Jeux de données spatialisées des apports de pesticides intégrant 146 substances actives en Chine de 2001 à 2022

Pourquoi cela compte pour l’alimentation et les rivières

Les pesticides aident à protéger les cultures et à maintenir des aliments abordables, mais ils peuvent aussi s’infiltrer dans les sols, les rivières et l’eau potable. En Chine, l’un des plus gros utilisateurs mondiaux de pesticides, il a été étonnamment difficile de savoir précisément où et en quelle quantité chaque substance est employée. Cette étude construit un jeu de données cartographique détaillé de l’utilisation des pesticides à travers la Chine sur deux décennies, offrant aux décideurs, aux scientifiques et au public un nouveau moyen de visualiser l’empreinte cachée de l’agriculture moderne.

D’un nombre global à une image détaillée

Jusqu’à présent, les statistiques officielles en Chine rapportaient principalement les pesticides sous la forme d’un montant unique—la somme de centaines d’ingrédients différents aux toxicités et comportements environnementaux très variés. C’est comme savoir combien de médicaments un pays utilise sans connaître lesquels. Les auteurs ont cherché à combler cette lacune en créant un registre national, ingrédient par ingrédient, des apports de pesticides, ventilé par type de culture et par lieu de 2001 à 2022. Leur objectif était de fournir une ressource librement accessible permettant d’évaluer les risques environnementaux de façon beaucoup plus réaliste et de concevoir des stratégies de contrôle ciblées plutôt que des règles universelles.

Écouter les agriculteurs et repérer des motifs

Le projet a commencé par des enquêtes de terrain auprès de plus d’un millier d’agriculteurs dans les principales régions agricoles de Chine, couvrant 12 systèmes de culture importants tels que le riz, le blé, le maïs, les légumes, le thé et les fruits. On a demandé aux agriculteurs quels produits ils pulvérisaient, à quelle fréquence, à quelles doses et sur quelle surface. À partir de ces réponses, l’équipe a calculé la quantité de chaque substance active appliquée par unité de surface pour chaque culture. Ils ont observé que, au sein d’une même culture, les agriculteurs tendent à s’appuyer sur un « classement » relativement stable des ingrédients : quelques-uns sont utilisés massivement, d’autres en plus faibles quantités, formant un motif prévisible. S’inspirant d’idées issues de l’économie, de l’écologie et de la pensée systémique, les auteurs ont traité ce classement et les parts relatives des ingrédients comme une sorte d’empreinte caractéristique de l’utilisation de pesticides pour chaque système de culture.

Transformer des informations éparses en cartes nationales

Pour étendre ces empreintes dans l’espace et le temps, les chercheurs ont combiné plusieurs types d’informations. Ils ont suivi les dates d’homologation ou d’interdiction de chaque pesticide et comment les doses recommandées ont évolué au fil du temps. Ils ont utilisé des techniques statistiques pour relier ces chronologies aux empreintes dérivées des enquêtes, générant des estimations annuelles des apports pour 146 ingrédients différents. Ensuite, ils ont ajusté ces estimations afin que, une fois sommées, elles correspondent aux statistiques nationales et provinciales sur l’utilisation totale des pesticides. Enfin, ils ont superposé les résultats sur des cartes détaillées des surfaces récoltées pour chaque culture, à une maille d’environ 10 par 10 kilomètres. Le résultat est un ensemble de cartes haute résolution montrant comment l’utilisation de différents groupes de pesticides—tels que les organophosphorés, les néonicotinoïdes et les triazoles—a évolué à travers les paysages chinois entre 2001 et 2022.

Vérifier les cartes par rapport aux rivières réelles

Parce que la Chine ne publie pas de registres de ventes ou d’applications détaillés par ingrédient, l’équipe n’a pas pu valider ses cartes directement avec des chiffres officiels d’utilisation. À la place, ils ont testé si leurs apports estimés pouvaient reproduire les concentrations mesurées de pesticides dans les rivières. En utilisant un modèle de ruissellement largement appliqué, ils ont traduit leurs apports cartographiés en concentrations attendues dans l’eau des rivières, en prenant en compte les précipitations, les pentes, la couverture végétale et des hypothèses simples sur la façon dont les produits lessivent des champs. Ils ont ensuite comparé ces prédictions à des centaines de mesures réelles provenant du réseau national de surveillance de la qualité de l’eau dans le bassin du Yangtsé. Pour la plupart des pesticides et des sites, les concentrations prédites et mesurées correspondaient dans le même ordre de grandeur, et le modèle a correctement anticipé la présence d’un ingrédient dans une rivière dans environ deux tiers des cas.

Ce que cela signifie pour les populations et les politiques

Pour les non-spécialistes, le principal résultat n’est pas une nouvelle estimation de risque mais une nouvelle perspective. Plutôt qu’un total national unique, nous disposons maintenant d’une vue année par année et cartographiée des lieux où des pesticides particuliers entrent probablement dans l’environnement en Chine. Cela permet d’identifier des points chauds, de suivre les transitions d’anciens vers de nouveaux produits chimiques et de relier de manière beaucoup plus concrète les pratiques agricoles à la pollution des rivières. Les auteurs ont conçu leur jeu de données et leur code informatique pour être mis à jour chaque année à mesure que de nouvelles enquêtes sont disponibles. Ainsi, les régulateurs, les chercheurs et les autorités locales peuvent utiliser ce travail comme une base évolutive pour une gestion des pesticides plus sûre—cherchant à préserver les bénéfices de la protection des cultures tout en réduisant les coûts cachés pour les écosystèmes et la santé humaine.

Citation: Zhang, B., Mu, H., Li, H. et al. Spatially explicit datasets of pesticide inputs integrating 146 active ingredients in China from 2001 to 2022. Sci Data 13, 380 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06704-7

Mots-clés: pesticides, agriculture en Chine, surveillance environnementale, pollution des rivières, jeux de données spatiaux