3.4.2. Outils de traitement de données
Pour le traitement des données recueillies, nous avons
utilisé les logiciels suivants :
- Access pour la saisie des données collectées
à l'aide des questionnaires structurées afin de constituer une
base de données,
- Excel pour agréger certaines données
journalières climatiques en données mensuelles, décadaires
et pour le calcul des paramètres statistiques descriptives ainsi que la
réalisation de graphiques et,
- SAS pour la réalisation de l'Analyse en Composantes
Principales.
Les outils d'analyse seront présentés par
hypothèse :
Hypothèse 1 : « Les
changements climatiques dans le terroir sont perçus par les
producteurs.»
Pour cette hypothèse, des encadrés ont
été utilisés ainsi que des analyses de déclarations
paysannes inspirées des savoirs locaux qui révèlent leur
perception du phénomène ont été faites. Cependant,
pour appuyer ces résultats qualitatifs, nous avons fait une
synthèse de proportions relatives aux indicateurs de changement du
climat, selon les producteurs.
Par ailleurs, pour apprécier le niveau de
cohérence entre les perceptions paysannes et les données
(statistiques) sur l'évolution du climat, nous avons
procédé à une évaluation de l'impact des
changements climatiques sur les caractéristiques des saisons des pluies.
Cette démarche se justifie par le fait que les perceptions paysannes des
changements climatiques sont construites sur les modifications survenues par
rapport aux caractéristiques des saisons pluvieuses.
La saison des pluies du point de vue agricole est
définie entièrement si l'on connaît son début et sa
fin. Le début de la saison des pluies agricoles est très
important pour la planification du semis. Il en existe plusieurs
définitions. Cochéme et Franquin (1967) l'ont défini comme
la date (décade) à laquelle la pluie devient supérieure
à l'évapotranspiration potentielle (ETP). Leur définition
repose sur une période décadaire et ne permet pas de
détecter plus finement cette date ; une approche basée sur les
jours est plus indiquée. A ce sujet, Davey et al. (1976) ont
relaté que la date des semis du mil au Niger coïncidait avec la
première apparition de 20 mm de pluie en deux jours. De faux
départs ont été relevés et Benoît (1977) a
proposé un critère selon lequel une période sèche
de 5 jours ou plus dans les
12 jours suivant le départ potentiel constitue un faux
départ. Sivakumar et al. (1993) ont proposé pour le cas du Sahel
Nigérien que lorsque les précipitations recueillies en 3 jours
consécutifs constituent au moins 20 mm et quand aucune période de
sécheresse de plus de 7 jours n'intervient au cours des 30 jours
suivants, la saison a commencé. Pour Stern (1981) la fin de la saison
est définie par la première apparition d'une longue
période de sécheresse après une date
déterminée. Sivakumar et al. (1993) ont proposé la date de
fin de saison comme celle (après le 1er septembre au Niger) suivie d'une
sécheresse d'au moins 20 jours. La durée de
végétation (que nous désignerons comme la durée de
la saison) est le nombre de jours entre le début et la fin de la saison.
Pour notre étude nous avons adopté les définitions de
Sivakumar et al. (1993) avec seulement un cumul pluviométrique minimum
de 10 mm sur 3 jours pour le début de la 2ème saison des pluies
dans le contexte béninois. Nous avons ainsi calculé les
caractéristiques des saisons (date de début, de fin,
durée), cumul annuel, nombre de jours de pluie de l'année pour
chaque année concernant notre étude (1979 à 2008). Les
moyennes de ces caractéristiques ont été calculées
pour deux périodes (1979 -1993 et 1994-2008) et comparées entre
elles avec le test de Student (test t bilatéral) à 5% de
signification.
Hypothèse 2 : « Les
causes attribuées aux changements climatiques sont plus liées aux
normes et croyances locales.>>
A ce niveau, nous avons procédé à un
calcul de proportion des différentes causes évoquées par
les producteurs suivants leur religion. Les différentes proportions ont
été ensuite comparées.
Hypothèse 3 : « Les
conséquences des changements climatiques sur les principales cultures
varient en fonction des unités de paysage et des saisons de culture.
>>
Ici, les manifestations des conséquences des
excès/ruptures de pluies ainsi que des vents violents et des fortes
températures sur les principales cultures que sont le maïs, le
niébé, l'arachide, le manioc et la patate douce seront
décrites dans un premier temps suivants les différentes
unités de paysage et par saison de culture. Ces réalités
décrites seront ensuite complétées par des calculs de
fréquences. Mentionnons que du fait que les parcelles d'une même
exploitation se localisent souvent sur différentes unités de
paysage, la possibilité d'effectuer une analyse de variance des pertes
moyennes de récoltes enregistrées au sein de notre
échantillon d'enquête s'est révélée
infructueuse.
Hypothèse 4 : « Les
stratégies d'adaptation développées face aux changements
climatiques diffèrent selon les catégories de producteurs.
»
Pour cette hypothèse, les fréquences des mesures
d'adaptations répertoriées ont été d'abord
calculées pour l'ensemble des exploitations enquêtées.
Afin d'apprécier les relations entre toutes les
stratégies répertoriées et les différentes
catégories de producteurs, nous avons procédé à la
réalisation d'une analyse en composantes principales avec les
différentes catégories de producteurs. Le principe de l'analyse
en composante principale est de définir des variables
synthétiques, qui résument au mieux l'information contenue dans
les résultats bruts. Elle s'avère adaptée à notre
étude en ce sens qu'elle permet d'obtenir une vision synthétique
des liaisons entre catégories et stratégies
développées. Elle donne la possibilité de résumer,
en quelques dimensions importantes (ou axes factoriels indépendants), la
plus grande variabilité de la matrice des données. On peut alors
représenter variables et individus dans un même espace de
dispersion et connaître la quantité d'information expliquée
par ces axes factoriels indépendants, rendant ainsi compte du maximum de
covariance entre les descripteurs. Il s'agit donc d'une approche globale qui
dégage les relations essentielles existant entre les producteurs et les
mesures d'adaptation mises en oeuvre. Elle fait intervenir deux matrices de
données Y(n,p) et X(n,q) où n = 70 est le nombre de producteurs,
p =6 le nombre de catégories et q = 15 celui des descripteurs des
stratégies. La matrice Y contient les variables d'intérêt
direct (les catégories) en indice de présence et la matrice X,
les variables caractérisant la structure (descripteurs des
stratégies) supposées influencer les variables de Y. L'analyse
nécessite deux étapes:
· La première consiste à calculer p
régressions multiples simultanées dans une métrique D de
la matrice Y des catégories sur la matrice X des descripteurs. Ainsi,
toute catégorie yi peut s'exprimer comme une combinaison linéaire
des descripteurs: yi = cste + áx1 + âx2 + ... + äxq +
åi c'est à dire: yi = yi + åi où yi est une
estimation de yi et åi le résidu. On peut ainsi constituer une
nouvelle matrice PY (des estimations yi des yi) correspondant à la part
expliquée de Y par X [P = X(XDX)-1XD];
· La seconde étape revient à effectuer une
analyse sur la matrice PY des estimations des yi. Les axes factoriels
étant des combinaisons linéaires des estimations des
catégories et des descripteurs, les covariances sont maximisées.
En utilisant une mesure moyenne des relations entre les catégories et
les descripteurs, l'analyse en composante principale amplifie
la dissymétrie naturelle des relations
inhérentes aux études d'interactions. Dans le même temps,
cette caractéristique augmente la validité de l'analyse. Pour
faciliter l'analyse, les noms ont été codés.
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