Perceptions and Effects on the Municipality of Allada in Benin

Volume 1 - Number 1 - March 2017

EWASH & TI Journal, 2018 Volume 2 Issue 4, Page 106-118 Environmental and Water Sciences, Public Health & Territorial Intelligence Env.Wat. Sci. pub. H. Ter. Int. J. ISSN Electronic Edition : 2509 - 1069 Acces on line : http://revues.imist.ma/?journal=ewash-ti/

Section : Environmental and Water Sciences Publication type : Review

Climate change and production of corn : Perceptions and effects on the municipality of Allada in Benin Changements climatiques et production du maïs : Perceptions et effets dans la commune d’Allada au Bénin Received 12 Oct. 2018 PRECIEUX BEHANZIN1, DJAMILATOU BRISSO2, JADIX SAINOU3 & DANIELA Accepted 25 Nov. 2018 FATON4 On line 31 Dec. 2018 (1) Centre Interfacultaire de Formation et de Recherche en Environnement pour le Développement Durable Université d’Abomey - Calavi Abomey - Calavi, République du Bénin Email : [email protected] (2) Ecole Nationale d’Economie Appliquée et de Management Université d’Abomey - Calavi Abomey - Calavi, République du Bénin Email : [email protected] (3) Centre Interfacultaire de Formation et de Recherche en Environnement pour le Développement Durable Université d’Abomey-Calavi Abomey - Calavi, République du Bénin Email : [email protected] (4) Centre Interfacultaire de Formation et de Recherche en Environnement pour le Développement Durable Université d’Abomey-Calavi Abomey - Calavi, République du Bénin Email : [email protected]

KEY WORDS Abstract Climate change now constitutes a reality whose effects are observable Climate change, in all business sectors and even more in agriculture. So that the producers adapt Perceptions, Determiners, to these changes, it is necessary to them to have a better understanding of their Corn, Benin, Production. effects on the production of their speculations. The present search analyzes the determiners of the perception of climate change as well as their effects on the production of the corn in the municipality of Allada in Benin. For that purpose, besides the document retrieval realized with a record of reading and the socio- anthropological investigation realized on a sample of 150 producers of corn of the municipality by means of a questionnaire; data resulting from the Agency for the Safety of the Aviation in Africa and in Madagascar ASECNA (pluviometry and temperature) and of the Direction of the Agricultural Statistics (production) were used. From these various data, three analyses were made: a descriptive analysis of the socioeconomic data and two econometric modellings by means of statistical software (Excel, SPSS, STATA et EVIEWS). This research, on one hand, showed from a logistic regression that the producers of corn owners of the lands whom they exploit, members of a peasant organization and having a number of years of experience raised in the production have a higher chance to perceive the effects of climate change. On the other hand, it allowed concluding from an estimation by the method from the slightest squared ordinary according to Ricardo's model that the pluviometry is significantly and positively correlated to the production of corn to Allada.

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MOTS CLES Résumé Les changements climatiques constituent aujourd’hui une réalité dont Changements Climatiques, les effets sont observables dans tous les secteurs d’activités et encore plus en Perceptions, Déterminants, agriculture. Pour que les producteurs s’adaptent à ces changements, il leur faut Maïs, Bénin, Production appréhender davantage leurs effets sur la production de leurs spéculations. La présente recherche analyse les déterminants de la perception des changements climatiques ainsi que leurs effets sur la production du maïs dans la commune d’Allada au Bénin. À cet effet, outre la recherche documentaire réalisée avec une fiche de lecture et l’enquête socio-anthropologique réalisée sur un échantillon de 150 producteurs de maïs de la commune à l’aide d’un questionnaire ; des données provenant de l’Agence pour la Sécurité de la Navigation Aérienne en Afrique et à Madagascar (pluviométrie et température) et de la Direction de la Statistique Agricole (production) ont été utilisées. À partir de ces différentes données, trois analyses ont été effectuées : une analyse descriptive des données socio-économiques et deux modélisations économétriques à l’aide de logiciels statistiques (MS Excel, SPSS, STATA et EVIEWS). Cette recherche, d’une part, a montré à partir d’une régression logistique que les producteurs de maïs propriétaires des terres qu’ils exploitent, membres d’une organisation paysanne et ayant un nombre d’années d’expérience élevé dans la production ont une chance plus élevée de percevoir les effets des changements climatiques. D’autre part, elle a permis de conclure à partir d’une estimation par la méthode des moindres carrées ordinaires suivant le modèle de Ricardo que la pluviométrie est significativement et positivement corrélée avec la production de maïs à Allada.

