La demande internationale de produits alimentaires et de services détermine l'empreinte environnementale de l'utilisation des pesticides

Sep 16, 2023

Communications Terre & Environnement volume 3, Numéro d'article : 272 (2022) Citer cet article

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Les pesticides sont des polluants bien connus qui menacent la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes. Ici, nous quantifions les empreintes environnementales de l'utilisation des pesticides pour 82 pays et territoires et huit grandes régions à l'aide d'une analyse entrée-sortie multirégionale descendante. Les empreintes de pesticides sont exprimées sous forme de charges dangereuses qui quantifient le poids corporel (pc) des organismes non ciblés nécessaires pour absorber les résidus de pesticides sans subir d'effets nocifs. Nous montrons que la consommation mondiale en 2015 a entraîné 2 Gt-pc d'empreintes de pesticides. Parmi ceux-ci, 32 % font l'objet d'un commerce international. L'empreinte mondiale moyenne des pesticides par habitant est de 0,27 tpc par habitant−1 an−1, les pays à revenu élevé ayant l'empreinte par habitant la plus élevée. La Chine, l'Allemagne et le Royaume-Uni sont les trois principaux importateurs nets de charges dangereuses de pesticides incorporées dans les produits de base, tandis que les États-Unis, le Brésil et l'Espagne sont les trois plus grands exportateurs nets. Notre étude souligne la nécessité pour les politiques de cibler la réduction de l'utilisation des pesticides tout en veillant à ce que les effets néfastes ne soient pas transférés à d'autres pays.

Au cours des cinq dernières décennies, l'agriculture moderne, stimulée par la révolution verte, a atteint des rendements élevés sans précédent grâce à l'irrigation et à l'utilisation intensive d'engrais et de pesticides de synthèse1. Malheureusement, cette stratégie de production alimentaire intensive n'est actuellement pas durable car elle détériore les écosystèmes terrestres et aquatiques, épuise les ressources en eau et contribue au changement climatique2,3,4. À ce jour, les efforts pour quantifier les empreintes environnementales de la production et de la consommation mondiales ont couvert un large éventail d'indicateurs5, y compris les émissions de gaz à effet de serre6, la rareté de l'eau2,7, la biodiversité8,9, la pollution par l'azote10, l'acidification2, l'utilisation des terres2,11,12 et autres, mais ils ont largement manqué de représenter les pressions environnementales exercées par l'utilisation des pesticides.

L'utilisation de pesticides peut exercer des pressions sur l'environnement en provoquant une perte de biodiversité13,14 et en perturbant le fonctionnement des écosystèmes et les services qui régulent la pollinisation, la lutte naturelle contre les ravageurs, la respiration du sol, le cycle des nutriments, etc.15,16. Par conséquent, la réduction des risques environnementaux potentiels de l'utilisation des pesticides est un objectif important des politiques agricoles et environnementales dans le monde entier17. Par exemple, la stratégie de la ferme à la fourchette dans l'Union européenne, qui vise la transformation en un système alimentaire équitable, sain et respectueux de l'environnement en garantissant la durabilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement alimentaire18, offre l'occasion d'établir des stratégies de réduction des pesticides dans un cadre holistique qui englobe tous les acteurs de la chaîne d'approvisionnement alimentaire17. Une étape importante pour établir un tel cadre holistique consiste à quantifier l'empreinte de l'utilisation des pesticides, du producteur primaire au consommateur final, et à comprendre comment le commerce international stimule l'utilisation des pesticides entre les nations afin de mettre en évidence la fuite potentielle de l'empreinte si la politique d'un pays en matière de pesticides devait déplacer la production nationale vers les importations.

Jusqu'à présent, les évaluations d'impact sur l'environnement ont considéré deux types d'indicateurs : les indicateurs axés sur la pression (basés sur les flux élémentaires, tels que les émissions dans l'environnement) et les indicateurs axés sur l'impact (tels que les impacts à mi-parcours et finaux sur la santé humaine et l'écosystème), tous deux issus de la littérature sur les analyses du cycle de vie (ACV)19,20. Les pesticides ont été principalement considérés comme faisant partie des empreintes chimiques, qui ont depuis été évaluées à l'aide d'ACV ascendantes et d'indicateurs axés sur l'impact tels que USEtox21,22,23,24. Ces ACV ascendantes, tout en fournissant une spécificité en termes d'impacts de produits et de processus spécifiques, ne tiennent pas compte des points chauds des impacts de l'utilisation des pesticides induits par la consommation finale de biens et services, ni de la contribution de la mondialisation et du commerce international à l'utilisation des pesticides par les industries. En outre, les ACV ascendantes nécessitent la sélection d'une limite du système dans le cadre de l'évaluation25, et ne sont donc pas adaptées à la quantification des impacts indirects de l'utilisation des pesticides sur la chaîne d'approvisionnement.

Pour quantifier l'empreinte environnementale de l'utilisation des pesticides au niveau de l'ensemble de l'économie mondiale, nous utilisons l'approche descendante basée sur une analyse entrées-sorties multirégionale (MRIO). L'analyse MRIO a été réalisée à plusieurs échelles pour analyser les impacts environnementaux et sociaux de la consommation26. Plus précisément, cette technique offre la possibilité d'évaluer les liens de la chaîne d'approvisionnement internationale, une capacité non fournie par les évaluations ascendantes, pour analyser comment les relations commerciales (importations et exportations) contribuent aux effets environnementaux et sociaux involontaires à l'échelle mondiale. Récemment, avec l'avènement de la plate-forme mondiale de laboratoire virtuel d'écologie industrielle (Global IELab), la construction de bases de données commerciales personnalisées a été rendue possible. Cette avancée a conduit à des évaluations de produits et de régions spécifiques27 du point de vue du commerce international.

Ici, nous définissons les empreintes de pesticides comme les charges de danger (HL) des pesticides utilisés sur la production agricole pour satisfaire la consommation de biens et de services, les charges de danger mesurant le poids corporel total (pc) des organismes non ciblés nécessaires pour absorber les pesticides accumulés dans l'environnement à un apport annuel qui n'entraînera pas d'effets indésirables observables ("Méthodes"). Une valeur plus élevée signifie une plus grande pression environnementale. La charge de danger des pesticides utilisée ici repose sur un concept similaire à celui de l'indicateur de toxicité totale appliquée (EAT)28. Plus précisément, la charge de danger est définie comme \({{{{\rm{HL}}}}}=\sum [{M}_{i}{{{{\boldsymbol{/}}}}}}({{{{{\rm{NOAEL}}}}}}}_{i}\times 365)]\), où \({M}_{i}\) [kg-pesticide] est la masse totale d'ingrédient actif i accumulée dans l'environnement et \( {{{{{{\rm{NOAEL}}}}}}}_{i}\) [kg-pesticide kg-pc−1 jour−1] est la dose sans effet nocif observé de la matière active i chez les mammifères et les oiseaux (voir détails dans "Méthodes"). La charge de danger définie ici ne tient pas compte des effets des pesticides sur la santé humaine et des toxicités aiguës sur les organismes non ciblés dues à une exposition immédiate juste après un événement d'application. Sur la base de cette définition, nous analysons les empreintes de pesticides intégrées dans le système mondial du commerce agricole en reliant une base de données mondiale des applications de pesticides (PEST-CHEMGRIDSv1.029, estimée sur la base des données USGS30 et FAOSTAT31), un modèle environnemental mécaniste à l'échelle mondiale32 et un modèle de chaîne d'approvisionnement mondiale33 comprenant des données sur le commerce international pour 82 pays et territoires et huit grandes régions. Les 82 pays et territoires sélectionnés sont soit les principaux producteurs agricoles, les principaux utilisateurs de pesticides ou ayant des économies à revenu élevé ou moyen supérieur31, et les pays et territoires restants ont été regroupés en huit régions en fonction de leur emplacement géographique et de leur appartenance ou non aux parties visées à l'annexe I de la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques34 (voir le tableau supplémentaire 1 pour l'agrégation).

Nous avons d'abord quantifié les résidus de pesticides (c'est-à-dire la quantité de pesticides appliqués non dégradés par les processus environnementaux) dans différents systèmes de culture à l'aide d'un modèle mécaniste, spatialement explicite et résolu dans le temps, alimenté par des bases de données géoréférencées sur les propriétés du sol, les pratiques agricoles et les variables hydrométéorologiques ("Méthodes"). Bien qu'il existe plus d'un millier d'ingrédients actifs enregistrés comme pesticides35, nous avons modélisé dans cette étude les résidus de 80 ingrédients actifs utilisés sur la production agricole (tableau supplémentaire 2) et avons exclu l'utilisation de pesticides dans des milieux non cultivés tels que les pâturages, les parcours, l'aquaculture, la production animale (par exemple, bain de bétail) et les zones urbaines (par exemple, habitations, voies ferrées, jardins). Nous avons ensuite calculé les charges de danger correspondant aux résidus de pesticides modélisés et suivi leur flux le long des routes commerciales internationales, des pays producteurs aux consommateurs finaux, en utilisant un modèle de chaîne d'approvisionnement MRIO pour quantifier l'empreinte des pesticides des pays en tant que producteurs et consommateurs. Les modèles MRIO permettent la numérisation de plusieurs réseaux de chaînes d'approvisionnement à travers les pays et les régions. Pour quantifier les pressions environnementales associées à l'utilisation de pesticides dans les chaînes d'approvisionnement, nous avons pris en compte la consommation finale de produits de base au niveau mondial par 90 pays/régions et tracé plus d'un milliard de connexions de chaîne d'approvisionnement pour retracer la production primaire de biens (par exemple, la production agricole), la transformation des biens en produits secondaires (par exemple, les aliments transformés) et enfin la consommation par un utilisateur final (par exemple, les ménages dans chacun des 90 pays/régions). Nous avons évalué les empreintes selon la perspective du producteur primaire au consommateur final afin d'identifier les charges dangereuses de pesticides qui ont lieu dans les zones de production primaire, déterminées par la consommation finale, et la perspective du point de vente final au consommateur final pour lier les charges dangereuses de pesticides aux produits qui sont finalement consommés par les utilisateurs finaux. Il est important d'analyser les deux perspectives pour obtenir une vue globale des charges dangereuses de pesticides qui se produisent dans les pays producteurs primaires et celles qui sont incorporées dans les chaînes d'approvisionnement des secteurs secondaire et tertiaire. Étant donné que nos analyses n'incluent que l'utilisation de pesticides sur les terres cultivées, tous les produits d'origine animale (y compris la viande crue et les œufs) sont considérés comme des produits secondaires, et donc les empreintes de pesticides intégrées dans les aliments d'origine animale proviennent des aliments pour animaux (par exemple, céréales, résidus de céréales, tourteaux). Les empreintes intégrées dans les services (par exemple, les hôtels et les restaurants) et d'autres secteurs (par exemple, la construction) sont dues à la consommation d'aliments et de textiles dans ces secteurs. Les analyses effectuées dans cette étude sont relatives à l'année 2015.

