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

CONCLUSION

Le Burkina Faso est un pays sahélien, situé dans la boucle du Niger. La partie Nord du pays est la zone la plus soumise aux phénomènes de sècheresse avec comme trait caractéristique une insécurité alimentaire structurelle. L'alerte précoce pour prévoir la production agricole et le taux de couverture des besoins alimentaires au niveau décentralisé, est importante tenant compte de la grande fluctuation des paramètres agro-climatiques sur l'étendue du territoire national. Dans le cadre de la présente étude, les modèles de prévision des rendements du mil et du sorgho dans la province du Passoré, et le modèle de prévision des rendements du sorgho dans la province du Yatenga à partir des données climatiques collectées en station ne présentent pas de résultats satisfaisants. Cependant, le modèle de prévision des rendements du mil dans la province du Yatenga, et ceux de prévision des rendements du mil et du sorgho dans la province du Soum présentent des résultats satisfaisants. De plus, la plupart des variables qui contribuent à l'explication des rendements peuvent être obtenues avant la récolte. Cela présente un caractère important pour l'alerte précoce. La comparaison des modèles de prévision des rendements à partir des données collectées en station et des données obtenues de www.tutiempo.net, montre que les données collectées en station présentent une qualité meilleure dans l'explication des rendements agricoles. La présente étude qui vise à proposer des modèles de prévision des rendements agricoles des céréales de base pour l'alimentation des populations de trois provinces présente des cas de bonne prévision à base d'indicateurs pertinents et précoces et des cas de modèles non pertinents. Une telle étude, vu son intérêt pour les SAP décentralisés mérite d'être élargie à d'autres provinces en prenant le soin de corriger les données de rendements historiques fournis par la (DGPER, 2009). Dans cette optique, les variables explicatives peuvent être élargies de sorte à prendre en compte d'autres paramètres à même d'influencer les rendements agricoles.

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