utilisation des prévisions saisonnières pour la prévention...

Utilisation des Prvisions Saisonnires pour la Prvention et la Gestion des Crises Alimentaires

Utilisation des Prvisions Saisonnires pour la Prvention et la

Gestion des Crises Alimentaires

Le cas dtude MALICampagne Agricole 2004/2005

A. Di Vecchia, L. Genesio, P. Vignaroli

Consiglio Nazionale Ricerche Istituto di BioMeteorologia

http://www.ibimet.cnr.it/Case/

Confrence Internationale de DAKAR 28 novembre 2 dcembre 2005

African Monsoon Multidisciplinary Analysis

http://www.amma-international.org/index


Projet Suivi de la Vulnrabilit au Sahel (SVS).

Bailleur : Coopration Italienne - DGCS

Agente excution : Organisation Mtorologique Mondiale

Objectif : Renforcer les capacits techniques des institutions nationaux et rgionaux oprant dans le domaine

de la scurit alimentaire pour la prvention des crises et la tutelle de lenvironnement

Bnficiaires : Centre Rgional AGRHYMET - DIR et Services techniques Nationaux des pays du CILSS responsables de lalerte prcoce alimentaire et la gestion des ressources naturelles

Coordination technique et scientifique : IBIMET - CNR

Cadre Institutionnel


La scurit alimentaire des pays sahliens dpend encore fortement des caractristiques de lenvironnement biophysique et de lala climatique.

La plupart des populations exposes linscurit alimentaire vit dans des rgions cologiquement dsavantages et pauvres en ressources, sujettes aux effets de la dsertification et de la scheresse.

Lfficacit des actions de prvention et gestion des crises alimentaire decoule de la capacits des dispositifs rgionaux et nationaux dintgrer les informations gnres tout au cours dune campagne agropastorale dans un processus organique de prise de dcision.

Contexte


dapprhender de manire progressive et transparente le degr de gravit de la crise ainsi que limportance et la localisation de la population touche

dengager un ensemble coordonn dactions ayant pour but lattnuation des impacts au niveau des diffrentes zones et des population cibles

d valuer lefficacit des mesures entreprise.

Disponibilit dinformation appropri et temps permettant

Prise de dcision et planning

Ciblage rsultats

Mise en place des

interventions


rpondre aux besoins dinformation des diffrents acteurs de la scurit alimentaire.

dtecter et grer les diffrents types de crise selon une chelle gographique qui va de la rgion jusquaux localits.

Pour chaque typologie de crise le CPCA indique les outils droulerles produits dinformations diffuser pour la prise de dcision (Informations Actions)

chelle temporelle pas de temps mensuels couvrant lentire dure dune campagne agro-pastorale.

Calendrier de Prvision des Crises Alimentaires (CPCA) dvelopp par le Centre Rgional AGRHYMET dans le cadre du projet SVS pour

La Prvision des Crises Alimentaires au Sahel

Dfinition et caractrisation des crises

vnement et chelle

Population affecte

Actions dattnuationFrquence

Caractristique de la crise

Famine lchelle rgionale

Millions d'habitants

Survie dpendante de l'aide alimentaire et de l'action des Organisations internationales

1 anne sur 15

Baisse production cralire > 30% de la moyennePopulation touche > 50% total

Crise alimentaire diffuse dans plusieurs pays

Centaines de milliers d'habitants

Survie dpendante de l'aide alimentaire internationale

1 anne sur 5

Baisse production cralire >10% sur plusieurs pays - Population touche 20-50% total

Crise alimentaire dans zones de diffrents pays

Dizaines de milliers d'habitants

Provision alimentaire par le stocks de scuritet le commerce rgional

1 anne sur 2

Incapacit des zones saitisfaire besoins aliment. de la population(TVCBC < 110%)

Disette au niveau village

Milliers d'habitants

Dficitcouvert par le stocks de scuritet le commercenationale

Toutes les annes

Incapacit des groupes/mnages satisfaire les propres besoins alimentaires

Pre-alerte Confirmation alerte Ciblage aide alimentaire

Distribution aide alimentaire

- PRESAO - FIT - HOWI

Suivi Agro-Mto(ZAR-FDV-DHC)

Sries historiques des donnes

- Suivi des marches- Mission de terrain

Analyse courante

Analyse structurelle

Images satellitaires(Ch.Pluv. NDVI)