Notre étude représente 3,24 mégatonnes (Mt) de pesticides, soit environ 79 % de l'utilisation mondiale de pesticides estimée par FAOSTAT pour 2015, soit 4,09 Mt31 (Fig. 1a supplémentaire). Au niveau national, nos analyses incluent environ 63, 70 et 70 % de l'utilisation de pesticides en Chine, aux États-Unis et au Brésil, respectivement, qui sont les trois principaux consommateurs de pesticides (Fig. 1a supplémentaire). Les matières actives incluses dans nos analyses relèvent de trois classes fonctionnelles, à savoir les herbicides (1,6 Mt globalement), les insecticides (0,20 Mt) et les fongicides (0,40 Mt). Dans les cas où une matière active appartient à plus d'une classe fonctionnelle, nous l'avons classée comme pesticide polyvalent (0,9 Mt). En comparaison avec les données de FAOSTAT31, notre étude représente environ 70 %, 98 % et 76 % de l'utilisation d'herbicides au Brésil, en France et en Colombie, respectivement (Fig. 1b supplémentaire), alors qu'elle inclut moins de 30 % de l'utilisation d'insecticides et de fongicides (Fig. 1c, d supplémentaires). En effet, 30 % de la masse totale de pesticides incluse dans notre étude a été attribuée aux pesticides polyvalents, qui peuvent être utilisés comme insecticides, fongicides ou les deux.

À l'aide d'un modèle environnemental spatialement explicite, nous avons estimé la quantité de pesticides appliqués qui restaient dans l'environnement. Nous avons comparé les résidus de pesticides modélisés dans la couche arable par rapport aux mesures sur le terrain rapportées dans Silva et al. pour 11 pays de l'Union européenne36, qui est l'une des plus vastes campagnes d'échantillonnage de résidus de pesticides dans les sols agricoles. Notre modèle a estimé que les terres cultivées au Danemark, en France et au Portugal avaient un résidu total de pesticides au 95e centile de 0,9, 1,1 et 2,5 mg kg-sol-1, respectivement (Fig. 2a supplémentaire). Ces valeurs sont relativement proches des résidus de pesticides maximaux enregistrés par Silva et al.36 dans les terres cultivées de ces pays, qui sont respectivement de 1,2, 1,1 et 2,9 mg kg-sol−1. Nos estimations montrent généralement des résidus médians plus élevés que dans Silva et al. 36. Nous avons également comparé le nombre d'ingrédients actifs détectables dans la couche arable estimé par notre modèle aux données rapportées dans Silva et al.36. Une matière active est considérée comme détectable si son résidu est supérieur à la limite de quantification typique du laboratoire (≈0,01 mg kg-sol−1). Le nombre d'ingrédients actifs détectables estimé par notre modèle se situe généralement dans les fourchettes rapportées par Silva et al.36, avec une légère surestimation pour le Portugal et l'Italie (Fig. 2b supplémentaire). Sur les terres cultivées des 11 pays de l'Union européenne, notre modèle a estimé un résidu médian de 0,31, 0,01, 0,03, 0,02 et 0,03 mg kg-sol-1 pour le glyphosate, le tébuconazole, l'azoxystrobine, le propiconazole et le chlorpyrifos, respectivement (Fig. 3 supplémentaire). Ces estimations correspondent relativement bien aux données de Silva et al.36, qui ont rapporté un résidu médian de 0,14, 0,02, 0,03, 0,02 et 0,03 mg kg-sol-1, respectivement (Fig. 3 supplémentaire). Nous soulignons qu'il existe certaines différences dans les statistiques des estimations de notre modèle par rapport à celles des mesures sur le terrain dans Silva et al.36. Ces différences peuvent provenir de différences de taille d'échantillon, car Silva et al.36 n'ont que 30 échantillons par pays, alors que notre modèle inclut toutes les terres cultivées d'un pays et a donc une taille d'échantillon sensiblement plus grande que Silva et al.36.

Sur les 3,24 Mt de pesticides pris en compte dans notre analyse, notre modèle a estimé qu'environ 9,3 % (soit 0,302 Mt) s'accumulaient dans l'environnement, ce qui correspond à une charge dangereuse de 1,99 gigatonnes de poids corporel (Gt-pc). Parmi ceux-ci, 34 % (0,68 Gt-pc) sont attribués à la consommation dans les pays développés et les économies en transition (ci-après dénommés pays développés), où résident 18 % de la population mondiale. Les 66 % restants (1,31 Gt-pc) sont causés par la consommation dans les pays en développement, où réside la majeure partie de la population mondiale (Fig. 1). Les insecticides sont les principaux contributeurs à l'empreinte mondiale des pesticides, contribuant à plus de 80 %, suivis des herbicides qui contribuent à environ 10 % de l'empreinte totale.

a–c correspondent à la consommation mondiale, respectivement dans les pays développés et les économies en transition, et dans les pays en développement. Les empreintes totales de pesticides comprennent les contributions des herbicides, des insecticides, des fongicides et des pesticides à usages multiples et sont exprimées en gigatonnes de poids corporel humain par an (Gt-pc y−1). Les pesticides à usages multiples désignent les pesticides qui sont utilisés pour plus d'une fonction. Les empreintes intégrées dans différents secteurs ont été analysées du point de vue du point de vente final au consommateur final. Les détails du groupement de régions, de la classification des pesticides et de l'agrégation des secteurs sont fournis dans les tableaux supplémentaires 1–2 et les données supplémentaires 1.

Les aliments d'origine végétale portent la plus grande partie de l'empreinte mondiale des pesticides (59 %, Fig. 1), le secteur des fruits de vergers et du raisin étant le principal contributeur, représentant 17 % des empreintes mondiales (0,34 Gt-pc, Fig. 4 supplémentaire), tandis que les aliments d'origine animale contribuent à environ 11 % (Fig. 1). Notre analyse montre également qu'une fraction substantielle (17 %) des empreintes de pesticides dans les pays développés est attribuée à la consommation de produits alimentaires à calories vides tels que les boissons gazeuses, les boissons alcoolisées, les chocolats, les glaces et les sucres (Fig. 1b). En revanche, ces denrées alimentaires ne contribuent qu'à 9 % des empreintes dans les pays en développement (Fig. 1c).

Les secteurs liés à l'habillement et au textile (par exemple, coton, caoutchouc, autres fibres) supportent environ 4 % de l'empreinte mondiale des pesticides (Fig. 1a). La consommation de produits alimentaires et textiles dans les secteurs de l'entretien et d'autres secteurs industriels contribue respectivement à environ 8 et 5 % de l'empreinte mondiale des pesticides. Les empreintes dans d'autres secteurs industriels comprennent également celles provenant des résidus de récolte utilisés pour l'alimentation animale (voir les données supplémentaires 1). Dans les secteurs des services, les hôtels et restaurants et les services de restauration sont les principaux contributeurs (Fig. 4 supplémentaire). Nous avons également constaté que la fraction des empreintes intégrées dans les secteurs de l'entretien est beaucoup plus élevée dans les pays développés que dans les pays en développement (Fig. 1b, c).

En utilisant la perspective du producteur primaire au consommateur final, nous avons constaté qu'environ 49 % des empreintes de pesticides causées par la consommation dans les pays développés (0,33 Gt-pc) sont incorporées dans le commerce international (c'est-à-dire que les charges dangereuses de pesticides se produisaient à l'étranger), tandis que la consommation de biens importés ne contribue qu'à 23 % des empreintes de pesticides dans les pays en développement (0,30 Gt-pc). À l'échelle mondiale, environ 32 % des empreintes de pesticides sont commercialisées à l'échelle internationale (c'est-à-dire que 32 % des charges dangereuses mondiales de pesticides se sont produites en dehors du pays de consommation finale). Ce pourcentage est comparable aux incarnations du commerce international d'autres impacts environnementaux (10-70 %26), tels que la perte de biodiversité mondiale (30 %8), les émissions de gaz à effet de serre (19-24 %37), les émissions d'azote (25-27 %10) et la pollution de l'eau liée à l'azote (13 %38). Parmi tous les secteurs primaires, les empreintes de pesticides incorporées dans le commerce international sont les plus élevées pour les épices (environ 63 % sont commercialisées à l'échelle internationale), suivies par les secteurs du soja et des noix qui échangent respectivement environ 61 et 57 % des empreintes intégrées (Fig. 5 supplémentaire).

