Cartographie des réseaux de flux alimentaires et de la chaîne d’approvisionnement alimentaire, partie 1

Les chaînes d’approvisionnement alimentaire sont des systèmes complexes qui intègrent la production, la distribution, la transformation intermédiaire et la consommation de produits alimentaires. Les réseaux de flux alimentaires représentent le mouvement des aliments à travers ces chaînes d’approvisionnement complexes. Les réseaux de flux alimentaires dépendent de nombreux facteurs, tels que les lieux de production, les centres de population, les infrastructures de stockage et de transport. Pour aider à développer une meilleure compréhension des réseaux de flux alimentaires, dans cet article, nous (1) décrivons deux bases de données nationales sur les flux alimentaires aux États-Unis, et (2) présentons nos recherches pour estimer les flux alimentaires entre les comtés américains.

Contexte : Données de recensement sur les flux alimentaires

La Commodity Flow Survey (CFS) est la principale source d’expéditions intérieures de fret par les entreprises américaines. Le CFS est un effort conjoint du US Census Bureau et du Bureau of Transportation Statistics pour aider les décideurs et les planificateurs des transports à évaluer la demande de transport, la consommation d’énergie et l’évaluation des risques (US Census Bureau, Commodity Flow Survey). Le CFS est une enquête basée sur les expéditeurs qui recueille des informations sur la manière dont les établissements américains transportent les matières premières et les produits finis pour les établissements de fabrication, d’exploitation minière, de vente en gros, de vente au détail sélectionnés et de services. Le CFS recueille des données sur les types de produits expédiés par mode de transport, y compris leur valeur, leur poids, leur origine et leur destination (y compris les exportations).

Les données sont fournies pour les flux de marchandises entre environ 132 zones spatiales (par exemple, les zones CFS) aux États-Unis. Les zones CFS sont généralement les 50 États et plusieurs zones statistiques métropolitaines. Les unités géographiques de la base de données CFS sont présentées dans la figure 1. Le CFS est réalisé tous les cinq ans (se terminant par « 2 » et « 7 »). Les données CFS sont collectées pour les marchandises selon les catégories de la Classification type des marchandises transportées (SCTG). Le tableau 1 présente les catégories SCTG agricoles et alimentaires.

Le cadre d’analyse du fret (FAF) s’appuie sur les données du CFS, mais intègre désormais également les données du commerce international du Census Bureau, pour déterminer les expéditions internationales au sein des chaînes d’approvisionnement américaines. Le FAF est rapporté par la Haute Administration fédérale du Département américain des transports (USDOT-FHA, Freight Analysis Framework). CFS s’appuie également sur l’échantillonnage et couvre environ 100 000 établissements qui expédient des marchandises au pays, principalement dans les industries minière, manufacturière et de vente en gros. Mais le FAF combine des données supplémentaires pour estimer les quantités expédiées par les établissements non couverts par le CFS. Les mêmes emplacements régionaux, échelles de temps, catégories de marchandises et modes de transport sont utilisés dans les données FAF et CFS.

Tableau 1. Liste des groupes de produits alimentaires SCTG dans cette étude

Discussion

Estimations des flux alimentaires entre les comtés

Nous développons le modèle de flux alimentaire pour estimer les flux agricoles et alimentaires entre les comtés aux États-Unis. Cette approche réduit les données à l’échelle FAF à l’échelle du comté, comme le montre la figure 2. Nous utilisons exactement les mêmes produits alimentaires SCTG que les bases de données CFS et FAF. (voir tableau 1). Pour réduire l’échelle, le modèle de flux alimentaire intègre (i) la régression logistique, (ii) la régression gamma, (iii) la structure du modèle de gravité, (iv) le bilan massique et (v) la programmation linéaire. En bref, notre approche adapte les fonctions de régression à chaque réseau de produits SCTG empirique à l’échelle FAF. Ensuite, les variables de ces fonctions de régression sont remplacées par leurs valeurs correspondantes pour chaque comté, car nous supposons que les formulations de régression sont constantes sur toutes les échelles spatiales. Veuillez vous référer à notre manuscrit pour plus de détails.