Bilan AlimentaireZones Vulnrables

Scnarios Impacts

Produits dinformation- Niveau crise

- Zones cibles

Climatologie

Zones Risque- Anomalies pluies- Anomalies vgtation- Anomalies rendements

Cadre rfrence vulnrabilit structurelle

Actions

CALENDRIER DE PREVISION DES CRISES ALIMENTAIRES


Scnarios de couverture des besoins alimentaires lchelle sub nationale(Units Administratives) par rapport au cadre de rfrence structurelle

Identification zones risque dinscurit alimentaire

tapes de lanalyse

Probable niveau de crise

impacts des anomalies de pluie sur les productions agricoles attendues chelle nationale/rgionale

Prvisions cumul saisonnire et rpartition mensuelle des pluies

valuation disponibilit daliments (crales) par rapport la situation de rfrence (cadre structurelle)

Regrssion lineaire

pluies/rendements

Prvisions Saisonnires

annes homologues

Bilan craliers

Analyse de vulnrabilit


Les Prvisions Saisonnires

Cumul et anomalies de pluie sur des rgions tendues (couvrant plusieurs pays) par rapport une situation de rfrence (moyenne climatologique 1979 2003 issue des donnes GPCP).

Simuler la situation dune campagne agricole dans la mesure o le cumul du mois de juin septembre reprsente une part importante de la quantit deau disponible pour les cultures.

Prmire tape dans la prvention et la gestion des crises alimentaires

IBIMET - Sahel Resources http://www.ibimet.cnr.it/Case/sahel/


La mthode des analoguesSur la priode [1979-2003], chaque anne a t dfinie par un vecteur dans une space dimension multiple

Minimisation de la distance Euclidedans un espace dfini par lensemble des prdicteurs utiliss (Pi)

( )

n

pasti

curri PP

1

2min

Best Analog year

PREDICTEURS (Pi)1. SST/SA Nino-3 2. SST/SA Golfe de Guine 3. SST/SA Ocan Indien 4. SCR Nino-3 5. SCR Golfe de Guine6. SCR Ocan Indien

Anomalie standardise de la temprature superficielle de la mer lanne courante(SST-SA)Diffrence SST-SA courante et la SST moyenne (1979-2003), divise par lcart type de la SST sur la priode 1979-2003 (Source donnes NOAA) Le taux de change standardise (SCR) est la diffrence entre la SST-SA courante et celle prcdente. Ce ci permet de considrer la tendance (trend) au niveau de chaqueprdicteur

Water Vapour for AfricanMonsoon

Most variability during ENSO

Feed Asian Monsoon

1. Nio-3 (5S-5N;150w-90w)2. Golfe de Guine (10S-5N;20w-10e)3. Ocan Indien (5S-15N;60e-90e)


Les

pr

visi

ons

men

suel

les

2,5 rsolution

Les produits








Regrssion lineaire

pluies/rendements


annes homologues

Bilan craliers



Pays Culture\var.pluie -50% -30% -10% 10% 30% 50%Rgression (Y=rendement ; X=pluie)

Corrlation (R)

Burkina Faso MIL -30% -18% -6% 6% 18% 30% Y= 0.78 X + 244.17 0.38SORGHO -24% -15% -5% 5% 15% 24% Y= 0.80 X + 398.12 0.31MAIS -55% -33% -11% 11% 33% 55% Y= 2.27 X - 94.23 0.57

Mali MIL -43% -26% -9% 9% 26% 43% Y= 1.61 X + 101.19 0.37SORGHO -55% -33% -11% 11% 33% 55% Y= 2.35 X - 85.3 0.36MAIS -16% -10% -3% 3% 10% 16% Y= 0.96 X + 814.71 0.11RIZ -68% -41% -14% 14% 41% 68% Y= 4.77 X - 497.4 0.47

Mauritanie MIL -7% -4% -1% 1% 4% 7% Y= 0.20 X + 266.34 0.09SORGHO -3% -2% -1% 1% 2% 3% Y= 0.17 X + 503.09 0.07MAIS -7% -4% -1% 1% 4% 7% Y= 0.37 X + 449.21 0.16