À l'échelle mondiale, l'empreinte moyenne de pesticides par habitant résultant de la consommation est de 0,27 tpc habitant−1 an−1, avec une variation comprise entre 0,01 et 1,6 tpc habitant−1 an−1 selon les pays et les régions. Tous les 10 premiers pays et territoires ayant les empreintes de pesticides par habitant les plus élevées se trouvent dans les économies à revenu élevé (Fig. 2), dont 8 sont des pays développés. L'Espagne a l'empreinte par habitant la plus élevée, qui est d'environ 11 et 105 % supérieure à celle de ses pays limitrophes, le Portugal et la France, respectivement (Fig. 6 supplémentaire). En fait, des évaluations internationales ont indiqué qu'une fraction élevée des aliments produits en Espagne contenait des niveaux élevés de résidus de pesticides39. La forte empreinte par habitant en Espagne découle de la forte utilisation de pesticides, peut-être en raison de lacunes et d'incongruités dans la politique espagnole en matière de pesticides40. Cependant, seulement 23 % environ des empreintes en Espagne sont incorporées dans le commerce international (Fig. 7 supplémentaire), alors qu'au Portugal et en France, environ 45 et 75 % des empreintes de pesticides proviennent de l'étranger. De nombreux pays européens ont une empreinte de pesticides par habitant élevée, plus de 90 % des empreintes provenant de l'étranger, comme les Pays-Bas, la Belgique, le Danemark, la Norvège, la Suède, l'Allemagne et la Suisse (Figs. 6 et 7 supplémentaires).

* Pays développés et pays en transition. Les régions étendues ne sont pas incluses dans ce graphique mais sont représentées dans la Fig. 6 supplémentaire.

Nous avons calculé les balances commerciales nettes des 82 pays et territoires sélectionnés et de huit grandes régions en utilisant la perspective du producteur primaire au consommateur final pour identifier les importateurs nets et les exportateurs nets d'empreintes de pesticides. Un importateur net exerce plus de pressions environnementales (c'est-à-dire plus de charges dangereuses de pesticides) à l'étranger en raison de sa consommation que localement pour les exportations, et vice versa pour les exportateurs nets. Ces informations sont uniques aux évaluations effectuées à l'aide de modèles MRIO et ne peuvent pas être dérivées des ensembles de données ACV traditionnels. Le cœur de cette évaluation se trouve au cœur des modèles MRIO qui capturent des données sur les importations et les exportations internationales. Nous avons quantifié les importateurs nets et les exportateurs nets en suivant les réseaux de la chaîne d'approvisionnement pour chacun des 90 pays/régions ; et identifier les pays qui transportent principalement des charges dangereuses de pesticides hors de leur territoire en raison de leur consommation (importateurs nets) et les pays qui sont touchés au niveau national parce qu'ils produisent des exportations pour satisfaire la consommation étrangère (exportateurs nets). Le statut des pays en tant qu'exportateurs nets ou importateurs nets est déterminé par une série de facteurs, tels que la dotation en ressources, la dépendance de l'économie vis-à-vis des exportations agricoles, les accords commerciaux, les tarifs et les politiques, et la rigueur des réglementations environnementales.

Parmi tous les importateurs nets, 32 pays sur 52 sont des pays développés (Fig. 8 supplémentaire). La Chine, qui est le plus grand importateur agricole au monde41, est le plus grand importateur net de produits comportant des charges dangereuses causées par l'utilisation d'insecticides et d'herbicides, suivie de l'Allemagne, du Royaume-Uni et du Japon (Fig. 3a). Environ 44 % des produits à charge incarnée liés aux pesticides importés en Chine provenaient des États-Unis, environ 12 % des pays subsahariens et environ 8,7 % du Brésil. De manière inattendue, l'Inde apparaît également comme l'un des cinq premiers importateurs nets avec environ 18 % des produits importés à charge de pesticides dangereux provenant des États-Unis, principalement en raison des importations de coton et de noix, et 16 % d'Argentine pour le soja et d'autres cultures oléagineuses. Si l'on considère la taille de la population, les pays à revenu élevé tels que l'Irlande, le Danemark, la Norvège, le Qatar et la Suède semblent avoir les importations nettes par habitant les plus élevées (Fig. 3b).

a Importations et exportations nettes totales. b importations et exportations nettes par habitant. Les importateurs nets exercent plus de pressions environnementales à l'étranger du fait de leur consommation de produits et services importés que localement du fait de leurs exportations, et inversement pour les exportateurs nets. L'analyse a été effectuée sur la base du point de vue du producteur primaire au consommateur final. * Pays développés et pays en transition. Les régions étendues ne sont pas incluses dans ce graphique mais sont représentées dans la Fig. 8 supplémentaire.

Nous avons également constaté que les États membres de l'UE27 importent d'ailleurs environ 0,06 Gt-pc de charges dangereuses causées par l'utilisation de substances actives interdites dans leur propre pays (c'est-à-dire environ 34 % de leurs empreintes de pesticides importés). Plus précisément, les substances interdites contribuent à plus de 90 % de l'empreinte totale importée en Suède, au Danemark, en Allemagne, en Finlande, en Lituanie et en Lettonie, sachant que ces pays ont l'une des réglementations les plus strictes en matière d'utilisation des pesticides42,43.

Étonnamment, bon nombre des exportateurs nets sont des pays appartenant à des économies à revenu élevé et intermédiaire supérieur (Fig. 8 supplémentaire). Les États-Unis sont le plus grand exportateur net de produits comportant des charges dangereuses causées par des insecticides et des herbicides, les principales destinations finales étant la Chine (34 %), le Japon (7,1 %) et le Mexique (6,9 %, tableau supplémentaire 3). Cependant, les États-Unis sont également un importateur net de charges dangereuses causées par les fongicides et les pesticides à usages multiples (Fig. 3a). Le Brésil est le deuxième exportateur net, les principales destinations finales étant les États-Unis (13,5 %, pour les fruits à coque et les fruits de verger et les raisins), la Chine (12 %, pour les fruits à coque et les graines de soja) et l'Allemagne (6,9 %, pour les fruits de verger, les raisins et les noix, tableau supplémentaire 3). Environ 61 % des empreintes de pesticides incorporées dans les exportations du Brésil (0,04 Gt-pc) sont causées par la consommation dans les pays développés, en particulier aux États-Unis, en Allemagne et au Royaume-Uni. En revanche, seulement 29 % des charges de risque qui surviennent en Argentine du fait de ses exportations sont dues à la consommation dans les pays développés. Les principales destinations finales des charges dangereuses incorporées dans les exportations de l'Argentine sont le Brésil (12,4 % de l'empreinte totale exportée, principalement pour le blé), la Chine (11 %, principalement pour les graines de soja) et l'Inde (8 %, principalement pour les graines de soja, tableau supplémentaire 3).

En retraçant les flux d'empreintes de pesticides incorporés le long des chaînes d'approvisionnement en fonction du point de vente final jusqu'au point de vue du consommateur final, nous avons constaté que le flux international le plus important se produit des États-Unis vers la Chine (0,029 Gt-pc, Fig. 4), dont 73,4 % sont associés aux graines de soja et 5,7 % aux autres céréales (tableau supplémentaire 4). D'autre part, <0,002 Gt-pc circule de la Chine vers les États-Unis, le textile et l'habillement étant le secteur qui supporte la plus grande partie des empreintes échangées (24,4 %).

Les lignes rouges représentent les débits avec le volume d'écoulement proportionnel à l'épaisseur de la ligne (plus la ligne est épaisse, plus le volume d'écoulement est important). La carte en couleurs représente l'empreinte incarnée dans les importations moins l'empreinte incarnée dans les exportations sur une échelle de −80 à 80 mégatonnes de poids corporel (Mt-pc). Imp net. fait référence à l'importateur net et à l'exp. fait référence à l'exportateur net.

Au sein de l'UE27, nous avons constaté des flux substantiels de l'Espagne vers l'Allemagne (0,0084 Gt-pc, deuxième au monde) et la France (0,008 Gt-pc, troisième au monde), les principaux produits commerciaux étant les légumes et les fruits non légumineux, les fruits et raisins du verger et les noix (tableau supplémentaire 4). L'Italie exporte également 0,004 et 0,002 Gt-pc vers l'Allemagne et la France, respectivement, impliquant des produits similaires à ceux de l'Espagne. Dans l'ensemble, 0,091 Gt-pc de charges dangereuses sont échangées entre les États membres de l'UE27, les principales destinations finales étant l'Allemagne, la France, l'Italie, la Pologne et la Belgique.

Nous comparons les empreintes de pesticides intégrées dans divers aliments en normalisant les empreintes par rapport à la masse, aux calories et aux protéines (Fig. 5). Dans cette analyse, nous observons des variations substantielles des empreintes de pesticides incorporés dans les pays producteurs et les produits alimentaires, certains aliments d'origine végétale ayant des empreintes de pesticides plus élevées que les aliments d'origine animale. Parmi tous les produits alimentaires, les fruits du verger et les raisins ont les empreintes les plus élevées par unité de masse et par unité de calories. Parmi toutes les céréales, le blé a la plus faible empreinte de pesticides par unité de calories (Fig. 5b). Le riz a une empreinte calorique environ 1,3 fois supérieure à celle du blé, tandis que l'empreinte pesticide du maïs est environ 3,5 fois supérieure à celle du blé. Parmi toutes les cultures riches en protéines, le soja a la plus faible empreinte de pesticides par unité de protéine, tandis que les noix ont la plus élevée (Fig. 5c). La viande crue (comprend tous les types de viande) a une empreinte de pesticides par unité de protéine (1,35 kg pc kg-protéine −1) légèrement supérieure à celle des graines de soja (1,24 kg pc kg de protéine −1), tandis que les œufs ont l'empreinte protéique par unité la plus faible (Fig. 5c). Les huiles et graisses d'origine animale ont des empreintes caloriques comparables à celles des autres huiles végétales, mais elles sont environ 2,3 fois plus élevées que les huiles de soja et de maïs (Fig. 5b). L'évaluation présentée ici prend en compte toutes les chaînes d'approvisionnement en amont pour la production de produits alimentaires (par exemple : cultures, céréales, légumes, fruits, viande, produits laitiers, œufs et autres produits), y compris la production d'aliments pour animaux. L'analyse MRIO capture la production et la consommation d'aliments pour animaux, ainsi que les charges dangereuses de pesticides associées, à travers plusieurs réseaux de chaînes d'approvisionnement nécessaires pour satisfaire la consommation finale de produits alimentaires.

