riera, N. Vandevoorde, M. Ferdinand, P.V. Baret (2025), « Quelles trajectoires pour réduire les usages et risques liés aux pesticides en Wallonie à l’horizon 2035 ? », Sytra (https://sytra.be/fr/publication/scenarios-pwrp-2035/)
Méthodes de calcul
Deux scénarios sont proposés à horizon 2035: un scénario tendanciel prolongeant les tendances observées au cours des dix dernières années, et un scénario Sytra, qui envisage un alignement des productions agricoles wallonnes avec le régime TYFA. Les impacts de ces scénarios sur les niveaux de production, sur la charge en pesticides et sur les émissions de gaz à effet de serre sont estimées en suivant les méthodes et sources de données décrites ci-dessus.
Pour aller plus loin
- Antoine Squilbin, A. Riera, N. Vandevoorde, M. Ferdinand, P.V. Baret (2025), « Quelles trajectoires pour réduire les usages et risques liés aux pesticides en Wallonie à l’horizon 2035 ? », Sytra (https://sytra.be/fr/publication/scenarios-pwrp-2035/).
- Anton Riera, N. Vandevoorde, A. Squilbin, Q. Vandersteen, P.V. Baret (2026), «Narratives, trade-offs and scenarios to explore the livestock transition in Belgium », npj Sustain. Agric. 4, 16 https://sytra.be/fr/publication/livestock-scenarios-narratives-belgium/