Demand-side factors in optimal land conservation choice

1. Demand-side factors in optimal land conservation choice Amy W. Ando *, Payal Shah in Ressource and Energy Economis

2. Plan de la présentation • Contexte de l’article • Revue de la littérature • Les modèles • Résultats • Conclusion et Discussion

3. Contexte de l’article • Capacité des individus à évaluer le service rendu par des ressources. • Proximité des zones habités et des ressourcesnaturelles • “Droit d’accès” vs Protection maximale des ressources • Comment choisir les sites de protection? • Types de ressourceécologique: • Effet de frontière: • Ex: Hot spot • Continuitéécologique: • Ex: TRAME BLEUE - VERTE

4. Contexte de l’article • Les Hotspots de biodiversité

5. Contexte de l’article

6. Contexte de l’article • On devraitchoisir les zones de réservesnaturellesoù la richesseecologiqueestimportante, pas trop onéreuse, et qui présentent un risqued’alteration par rapport à son état naturel. • (WWF) : “La valeurquel’onassocie à la biodiversité et les services ecosystémiques ne sont pas affectées par la proximité des activitéshumaines à ce capital naturel “? => Consentement à payer • Maisdansplusieurscasempiriques, décroissancespatiale de la valeur.

7. Revue de la littérature Il existedifférentescaractéristiquesobservées de la diminution spatiale de la valeur: • Consentementà payer (CAP) peutatteindreunevaleurnulle à partird’unecertaine distance • La distance affecte le CAP surtout avec les ressourcesdont la population a unevaleurd’usage

8. Revue de la littérature 3 explications proposées pour la diminution spatiale de la valeur • Une plus grandeproximitépermet un accèsplus important aux différentesutilisations de la ressource • “sens du local”: Les individus plus mobiles ne s’attachent pas autant aux ressourceslocales(CAP plus faible) • La proximité à la ressourceaugmente la probabilité de recevoir de l’informationvis à vis des services fournispar la ressource en question

9. Contexte de l’article • Problématique: A quel point les décideurs doivent considérer la proximité des individus à la ressource? • Objectif de l’article: Mesurer les effets des facteurs de la demande • La localisation des personnesdans le paysage • Le degré de localisation de leurspréférences (cad diminution spatiale de la valeur) • Quelestl’impact de cesfacteurssur les 2 approches du choix optimal d’un site de conservation (en fonction du type de la ressource): • Cas du Ciblageoptimal • Cas de l‘Agglomérationoptimale

10. Les 2 modèles • Hypothèses des deuxmodèles: • Un paysageabstraitlinéaired’unelongueur k • Une distribution de N personnessuivantuneprobabilité de densitétriangulaire f(x), avec f(x) : for (e<x<g) for (g<x<f) ; 0 sinon • Consentement a payer (CAP) du ménage qui diminue avec la distance c du ménage à la reserve.

11. Modèle 1 : Ciblage optimal • 1 seul site de protection à placer • Objectif du modèle: Maximiser le bienêtre social • Un site unique préexistant de richesseécologiquemaximale : Site critique, en A • Valeur S du service perçu par un ménage isituéà une distance d du site critique:

12. Modèle 1: Ciblage optimal

13. Modèle 1 : Ciblage optimal • Bénéfices w perçus par un ménage situé au point j de la réservesituée en i. (distance ). • Bien être social total pour uneréserve au point i. CAP service

14. Modèle 1 : Ciblage optimal • 1000 simulations de Monte Carlo, avec les paramètres variables suivants: • La distribution de la population sur le paysage (=>f(x) ) • L’emplacement du site critique A • La vitesse de diminution du service perçu S avec la distance d (=> ) • L’intensité de la diminution spatiale de la valeur (=> )

15. Modèle 1: Ciblage optimal

16. Modèle 2: Agglomérationoptimale (non exposé ici) • Rappel: pas de site critique, mais un réseau de sites sensibles • Objectif: Maximiser la quantité de services écologiques S rendus par le choixd’emplacement de 2 réserves(a et b) • Importance du rapprochement des deuxréserves: • d = distance entre a et b = fragmentation • Compromis entre distance réduite entre les réserves(qualitéenvironnementale accrue) et financement des sites de conservation (CAP; diminution spatialede la valeur; concentration de la population)

17. Résultats : Ciblage optimal • Interpretation en 2 temps: • Comparaison, pour chaque simulation, du bienêtre social dégagé entre la politiqueécologique (cad celle qui positionne le site de conservation sur le site critique) et la politiqueoptimale (qui prend en compte la densité de population) pour des valeursdonnées des paramètres. • Impact des paramètres (,f(x),A), en fixant 2 paramètressur 4 (graphiques 3D)

18. Résultats: Ciblage Optimal

19. Résultats: Ciblage Optimal

20. Résultats: Ciblage Optimal

21. Résultats: Modèle 1

22. Résultats: Ciblage Optimal

23. Conclusions • Méthodepermetd’identifier des cas types • Dansl’enjeu du ciblage optimal: • Priorisesouvent le site critique • Maissi le site critique ne présente pas une forte diminution de l’apportde services avec la distance, et que la population estconcentrée, alors on opted’avantage pour un site près des individus

24. Conclusion (2) • Dansl’approche de la fragmentation optimale (non exposéeici): • Minimiser la fragmentation pour un total de services écosystémiquesélevé • Si diminution spatialede la valeur du CAP n’estpas très forte, on peut augmenter la fragmentation pour avoird’avantage de CAP

25. Limites des modèles • Suppose que la proximité de la population à un site conservéaugmenteforcément son bien-être • Suppose quel’impactenvironnemental de la conservation se situeprès de la ressourcegérée (fonction de la diminution spatiale de la valeur) • Ne prend pas en compte les coûtsd’acquisition du foncier, nil’impact du développementurbain

26. Merci de votre attention