Empreintes exprimées par kilogramme de produit alimentaire (a), par kilocalories (b) et par kilogramme de protéines (c). Les barres montrent les valeurs des 25e et 75e centiles dans différents pays producteurs. Les marqueurs croisés indiquent les valeurs médianes globales. n représente le nombre de pays producteurs inclus. Les empreintes par kilogramme de protéines ne sont pas représentées pour les « Légumes et fruits », les « Autres cultures vivrières », les « Huiles et graisses », les « Sucres » et les « Aliments à calories vides ».

Nos résultats contrastent en partie avec les analyses d'empreinte des émissions de gaz à effet de serre et de l'utilisation des terres, où il a été démontré que les viandes animales avaient des empreintes environnementales plus élevées2, mais s'alignent sur l'analyse ACV ascendante des risques de toxicité des pesticides menée pour la production végétale et animale en Australie23, où les auteurs constatent également que la production animale présente des risques d'écotoxicité inférieurs à la production agricole, notant qu'ils ne tenaient pas non plus compte de l'application directe de pesticides sur les peaux d'animaux pour lutter contre les mouches et les puces. Étant donné que l'application directe de pesticides sur les peaux d'animaux ne représente qu'une petite fraction du total des pesticides utilisés44, son inclusion ne changera pas notre conclusion selon laquelle les aliments d'origine animale ont une empreinte de pesticides inférieure à celle de certains aliments d'origine végétale tels que les fruits du verger, les raisins et les noix. Nous reconnaissons qu'une analyse plus approfondie devrait être menée pour vérifier cette constatation lorsque les informations sur l'utilisation directe de pesticides sur le bétail et dans l'aquaculture seront rendues publiques. En plus de l'utilisation de pesticides, d'antibiotiques et d'autres produits agrochimiques tels que les régulateurs de croissance des plantes sont également utilisés dans la production animale et végétale, et par conséquent, d'autres analyses tenant compte de ces intrants sont nécessaires pour réaliser une évaluation complète des empreintes environnementales de la production agricole.

Nous reconnaissons qu'il existe des limites et des incertitudes sous-jacentes à nos analyses. La base de données PEST-CHEMGRIDSv1.029 n'inclut pas tous les ingrédients actifs utilisés dans les terres cultivées. La sélection du top 20 des principes actifs les plus utilisés dans chaque système de culture en masse peut manquer d'inclure ceux qui ont une toxicité élevée mais utilisés à faible dosage sur une petite surface. La première étape de l'estimation des taux d'application dans PEST-CHEMGRIDS suppose que les relations entre les taux d'application de pesticides et les covariables (par exemple, les conditions hydrométéorologiques, les propriétés du sol, les pratiques agricoles et la socio-économie) aux États-Unis sont similaires à celles d'autres pays pour le même type de système de culture. Nous notons que cette hypothèse peut manquer de saisir des conditions qui ne se produisent pas aux États-Unis mais se produisent dans d'autres parties du monde. Pour tenir compte des facteurs nationaux, les estimations du taux d'application basées sur l'inférence statistique ont ensuite été contraintes par rapport aux données d'utilisation de pesticides spécifiques au pays de FAOSTAT. Il existe des incertitudes dans les données de FAOSTAT, en particulier dans les régions d'Afrique et d'Océanie où les taux de réponse au questionnaire sur l'utilisation des pesticides étaient inférieurs à 20 %31. En outre, les réglementations nationales sur l'utilisation des pesticides et la culture de cultures génétiquement modifiées résistantes aux pesticides ont été explicitement prises en compte dans PEST-CHEMGRIDS, mais il n'a pas tenu compte des réglementations infranationales et des préférences des agriculteurs, qui sont actuellement inconnues ou ne peuvent pas être récupérées à l'échelle géographique de ce travail.

L'estimation des taux d'application de pesticides dans PEST-CHEMGRIDS et la modélisation des concentrations environnementales de pesticides reposent sur les cartes des cultures de Monfreda et al.45 pour fournir la répartition géographique des cultures individuelles. Bien que Monfreda et al.45 soient actuellement le seul ensemble de données qui fournit la distribution spatiale mondiale de 175 cultures, ces cartes se réfèrent à environ 2000. Comme les terres cultivées mondiales ont augmenté d'environ 4 % entre 2000 et 201531, l'utilisation des cartes des cultures dans Monfreda et al.45 peut conduire à une légère sous-estimation générale des empreintes mondiales de pesticides. Plus précisément, l'incertitude de la superficie des cultures affectera l'estimation des charges dangereuses de pesticides, qui affecteront ensuite les valeurs des intensités directes (c'est-à-dire l'impact par dollar de production, \({{{{{\bf{q}}}}}}\), "Méthodes"). Une augmentation de la superficie cultivée conduira à une sous-estimation des intensités directes, alors qu'une diminution entraînera une surestimation.

Les empreintes de pesticides quantifiées dans ce travail n'incluaient pas l'utilisation de pesticides dans des milieux non cultivés, tels que les pâturages, les parcours, la production animale, l'aquaculture et les zones urbaines. Les informations sur l'utilisation directe des pesticides (par exemple, la quantité et le type d'ingrédients actifs) dans l'élevage, l'aquaculture et les zones urbaines sont très limitées et généralement indisponibles pour la plupart des pays. Bien que les pâturages occupent environ les deux tiers des terres agricoles mondiales31, seule une petite fraction de la zone de pâturage est gérée et cultivée dans de nombreuses régions du monde. Par exemple, > 90 % des pâturages permanents en Chine, en Inde, en Argentine, au Mexique et en Australie sont naturels et non gérés31,46,47. Dans les pâturages aménagés, les pesticides sont normalement utilisés lors des semis. Les pâturages étant pour la plupart des cultures pérennes, ils ne sont pas ensemencés chaque année. Par exemple, une étude d'enquête montre que la majorité des agriculteurs (> 80 %) ont replanté < 25 % de leurs pâturages en un an48. Par conséquent, les pâturages ont, en moyenne, de faibles apports annuels de pesticides.

Bien que nos estimations des résidus de pesticides dans le sol se situent dans les fourchettes observées rapportées par Silva et al.36, la comparaison n'a été effectuée que pour les sols agricoles des pays de l'Union européenne. De plus, nos estimations des résidus de pesticides et des charges dangereuses reposent sur l'hypothèse que les cultures destinées à la fois à la consommation locale et à l'exportation ont été cultivées en utilisant les mêmes taux d'application de pesticides. Cependant, les producteurs ciblant l'exportation peuvent ajuster leur application de pesticides pour respecter les limites maximales de résidus de pesticides dans les aliments établies par les pays importateurs, tels que l'Union européenne49. Sans tenir compte des différences potentielles dans les taux d'application de pesticides pour la consommation locale et les cultures d'exportation, notre analyse peut surestimer ou sous-estimer les empreintes de pesticides commercialisés au niveau international, en fonction des limites appliquées dans différents pays.

Les charges de danger des pesticides estimées ici ne reflétaient pas les effets des pesticides sur la santé humaine (p. ex., les effets cancérigènes ne sont pas pris en compte) et leurs toxicités aiguës pour les organismes non ciblés à la suite d'une exposition immédiate après un événement d'application. Il peut y avoir une sous-estimation des empreintes de pesticides car les charges de danger ont été estimées sur la base des valeurs NOAEL pour les mammifères et les oiseaux uniquement (exprimées en masse de pesticide par unité de poids corporel) et certains ingrédients actifs peuvent être plus toxiques pour d'autres organismes non ciblés non pris en compte ici. Nous n'avons pas tenu compte des effets sur d'autres organismes non ciblés (p. ex. poissons et vers de terre) car leurs écotoxicités sont généralement exprimées sous forme de concentrations létales médianes (CL50), qui ne peuvent pas être facilement converties en poids corporel par unité pour le calcul de la charge de danger.

L'analyse MRIO repose sur l'hypothèse qu'un changement de la demande ou de la production d'une industrie entraînera un changement proportionnel de la production. Cette technique traduit les dépenses financières en impacts, c'est-à-dire que plus les dépenses consacrées à un produit alimentaire sont importantes, plus l'impact est important. Nos analyses reflètent l'utilisation des pesticides et les modèles commerciaux de l'année 2015. Les changements dans l'utilisation des pesticides et les modèles commerciaux au fil du temps peuvent modifier l'empreinte des pesticides. Sur la base d'études antérieures sur une série d'autres indicateurs environnementaux, les principaux moteurs des impacts environnementaux négatifs sont la richesse (consommation par habitant) et la croissance démographique50,51, qui ont entraîné une augmentation des empreintes environnementales de 1990 à 2015 malgré les améliorations de l'efficacité énergétique52. De plus, les projections futures fournies dans la base de données PEST-CHEMGRIDS montrent une tendance à la hausse des taux d'application de pesticides. Par conséquent, nous pouvons nous attendre à ce que les empreintes de pesticides augmentent avec le temps. Les travaux futurs pourraient se concentrer sur la quantification des facteurs d'empreinte des pesticides en utilisant une analyse de décomposition structurelle53.

Pour tenir compte des limites de l'estimation de la charge dangereuse des pesticides et des variations des flux commerciaux, nous avons mené une analyse d'incertitude basée sur l'approche de Monte-Carlo ("Méthodes"), où nous avons perturbé les applications de pesticides, les valeurs NOAEL et les demandes intermédiaires et finales. Notre analyse des incertitudes montre que, dans tous les pays et régions, les écarts-types des empreintes totales de pesticides variaient entre 2,4 et 16 % des valeurs de référence, avec une moyenne de 4,5 % (Données supplémentaires 2).

