摘要：En este trabajo se presenta un enfoque metodológico para el análisis de presiones e impactos de la aplicación conjunta de diferentes escenarios de política agraria y de tarifación del agua de riego. Para alcanzar dicho objetivo se asume que los agricultores consideran distintos criterios en la gestión de su actividad productiva. En este contexto decisional se utilizan modelos de programación matemática basados en la Teoría de la Utilidad Multiatributo (MAUT), de modo que pueda simularse el comportamiento de los agricultores en el futuro. Como resultado de dicha simulación no sólo se obtienen las variables de decisión de los agricultores (planes de cultivos), sino también un conjunto de indicadores económicos, sociales y ambientales que serán de utilidad para la toma de decisiones políticas. Los resultados obtenidos evidencian la utilidad de este enfoque metodológico para evaluar los efectos derivados de la aplicación conjunta de ambas políticas. Palabras clave: Modelización Multicriterio, Agricultura de Regadío, Escenarios, PAC, Política hidráulica. Abstract In this paper we present a methodological approach to analyze the combination of different agricultural policy and irrigation water pricing alternatives. For this purpose we take into account that farmers consider a broad set of criteria at the same time when making decisions. Thus, policy scenario simulations are done trough multi-criteria mathematical programming models capable to simulate farmers' future behaviour. For this purpose we have opted for models developed within the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT). It is also worth noting that results obtained from the simulation models are not only related with farmers' decision variables (crop mixes). A set of relevant economic, social and environmental attributes related to public objectives are also obtained as a way of measuring the efficiency of the policy scenarios proposed. The results obtained show the usefulness of this methodological approach to evaluate the combined pressures and impacts of both policies.
