L'alerte précoce et la prévision des rendements agricoles au Burkina Faso: cas de trois provinces Passoré, Yatenga et Soum

• RESUME
  
• ABSTRACT
  
• INTRODUCTION
  
  • I. PRESENTATION DE LA ZONE D'ETUDE 1.1. Localisation de la zone d'étude
    
  • 1.6. Evolution des superficies du sorgho et du mil
    
  • 1.7. Pauvreté et sécurité alimentaire
    
  • 1.8.1. Appréciation des précipitations selon les producteurs
    
  • 1.8.2. Appréciation des précipitations selon la Direction Nationale de la Météorologie
    
  • 1.9. Relation entre la longueur de la saison des pluies et les
    
  • 1.10. Mécanismes de gestion des risques d'insécurité alimentaire au Burkina Faso
    
  • II. METHODOLOGIE
    
  • 2.1.1. Sécurité Alimentaire
    
  • 2.1.2. Système d'alerte précoce
    
  • 2.2.1. Sources des données
    
  • 2.2.2. AgroMet-Shell (AMS)
    
  • 2.2.3. Fonctionnement de AMS
    
  • 2.2.4. Modèle VAST (Vegetation Analysis in Space and Time).
    
  • 2.2.5. New LocClim
    
  • 2.2.6. Statistica
    
  • 2.3. Méthodes.
    
  • 2.3.1. Modèle VAST
    
  • 2.3.2. Modèle AMS
    
  • 2.3.3. Windisp
    
  • 2.3.4. Pluviométrie et rendements agricoles historiques
    
  • 2.3.5. Statistica
    
  • 2.3.5.2. Identification des variables corrélées
    
  • 2.3.5.3. Identification du modèle, calibration et validation
    
  • 2.3.6. Microsoft Excel
    
  • 2.3.7. Modélisation à partir des données de www.tutiempo.net
    
  • III. RESULTATS ET ANALYSES
    
  • 3.1. Modèle de prévision des rendements agricoles dans la
    
  • 3.1.1. Prévision des rendements du mil
    
  • 3.1.2. Prévision des rendements du sorgho
    
  • 3.2. Modèle de prévision dans la Province du Yatenga
    
  • 3.2.1. Prévision des rendements du mil
    
  • 3.2.2. Prévision des rendements du sorgho
    
  • 3.2.3. Vérification des hypothèses de pertinence et de précocitéDans ce paragraphe, nous traiterons de la pertinence, et de la précocité des variables explicatives des
    
  • 3.3. Modèle de prévision des rendements dans la Province du Soum
    
  • 3.3.1. Prévision des rendements du mil
    
  • 3.3.2. Prévision des rendements du sorgho
    
  • 3.4. Prévision de rendements à l'aide de données pluviométriques obtenues sur un www.tutiempo.net
    
  • 3.4.1. Prévision des rendements du mil
    
  • 3.4.2. Prévision des rendements du sorgho
    
  • 3.5. Discussion générale sur les résultats
    
• CONCLUSION
  
• ANNEXES
  
• Annexe 1 : Résultats de la paramétrisation des modèles pertinents