Notre étude décrit le rôle des échanges internationaux dans la régulation de la contamination par les pesticides. Comprendre le flux des empreintes de pesticides à travers les chaînes d'approvisionnement est important pour aider à établir des politiques internationales qui contribuent à une agriculture durable. En particulier, nos analyses identifient les fuites d'empreintes de pesticides. Nous montrons que la consommation dans les pays développés a une contribution substantielle à la contamination par les pesticides survenant dans d'autres pays. Plus précisément, plus de 90 % des empreintes de pesticides importés par certains pays européens étaient causées par des substances actives dont l'utilisation était interdite dans ces pays importateurs. Par conséquent, une réglementation réciproque sur les pesticides peut devoir être mise en œuvre pour les importations afin de décourager la consommation de produits importés produits à l'aide de substances interdites dans le pays importateur. Les pays importateurs d'empreintes de pesticides devraient également contribuer équitablement à l'effort de développement de technologies de lutte antiparasitaire durable et à la mise en œuvre de projets de remédiation pour réduire la contamination par les pesticides dans les pays exportateurs. Afin de réduire les impacts environnementaux de la production alimentaire mondiale, notre étude suggère qu'en plus des stratégies de lutte antiparasitaire durable qui réduisent l'utilisation des pesticides54, la stratégie consistant à faire évoluer l'alimentation humaine vers des aliments à base de plantes devrait s'accompagner d'une sensibilisation à la réduction du gaspillage et des pertes alimentaires, de la réduction de la surconsommation et d'une diminution de la consommation d'aliments à calories vides (par exemple, sucreries, boissons gazeuses et boissons alcoolisées).

Bien que notre étude utilise le meilleur ensemble de données géoréférencées disponible pour l'utilisation des pesticides dans les terres cultivées mondiales, l'accès à des ensembles de données plus détaillés et plus étendus sur l'utilisation des pesticides dans tous les contextes possibles, y compris la production animale, l'aquaculture et l'utilisation urbaine, est de la plus haute importance pour obtenir une vue holistique de la contamination mondiale par les pesticides et de ses empreintes associées tout au long des chaînes d'approvisionnement. De nombreux pays exigent que les applicateurs de pesticides en milieu agricole enregistrent l'emplacement, le moment, les types de pesticides et les taux d'application, mais ces données ne sont accessibles au public que sous forme de valeurs agrégées au niveau national, la Californie étant la seule région qui publie des bases de données très granulaires temporellement et spatialement sur les taux d'application spécifiques aux cultures et aux ingrédients actifs55. À la connaissance des auteurs, aucun pays ou région n'a publié de données récentes sur l'utilisation de pesticides dans l'élevage et l'aquaculture. De plus, les données géoréférencées sur les applications de pesticides utilisées dans notre travail reposent sur des données au niveau des pays fournies par FAOSTAT collectées via un questionnaire, qui contiennent également des incertitudes, en particulier dans les régions d'Afrique et d'Océanie où les taux de réponse au questionnaire étaient inférieurs à 20 %31. L'inaccessibilité à des données de haute qualité sur l'utilisation des pesticides peut entraver l'avancement des politiques sur les pesticides55, et nous appelons donc à un effort international pour réformer le cadre juridique de la distribution des données afin de permettre aux autorités de signaler et de rendre les données détaillées sur l'utilisation des pesticides en libre accès.

Dans cette étude, nous avons quantifié l'empreinte des pesticides comme la charge de danger mesurant le poids corporel des organismes non ciblés nécessaires pour absorber les résidus de pesticides accumulés dans l'environnement sans subir d'effets indésirables. Cet indicateur prend en compte le fait que l'utilisation de pesticides peut ou non créer une pression sur les écosystèmes, en fonction de leur dégradabilité et de leur toxicité. L'efficacité de la dégradation des pesticides peut varier dans l'espace car la dégradation et le transport des pesticides sont contrôlés par les conditions hydroclimatiques et les propriétés du sol56,57. Par conséquent, nous avons utilisé un modèle environnemental basé sur les processus et spatialement explicite pour estimer les résidus de 80 ingrédients actifs dans divers systèmes de culture à l'échelle mondiale avec une résolution de 0,5° × 0,5° (c. À partir des résultats du modèle, nous avons calculé la masse totale de chaque ingrédient actif accumulé dans l'environnement et les charges de danger de pesticides correspondantes dans chaque système de culture pour 168 pays producteurs de cultures, que nous avons ensuite liées à la classification multirégionale des entrées-sorties (MRIO) qui comprend 6357 secteurs (regroupés en 83 secteurs ; Données supplémentaires 1) et 221 pays et territoires (avec 82 pays et territoires sélectionnés et d'autres regroupés en huit grandes régions ; Tableau supplémentaire 1). Ces étapes ont abouti au compte dit satellite qui a ensuite été lié à une table MRIO pour entreprendre une évaluation de l'empreinte basée sur la consommation et obtenir l'empreinte de chaque ingrédient actif incorporé dans la production de biens et de services. Le compte satellite est le terme utilisé pour décrire un ensemble de données physiques (dans cette étude : des données sur les charges dangereuses de pesticides) qui peuvent être liées à un tableau MRIO pour les évaluations de l'empreinte. Une évaluation basée sur la consommation permet de quantifier l'empreinte des pesticides à différentes étapes, de la production primaire à la production intermédiaire jusqu'à la consommation finale. L'analyse menée dans cette étude correspond à l'application des pesticides et aux modèles de commerce international de l'année 2015.

La conséquence potentielle de la contamination par des pesticides incorporés dans un produit est généralement quantifiée par l'empreinte chimique21, qui est calculée à l'aide de l'approche ascendante de l'analyse du cycle de vie (ACV)22. Ici, nous étudions la pression (au lieu de la conséquence) exercée par l'utilisation des pesticides au niveau de l'ensemble de l'économie mondiale en utilisant l'approche descendante basée sur une analyse entrée-sortie étendue à l'environnement.

Nous définissons les empreintes de pesticides comme les charges dangereuses (HL) des pesticides utilisés dans la chaîne d'approvisionnement pour satisfaire la consommation de biens et de services. HL mesure le poids corporel (pc) des organismes non ciblés nécessaires pour absorber les résidus de pesticides (c'est-à-dire la quantité de pesticides non dégradés par les processus environnementaux et accumulés dans l'environnement) sans subir d'effets nocifs, en notant qu'un effet n'implique pas la mortalité. Cette définition tient compte de deux éléments importants qui font de l'utilisation des pesticides une pression sur le milieu naturel, soit l'accumulation et la toxicité. En d'autres termes, les pesticides n'exerceront pas de pression sur les écosystèmes s'ils peuvent être entièrement dégradés par des processus environnementaux et s'ils ne sont pas toxiques pour les organismes non ciblés. Plus précisément, l'empreinte du pesticide, quantifiée en tant que charge de danger, est définie comme \({{{{\rm{HL}}}}}}=\sum [{M}_{i}{{{{{\boldsymbol{/}}}}}}({{{{{{\rm{NOAEL}}}}}}}_{i}\times 365)]\), où \({M}_{i}\) [kg-pesticide] est la masse totale de l'ingrédient actif i accumulé dans l'environnement et \({{{{{{\rm{NOAEL}}}}}}}_{i}\) [kg-pesticide kg-pc−1 jour−1] est la dose sans effet nocif observé de la matière active i chez les organismes non ciblés. Une valeur plus élevée de HL signifie une pression environnementale plus élevée. Nous considérons la masse totale accumulée sans partitionner la masse en différents compartiments environnementaux avec la justification que les pesticides peuvent se déplacer à travers différents compartiments au fil du temps et que nous visons à quantifier la pression globale, en ligne avec d'autres indicateurs d'empreinte environnementale, tels que l'empreinte azote10. Nous reconnaissons que les valeurs de NOAEL peuvent varier d'une espèce à l'autre et, par conséquent, en prenant une mesure conservatrice, nous avons comparé les valeurs de NOAEL rapportées par diverses sources de données pour les mammifères et les oiseaux (Données supplémentaires 3) et nous avons utilisé les valeurs minimales pour le calcul de l'empreinte des pesticides.

Notre définition de l'empreinte des pesticides est axée sur la pression, contrairement à l'empreinte chimique axée sur l'impact couramment utilisée. Les indicateurs axés sur la pression se concentrent sur les activités humaines résultant des besoins et des facteurs susceptibles d'exercer des pressions sur l'environnement par l'utilisation des ressources, les émissions, le rejet de substances dans l'environnement et/ou le changement d'affectation des terres. Les indicateurs axés sur l'impact se concentrent sur les conséquences sur l'écosystème et la santé humaine, ce qui peut nécessiter la connaissance du niveau d'exposition des organismes non ciblés aux pesticides. Alors que les indicateurs axés sur l'impact peuvent donner un aperçu des impacts d'un produit ou d'un processus spécifique à l'échelle locale, il est actuellement techniquement difficile de les appliquer à l'échelle mondiale. Les pressions, en revanche, peuvent varier à des échelles spatiales et géographiques sans qu'il soit nécessaire de faire des hypothèses sur le niveau d'exposition. Notre définition de l'empreinte des pesticides permet d'évaluer l'utilisation des pesticides dans 90 pays/régions et offre des possibilités de comparaison au sein d'une famille d'empreintes environnementales (par exemple, carbone, azote, eau, matériaux, énergie, biodiversité) dans de futures études pour étudier les compromis afin de parvenir à une compréhension holistique de la durabilité et de l'équité de l'utilisation des ressources entre les nations du point de vue de la production et de la consommation5.