1. Introduction 2006, l’année où elle atteint 2,1% en liaison avec les L’une des menaces les plus alarmantes sur problèmes climatiques qui ont perturbé la production l’environnement de nos jours reste et demeure la agricole, notamment les inondations de 2007 et 2010 ; les question du changement climatique. Selon les experts du pluies tardives et leur mauvaise répartition en 2008 et GIEC (Groupe Intergouvernemental d’experts sur l’Etude 2009 ; et les poches de sécheresse [4]. Une étude de [5] du Climat), le changement climatique se caractérise montre qu’à l’horizon 2050, la hausse des températures comme étant une modification des grandeurs statistiques entraînerait une forte perturbation des saisons agricoles. décrivant le climat, parmi lesquelles, figurent notamment De plus, une baisse des rendements des cultures est la température, la hauteur des précipitations et des vents. prévue dans les différentes zones agro écologiques du Depuis la fin des années 1960, les pays de l’Afrique de Bénin [6]. Cette situation pourrait engendrer des l’Ouest et Centrale connaissent une aggravation de la problèmes d’insécurité alimentaire voire des variabilité climatique [1] ; ce qui fragilise les systèmes conséquences socio-économiques liées à la baisse des agricoles qui ne répondent plus aux pressions revenus agricoles. du climat [2]. Le maïs représente la culture alimentaire de base la plus Le Bénin, pays en voie de développement situé en Afrique largement pratiquée en Afrique Subsaharienne, et occupe de l’Ouest n’est pas à l’abri des menaces liées aux plus de 33 millions ha chaque année [7]. En Afrique changements climatiques. L’agriculture, base de son Subsaharienne, la culture du maïs couvre environ 17% des économie avec comme contribution près de 33% du terres cultivées et représente la source principale de Produit Intérieur Brut ; bien qu’essentiellement pluviale revenu pour des milliers de personnes en particulier les et donc tributaire des aléas climatiques assure environ producteurs. 75% des recettes d’exportation, 15% des recettes de l’Etat Au Bénin, le maïs constitue une denrée alimentaire de % et 70% des emplois [3]. choix de la population et est cultivé dans presque tous les La contribution de l’agriculture béninoise à la croissance départements du pays. Avec l’évolution croissante de la économique affiche une décroissance progressive depuis population et des pays voisins, la demande de maïs est aussi en perpétuelle augmentation. P. BEHANZIN & al 107

Cela a ainsi amené le gouvernement béninois à envisager tels que les expériences, les notions de valeurs, les d’accroître la production annuelle du maïs pour passer de attentes, les besoins, les opinions et les normes 931.599 tonnes en 2007 à 1,9 millions de tonne en 2015. socioculturelles) et la perception sensorielle qui est liée Par conséquent, plusieurs producteurs se trouvent incités aux sens (la vue, l’ouïe, l’odorat, le toucher et le goût). à s’intéresser de plus en plus à la production du maïs et Parlant des perceptions des populations, [8] a observé les producteurs qui pratiquaient déjà cette culture dans le Nord du Bénin que les populations locales devront accroître leur superficie agricole afin de répondre à cette demande et se conformer ainsi à l’objectif du percevaient le changement climatique dans leur milieu à gouvernement. Et ce fut le cas dans la commune d’Allada travers le retard dans le démarrage des pluies, les poches aussi ; qui a vu la superficie emblavée pour la culture du de sécheresse au cours de la saison pluvieuse, la mauvaise maïs passer de 10.622 ha pour la campagne 2006-2007 à répartition spatiale des pluies, les vents violents et la 11.440 ha pour celle de 2014-2015 [3]. Mais l’atteinte de chaleur excessive. Plusieurs travaux sur les déterminants cet objectif gouvernemental, encore d’actualité et bien de la perception des changements climatiques par les plus ambitieux aujourd’hui se trouve remis en cause par la producteurs ont été réalisés; en occurrence ceux sur présence des variabilités climatiques dont les effets et les l’analyse des caractéristiques socio-économiques des mesures d’adaptation sont peu ou pas connus de tous. producteurs susceptibles de favoriser la perception des De même, le rendement de la production du maïs décline changements climatiques. D’après les résultats des avec la présence des variabilités climatiques du fait qu’elle travaux de [9] et [10], il y a non sexo-spécificité de la se pratique sans irrigation et repose essentiellement sur perception du changement climatique. [11] ont analysé les saisons pluvieuses qui sont en parfaite fluctuation. les facteurs déterminants de la perception. La perception du changement climatique étant la traduction du stimulus Il est donc nécessaire de comprendre en quoi cette observé, la théorie de l’action raisonnée développée par altération du climat va affecter le système de production Fishbein et Ajzen (1975) et cité par [2] a été appliquée. agricole béninois afin de développer de façon objective et Pour cela, ils ont utilisé un modèle de sélection tel que le participative les stratégies d’adaptation adéquates pour y modèle Probit de Heckman. faire face. Ces stratégies sont à partager entre les communautés afin de garantir de meilleures rendements Les résultats de la régression ont révélé que le nombre tant pour le maïs que pour d’autre spéculations afin de d’années d’expérience en agriculture, l’appartenance à garantir la sécurité alimentaire. C’est dans cette optique une organisation paysanne et la vulgarisation sont des que la présente recherche intitulée « Changements facteurs essentiels qui expliquent la perception des climatiques et production du maïs: perceptions et effets changements climatiques par les producteurs. dans la commune d’Allada » a été menée et vise à Deux modèles sont couramment utilisés pour analyser les analyser les déterminants de la perception des déterminants du choix ou de la décision des producteurs : changements climatiques ainsi que les effets de ces il s’agit du Logit et du Probit. Selon la nature de la variable derniers sur la production du maïs dans la commune dépendante (dichotomique muette ou à plus de deux d’Allada au Bénin. modalités) les modèles multinomiaux sont aussi utilisés. 2. Matériel et méthodes Dans leur recherche, Loko et al. (2013) cités par [12] ont à 2.1. Eléments de littérature sur le sujet partir de la régression logistique montré qu’également l’âge et la superficie emblavée sont des déterminants de 2.1.1. Perception des changements climatiques par les la perception des changements climatiques. producteurs Il ressort essentiellement de ces différents travaux que le Le concept de la perception tire son origine du vocable nombre d’années d’expérience du producteur dans latin « perceptio » et se rapporte à l’action et à l’effet de l’agriculture et son appartenance à une organisation percevoir (recevoir au moyen de l’un des sens les images, paysanne augmentent sa probabilité de perception des les impressions ou les sensations extrêmes, ou changements climatiques. comprendre et connaître quelque chose). La perception peut faire allusion à la connaissance, à l’idée ou à la 2.1.2. Effets des changements climatiques sur la sensation intérieure survenant d’une impression production matérielle issue de nos sens. Pour la psychologie, la L’agriculture au Bénin reste essentiellement pluviale. perception est la fonction qui permet à l’organisme de De ce fait, elle subit de plein fouet les coups de la recevoir, d’élaborer et d’interpréter l’information qui variabilité climatique, notamment celle des précipitations vient de l’entourage par le biais des sens. Deux types de et de la température [4]. Les études de la variabilité, perception se distinguent dans le modèle de la perception surtout pluviométrique, réalisées sur le Bénin par humaine : la perception psychique liée à la situation Bokonon-Ganta (1987), Boko (1988), Afouda (1990), psychique de l’individu (fonction des facteurs fonctionnels Houdénou (1999), citées par [13], ont montré dans P. BEHANZIN & al 108

