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Université de Liège (2018)

Alerte précoce et sécurité alimentaire : test de la modélisation de prévision des rendements agricoles via les logiciels GeoWRSI, Spirits et CgmsStat Tools (Mil Sorgho Niger)

Peeters, Amaury

Titre : Alerte précoce et sécurité alimentaire : test de la modélisation de prévision des rendements agricoles via les logiciels GeoWRSI, Spirits et CgmsStat Tools (Mil Sorgho Niger)

Auteur : Peeters, Amaury

Université de soutenance : Université de Liège

Grade : Master en sciences et gestion de l’environnement, à finalité spécialisée pays en développement 2018

Résumé
Le Niger est un pays sahélien d’Afrique de l’Ouest qui fait partie des pays les plus vulnérables et les plus exposés aux variations climatiques. La pratique des cultures sèches (pluviales non irriguées) est l’activité principale. Le mil et le sorgho sont les céréales les plus consommées et constituent la base de l’alimentation des nigériens. Le rendement de ces céréales dépend donc exclusivement des aléas climatiques et de la pluviométrie. L’objectif principal de ce travail est de contribuer à l’amélioration des techniques de prévision de rendement agricole au Niger dans le but de programmer des activités (précoces) pour faire face aux situations de crise alimentaire ou de surproduction. L’utilisation du logiciel GeoWRSI (modèle de bilan hydrique) a permis de sortir les données décadaires du WRSI (Indice de satisfaction des besoins en eau) et de 4 autres indicateurs. L’hypothèse de départ est que ces indicateurs peuvent être performants et être corrélés à la variabilité interannuelle des rendements historiques des deux départements nigériens Madarounfa et Tessaoua. Le logiciel Spirits a été utilisé pour l’extraction des données statistiques. Enfin, la modélisation finale est effectuée aux moyens du logiciel CGMS Stat Tool, qui propose une méthode simplifiée et facile d’utilisation. Les résultats obtenus restent faibles mais sont tout de même encourageants. La méthode doit encore être exploitée et testée sur d’autres régions avec d’autres données de rendements historiques. Il est important d’approfondir encore les potentialités de bilan hydrique du modèle GeoWRSI pour savoir s’il peut être un logiciel qui contribuerait à l’amélioration des alertes précoces au Niger.

Mots clés : mil, sorgho, rendement, modèle, geoWRSI, Spirits, CGMS Stat Tool, Niger

Présentation

Version intégrale (1,19 Mb)

Page publiée le 29 novembre 2018