Le type et la quantité d'ingrédients actifs utilisés dans différents systèmes de culture à des emplacements géographiques spécifiques ont été obtenus à partir de la base de données PEST-CHEMGRIDS v1.029. Cette base de données fournit les taux d'application annuels géoréférencés mondiaux de 95 ingrédients actifs utilisés en 2015 dans dix groupes de cultures qui comprennent six cultures dominantes (c'est-à-dire la luzerne, le maïs, le coton, le riz, le soja et le blé) et quatre cultures agrégées (c'est-à-dire les légumes et les fruits, les vergers et les raisins, les pâturages et le foin et d'autres cultures), représentant un total de 175 cultures. L'agrégation des cultures suit la classification de l'USGS Pesticide National Synthesis Project30 (voir le tableau 2 dans Maggi et al.29 pour une classification détaillée). En bref, les "légumes et fruits" comprennent les légumineuses, les racines et les tubercules, les fruits de brousse et les cultures herbacées ; les «vergers et raisins» comprennent les noix, les arbres fruitiers et les vignes; « pâturages et foin » comprend les cultures fourragères et les prairies utilisées pour le pâturage, tandis que les « autres cultures » comprennent les autres céréales, les oléagineux et les plantes à fibres. Les données ont une résolution originale de 5 minutes d'arc (environ 10 km × 10 km à l'équateur), englobant 38,54 millions de km2 de terres agricoles (y compris les pâturages) dans 168 pays. Dans ce travail, nous avons exclu l'utilisation de pesticides sur les pâturages et le foin car seule une petite fraction de la zone de pâturage est gérée et cultivée dans de nombreuses régions du monde31 et les pâturages sont principalement des plantes vivaces qui ne nécessitent pas de replantation fréquente48, d'où de faibles apports annuels de pesticides. Nous avons également exclu trois autres ingrédients actifs (c'est-à-dire le polysulfure de calcium, Bacillus amyloliquefaciens et l'huile de pétrole) en raison de données insuffisantes sur les propriétés physicochimiques requises pour l'estimation des résidus. Par conséquent, nous avons modélisé 80 ingrédients actifs au total sur 11,85 millions de km2 de terres cultivées.

Les taux d'application ont été estimés par une nouvelle analyse de la base de données du USGS Pesticide National Synthesis Project30, qui fait état de 512 ingrédients actifs utilisés dans les groupes de cultures principaux et agrégés ci-dessus aux États-Unis de 1992 à 2016. Dans chacun des groupes de cultures, les 20 principaux ingrédients actifs ayant la masse totale utilisée la plus élevée ont été sélectionnés. Cette sélection donne 200 ingrédients actifs, mais certains d'entre eux sont récurrents dans différents groupes de cultures. Ainsi, au total, la base de données PEST-CHEMGRIDS v1.0 comprend 95 ingrédients actifs uniques et représente environ 84 % de la masse totale de pesticides utilisée aux États-Unis en 2015. Les ingrédients actifs sélectionnés font partie des pesticides les plus largement utilisés dans le monde identifiés par Li58 grâce à la compilation de données sur la consommation de pesticides dans divers pays d'Asie, d'Europe, d'Amérique du Nord et du Sud, d'Afrique et d'Océanie. Les estimations des taux d'application à l'échelle mondiale fournies dans PEST-CHEMGRIDS ont été calculées à l'aide de méthodes statistiques spatialement conditionnées qui tenaient compte des propriétés physiques du sol (textures du sol, teneur en carbone, porosité, épaisseur et profondeur de la nappe phréatique), des variables hydroclimatiques (précipitations, température atmosphérique, rayonnement solaire, productivité primaire nette, évapotranspiration réelle et classification climatique thermique), des quantités agricoles (fertilisation azotée et phosphorée, rendement des cultures, sécurité hydrique des cultures) et des indices socio-économiques (densité de population, produit intérieur brut et développement humain). voir le tableau 1 dans Maggi et al.29 pour la liste complète des inventaires publics utilisés pour les estimations spatiales). En plus de ces quantités utilisées dans l'analyse spatiale, les estimations prennent explicitement en compte l'approbation spécifique au pays pour l'adoption de cultures génétiquement modifiées résistantes aux pesticides, comme indiqué par le Service international pour l'acquisition d'applications agro-biotechnologiques59, et les interdictions de pesticides spécifiques au pays (ou dont l'utilisation n'est pas approuvée) comme indiqué par la Commission européenne42 et la base de données PAN43. En outre, d'autres facteurs nationaux (par exemple, la politique, les pratiques agricoles, les capacités des infrastructures, l'accès aux pesticides) ont été implicitement pris en compte en limitant les estimations par rapport aux données sur l'utilisation des pesticides au niveau national communiquées par FAOSTAT31. Les estimations dans 28 pays (tableau supplémentaire 1) n'ont pas été limitées par rapport à FAOSTAT car les données de ces pays n'étaient pas disponibles. Pour contrôler la qualité des estimations, les données sources et les méthodes d'inférence spatiale utilisées pour l'estimation ont été étalonnées et validées. En outre, les estimations ont également été comparées à des données nationales indépendantes et accessibles au public sur l'utilisation des ingrédients actifs en Australie, au Royaume-Uni, en Corée du Sud et en Afrique du Sud, et recoupées avec les taux d'application recommandés par les fabricants ou les organismes de réglementation. Les informations sur le type et la quantité d'ingrédients actifs appliqués dans les champs agricoles sont actuellement très rares et rares55, et nous reconnaissons donc que l'étalonnage des estimations pour tous les pays n'est actuellement pas possible. Malgré les limites (voir les détails dans la section Limites et incertitudes), PEST-CHEMGRIDS est actuellement le seul inventaire accessible au public, fondé sur des données et fondé sur des preuves, des taux d'application d'ingrédients actifs spécifiques aux cultures et géoréférencés.

Le transport et la vitesse de dégradation des pesticides dépendent des propriétés physicochimiques des principes actifs ainsi que des conditions environnementales. Pour deux pays ayant des conditions hydroclimatiques et pédologiques différentes, la quantité de pesticides accumulés dans l'environnement dans ces pays peut être sensiblement différente même s'ils ont appliqué la même quantité et le même type d'ingrédients actifs. De plus, les conditions environnementales peuvent également varier au sein d'un même pays et, par conséquent, la masse totale de pesticides accumulée dans l'environnement (c'est-à-dire les résidus de pesticides) résultant de la production agricole dans un pays doit être estimée au niveau infranational ou sous-comté.

Ici, les résidus de pesticides ont été estimés à l'aide d'un modèle environnemental basé sur les processus et spatialement explicite32, avec des taux d'application d'ingrédients actifs spécifiques aux cultures et géoréférencés provenant de la base de données PEST-CHEMGRIDS, comme décrit ci-dessus. Le modèle prend en compte les flux d'eau, de gaz et de chaleur le long d'une colonne de sol unidimensionnelle à saturation variable, la diffusion et l'advection des produits chimiques dissous, ainsi que la volatilisation, l'adsorption et la dégradation des ingrédients actifs sélectionnés. La modélisation a été réalisée à l'aide du simulateur de transport bioréactif multi-phases et multi-composants à usage général (BRTSim v4.0e60), qui résout les lois de continuité et de conservation des flux de masse et d'énergie à l'aide de techniques numériques hybrides explicites-implicites dans des volumes finis, et d'un équilibre non isotherme et de réactions cinétiques décrivant la dégradation, l'adsorption et la volatilisation des pesticides. Plus précisément, le débit d'eau est modélisé à l'aide de l'équation de Richards ainsi que des relations perméabilité relative-potentiel hydrique-saturation du modèle Brooks-Corey. L'advection et la diffusion des produits chimiques aqueux sont modélisées par les équations de Darcy et de Fick, respectivement. La diffusion des composés gazeux est également décrite explicitement à l'aide de la loi de Fick. À l'aide de la loi d'action de masse, la volatilisation est modélisée en fonction des constantes de la loi d'Henry des ingrédients actifs, tandis que l'adsorption est modélisée en fonction des coefficients de partage du carbone organique du sol des divers ingrédients actifs et de la teneur en carbone organique du sol, de la densité apparente du sol et de l'humidité du sol. La dégradation des pesticides est décrite par une cinétique de premier ordre avec une prise en compte explicite de l'activité biologique, de la teneur en humidité du sol, de la température du sol, du pH du sol et de la teneur en carbone organique du sol. Les équations de résolution sont décrites en détail dans Maggi61 et Tang et Maggi32.

Le modèle a ensuite été déployé sur une grille tridimensionnelle résolue à une résolution de 0,5 ° × 0,5 ° horizontalement et étendue verticalement sur deux couches atmosphériques et trois couches de sol dans la zone racinaire (0 à 100 cm de profondeur) et une couche de sol supplémentaire jusqu'à la nappe phréatique à l'équilibre ou le substratum rocheux. Les pesticides ont été appliqués à la première couche de sol suivant les cartes du calendrier cultural62. Les flux d'eau entrants (précipitations et irrigation) et le rayonnement solaire (ondes courtes et ondes longues) ont également été appliqués à la première couche de sol, tandis que l'évapotranspiration a été répartie sur le profil du sol en fonction des distributions racinaires des cultures estimées sur la base de la profondeur maximale d'enracinement des cultures63. Pour que les taux de dégradation atteignent un état proche de l'équilibre, le modèle a été exécuté pendant 48 ans en utilisant les taux d'application annuels d'ingrédients actifs de l'année 2015 et la série chronologique de précipitations, d'évapotranspiration des cultures, d'irrigation et de rayonnement solaire qui s'étend de 1970 à 2017. 5. Au total, 32 768 mailles géographiques ont été modélisées.