l’ensemble que la variabilité du climat est préjudiciable mondiale à travers les sécheresses, les inondations qui aux activités rurales en général et à la production agricole entrainent non seulement l’érosion du sol mais aussi des en particulier. pertes de récoltes. En effet, les dérèglements et les déficits pluviométriques [16] ressort dans sa thèse que plusieurs considérations saisonniers enregistrés ont perturbé les cycles culturaux, augurent des pressions additives sur les agroécosystèmes bouleversé le calendrier agricole paysan et rendu non qui constituent des facteurs complémentaires de opérationnels les normes culturales empiriques en vulnérabilité des productions agricoles dans l’Ouest de la vigueur chez les populations paysannes [15]. Dans ce Centrafrique. La hausse des températures entraîne contexte inconfortable pour l’agriculture se profile à l’augmentation du stress hydrique, puis en combinaison l’horizon une menace susceptible d’être engendrée par avec la réduction de la durée de la saison de croissance les changements climatiques [13]. Selon les données du culturale, induit la baisse de rendements. La combinaison GIEC, ces changements climatiques caractériseront une de l’augmentation de la productivité primaire, en bonne partie du troisième millénaire. Etant donné que la particulier forestière, et de la diminution des superficies pluviométrie et la température sont les intrants naturels agricoles permettait initialement d’augmenter le puits de pour l’agriculture, s’il advenait qu’ils soient l’objet d’une carbone mais, cette tendance serait renversée à partir de moindre variation la catastrophe serait énorme [2]. [5] 2050 par les effets de l’augmentation de la température affirme que toutes les données montrent qu’un dans la région. changement au niveau du système climatique affecterait Les scénarios à orientation plus économiques, tendent à les composantes socio-économiques. produire les effets les plus sévères pour l’ensemble des Selon [14], le changement climatique peut entraîner une services examinés. Cependant, même pour les scénarios baisse du rendement de certaines des principales les plus proactifs en matière de développement agricole, cultures, par exemple, un fléchissement de 6,9% de la et par conséquent les moins sévère en termes de production du maïs d’ici 2020, tandis que les cultures de changements climatiques, les effets et impacts restent mil, plus résistantes à la sècheresse, devraient être moins importants, notamment sur les productions agricoles, la touchées. Une estimation approximative des impacts du disponibilité en eau ou la fertilité organique des sols. changement climatique sur l’agriculture tropicale Les études portant sur l’impact des changements rapportée par Sinha (1991) cité par [2] fait état de la climatiques sur l’agriculture ont foisonné au cours de ces réduction de la saison de croissance, et donc du dernières décennies en utilisant plusieurs approches pour rendement des cultures, la stérilité du riz en raison des évaluer cet impact la productivité agricole. Elles se hausses de température et d’humidité, la croissance différencient principalement par leur méthodologie qui éventuelle de la production de matières sèches surtout s’oriente d’un côté vers l’agronomie et l’autre vers pour les céréales, la multiplication des maladies et des l’économie. insectes nuisibles existants ainsi qu’une apparition d’autres types de maladies et insectes, l’affectation du Suivant l’approche de Nerlove, les décisions de rendement des cultures par la nébulosité. Dans son étude production se font sur la base des prix attendus. L’idée d’estimation d’impacts potentiels d’un changement proposée par Nervole intégré la dynamique de l’offre, des climatique dû au doublement du CO2 atmosphérique sur superficies et des prix. [17] ont utilisé le modèle d’offre de l’agriculture, [6] avait prévu une baisse considérable des Nerlove pour évaluer les effets des changements rendements des cultures de 3 à 18% selon les régions. climatiques sur la production agricole dans la commune de Banikoara. Ils ont montré par la méthode des doubles Il conclut que la perspective d’un changement climatique moindres carrés que les changements climatiques n’ont n’est guère reluisante pour l’économie béninoise à cause pas la même incidence sur les productions du coton, du des conséquences qui se résument en : insécurité maïs, du sorgho et d’arachide dans la commune de alimentaire, surexploitation et dégradation des ressources Banikoara. naturelles (sols et forêt), migration des populations avec risque de conflits dans la gestion foncière, perte de [18] a utilisé le modèle Aquacop mis au point par la FAO devises pour l’économie et dégradation de la qualité de en 2001 pour son étude d’impact des changements vie. Les travaux de [15] ont fait ressortir les implications climatiques sur la culture du riz pluvial en haute Guinée. des changements climatiques sur la culture du maïs au Ce modèle est utilisé pour stimuler les effets collectifs de Bénin à travers une péjoration se manifeste par une la variété des pratiques culturales du climat et des réduction de la saison du maïs, une diminution du conditions du sol sur la croissance, le développement et potentiel pluviométrique accompagnée d’une réduction les rendements. de nombre de jours de pluie et une hausse de la L’approche de fonction de production est une approche température. Selon Traore (2011) cité par [2], qui mesure les impacts directs des changements la péjoration climatique affecte la production agricole climatiques sur les différentes cultures et leurs besoins en P. BEHANZIN & al 109