Le modèle de flux alimentaire s’appuie sur de multiples données empiriques pour estimer les flux alimentaires au niveau du comté. Les données d’entrée comprennent plusieurs variables telles que la géographie de la production, le transport, les besoins en entrées-sorties et la consommation qui se combinent pour déterminer le transport des aliments. Dans le modèle, la consommation ne se limite pas à l’achat de biens finals par les ménages, mais tient également compte des étapes intermédiaires de la production et de la transformation de la chaîne d’approvisionnement. Chaque fois qu’il y a une transformation de produits bruts en articles plus raffinés, il y a un nouveau lien dans notre base de données. Par exemple, les animaux vivants qui sont envoyés à un abattoir sont transformés en viande, de sorte que les comtés contenant les abattoirs consomment les animaux vivants et produisent de la viande. Nous veillons à ce que les flux alimentaires des comtés correspondent aux zones FAF plus larges dans lesquelles ils sont contenus.

Nous estimons les flux alimentaires à plus de 9 millions de paires d’origine et de destination pour chaque produit. La figure 3 illustre les estimations que nous effectuons. Pour chaque comté, nous estimons s’il est connecté ou non à tous les autres comtés des États-Unis. Nous estimons également le flux massique en kilogrammes transporté le long de chaque couple origine-destination. Nous le faisons pour chaque catégorie SCTG fournie dans le tableau 1 individuellement.

Estimations par produit

Nous estimons les flux alimentaires à l’échelle du comté pour chaque produit SCTG. Chaque produit SCTG a un flux de masse total différent en 2017, comme le montre la figure 4. SCTG 02 (céréales) a le flux de masse total le plus élevé parmi tous les groupes d’aliments individuels. En effet, les États-Unis sont l’un des principaux producteurs et exportateurs de céréales telles que le maïs et le blé. Notez que le flux massique est identique dans les bases de données FAF et à l’échelle du comté par conception.

La figure 5 fournit des cartes des flux alimentaires à l’échelle du comté par produit pour l’année 2017, qui est l’année pour laquelle les données les plus récentes sont disponibles. Le flux de masse total contenu dans chaque carte varie selon la figure 4. Cette illustration met en évidence l’objectif de notre étude qui est de déterminer des cartes spatialement détaillées des flux alimentaires par produit, car cela pourrait être utile pour la recherche future, la prise de décision et la politique. .

Le coude du fleuve Mississippi est l’une des régions où la masse des flux alimentaires est la plus élevée. Cela est particulièrement notable pour tous les produits agroalimentaires agrégés (figure 5H) et les céréales (figure 5B). Cela a du sens, puisque la ceinture de maïs et le coude du fleuve Mississippi sont des corridors céréaliers majeurs pour la distribution agroalimentaire (en déplaçant le grain vers/depuis le port de NOLA), notamment en termes de masse. La figure 4 met en évidence le flux de masse des différents produits agricoles et alimentaires. Il est important de noter que les cartes de la figure 5 auraient une apparence différente si elles étaient mises à l’échelle en termes de valeur monétaire des expéditions alimentaires.

Visualisation du flux alimentaire

Nous estimons environ 70 millions de points de données chaque année de notre étude. Nous rendons ces informations librement disponibles sur foodflows.org afin que ceux qui sont intéressés puissent creuser dans les données et visualiser un comté d’intérêt. Nous fournissons un exemple du site Web du comté de Champaign, Illinois dans la figure 6. Les lecteurs intéressés sont encouragés à se rendre sur foodflows.org pour interagir avec les données.

Conclusion

Ici, nous décrivons deux bases de données nationales sur les flux alimentaires aux États-Unis et présentons nos recherches pour cartographier les flux alimentaires entre les produits à une échelle spatiale plus fine afin de mieux comprendre les chaînes d’approvisionnement alimentaire nationales. Nos recherches contribuent à une image plus complète de notre système alimentaire national pour les chercheurs et les décideurs, car nos estimations des flux alimentaires à l’échelle spatiale des comtés sont bien adaptées aux analyses au niveau national. Nous mettons également nos 70 millions d’estimations de données à disposition ouvertement et gratuitement sur https://doi.org/10.13012/B2IDB-9585947_V1 pour encourager de nouvelles études scientifiques sur nos chaînes d’approvisionnement alimentaire nationales.

Les références