Nous avons acheté la texture du sol géoréférencé, la densité en vrac, le pH et la teneur en carbone organique de la perméabilité du sol, l'indice de distribution du volume des pores, la porosité du sol, la capacité de la capacité thermique et la conductivité thermique à partir de Dai et al.66, la table d'eau de l'équilibre de l'équipement de l'élim Ang et al.69. Les séries chronologiques des précipitations, de la température atmosphérique, du rayonnement solaire à ondes longues et à ondes courtes et de l'évapotranspiration potentielle proviennent des ensembles de données de l'Unité de recherche sur le climat70. La superficie irriguée a été déterminée sur la base de la carte des indicateurs de sécurité hydrique des cultures71. Les propriétés physicochimiques des ingrédients actifs proviennent de la Pesticide Properties DataBase (PPDB)35. Tous les ensembles de données utilisés pour alimenter le modèle sont décrits en détail dans le tableau S1 des informations supplémentaires de Tang et Maggi32. Dans ce travail, tous les produits de données géoréférencés (y compris les applications de pesticides) ont été harmonisés à une résolution de 0,5° × 0,5° avec soit une interpolation conservatrice de masse pour les quantités liées à la masse ou à l'énergie (par exemple, les précipitations) ou une interpolation linéaire autrement (par exemple, la température).

Ce cadre de modélisation a déjà été utilisé pour étudier la dynamique de divers composés à l'échelle de la parcelle à l'échelle mondiale, y compris la dynamique de l'atrazine72, du glyphosate73 et du carbone et de l'azote du sol74. Nous avons comparé l'humidité, la température et le pH du sol modélisés par rapport à l'ensemble de données CPC Soil Moisture75, à l'ensemble de données NOAA/NCEI sur la température de la surface terrestre76 et à l'ensemble de données SoilGrids2.064, respectivement. Nous avons également comparé les résidus de pesticides estimés dans le sol par rapport aux mesures sur le terrain rapportées dans Silva et al.36 (Figs. 2 et 3 supplémentaires). En plus de l'analyse comparative, nous avons également évalué la sensibilité des variables d'entrée du modèle32 et nous avons propagé les incertitudes de l'estimation des résidus aux incertitudes globales du calcul de l'empreinte des pesticides (voir les sections ci-dessous).

À partir de la simulation en régime quasi stationnaire, nous avons ensuite calculé la fraction non dégradée de l'ingrédient actif i dans le système de culture j au temps t = t* pour chaque cellule de grille k comme \({F}_{i,j}^{k}({t}^{* })={M}_{i,j}^{k}({t}^{* })/\mathop{\sum }\nolimits_{t=0}^{t={t}^{* }}{ {M}_{A}}_{i,j}^{k}(t)\), où \(\mathop{\sum }\nolimits_{t=0}^{t={t}^{* }}{{M}_{A}}_{i,j}^{k}(t)\) est la masse appliquée cumulée de t = 0 à t* et \({M}_{i,j}^{k}(t)\) est le total instantané masse de pesticides présente dans l'atmosphère et le sol sous forme gazeuse, dissoute et adsorbée. Nous avons ensuite calculé la fraction non dégradée moyenne \(\bar{{F}_{i,j}^{k}}\) sur les cinq dernières années de la simulation, qui a ensuite été utilisée pour construire le compte satellite de la table MRIO.

L'analyse des entrées-sorties (ES) a été développée par le lauréat du prix Nobel, Wassily Leontief77 dans les années 1930. Cette technique s'appuie sur des tableaux d'entrées-sorties qui capturent les interdépendances entre les secteurs économiques. Les tableaux d'ES peuvent être soit nationaux (par exemple, pour des pays individuels - États-Unis, Australie, etc.) soit mondiaux (par exemple, un tableau d'ES multirégional). Aujourd'hui, les agences statistiques du monde entier publient des tableaux d'entrées-sorties78,79, qui ont été utilisés pour de nombreuses évaluations de l'empreinte sociale et environnementale du commerce international26. L'empreinte des pesticides des nations n'a pas encore été quantifiée.

Les tableaux MRIO capturent les interactions entre les secteurs dans plus d'un pays et incluent spécifiquement des données sur le commerce international. Nous avons construit une table MRIO personnalisée pour cette étude sur la plate-forme mondiale de laboratoire virtuel d'écologie industrielle (Global IELab)33. La plate-forme permet la construction de bases de données mondiales sur le commerce international et fournit la résolution la plus détaillée de 6357 secteurs pour 221 pays et territoires. En raison des contraintes de calcul dans le développement d'une table MRIO avec la résolution la plus élevée des secteurs et des régions, l'IELab offre la possibilité de construire des tables MRIO avec une résolution régionale et sectorielle spécifiée. Dans cette étude, nous avons regroupé les 6357 secteurs en 83 secteurs (voir Données supplémentaires 1). Nous avons sélectionné 82 pays et territoires qui sont soit les principaux producteurs agricoles et les principaux utilisateurs de pesticides selon FAOSTAT31, soit ceux qui ont des économies à revenu élevé et moyen-supérieur, et nous avons regroupé les autres pays et territoires en huit grandes régions en fonction de leur situation géographique et de leur appartenance ou non aux parties visées à l'annexe 1 de la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC)34 (voir le tableau supplémentaire 1).

L'analyse mathématique sous-jacente des entrées-sorties comprend trois matrices clés : (i) la demande intermédiaire (T), (ii) la demande finale (Y) et (iii) la valeur ajoutée (v). La matrice de la demande intermédiaire comprend des éléments (Ta,b) qui représentent l'offre de la marchandise a destinée à être utilisée par l'industrie b. La matrice T construite dans cette étude couvre les secteurs primaires (par exemple, élevage, cultures), secondaires (par exemple, produits laitiers) et tertiaires (par exemple, services). La matrice de la demande finale (Y) capture la consommation de biens et de services (Yb,c) par les soi-disant consommateurs finaux, c tels que les ménages, le gouvernement et les stocks. Les éléments de la matrice de la valeur ajoutée (vp,a) comprennent la contribution des intrants primaires p, tels que les salaires et traitements, les subventions, à la production de biens par l'industrie a.

Le calcul basé sur la consommation pour la quantification de l'empreinte des pesticides se déroule comme suit : premièrement, la production totale (x) d'un système d'entrée-sortie est calculée comme suit : \({{{{{\bf{x}}}}}}={{{{{\bf{T}}}}}}{{{{{{\boldsymbol{1}}}}}}}^{{{{{{\boldsymbol{T}}}}}}}+{{{{\bf{y}}} }}}{{{{{\boldsymbol{1}}}}}}}^{{{{{\boldsymbol{y}}}}}}}\), où \({{{{{\boldsymbol{1}}}}}}=\{{{{{\mathrm{1,1}}}}},\ldots ,1\}\) est un opérateur de sommation. Ensuite, le calcul de la matrice des besoins directs \({{{{{\bf{A}}}}}}={{{{{\bf{T}}}}}}{\hat{{{{{{\bf{x}}}}}}}}^{-1}\) fournit des informations sur les intrants requis par chacun des 83 secteurs de l'économie pour la production de la production. Le symbole du chapeau indique la diagonalisation du vecteur de sortie total x. La matrice A est en outre utilisée pour dériver l'équation entrée-sortie fondamentale de Leontief : \({{{{{\bf{x}}}}}}={({{{{\bf{I}}}}}}{{{{{\boldsymbol{-}}}}}}{{{{\bf{A}}}}}})}^{{{{{{\boldsymbol{-}}}}}}1}{{{{{\bf{y}} }}}}\), où I est la matrice d'identité et \({({{{{{\bf{I}}}}}}{{{{{\boldsymbol{-}}}}}}{{{{{\bf{A}}}}}})}^{{{{{{\boldsymbol{-}}}}}}1}\) est l'inverse de Leontief L qui fournit la perspective de la chaîne d'approvisionnement. Pour calculer l'empreinte des pesticides, le compte satellite Q est post-multiplié par l'inverse de la diagonale x pour obtenir les impacts par dollar de production (également appelés intensités directes) : \({{{{{\bf{q}}}}}}={{{{{\bf{Q}}}}}}{\hat{{{{{{\bf{x}}}}}}}^{-1}\). Les intensités totales sont alors dérivées comme : \({{{{{\bf{m}}}}}}={{{{{\bf{qL}}}}}}\). Les intensités totales capturent à la fois les impacts directs et indirects, qui génèrent des empreintes lorsqu'ils sont multipliés par la demande finale : \({{{{{\boldsymbol{f}}}}}}={{{{{\bf{m}}}}}}{{{{\boldsymbol{\bullet }}}}}}{{{{{\bf{y}}}}}}\).

Nous avons d'abord désagrégé les dix groupes de cultures (c'est-à-dire désignés par l'indice j) en 175 cultures individuelles (c'est-à-dire désignées par l'indice n) en suivant l'agrégation des cultures rapportée dans le tableau 2 de Maggi et al.29. Plus précisément, nous avons calculé la masse d'ingrédient actif i accumulée dans l'environnement à la suite de son utilisation pour la production d'une culture individuelle n dans chaque cellule de grille k comme \({M}_{i,n}^{k}={R}_{i,j(n)}^{k}\times {A}_{n}^{k}\times \bar{{F}_{i,j(n)}^{k}}\), où \({R}_{i,j(n)}^{k }\) et \(\bar{{F}_{i,j(n)}^{k}}\) sont le taux d'application annuel médian et la fraction non dégradée moyenne de l'ingrédient actif i dans le groupe de cultures j(n) auquel appartient la culture individuelle n. \({A}_{n}^{k}\) est la superficie récoltée de la culture n obtenue de Monfreda et al.45. Par exemple, la culture individuelle « pommes » appartient au groupe de cultures « vergers et raisins », et ainsi la masse accumulée de l'ingrédient actif i due à la production de pommes a été déterminée en multipliant le taux d'application de l'ingrédient actif i dans « les vergers et les raisins » [kg-pesticide appliqué m−2] avec la surface récoltée de pommes [m2] et la fraction non dégradée dans les « vergers et raisins » [kg-pesticide accumulé/kg-pesticide appliqué]. La charge de risque correspondante est ensuite calculée comme suit : \({{{{{\rm{HL}}}}}}_{i,n}^{k}={M}_{i,n}^{k}{{{{\boldsymbol{/}}}}}}({{{{{{\rm{NOAEL}}}}}}}_{i}\times 365)\).