intrants. Elle est essentiellement orientée du côté de terre de barre qui descend vers les vallées de l’Ouémé, du l’agronomie et utilise les modèles de simulation Couffo et la dépression de la Lama. Son sol est biophysique des plantes. Elle permet de mesurer l’impact essentiellement caractérisé par la terre de barre et une des changements climatiques sur le rendement, en faisant dépression marécageuse; il se prête bien aux cultures varier les niveaux des stimuli climatiques. Elle a été vivrières, maraîchères et fruitières, ainsi qu’à la utilisée par [19], pour estimer l’impact du climat sur la caféiculture. production végétale. Dans cette approche, il n’est pas pris Son climat est de type subéquatorial avec deux (02) en compte les effets de modifications indirects de saisons de pluie (une grande saison de mars à juin et une l’environnement dans lequel les cultures poussent. Bien petite saison de septembre à novembre) et deux (02) que cette approche dresse une image intéressante des saisons sèches (de juillet à septembre puis de novembre à conséquences des changements climatiques sur mars). La pluviométrie annuelle moyenne est entre 800 et l’agriculture, elle omet un aspect important de la 1.000 mm. Le réseau hydrographique est composé du lac problématique qui concerne la stratégie d’adaptation des Ahémé et une rivière du Couffo. agriculteurs aux changements climatiques. La figure 1 présente la Localisation de la zone d’étude L’approche ricardienne développée par [20] dans leur dans l’espace du plateau d'Allada. étude sur les implications économiques des changements climatiques pour mesurer la valeur du climat dans l’agriculture américaine, tente de fournir une réponse à la lacune de l’approche fonction de production. Cette approche est essentiellement basée sur l’hypothèse de l’existence d’une relation entre les événements climatiques et la valeur des terres. [21], utilisant l’approche ricardienne et la théorie de la rente foncière, conclut que les scénarii de diminution des précipitations et/ou d’augmentation de température sont très dommageables à l’agriculture au Burkina-Faso, du fait des conditions climatiques déjà difficiles. Cependant, cette approche d’une part sous-estime les contraintes liées aux stratégies d’adaptation et d’autre part étudie la réponse agricole dans les conditions climatiques actuelles qui ne sont pas nécessairement représentatives de la réalité climatologique dans le futur. En conséquence, alors que l’approche fonction de production a tendance à surestimer les dommages causés par les changements climatiques sur l’agriculture, l’approche ricardienne quant à elle a tendance à les sous- évaluer. Ainsi, il ressort des diverses études que l’approche ricardienne est la plus utilisée dans l’étude de la variabilité des paramètres climatiques sur la production. Les facteurs du climat les plus déterminants pour l’agriculture pluviale sont les précipitations et la température. 2.2. Cadre d’étude Fig. 1: Localisation de la zone d’étude dans l’espace du La commune d’Allada est l’une des cinq communes qui Plateau d'Allada composent la région dénommée Plateau d’Allada. Elle couvre une superficie de 381 km2 et est limitée au Nord Source: [1] par la Commune de Toffo ; au Sud par la Commune de 2.3. Méthodologie Tori-Bossito; à l'Est par la Commune de Zè; à l'Ouest par les Communes de Kpomassè et de Bopa. Les 127 493 Dans tout travail de recherche scientifique, la habitants de cette commune couvrent un territoire méthodologie est un outil indispensable qui permet réparti en 12 arrondissements et 84 villages et quartiers d’exposer les différentes étapes suivies pour aboutir aux de ville [22]. Elle est située dans la zone du plateau de résultats escomptés.

