La distribution spatiale des initiatives de l’agriculture urbaine : optimisation pour de meilleures politiques publiques

Aux États-Unis, 74 % de la population vit dans les villes. De ce pourcentage, 12 % des ménages qui ne possèdent pas de véhicule doivent se déplacer plus de 1,6 km pour se rendre à une épicerie. Le manque d’accès à une nourriture saine contribue à l’insécurité alimentaire, à l’obésité et à ce qu’on appelle des « déserts alimentaires ». Ces derniers se définissent comme des zones où les habitants font face à des barrières physiques ou économiques empêchant l’accès à une alimentation saine[1].

L’agriculture urbaine à le potentiel de prévenir la création de déserts alimentaires, notamment lorsqu’on utilise les modèles d’optimisation spatiale dans le choix des emplacements.  L’étude Strategic placement of urban agriculture : A spatial optimisation approach développe un modèle d’optimisation spatiale pour choisir la localisation de jardins communautaires dans la ville d’Indianapolis, dans le comté de Marion. Le modèle se base sur l’obésité et l’accès à la nourriture pour identifier les 25 meilleurs sites d’agriculture urbaine qui minimisent les déplacements des participants. Selon Thapa et al. (2021), les emplacements choisis par le modèle d’optimisation sont 52 % plus efficaces en termes de déplacements que ceux choisis aléatoirement.

Accès à la nourriture

22% de la population du comté de Marion fait face à l’insécurité alimentaire. Dans la cadre de cette étude, les auteurs se sont basés sur le fait que l’accès à la nourriture porte sur trois dimensions. 1) La dimension géographique se définissant par la proximité avec une épicerie ou un autre magasin d’alimentation et par la possession d’un véhicule. 2) La dimension informationnelle dépendant de l’éducation, de la culture et des contraintes sociales qui dictent les choix alimentaires. Dans cette étude, la dimension informationnelle est estimée par le pourcentage de la population de plus de 25 ans qui possède minimalement un diplôme d’études secondaires. Enfin, 3) la dimension économique qui correspondait au pourcentage de ménages vivant sous le seuil de la pauvreté durant les 12 derniers mois.

À partir de ses dimensions, ils ont établi trois scénarios créés en fonction de cinq critères dont les proportions varient d’un scénario à l’autre : la pauvreté, la distance d’une épicerie, la possession d’un véhicule, l’éducation et l’obésité.

Trois scénarios comparatifs

Dans le premier scénario, les proportions d’importance de chaque critère sont déterminées par les participants de jardins communautaires. Dans un sondage, ils devaient déterminer à quel des cinq critères ils accordaient le plus d’importance, puis une note est fixée selon les résultats des sondages. Dans le second scénario, un même pourcentage est attribué à chaque critère. Enfin, comme 39 % des adultes du comté sont obèses, le troisième scénario accorde plus d’importance (50 %) à l’obésité qu’aux quatre autres critères (12,5 %).

Les emplacements identifiés varient d’un scénario à l’autre. En effet, le scénario axé sur l’obésité favorise l’implantation de jardins communautaires dans le sud, l’est et l’ouest de la ville, soit les zones où l’obésité domine. À l’inverse, le scénario selon les parties prenantes accorde plus d’importance à la pauvreté, donc les jardins communautaires sont davantage implantés au Nord. La localisation varie donc en fonction du critère auquel on accorde le plus d’importance dans le modèle d’optimisation.

Aucune différence significative n’est observée entre les trois scénarios pour la distance parcourue afin d’atteindre un même jardin communautaire, soit environ 3 km.

Emplacements optimisés ou aléatoires ?

Pour comprendre si les emplacements identifiés par le modèle d’optimisation sont plus efficaces que les emplacements aléatoires, l’étude a estimé la distance moyenne de transport pour 25 sites optimisés et 25 sites aléatoires. La distance moyenne selon l’analyse aléatoire est de 2,85 km alors que celle du scénario optimisé selon l’obésité est de 1,87 km, soit une réduction de 52 %. Les modèles d’optimisation du choix des emplacements permettent donc un accès plus efficace aux sites d’agriculture urbaine.

L’étude de Thapa et al. démontre la complexité et l’importance d’intégrer plusieurs critères dans le choix des sites d’agriculture urbaine. Alors que plusieurs recherches s’étaient déjà penchées sur le lien entre la proximité et l’accès à la nourriture, cette étude-ci intègre la pauvreté, la possession d’un véhicule et l’éducation comme critères supplémentaires.

Ces modèles d’optimisation sont importants dans la planification urbaine. Un site d’agriculture urbaine bien situé permet un accès plus facile à des aliments frais et sains. Ainsi, l’optimisation du choix d’emplacement peut réduire l’insécurité alimentaire et l’obésité dans les villes. Il serait toutefois intéressant d’inclure le transport en commun et le coût de la nourriture dans les recherches futures sur le sujet.

Note

[1] Shaw, H. J. (2006). Food deserts: Towards the development of a classification. Geografiska Annaler: Series B, Human Geography, 88(2), 231–247. https://doi.org/10.1111/j.0435-3684.2006.00217.x

Source

Thapa, B., Banerjee, A., Wilson, J., & Hamlin, S. (2021). Strategic placement of urban agriculture: a spatial optimization approach. Urban Agriculture & Regional Food Systems6(1). https://doi.org/10.1002/uar2.20019

 

 


Vous aimerez aussi...

Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search