Post on 05-Jul-2020
Impact du changement climatique sur
l’agriculture de l’Afrique de l’Ouest
AgMIP/CIWARA
RESIDENCES MAMOUNE, 18 JUIN 2015
Atelier de partage avec la Plateforme CCASA
3
Equipe Projet AgMIP/CIWARA – Phase 1
• Climat – Seydou Traore, Centre
Régional AGRHYMET, Niger
– Ousmane Ndiaye, ANACIM, Senegal
– Daouda Z. Diarra, METEO Mali
• Economie – Ibrahima Hathie, IPAR,
Senegal – Joseph Amikuzuno,
UDS, Tamale, Ghana
• Modèles de Cultures – Samuel G.K. Adiku, UG, Ghana – Dilys S. MacCarthy, UG, Ghana – Madina Diacoumba, UG, Ghana – P.C. Sibiry Traore, ICRISAT, Mali – Dougbedji Fatondji, ICRISAT Niger – Benoit Sarr, Centre Régional
AGRHYMET, Niger – Alhassane Agali, Centre Régional
AGRHYMET, Niger – Myriam Adams, CIRAD, Burkina Faso – Jesse B. Naab, SARI, Ghana – Moussa Sanon, INERA, Burkina Faso
1. Quelle est la sensibilité des systèmes actuels de production agricole au changement climatique?
2. Quel est l’impact du changement climatique sur les systèmes de production futurs?
3. Quels sont les bénéfices des adaptations aux changements climatiques?
5
Questions de recherche
6
Question de recherche 1
Questions de base Jeux de simulation
1.Quelle est la sensibilité des systèmes actuels de production agricole au changement climatique?
Actuel
Climat actuel Système de Production
actuel
Climat 1980-2009 Simulations
cultures/élevage Pas d’Adaptation (#1)
TOA sans RAP
Sensibilité au Changement climatique
Climat futur Système de Production
actuel
Climat 2040-2069 Simulations
cultures/élevage, Pas d’Adaptation (#2)
TOA sans RAP
7
Question de recherche 2
Questions de base Jeux de simulation
2. Quel est l’impact du changement climatique sur les systèmes de production futures?
Futur sans Changement Climatique Climat actuel
Système de Production actuel avec Tendances
1980-2009 Climate
Simulations cultures/élevage
Pas d’Adaptation (idem #1) TOA avec RAP 1
Futur avec changement Climatique Climat futur
Système de Production actuel avec Tendances
Climat 2040-2069
Simulations cultures/élevage
Pas d’Adaptation (idem #2) TOA avec RAP 1
8
Question de recherche 3
Questions de base Jeux de simulation
3. Quels sont les bénéfices des adaptations aux changements climatiques?
Futur changement Climatique sans
Adaptation Climat futur
Système de Production actuel avec Tendances
Climat 2040-2069
Simulations cultures/élevage
Pas d’Adaptation (idem #2) TOA avec RAP 1
Future Climate Change with Adaptation
Future Climate Climate-adapted Production
System with Trend
Climat 2040-2069 Simulations
cultures/élevage Avec Adaptation (idem #3)
TOA avec RAP 1 et Adaptations
9
Tendances, impacts du CC and bénéfices de l’adaptation
livelihoods, yields
t current future
benefits of adaptation impacts of
climate change
10
Menage
Petits ruminants
Mil
Vache
Cheval/ane
Fumier
Mil
Arachide
Rotation Mais
Alimentation
Main d’oeuvre
Etude de cas de Nioro, Sénégal
11
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1980 1990 2000 2010
Len
gth
of
gro
win
g p
erio
d (
day
s)
Baseline E_CCSM8_8.5 I_GFDL-ESM2M_8.5 K_HadGEM2-ES_8.5 R_MPI-ESM-MR_8.5 O_MIROC5_8.5
- 4 des 5 GCMs prédisent
une baisse de la
pluviométrie saisonnière
de 13.5 à 43.3%. GCM
GFDL-ESM2M prédit
une légère hausse non
significative de la pluie;
- LGP décroit (3), sans
changement (2), avec
une forte variabilité
RCP8.5 analyses climatiques régime d’humidité
30.0
32.0
34.0
36.0
38.0
40.0
42.0
44.0
Jan Mar May Jul Sep Nov
Nioro T Max
Baseline
E_CCSM4_8.5
I_GFDL-ESM2M_8.5 K_HadGEM2-ES_8.5 O_MIROC5_8.5
R_MPI-ESM-MR_8.5
RCP8.5 analyses climatiques Temperature (°C)
- Les hausses attendues de température vont de 1.7 à 2.3°C. Le réchauffement le + élevé est projeté par HadGEM2-ES, le moins élevé by CCSM4.
-50.0
-40.0
-30.0
-20.0
-10.0
-
10.0
20.0
Ch
an
ge
in
Se
aso
na
l ra
infa
ll (
%)
Nioro du Rip, Senegal, Current average = 741 mm ∆s = 8.8%
11
CLIMAT
15.0
17.0
19.0
21.0
23.0
25.0
27.0
29.0
Jan Mar May Jul Sep Nov
Nioro T Min
12
Effets des CC sur les rendements
w / r au climat de base étaient
généralement négatif pour les
cultures de céréales,
indépendamment du modèle
de simulation de culture.