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Deux approches sont mises en œuvre pour la collecte des concernent principalement la pluviométrie (niveau annuel données de la présente recherche: une approche des précipitations) enregistrée à Allada et la température qualitative et une approche quantitative. (moyenne annuelle) recueillie à la station synoptique de Cotonou. L’approche qualitative a essentiellement pris en compte la recherche documentaire et l’observation. Ces dernières Les données de production concernent la production de ont porté respectivement sur les consultations des maïs dans la commune d’Allada. Ces données ont été mémoires, thèses, rapports et d’annuaires statistiques recueillies sur la période allant de 1987 à 2016. provenant du Ministère de l’Agriculture de l’Elevage et de 2.4. Outils et Méthodes d’analyses la Pêche du Bénin et sur une observation des pratiques sur le terrain, dans les champs de maïs de la commune 2.4.1. Modélisation relative aux déterminants de la d’Allada. perception des changements climatiques par les producteurs L’approche quantitative, quant à elle a pris en compte une enquête au moyen d’un questionnaire administré aux Identification des variables producteurs. Le choix des arrondissements et des villages La perception des changements climatiques est la variable a été fait grâce à l’appui des Techniciens des Statistiques dépendante. Ici, le producteur a été considéré comme et de Suivi-Evaluation du Centre Communale de ayant perçu le changement climatique si et seulement si: Promotion Agricole d’Allada (CeCPA-Allada) qui ont il a perçu au moins une variabilité d’un ou de plusieurs présentés les 04 différents arrondissements grands paramètre(s) climatique(s) au cours de ces dernières producteurs tels que : Sekou, Lissegazoun, Agbanou et années dans sa localité, il peut identifier le facteur dont il Ahouannonzoun, avec quelques villages concernés. Cette a perçu le changement, il peut décrire le changement qu’il description a permis de choisir pour cette recherche treize a perçu. villages: Adimanle, Agbanou-Centre, Dodji-Sehe, Gbehokanme, Goussi-Hedjinnansou, Hetin, Holanssatin, Les variables explicatives sont regroupées comme suit : Houndadja, Lissegazoun-Centre, Loko-denou, Lokoli, SE = Sexe ; AE = Année d’Expérience; NS = Niveau de Tegbo, et Zoungbodji. Considérant que la commune Scolarisation ; AG = Age ; DP = Droit de Propriété, d’Allada comporte 12 arrondissements dans lesquels sont AO = Appartenance à une Organisation. répartis une population estimée selon en 2013 à 127.493 habitants [22] dont environ 1 500 producteurs de maïs Tests relatifs aux déterminants de la perception des selon les statistiques du Centre Communal de Promotion changements climatiques Agricole d’Allada (CeCPA-Allada) et en appliquant pour le Les valeurs numériques des coefficients n’ont pas calcul de l’échantillon la formule ci-dessous, il est obtenu vraiment d’intérêt dans ce modèle mais leur signe pour la taille de l’échantillon 369 producteurs. constitue l’information véritablement interprétable. Il n = 1/d2 [z2P (1-P)] indique si la variable associée influence à la hausse ou à la baisse la probabilité de réalisation de l’événement étudié. Avec n = taille de l’échantillon; z = niveau de confiance selon la loi normale centrée réduite = 1,96 ; d = marge Significativité globale du modèle d’erreur tolérée = 5% ; p = proportion estimée de la Deux choix s’offrent pour effectuer ce test. Lorsque le population qui présente la caractéristique = 0,6. modèle est estimé avec la constante, on compare la Cependant, en raison de diverses contraintes, au total 150 probabilité de la statistique LR (ratio du Log de producteurs sont enquêtés dans les quatre vraisemblance) à 5%. Le modèle est jugé globalement arrondissements ciblés pour la recherche. Dans le but significatif lorsque cette probabilité (LR stat) < 5%. d’avoir une bonne représentativité de l’échantillon, on Lorsque l’estimation du modèle est effectuée sans la utilisera la méthode d’échantillonnage des quotas. Ainsi, constante, on utilise le test de Wald. Il permet d’obtenir la l’étude sera concentrée sur 40 producteurs dans probabilité du Khi-deux. Lorsque cette dernière est l’arrondissement de Sékou, 33 dans celui inférieure à 5% on conclut que le modèle est globalement d’Ahouannonzoun, 37 dans celui d’Agbanou et 40 significatif. producteurs dans l’Arrondissement de Lissegazoun. Significativité individuelle En définitive, pour la présente recherche deux types de données ont été sujettes à analyses: des données socio- Pour tester individuellement la significativité des variables économiques (relatives aux caractéristiques socio- indépendantes, on regarde les probabilités respectives économiques des producteurs de maïs tels que l’âge, le (ou p-value) des coefficients qui les précèdent. Le test est sexe, le niveau d’instruction, le nombre d’années ici effectué au seuil de 5%. Par conséquent, toutes les d’expérience) et des données relatives aux paramètres variables dont le coefficient à une probabilité inférieur à climatiques et à la production. Les variables climatiques ce seuil sont significatives. P. BEHANZIN & al 111

