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

2

Le Projet AgMIP

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

Sites Projet AgMIP/CIWARA

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).

15

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.

16

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%.

17

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.

18

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

22

Merci pour votre aimable attention

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

Pluviometrie

24

-50.0

-40.0

-30.0

-20.0

-10.0

-

10.0

20.0

Ch

an

ge

in S

ea

son

al r

ain

fall

(%)

Nioro du Rip, Senegal, Current average = 741 mm ∆s = 8.8%