Raisons possibles: hausses
de T ° pendant la période de
croissance et les différences
dans le total des quantités de
précipitations p/r à celles du
climat de référence.
Pour l’arachide, certaines
hausses de rendement ont été
simulées, en particulier avec
APSIM
Nioro MZ (kg ha-1) ML (kg ha-1) PN (kg ha-1)
Climate scenario DSSAT APSIM DSSAT APSIM DSSAT APSIM
BASELINE 889 891 286 758 273 550
GFDL-ESM2M 596 800 412 728 258 621
CCSM4 600 766 292 697 290 643
MIROC5 536 802 304 703 254 601
MPI-ESM-MR 390 688 184 630 229 591
HadGEM2-ES 344 709 231 653 218 609
LSD (0.05) 61 121 38 31 26 28
Sensibilité des systèmes de production agricole actuels au changement climatique
12
Modélisation des cultures
13
Millet_Yields
Yiel
d (k
g/ha
)
0
500
1000
1500
2000
2500
SCENARIOS
BC_BT
FC_B
T_GCM
_E
FC_C
T_GCM
_E
FC_B
T_GCM
_I
FC_C
T_GCM
_I
FC_B
T_GCM
_K
FC_C
T_GCM
_K
FC_B
T_GCM
_O
FC_C
T_GCM
_O
FC_B
T_GCM
_R
FC_C
T_GCM
_R
BC_BTFC_BT_GCM
_E
FC_CT_GCM_E
FC_BT_GCM_I
FC_CT_GCM_I
FC_BT_GCM_K
FC_CT_GCM_K
FC_BT_GCM_O
FC_CT_GCM_O
FC_BT_GCM_R
FC_CT_GCM_R
DSSAT APSIM
BC - BASE CLIMATEFC - FUTURE CLIMATEBT - BASE TECHNOLOGYFT - FUTURE TECHNOLOGY
Simulation des rendements de mil
14
Peanut_Yields
Yiel
d (k
g/ha
)
0
200
400
600
800
1000
1200
SCENARIOS
BC_B
T
FC_B
T_GCM
_EFC
_CT_
GCM_E
FC_B
T_GCM
_IFC
_CT_
GCM_I
FC_B
T_GCM
_K
FC_C
T_GCM
_K
FC_B
T_GCM
_OFC
_CT_
GCM_O
FC_B
T_GCM
_RFC
_CT_
GCM_R
BC_BTFC_BT_GCM
_EFC_CT_GCM
_E
FC_BT_GCM_I
FC_CT_GCM_I
FC_BT_GCM_K
FC_CT_GCM_K
FC_BT_GCM_O
FC_CT_GCM_O
FC_BT_GCM_R
FC_CT_GCM_R
BC - BASE CLIMATEFC - FUTURE CLIMATEBT - BASE TECHNOLOGYFT - FUTURE TECHNOLOGY
DSSAT APSIM
Simulation des rendements d’arachide
• Mil
– Les modèles de simulation montrent une diminution des rendements futurs en utilisant le BT par rapport à la référence (22 à 46% et 7 à 22% pour DSSAT et APSIM, respectivement). DSSAT a indiqué que le rendement de quatre des cinq GCM en utilisant CT (ideotype) permettra d'améliorer le rendement futur, même au-dessus de la référence d'environ (de 1 à 29%).
– Des observations similaires peuvent également être faites pour APSIM avec de plus grandes hausses simulées (3 à 48%%). Comparaison de BT avec CT indique près de 80 et 40% de hausses de rendement CT pour DSSAT et APSIM respectivement, sous le futur climat.
• Arachide
– Les rendements de l'arachide en utilisant tous les GCM étaient également inférieurs à ceux sous le climat de référence. Les simulations du futur par DSSAT montrent un changement de -10 à 20%. Le changement simulé correspondant par APSIM était de -22 à 1%.
– Les comparaisons entre le CT et BT ont montré une dominance de CT de 16% (DSSAT) et 7% (APSIM).
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Tendances pour Nioro / RAPs • RAP 1 suppose que les productions végétales à Nioro seront
caractérisées par des politiques agricoles de court terme, avec une orientation étatique, entraînée par l’urbain (négative).
• Ce RAP 1 suppose la domination des acteurs étatiques dans le programme de développement agricole en vue d'apporter des gains rapides à court terme avec des résultats de sécurité alimentaire en faveur de la population.
• Les principales interventions comprendront le soutien pour le secteur des services agricoles, les subventions aux engrais, et les routes de desserte (lent), une allocation foncière en faveur des investisseurs étrangers qui, à leur tour vont développer des infrastructures.
• Dans ce RAP 1 pour Nioro, nous avons supposé une hausse de 30% du revenu non agricole, l'augmentation de 100% dans la taille des exploitations agricoles, une diminution de 50% de la taille des ménages, et l'augmentation de 10% des coûts de production et une hausse de 55% du nombre de têtes et de 30% de la productivité de l’élevage.