La régression sera réalisée sous le logiciel STATA. 2.4.2. Modélisation relative à l’influence de la variabilité climatique sur la production Spécification du modèle Identification des variables La spécification du modèle nous met en présence de deux types de modèles couramment utilisés dans la littérature: Il est retenu comme variable à expliquer, la production du le modèle logit et le modèle probit. Avec Y la perception maïs. La production (PR) désigne l’action de créer un bien, des changements climatiques, X la matrice des variables une richesse, un service par activité agricole, industrielle explicatives et β le vecteur des paramètres à estimer, Y= f ou scientifique. La production est l’action de produire, de (X, β). Nous avons opté pour le modèle logit car il faire exister, le fait de se produire, de se former. La présente la plus faible valeur de critère d’informations production peut également se définir comme l’ensemble d’Akaike (27,60 < 27,95). des pratiques initiées et développées dans le but d’obtenir des récoltes suffisantes pour la satisfaction des besoins des populations. Dans la présente recherche, nous évaluons les effets des changements climatiques sur la production de maïs. Cette dernière est exprimée en tonnes et correspond à la production allant de 1987 à 2016 à Allada. Les variables explicatives sont les variables climatiques telles que la pluviométrie et la température moyenne. La pluviométrie (PL): correspond au cumul des précipitations. C’est la quantité annuelle de pluie allant de 1987 à 2016 dans la commune d’Allada. Elle est exprimée en millimètre (mm). Comme l’agriculture béninoise est pluviale, on peut penser que la pluviométrie a un effet significativement négatif sur la production. La température (TE): est l’ensemble des conditions atmosphériques variables traduites en sensation relatives de chaud et de froid. Ici, elle correspond à la température moyenne enregistrée chaque année par la station synoptique de Cotonou allant de la période de 1987 à 2016. Elle est exprimée en degré Celsius. Son Fig. 2 : Résultat du critère d’information d’Akaike augmentation pourrait avoir un effet négatif sur la production. Source: BEHANZIN, 2018 Spécification du modèle Considérant notre variable dépendante Perception des changements climatiques: Yi prend les modalités 0 Nous testons ici, le modèle qui s’exprime par une lorsque le producteur ne perçoit pas les changements hypothèse de lien entre la production (PR) et les variables climatiques et 1 si le producteur perçoit les changements climatiques telles que la pluviométrie (PL) et la climatiques. température (TE). Pour cela, nous avons opté pour l’approche ricardienne qui est plus utilisée dans les En désignant par Y la perception des changements différents travaux et recherches présentés plus haut. climatiques, on a: La forme fonctionnelle du modèle d’étude se présente Yi = {1 푠𝑖 푙푒 푝푟표푑푢푐푡푒푢푟 푝푒푟ç표𝑖푡 푙e푠 푐ℎ푎푛𝑔푒푚푒푛푡푠 comme suit: 푐푙𝑖푚푎푡𝑖푞푢푒푠 ; 0 푠 } PR= F (PL, TE) Prob (Yi=1) = 푋i훽 + 휀 où Prob (Yi=1) désigne la probabilité que les producteurs perçoivent les changements En s’inspirant de la fonction de Cobb-Douglas, la forme climatiques; β le vecteur des paramètres à estimer, 푋𝑖 la générale retenue est la suivante: ligne 𝑖 de la matrice 푋 des variables explicatives et 휀 est le PR= C. PLβ1. TE β2 terme d’erreur. C matérialise la constante et β1 et β2 représentent les On a donc: paramètres c’est-à-dire les coefficients associés aux Prob (Yi=1) = β0 + β1AE + β2NS + β3AG +β4SE +β5DP + εi variables. (Avec 휀i, le terme d’erreur)

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En outre, les variables ont fait l’objet d’une Afin de conférer de telles propriétés aux estimateurs, les transformation logarithmique. Cette transformation hypothèses suivantes sont émises : homoscédasticité des présente plusieurs avantages : elle linéarise le modèle, erreurs (variance constante), absence d’autocorrélation elle est stabilisante et normalisante, élimine les effets des erreurs et les erreurs suivent une loi normale. éventuels liés aux unités de mesures de chaque variable, De ce fait, la validation de notre modèle prendra en permet la correction de l’hétéroscédasticité (Variance non compte la vérification de ces différentes hypothèses. Les constante des données) et facilite l’interprétation des tests suivants sont donc réalisés : résultats qui se présentent en termes de l’élasticité. - Le test d’autocorrélation des erreurs de Ainsi, le modèle spécifié devient: Breusch - Godfrey ; Log (PR) = C + β1log (PL) + β2log (TE) + ε - Le test d’hétéroscédasticité des erreurs (test de White) ; (ε désigne le terme d’erreur) - Le test de normalité de Jarque-Bera. La régression économétrique la plus appropriée dans ce cas est celle des moindres carrées ordinaires à cause de la 3. Résultats et Discussions nature quantitative de la variable dépendante. Ce modèle 3.1. Résultats prend les variables en grandeurs brutes. 3.1.1. Résultats descriptifs 2.4.3. Traitement de données et méthode d’analyse La figure 3 présente la répartition des producteurs selon Dans un premier temps, nous avons effectué une analyse la perception ou non des changements climatiques. descriptive à l’aide du logiciel Excel montrant l’évolution des variables sur la période de 1987 à 2016. La technique d’analyse utilisée ensuite pour le traitement des données est basée sur l’utilisation de certains tests qui permettent 15% d’aboutir à l’estimation du modèle à partir du logiciel Eviews. Tests de stationnarité des variables C’est le test de Augmented Dickey-Fuller (ADF) qui a été utilisé pour vérifier la stationnarité des séries. Lorsqu’on utilise des données temporelles, il est primordial qu’elles conservent une distribution constante dans le temps. 85% Pour cela, il convient de vérifier cette condition de stationnarité afin d’éviter des régressions erronées pour lesquelles les résultats pourraient être « significatifs », alors qu’ils ne le sont pas. Si une série est non perçoivent ne perçoivent pas stationnaire, la différencier pour la convertir en série stationnaire. Fig. 3 : Répartition en pourcentages des producteurs selon la perception des changements climatiques Tests de significativité Source: Enquête de terrain, 2018 À l’instar des autres modèles d’estimations, pour les moindres carrées ordinaires (MCO) on met l’accent sur les L’analyse de ce graphique révèle que près de 15% des coefficients des variables explicatives. Les tests de producteurs interrogés ne perçoivent pas les significativité sont: changements climatiques. - Le test de Student; Ces personnes n’ont donc perçu aucune variabilité au sein des paramètres climatiques dans la zone d’étude. Environ - Le test de Fischer. 85 % des producteurs interrogés perçoivent les Tests de validité du modèle changements climatiques dans la commune. Après l’estimation, des tests seront effectués dans le but de valider le modèle. Il s’agit de s’assurer que les hypothèses de bases des MCO sont vérifiées. Rappelons que c’est sur la base du respect de ces hypothèses que la méthode des MCO fournit les meilleurs estimateurs linéaires, convergente et sans biais.