Niger MIL -43% -26% -9% 9% 26% 43% Y= 1.47 X + 54.59 0.79SORGHO -47% -28% -9% 9% 28% 47% Y= 1.09 X + 14.66 0.57

Sngal MIL -14% -8% -3% 3% 8% 14% Y= 0.40 X + 421.22 0.35SORGHO -18% -11% -4% 4% 11% 18% Y= 0.66 X + 443.95 0.36MAIS 8% 5% 2% -2% -5% -8% Y= -0.40 X + 1221.68 0.13ARACHIDE -30% -18% -6% 6% 18% 30% Y= 1.22 X + 317.98 0.55

Tchad MIL -35% -21% -7% 7% 21% 35% Y= 0.81 X + 133.46 0.54SORGHO -37% -22% -7% 7% 22% 37% Y= 1.11 X + 160.7 0.5MAIS -38% -23% -8% 8% 23% 38% Y= 1.46 X + 172.51 0.66

VARIATIONS DES RENDIMENTS PAR RAPPORT AUX ANOMALIES DE PLUIE (Pluie cumule sur la periode June-Juillet-Aout)

Elaboration ralis sur la srie historique des rendements 1985 - 2002

Rendements attendus








Regrssion lineaire

pluies/rendements


annes homologues

Bilan craliers



Production cralire 2004 (prvisionissue du PRESAO/Ibimet) compare la production moyenne (1990 2000)

PaysProd cer. 2004 estime

(x1000 tonnes)Prod cer. Moyenne

(x1000 tonn)Diffrence 2004 vs Moyenne (%)

Burkina Faso 2269 2521 -10%Gambie 120 120 0%Guine Bissau 98 98 0%Mali 1712 2140 -20%Mauritanie 124 130 -5%Niger 2300 2300 0%Sngal 950 1000 -5%Tchad 883 841 5%

CILSS 8455 9150 -8%

NOTES : Situation favorable au Tchad. Situation proche de la moyenne au Niger, Gambie et Guine Bissau. Situation dficitaire au Burkina Faso, Mali, Mauritanie et Sngal.

Pays Burkina Faso Tchad GambieGuine Bissau Mali Mauritanie Niger Sngal

Niveau de crise

Moyen - haut

Moyen - bas Moyen Moyen

Moyen - haut Moyen Moyen Moyen

NOTE : Possible situation de difficult alimentaire au Burkina Faso et au MaliPossible crise dans zones de diffrents pays

Niveau de probabilit de crise issue du PRESAO/Ibimet


Scnario de couverture des besoins alimentaires lchelle sub nationale(Units Administratives) par rapport au cadre de rfrence structurelle






Regrssion lineaire

pluies/rendements


annes homologues

Bilan craliers



Zones risque

zones dans lesquels il y a une fort probabilit que des conditions dfavorables puissent toucher la scurit alimentaire des population en terme de disponibilit et accs la nourriture

Idntification Zones Risque au Mali


Dtrminants de la scurit alimentaire

DisponibilitalimentaireStabilit des approvisionnements

Accs aux vivres

Utilisation biologique

Approvisionement sr et fiable, en tout temps des aliments pour tous (stabilit dans le temps et lespace)

Quantit de produits alimentairessalubres et nutritifs rendus diponiblespar la production agricole nationale, les importations nettes et les stocks (commercients, producteurs, tat)

Capacit saitisfaire les besoinsalimentaires travers le recours aux marchs (pouvoir dachat, rseau de communication et toute autres facteurs sociaux et dmographiques affectant le niveau des revenues ainsi que les prix des aliments)

Facteurs et comportements influenant ltat nutritionnel et le rgime alimentaire des individues (soins et pratiques de sant, hygine, eau potable, etc.)


Lindicateur principale de mesure de la vulnrabilit alimentaire dune zone est le Taux Virtuel de Couverture des Besoins Cralires (TVCBC)

TVCBC = Disponibilit cralire / demande cralire(*)Units excdentaires ou dficitaires

Exprime la capacit du system productif agricole satisfaire les besoins alimentaires de la population y vivant.

Le TVCBC est obtenu par la prise en compte des productions nettes des crales, cultures de rente plus autres cultures ainsi que le btail (Petit ruminants).

La production primaire des cultures de rente et des produits de llevage est transforme en crales quivalentes aux prix de march.