Nous avons ensuite calculé la charge de danger totale de chaque ingrédient actif dans la production de chaque culture individuelle pour chaque pays m ({{{{{{\rm{HL}}}}}}}_{i,n}^{m}\)) en additionnant \({{{{{{\rm{HL}}}}}}}_{i,n}^{k}\) sur toutes les cellules de la grille appartenant à ce pays. Pour construire le compte satellite du tableau MRIO, nous avons aligné la charge de danger spécifique au pays de chaque ingrédient actif pour les 175 cultures individuelles avec les classifications sectorielles de la base de données MRIO. Les alignements entre les groupes de cultures, les 175 cultures individuelles et la classification sectorielle dans le tableau MRIO sont rapportés dans les données supplémentaires 1.

Pour mettre en évidence la contribution des différents types de pesticides, nous avons regroupé les empreintes de pesticides en quatre classes, à savoir les herbicides, les insecticides, les fongicides et les pesticides à usages multiples (les pesticides à usages multiples désignent les pesticides qui appartiennent à plus d'une classe fonctionnelle, c'est-à-dire qu'ils peuvent être utilisés comme herbicides, insecticides ou fongicides, tableau supplémentaire 2). Pour déterminer si une région est un importateur net ou un exportateur net de produits incorporant la charge de danger des pesticides, nous avons calculé la différence entre la charge totale de danger des pesticides incarnée dans les importations (consommateurs finaux) et les exportations (premiers producteurs) de biens et de services dans cette région. Dans les analyses basées sur la consommation, nous avons considéré la consommation de produits et services produits localement et importés. Lors de l'analyse de l'empreinte totale incarnée par un produit ou un service, nous avons pris en compte l'empreinte cumulée de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, des premiers producteurs aux ventes finales. Nous avons calculé l'empreinte de pesticides de différents produits alimentaires en termes d'unité de masse, d'unité de calories et d'unité de protéines. Nous avons utilisé le prix de base des exportations (c'est-à-dire la valeur commerciale/la quantité commerciale) obtenu à partir de la base de données UN Comtrade80 pour calculer les charges dangereuses de pesticides incorporées dans un kilogramme de nourriture produite dans chaque pays producteur. Les pays pour lesquels le prix de base n'était pas disponible ont été exclus de l'analyse. Les calories et les protéines contenues par kilogramme de produits alimentaires ont été obtenues à partir de la base de données nationale sur les nutriments de l'USDA81. Pour toutes les analyses par habitant, les chiffres de population de chaque région en 2015 ont été obtenus à partir de FAOSTAT31.

Nous avons effectué des vérifications de robustesse pour tester si les variations des régimes climatiques et des propriétés du sol affecteraient l'estimation des charges dangereuses de pesticides. Dans ce premier test de robustesse, nous avons sélectionné au hasard 1000 cellules de grille et répété les exécutions du modèle (uniquement le modèle environnemental) en utilisant des séries chronologiques de précipitations, d'évapotranspiration, de rayonnement solaire et de température de l'air des 17 dernières années (c'est-à-dire de 2001 à 2017). Dans le deuxième test, nous avons répété les exécutions du modèle des 1000 cellules de grille aléatoires avec une variation de ± 50 % de la teneur en carbone du sol. Les changements dans les régimes climatiques ont entraîné un changement moyen de -0,33 % (25e centile : -1,2 %, 75e centile : 0,3 %) par rapport à la simulation de référence, tandis qu'une variation de ± 50 % de la teneur en carbone du sol a entraîné un changement moyen de 5,9 % (25e centile : -4,6 %, 75e centile : 10,7 %, Fig. 10 supplémentaire).

Pour quantifier les incertitudes globales associées aux empreintes de pesticides, nous avons effectué des simulations de Monte-Carlo. Cette méthode de quantification de l'incertitude a déjà été utilisée pour des études d'empreintes10,82. Premièrement, nous avons quantifié les incertitudes dans les estimations de la charge de danger des pesticides en effectuant une analyse de sensibilité globale sur les taux d'application des pesticides, les fractions non dégradées et les valeurs NOAEL. Nous avons échantillonné au hasard dans l'espace variable qui s'étend à +/- 50 % des valeurs de référence en utilisant une distribution gaussienne qui a une moyenne autour de la valeur de référence et un écart type de 15 % de la valeur de référence. Nous avons effectué 8000 réalisations pour obtenir les écarts-types des charges de danger des pesticides intégrés dans chaque secteur et région, qui ont ensuite été utilisés pour la quantification incertaine des empreintes de pesticides.

Les bases de données MRIO sont compilées à partir de données primaires et sont donc associées à des erreurs de mesure. Ces erreurs se propagent de la collecte des données brutes à la compilation MRIO aux évaluations de l'empreinte des pesticides83,84,85 et peuvent être quantifiées à l'aide des techniques de Monte-Carlo86,87. Ici, nous suivons l'approche décrite dans Lenzen et al.82 en propageant l'incertitude à l'aide de données sur les écarts types pour la demande intermédiaire (\({\sigma }_{{{{{{\bf{T}}}}}}}\)) et la demande finale (\({\sigma }_{{{{{{\bf{y}}}}}}\)) provenant du Global MRIO Lab33, et les charges de danger des pesticides (\({\sigma }_{{{{{{\bf{Q}}}}}}\)) calculé comme décrit ci-dessus pour perturber les données Q, T et y, puis en calculant les empreintes de pesticides perturbées. Ces empreintes perturbées ont été calculées à partir de 1 000 runs de Monte-Carlo. Les écarts-types des empreintes de pesticides ont ensuite été calculés à partir des écarts-types des perturbations. Les formulations mathématiques de ces simulations de Monte-Carlo sont décrites en détail dans Heijungs et Lenzen85 et Lenzen et al.88. Nous avons présenté les écarts-types des empreintes totales de pesticides pour tous les pays et régions du tableau MRIO dans les données supplémentaires 2 et nous avons montré la distribution de probabilité des essais de Monte-Carlo dans la figure supplémentaire 9.

Les données géoréférencées sur les résidus de pesticides ont été distribuées via figshare à https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1296632332,89. Les données sur l'empreinte des pesticides par pays sont présentées dans les données supplémentaires 2 accompagnées de ce manuscrit. Tous les fichiers de données supplémentaires, les données sources utilisées dans les Figs. 1–5, et les cartes de charge de pesticides géoréférencées spécifiques aux cultures ont été distribuées via figshare à https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1961217390.

Le logiciel BRTSim utilisé pour estimer les résidus de pesticides peut être téléchargé gratuitement sur https://sites.google.com/site/thebrtsimproject. Un exemple de fichiers d'entrée requis pour exécuter le modèle peut être téléchargé via figshare à https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1296632332,89. L'analyse de l'empreinte a été réalisée à l'aide de l'IELab, accessible via https://ielab.info/.

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Cette étude est soutenue par le programme de recherche SREI2020 EnviroSphere de l'Université de Sydney. Les auteurs remercient le Sydney Informatics Hub et le cluster de calcul haute performance Artemis de l'Université de Sydney pour avoir fourni les ressources de calcul haute performance qui ont contribué aux résultats rapportés dans ce travail. Les auteurs reconnaissent également l'utilisation de l'infrastructure informatique nationale (NCI), qui est soutenue par le gouvernement australien, et accessible via le programme d'allocation NCMAS 2021 attribué à FM et le programme d'allocation HPC du hub informatique de Sydney soutenu par le vice-chancelier adjoint (Recherche), l'Université de Sydney et l'ARC LIEF (LE190100021). Les auteurs reconnaissent l'utilisation de l'infrastructure IELab prise en charge par le projet ARC Discovery (DP130101293). M. Lenzen reconnaît le soutien du projet ARC Discovery (DP200102585). AM reconnaît le soutien du projet ARC Discovery (DP200103005) et du projet ARC Linkage (LP200100311). FHMT reconnaît le soutien du WH Gladstones Population and Environment Fund 2021 de l'Académie australienne des sciences. Les auteurs remercient le Dr Arne Geschke pour les conversations concernant la modélisation MRIO.

Financement en libre accès fourni par l'Université suédoise des sciences agricoles.

Département d'écologie de la production agricole, Université suédoise des sciences agricoles (SLU), Ulls väg 16, Box 7043, 750 07, Uppsala, Suède

Fiona HM Tang

Génie de l'environnement, École de génie civil, Université de Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australie

Fiona HM Tang et Federico Maggi

École des sciences environnementales et rurales, Université de la Nouvelle-Angleterre, Armidale, NSW, 2351, Australie

Fiona HM Tang

ISA, École de physique A28, Université de Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australie

Arunima Malik, Mengyu Li et Manfred Lenzen

Discipline of Accounting, Business School, The University of Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australie

Arunima Malik

Sydney Institute of Agriculture, Université de Sydney, Sydney, NSW, 2006, Australie

Federico Maggi

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FHMT, AM, M. Lenzen et FM ont conçu l'étude ; FHMT et FM ont réalisé la modélisation de l'estimation des résidus de pesticides ; AM, M. Lenzen et M. Li ont réalisé la modélisation MRIO ; FHMT et AM ont mené les analyses et rédigé l'article ; tous les auteurs ont contribué à l'interprétation des données et à l'édition du manuscrit.

Correspondance avec Fiona HM Tang ou Arunima Malik.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Communications Earth & Environment remercie Zijian Li et les autres examinateurs anonymes pour leur contribution à l'examen par les pairs de ce travail. Rédacteurs en chef principaux : Sadia Ilyas et Clare Davis.

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Réimpressions et autorisations

Tang, FHM, Malik, A., Li, M. et al. La demande internationale de nourriture et de services détermine les empreintes environnementales de l'utilisation des pesticides. Commun Terre Environ 3, 272 (2022). https://doi.org/10.1038/s43247-022-00601-8

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Reçu : 03 juin 2022

Accepté : 20 octobre 2022

Publié: 07 novembre 2022

DOI : https://doi.org/10.1038/s43247-022-00601-8

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