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Cultures Prix Rendt
Maïs 2.218 1.905
Arachide 1.222 1.164
Sorgho 1.578 1.417
Table 1. Facteurs tendanciels pour les prix et les rendements (IFPRI)
Source: IFPRI Impact model
Résultats (1) • Impact du CC sans adaptation
– Les résultats globaux montrent que les estimations de revenus nets moyens par exploitation, en utilisant des rendements simulés, diminuent entre 10% et 38% (modèle DSSAT)
– L'impact du changement climatique est plus élevé pour les fermes à base de maïs (strate 2) car leurs revenus nets moyens estimés par ferme diminuent entre 13% (réduction de $ 2376 à $ 2075) à 41% (diminution de $ 2376 à $ 1411) pour les mêmes scénarios climatiques
– Dans le cas du modèle APSIM, les résultats sont similaires bien qu'il y ait moins de variabilité. Dans l'ensemble, l'impact du changement climatique sur les revenus nets est négatif, variant entre 10 et 19%.
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Résultats (2) • Impact du CC sans adaptation (avec tendances /RAPs)
– Avec DSSAT, les agriculteurs voient encore une baisse de leur rendement avec deux modèles climatiques (HadGEM2-ES et MPI-ESM-MR). Des améliorations sont dramatiques avec APSIM.
– Plus précisément, nous constatons une diminution du pourcentage de fermes qui perdent suite au changement climatique (entre 68% et 96% dans les systèmes de production actuels à entre 14% et 70% dans les futurs systèmes de production avec DSSAT; entre 71 et 81% à 10 à 15 % avec le modèle de APSIM).
– Par un passage des systèmes agricoles actuels aux systèmes futurs, il semble que les facteurs de tendance auront des impacts positifs importants qui peuvent compenser une partie de l'impact du changement climatique.
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Résultats (3) • Impact de l’adaptation au CC
– Lorsque l'adaptation au changement climatique est possible, nous remarquons un changement positif dramatique dans tous les indicateurs économiques à Nioro. Une majorité des agriculteurs sont maintenant mieux dans tous les indicateurs économiques examinés.
– Sous DSSAT, le processus d'adaptation se traduit par au moins 68% des exploitations qui adoptent le paquet d'adaptation. Les taux d'adoption varient entre 68% et 78%.
– Revenus nets moyens par exploitation augmentent entre 12% et 22% avec DSSAT et entre 10% et 19% avec APSIM.
– Les taux de pauvreté affichent des niveaux historiquement bas, entre 11% et 14%.
19
20
Variation en % du revenu par tête (pas d’adaptation; Tendances. RAPs; Adaptation).-DSSAT
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
% c
han
ge p
er
cap
ita
inco
me
Climate scenarios
Variation en % du revenu par tete (CC sans adaptation, sys prod.act) Nioro, Senegal
Non maize farms Maize farms All farms
-35%
-25%
-15%
-5%
5%
15%
25%
35%
% c
han
ge P
er
cap
ita
inco
me
Climate scenarios
Variation en % revenu par tete (CC sans adaptation , tend/RAPs, syst. Prod. futur) Nioro, Senegal
Non maize farms Maize farms All farms
-5%
5%
15%
25%
35%
% c
han
ge in
pe
r ca
pit
a in
com
e
Climate scenarios
Variation en % du revenu par tete, adoption du paquet d’adaptation, Nioro, Senegal
Non maize farms Maize farms All farms
1 2
3
20 -30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
% c
han
ge in
per
cap
ita
inco
me
Climate scenarios
Impact net du CC sur revenu par tete avec adoption du paquet d’adaptation, Nioro, Senegal
Non maize farms Maize farms All farms
4
Conclusions • Les changements climatiques prévus par les cinq GCM nuiraient à la
productivité des céréales dans la zone de Nioro sous les systèmes de
production actuel. L'utilisation de la technologie de base (variétés de cultures
actuelles) a le plus souvent donné lieu à un rendement plus faible sur la base
des scénarios climatiques futurs.
• Cette étude a montré que les agriculteurs de Nioro du Rip peuvent observer
divers niveaux d'impacts négatifs dans leurs revenus agricoles nets, le revenu
par habitant et l'augmentation des taux de pauvreté sous l'hypothèse du
changement climatique sans adaptation.
• Lorsque le développement est pris en compte (RAPs), les résultats affichent
une légère amélioration, avec certains scénarios climatiques.
• L'adoption d'un paquet d'adaptation ainsi que les progrès en termes de
développement agricole, induisent des gains positifs. Ainsi, les impacts nets
du CC peuvent afficher une image contrastée: certaines exploitations ne sont
plus perdantes à cause de l'adaptation tandis que d'autres sont encore
perdantes du CC.
21
Temperature
23
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
Ch
ange
in A
vrea
ge T
max
( °C
)
Nioro du Rip, Senegal, Current average = 34.8 °C ∆=0.14 C