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Tab. 1 : Caractéristiques socio-économiques des une moyenne d’environ 40 ans. Quant au nombre producteurs interrogés d’années d’expérience, il varie entre 2 à 65 ans avec une Variables Obs Moyenne Ecart-type Mi Max moyenne de près de 21 ans. n La figure 4 présente l’évolution de la production de maïs Sexe 150 0,813333 0,3909491 0 1 en relation avec la température moyenne. Age 150 40,26667 12,78509 18 78 Niveau 150 1,7 1,001676 1 4 d’instruction Nombre 150 20,26667 12,62131 2 65 d’années d’expérience Perception 150 0,8533333 0,3549585 0 1 Activité 150 0,4733333 0,500961 0 1 secondaire Accès au crédit 150 0,3733333 0,4853099 0 1 Droit de 150 0,7666667 0,4243695 0 1 propriété Appartenance à 150 0,82 0,3854745 0 1 un Groupe Vulgarisation 150 0,3466667 0,4775628 0 1 Fig. 4: Evolution de la production de maïs en relation Information sur 150 0,2533333 0,4363772 0 1 avec la température moyenne le climat Source: BEHANZIN, 2018 à partir des données de la DSA et de l’ASECNA Source : Enquête de terrain, 2018 La figure 4 présente l’évolution de la production du maïs De l’analyse de ce tableau, il ressort que l’échantillon dans la commune d’Allada de 1987 à 2016 en relation d’étude est constitué en majorité d’homme (81%). avec la température moyenne. De ce graphique, on Les personnes interrogées sont en majorité, sans niveau constate qu’une hausse ou une baisse de la température d’instruction (61%). Seulement 39% des personnes n’entraine pas toujours une hausse ou une baisse de la interrogées ont reçu une éducation formelle, production. Ces constats soulignent l'importance d'autres correspondant pour la plupart à un niveau primaire ou facteurs de production tels que les intrants agricoles (par premier cycle. L’agriculture constitue l’activité principale exemple force de travail, engrais, insecticides, techniques de 98,7% des personnes interrogées. En plus de de gestion des sols, etc.) dans la production agricole. Mais l’agriculture, 47% des producteurs interrogées exercent dans la plupart des cas, on constate qu’une augmentation une activité secondaire. Le commerce et l’élevage sont les de la température entraine une diminution de la activités secondaires les plus exercées. Les modes de production. On peut donc dire qu’il y a une corrélation faire-valoir de la terre dans la zone d’étude sont négative entre la température moyenne et la production l’héritage, le don, l’achat, l’emprunt et la location. Ainsi, du maïs. environ 77% des personnes interrogées ont affirmé être propriétaires de leurs terres. La majorité des producteurs La figure 5 présente l’évolution de la production de maïs interrogés (82%) appartiennent à une organisation dans la commune d’Allada de 1987 à 2016 en relation villageoise. avec la pluviométrie L’appartenance aux organisations favorise l’accès aux intrants, au crédit agricole et aux formations données par les agents de vulgarisation de la localité. Le contact avec ces derniers est mentionné par près de 35% des personnes interrogées. Mais c’est environ 25% qui reçoivent les informations sur le climat. L’information climatique concerne les relevés des quantités d’eau tombées, et non les prévisions qui sont plus utiles pour l’agriculteur dans la planification de ses activités. Le faible taux d’accès des producteurs au crédit (37%) est principalement dû au taux d’intérêt élevé des structures d’octroi de prêts, aux conditions d’accès difficiles (nombreuses formalités administratives avant l’octroi du Fig. 5 : Evolution de la production de maïs en relation crédit) et à la crainte de l’endettement. L’âge des avec la pluviométrie exploitants de l’échantillon varie entre 18 et 78 ans avec Source: BEHANZIN, 2018 à partir des données de la DSA et de l’ASECNA