(*)218 Kg/an/pers. Pour le Mali

La mesure de la vulnrabilit


Facteurs de risque et leur impactIls sont fonction des caractristiques structurelles de la zone touche et notamment des systmes de production dominants

Systme de production

lment observ Impact sur la S.A.

Vivrier Rduction de la production DisponibilitRente Rduction de la production

Dgradation termes changeDisponibilitAccessibilit

Pastoral Rduction du potentiel exploitableDgradation termes change

Accessibilit


Les anomalie % des productions cralires attendue au Mali par rapport la situation de rfrence (-20%) sont utilises comme entre pour lanalyse.

Face cette rduction des production on prvoit galement une augmentation moyenne de + 10% des prix des crales.

Cration des scnarios pour la campagne 2004/2005

Analyse de sensibilit Permet dvaluer limpact consquent la variation

dune ou plus paramtres en terme de disponibilitet/ou daccessibilit aux aliments par rapport aux caractristiques structurelles des units administratives(Cercles)


Loutil danalyse Visualcarte-PRVS


Zones touches par les criquets

pellerins

Rsultats


Zones risque par le PRESAO/IBIMET et le SAP MALI Cercles IBIMET

Juin 04 SAP

Nov.04 Arrondissements Notes

Kayes Oui Oui Aourou, Koussane Yeliman Oui Oui Kirane Kenieba (*) Oui nd Bafoulab (*) Oui nd Kita (*) Oui nd Nioro Non Oui Korera-Kor, Gougui Scheresse + criquets Diema Non Oui Dioumara, Diema Central Scheresse + criquets Nara Oui Oui Tous les arrondissements Kati (*) Oui nd Kangaba (*) Oui nd Yanfolilla (*) Oui nd Niono Oui Oui Niampala Youwarou Oui Oui Tous les arrondissements Tenenkou Oui Oui Dioura Djenne Non Oui Sofara, Taga Scheresse + criquets Douentza Oui Oui Tous les arrondissements Koro Oui Oui Diangourou Dioungani Scheresse + criquets Bandiagara Oui Oui Kendie, Ningari Scheresse + criquets Mopti Oui Oui Korientze Niafounk Non Oui Tous les arrondissements Scheresse + criquets Gourma Rharous Non Oui Tous les arrondissements Scheresse + criquets Goundam Non Oui Tous les arrondissements Scheresse + criquets Dire Oui Oui Tous les arrondissements Tomboctou Oui Oui Ber - Bourem Inakha Hausse prix crales Gao Oui Oui In -Tillit Hausse prix crales Ansonsgo Oui Oui Ansongo Hausse prix crales Kidal Oui Oui Tous les arrondissements Hausse prix crales (*) Cercles non suivis par le SAP MALI


ConclusionsA lchelle rgionale, la dfinition prcoce du niveau de risquepermet

dalerter prcocement les dispositifs nationaux et rgionaux de prvention et gestion de crises en fonction de l intensit et l tendu du phnomne afin de mobiliser le plus rapidement possible laide alimentaire

A lchelle nationale (cas du Mali) Les rsultas de lanalyse compares avec les donnes de terrain collectes par le SAP indiquent

quil est possible denvisager les zones risque ds le mois de juin avec un bon degr dapproximation.

Que les activits de distribution de laide alimentaire savantagent des informations fournies par le calendrier afin d assurer un meilleure ciblage des zones et des groupes risque inscurit alimentaire


Perspectives

Amlioration de la fiabilit des prvisions saisonnires ainsi que de leur rsolution spatiale et temporelle.

Disponibilit de modles de prvision de rendements tendus aux cultures autres que les crales en pluviale (cultures de rente, cultures de dcrue)

Estimation des impacts des facteurs climatiques sur les performances de levage.

Disponibilit de modles saisonniers de prvision des tendances des prix

valuation de la dynamique de la vulnrabilit des diffrents systmes par rapport aux changements climatiques pour la mise en place dactions efficaces de prvention des crises long terme


Remerciements

On remercie la Direction Nationale de la Mtorologie ainsi que le Service dAlerte Prcoce du Mali pour la mise disposition des donnes qui ont permis la validation des rsultats de ce travail.

On remercie galement les experts du Centre Rgional AGRHYMET pour la collaboration et le support fourni en terme de donnes et de conseils durant le droulement des analyses.

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