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Poids relatif du climat et des facteurs
agronomiques dans les variations de
rendement dans les systèmes de culture céréales/ légumineuses au Sénégal
François Affholder, Charlotte Poeydebat, Patrice Kouakou, Bertrand Muller
2e AG Escape- 11-12 février 2013
WP 4 tâche 2: Opportunities for intensifying rainfed productions through climate risk management s
Les questions qui nous occupent
• Quel serait le rendement s’il ne dépendait que de facteurs climatiques ? – Présent, futur – Ypot=f(T,Rg,ET0,[CO2],…dplante,variété)…vent ? – Yw=Ypot x f(Pluies, Sol, variété)
• Quelle part de ce rendement est atteinte, en fonction du système de culture ?
• changement climatique x SC rendements futurs ? ( modele exploitation: revenu futur, stratégies futures SE)
• Plus le système de culture rapproche les rendements de Yw, plus leurs variations dépendent des facteurs du climat !
Comment concilier intensification et risque climatique présent et futur ?
Dispositif d’analyse de Rdt=f(pluie, sols, systemes de culture): Enquêtes agronomiques en parcelles d’agriculteurs Expérimentations Modélisation (conceptualisation-mathématisation-informatisation-calage-évaluation)
Expérimentation virtuelle
Nord
Centre (500mm)
Sud (800 mm)
Précip
itation
s
1989-91
2006-08
YGE, SarraH
Biomasse aérienne
Surface foliaire
Grain
Racines Bilan Hydrique
Sol (profondeur, Réserve utile, ruissellement)
phénologie Yw
Espèce / cultivar
Température
Rayonnement
Précipitations
Coefficients in
terceptio
n
Stress hydrique
YGE (Yw): Modèle conceptuel
YGE: calage / évaluation (cultures diverses, environnement tropical)
MSE 54 095.87 RMSE 232.59 RRMSE 10.74%
150
160
170
180
190
200
210
220
230
150 160 170 180 190 200 210 220 230
Dat
e le
vée
sim
ulé
e (j
ou
r ju
lien
)
Date levée observée (jour julien)
RRMSE = 3.2 %
Calage simulation date de levée
YGE: calage / évaluation (mil, Sénégal)
Application YGE Bassin arachidier du Sénégal: part du climat dans rendements ?
0
1
2
3
4
5
6
0 1 2 3 4 5 6
Rd
t G
rain
Ob
serv
é (t
/ha)
Rdt Grain Simulé Yw (t/ha)
« Yield gap » =∑(Yw-Yobs)/n
Yw-Yobs
Rendements mil << Yw
Cas général : Faible part du climat dans variations de rendement en agriculture familiale tropicale
YGE
SarraH
Evolution du « Yield Gap » entre les
années 1989-91 et 2006-2008
1989-91 2006-08
Yw augmente, Yagriculteurs constant (statistiques agricole) Mertz et al, 2010: enquète AMMA: perception agriculteurs= baisse rendements
CELSIUS (CEreals and Legume crops Simulator Under changing Sahelian environment)
Biomasse aérienne
Surface foliaire
Grain
Racines Bilan Hydrique
Sol (profondeur, Réserve utile, ruissellement, stock nutriments)
phénologie Ywn
Espèce / cultivar
Fertilisation …
Nutriments
Température
Rayonnement
Précipitations
Coefficients in
terceptio
n
Stress hydrique
Stress nutritif
= un modèle à construire pour prédire
Rdts = f(Yw, SC) Avec SC = prototypes des Systèmes de culture existants et futurs…
Approche suivie: modélisation ad hoc sur plateforme LASCAR (Laboratoire pour la Simulation Consciente en AgRonomie…)
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
0 0,5 1 1,5 2 2,5
Rdt Grain Simulé (t/ha)
0
2
4
6
8
10
12
14
0 2 4 6 8 10
Biomasse Simulée (t/ha)
0
1
2
3
4
5
6
0 1 2 3 4 5 6
Rd
t G
rain
Ob
serv
é (t
/ha)
Rdt Grain Simulé (t/ha)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
0 5 10 15 20
Bio
mas
se O
bse
rvée
(t/
ha)
Biomasse Simulée (t/ha)
Calage CELSIUS Mil Sénégal (Nioro, Bambey, Keur-Boumi)
Rendements limités par l’eau (Yw) Rendements limités par l’eau
et les nutriments (Ywn)
RRMSE = 74%
RRMSE = 57%
RRMSE = 392%
RRMSE = 203%
Grain
Biom
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6
Rdt Grain Simulé (t/ha)
0
1
2
3
4
5
6
7
0 1 2 3 4 5 6 7
Biomasse Simulée (t/ha)
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3
Rd
t G
rain
Ob
serv
é (t
/ha)
Rdt Grain Simulé (t/ha)
0
2
4
6
8
10
12
14
0 2 4 6 8 10 12 14
Bio
mas
se O
bse
rvée
(t/
ha)
Biomasse Simulée (t/ha)
RRMSE = 46%
RRMSE = 46%
RRMSE = 166%
RRMSE = 196%
Calage CELSIUS Arachide Sénégal (Nioro, Bambey, Keur-Boumi)
Rendements limités par l’eau Rendements limités par l’eau
et les nutriments
Grain
Biom
Bambey Nioro
15 ans Données climatiques
(1996-2010)
Dior Deck-Dior
Deck
Deck Deck plus
10 itinéraires techniques Caractérisés par : -l’espèce cultivée -le type de cultivar -la densité de semis -la quantité et le type de fumure
50 situations virtuelles (région x sol x ITK)
Régions
Sols
Etat de la Nature (distribution des rendements)
Modèle Economique
Rendements= F(climat, sol, SC): Expérimentation Virtuelle
Les itinéraires techniques : - ITK actuels (de subsistance) 1) Mil extensif non fumé continu loin 2) Mil extensif fumé rotation arachide brousse 3) Mil intensif MO seulement case 4) Arachide extensif non fumé 5) Arachide intensif MO seulement 6) Maïs intensif fumure organi-minérale (<10) - ITK hypothétiques (market-oriented) 7) Mil intensif MO + engrais 8) Mil intensif MO + engrais + cv amélioré 9) Arachide intensif MO + engrais 10) Maïs intensif engrais
Bambey 1971-1991
Nioro 1971-1991
brousse loin case
brousse loin case
Niveau d’intensification
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 1 2 3 4 5 6 7
Pro
bab
ilité
Rendement en grains (t/ha)
ITK Mil Nioro (Dek)
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 1 2 3 4 5 6 7
Pro
bab
ilité
Rendement en grains (t/ha)
ITK Mil Bambey
(Dior-Dek)
Niveau d’intensification
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6
Pro
bab
ilité
Rendement en grains (t/ha)
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6
Pro
bab
ilité
Rendement en grains (t/ha)
ITK Arachide Nioro (Dek)
ITK Arachide Bambey
(Dior-Dek)
Niveau d’intensification
Conclusions
• Aujourd’hui rendements peu dépendants de la pluie car faible niveau d’intensification
• Si adaptation implique intensification alors pluie deviendra contraignante
• Effort modélisation encore nécessaire pour Y=f(climat, sol, SC) pour SC +/- intensifs
• Précision à atteindre dépendra sensibilité du modèle exploitation aux erreurs modèle biophysique
• Précision actuelle permet étude de scénarios tres contrastés (SC, climat, sols).