Drought risk conditions determine the recent evolution in crop insurance claims in France
Cette étude démontre qu'un nouvel indice de sécheresse spécifique aux cultures, dérivé d'une chaîne de modélisation combinant la phénologie des cultures et le bilan hydrique, est étroitement corrélé aux sinistres d'assurance récolte pour le maïs en France et permet de les prédire, offrant ainsi un outil précieux pour évaluer l'impact de l'évolution des risques de sécheresse sur les pertes d'assurance agricole.
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Les agriculteurs ont toujours vécu au rythme de la météo, mais au cours des dernières décennies, les enjeux se sont intensifiés à mesure que le changement climatique rend les événements extrêmes plus fréquents et plus sévères. Lorsqu'un été est trop sec ou qu'un printemps apporte un gel inattendu, les récoltes peuvent échouer, menaçant les moyens de subsistance de ceux qui les cultivent. Pour gérer cette incertitude, de nombreux agriculteurs en France se sont tournés vers l'assurance récolte, un filet de sécurité financière qui verse des indemnités lorsque la nature porte un coup. Cependant, pour les compagnies d'assurance qui souscrivent ces polices, les calculs deviennent de plus en plus difficiles. À mesure que le climat change, la fréquence et l'intensité des sécheresses évoluent, rendant potentiellement obsolètes les anciens modèles d'assurance. Si le risque d'échec des cultures augmente plus rapidement que les primes collectées, l'ensemble du système peut devenir instable. Comprendre exactement comment ces changements de modèles météorologiques se traduisent en pertes financières n'est plus seulement un exercice académique ; c'est une nécessité pour garantir la sécurité de la production alimentaire et la viabilité des marchés de l'assurance.
Dans une nouvelle étude, des chercheurs d'une université française et d'une grande compagnie d'assurance ont uni leurs forces pour démêler cette relation complexe. Ils se sont concentrés sur le maïs, l'une des cultures les plus largement cultivées en France et une culture particulièrement sensible au manque d'eau. L'équipe voulait voir si elle pouvait construire un modèle numérique qui suit la sévérité des sécheresses à travers le pays et le comparer directement aux sommes réellement versées par les compagnies d'assurance. Ce faisant, ils espéraient déterminer si leur modèle pouvait prédire avec précision l'impact financier des périodes sèches, offrant ainsi une image plus claire de la façon dont le changement climatique remodèle le paysage des risques pour l'agriculture.
Les chercheurs ont commencé par construire un portrait détaillé du climat français au cours des soixante dernières années. Ils ont utilisé un système informatique sophistiqué qui combine des données météorologiques historiques avec une compréhension de la manière dont le sol retient l'eau. Ce système leur a permis de simuler le bilan hydrique quotidien des cultures de maïs dans tout le pays, grille par grille. Ils ont pris en compte la quantité d'eau que le sol pouvait retenir, la quantité d'eau dont les plantes avaient besoin à différents stades de leur croissance, et la quantité d'eau s'évaporant dans l'air. À partir de cette simulation, ils ont créé un chiffre unique et facile à lire pour chaque année et chaque région : un indice de sécheresse. Ce chiffre mesure essentiellement le déficit hydrique total qu'une culture subit au cours de sa saison de croissance, agissant comme un barème de notation de la sécheresse des conditions.
Avec ce barème de sécheresse en main, l'équipe s'est tournée vers les registres financiers réels. Ils ont obtenu des données de leur partenaire assureur couvrant les années 2011 à 2022. Ces données comprenaient la valeur totale des cultures de maïs assurées dans chaque région et le coût total des sinistres versés lorsque ces cultures ont subi des dommages. Pour établir une comparaison équitable, ils ont calculé un « taux de destruction », qui est simplement le ratio entre l'argent versé et la valeur totale des cultures assurées. Cette métrique élimine l'influence des prix des cultures et se concentre purement sur la perte physique de la récolte. Ils ont ensuite comparé ce taux de destruction financière à leur indice de sécheresse pour les mêmes années et régions.
Les résultats étaient frappants. Au niveau des principales régions productrices de maïs, l'indice de sécheresse et les taux de versement d'assurance évoluaient de concert. Dans des zones comme la Bretagne et l'ouest central de la France, la corrélation était exceptionnellement forte, ce qui signifie que lorsque le modèle prédisait une sécheresse sévère, les compagnies d'assurance versaient des indemnités nettement plus élevées. Dans le nord-est, le lien était également clair, bien que légèrement moins prononcé. La seule région où la connexion était faible était le sud-ouest, où les chercheurs soupçonnent que les données pourraient être obscurcies par l'irrigation. Comme leur modèle ne tenait pas compte de l'eau pompée dans les rivières ou les puits, il ne pouvait pas expliquer pleinement les pertes dans les zones où les agriculteurs pourraient irriguer leurs champs, entraînant un décalage entre le score de sécheresse et les demandes d'indemnisation réelles.
Pour s'assurer de la robustesse de leurs conclusions, l'équipe a testé comment différents paramètres de leur modèle affectaient les résultats. Ils ont essayé de modifier les dates de semis supposées, la durée de la saison de croissance pour différentes variétés de maïs, et le seuil spécifique à partir duquel une plante est considérée comme étant en « stress » par manque d'eau. Ils ont constaté que les dates de semis et les variétés de cultures faisaient très peu de différence sur la précision globale. Cependant, le seuil de stress était critique. Le modèle fonctionnait mieux lorsqu'il supposait que les plants de maïs commencent à subir des dommages importants même lorsque le sol retient encore une petite quantité d'eau, plutôt que d'attendre que le sol soit complètement sec. Cela suggère que les plantes sont plus vulnérables aux pénuries d'eau qu'une simple définition de « sol sec » ne le laisserait supposer.
L'étude a également examiné l'évolution des conditions de sécheresse au fil du temps. En comparant les scores de sécheresse des années 1960 et 1970 avec ceux de la dernière décennie, les chercheurs ont observé une tendance claire à la hausse de la sévérité de la sécheresse dans la majeure partie de la France. Cette augmentation est largement due à une hausse de l'évaporation causée par des températures plus chaudes, qui extrait davantage d'humidité du sol et des plantes. Les changements les plus spectaculaires sont survenus après la fin des années 1980, une période marquée par un bond soudain des températures. Depuis 2011, l'indice de sécheresse continue de grimper, indiquant que le risque pour les cultures de maïs s'intensifie au moment même où les contrats d'assurance sont en place.
Ce travail démontre qu'un modèle informatique basé sur l'eau du sol et les besoins des plantes peut servir de prédicteur fiable pour les pertes d'assurance. Il fournit un lien tangible entre la réalité physique d'un climat qui s'assèche et la réalité financière des demandes d'indemnisation. Pour le secteur de l'assurance, cela offre un nouvel outil pour mieux comprendre et tarifer le risque dans un monde en mutation. Pour le secteur agricole, cela souligne la vulnérabilité croissante des cultures clés face aux déficits hydriques. Bien que le modèle soit actuellement adapté au maïs, les chercheurs pensent que l'approche pourrait être adaptée à d'autres cultures et à d'autres risques météorologiques, tels que le gel ou les fortes pluies. L'objectif ultime est de créer un système plus résilient où la protection financière dont dépendent les agriculteurs suit le rythme de l'évolution du climat, garantissant que l'agriculture puisse continuer à prospérer malgré l'imprévisibilité croissante de la météo.
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