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On constate que cette production évolue en dents de scie au fil des années, avec un pic vers le haut et un pic vers le bas. C’est en 2008 que la plus basse production (1798 tonnes) a été enregistrée, alors que la plus forte production (18.939 tonnes) a été obtenue en 2007. Notons également du graphique que l’augmentation de la production est en corrélation positive avec la hausse de la quantité annuelle de pluie. Ainsi, lorsqu’il y a une diminution des précipitations on remarque un résultat analogue au niveau de la production. Ce résultat confirme celui de [23] qui montre que la diminution de la production est en rapport avec la quantité d’eau précipitée. La disponibilité en eau favorise la culture du maïs dans la commune. 3.2.2. Résultats analytiques Il est présenté dans cette partie les différents résultats issus des différents tests et estimations réalisés au moyen des logiciels statistiques. Fig. 6 : Résultats de la régression logistique 3.2.2.1. Résultats de la régression logistique relative aux Source: BEHANZIN, 2018 déterminants de la perception des changements Significativité globale climatiques Les résultats issus des estimations indiquent que le Les résultats des estimations du logit binaire sont modèle est globalement significatif avec la Prob > chi 2 = présentés dans le Tableau 2. 0, 000 inférieur à 5%. Tab. 2 : Résultats des estimations du logit binaire Significativité individuelle Variables Coefficients Probabilités SE -3,086452 0,298 D’après le tableau 3 les variables significatives au seuil de AG 0,1764687 0,721 5% sont: le nombre d’années d’expérience, AE 0,8167463 0,029 l’appartenance à un groupe et le droit de propriété des terres. Primaire 8,605295 0,14 NS 1er cycle 3,026162 0,23 3.2.2.2. Résultats relatifs aux effets de la variabilité 2nd cycle 2,754262 0,945 climatique sur la production AO 9,069706 0,021 Dans cette partie, le test de Dickey - Fuller Augmenté a DP 8,108085 0,048 été appliqué pour les différentes variables de nos C -18,92493 0,135 modèles afin de déterminer l’ordre d’intégration de Nombre d’observation : 150 celles-ci. Prob˃chi2 : 0,0000 Les résultats des tests de stationnarité permettent de Source: BEHANZIN, 2018 conclure que les variables LPR, LPL sont stationnaires à En ce qui concerne la régression logistique relative aux niveau et que la variable LTE est stationnaire en déterminants de la perception des changements différence première. climatiques, la figure 6 présente les résultats obtenus. On peut donc passer à l’estimation du modèle. Le Tableau 3 présente les résultats de cette estimation Tab. 3 : Résultats de l’estimation du modèle Variables Coefficients Probabilités LPL 0,897726 0,0001 D(LTE) 0,2437 -7,258687 C 1,327382 0,0300 Nombre d'observations : 30 Prob ˃ F : 0,000002 R-squared : 0,636540 Source: BEHANZIN, 2018

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Significativité globale Ces résultats ont confirmé les résultats des observations Dans le cadre de notre étude, la probabilité associée à la de [24], [25] et [26] qui sont parvenus à la conclusion statistique Fisher est égale à 0,000002 inférieure à 5%. selon laquelle l’expérience en agriculture est un potentiel Alors notre modèle est globalement significatif. Par déterminant du niveau de perception et d’adaptation du conséquent, il existe au moins une variable indépendante producteur au changement climatique. qui explique la variable dépendante. De plus, le (R²) du L’absence de corrélation entre le niveau de scolarisation modèle est de 0,636540 alors la production est expliquée et la perception des changements climatiques peut à 63,65% par les variables indépendantes du modèle. s’expliquer par le fait que le changement climatique est Significativité individuelle un phénomène plutôt physique qui s’impose aux producteurs. Dès lors, ces derniers n’ont pas besoin d’une La pluviométrie: la probabilité du coefficient associé à la éducation formelle importante pour percevoir les pluviométrie est 0,0001 < 5% donc la pluviométrie est changements climatiques. significative dans la production du maïs dans la commune et s’interprète comme suit : une augmentation d’une L’appartenance à une organisation est positivement et unité de la pluviométrie implique une augmentation de significativement corrélée avec la perception des 0,898 % de la production. producteurs sur les changements climatiques car un producteur qui appartient à une organisation ou à un La température: la probabilité du coefficient associé à la groupe de producteurs est susceptible d’être informés ou température est 0,3506 ˃ 5% donc la température n’est éduqués par rapport au phénomène et de faire plus pas significative dans la production du maïs dans la attention aux éventuels changements au niveau du climat. commune d’Allada. Les groupements villageois, et plus spécifiquement les Validation des hypothèses de base des MCO associations de producteurs, bénéficient de formations de la part des partenaires au développement par le biais des Tab. 4 : Résultats des tests organisations non gouvernementales (ONG), des projets Tests Probabilités Conclusion et programmes de développement agricole. A travers ces Test Absence différentes structures, les producteurs sont sensibilisés d’autocorrélation 0,835681 D’autocorrélation sur la variabilité actuelle du climat ainsi qu’aux des erreurs conséquences présentes et futures sur les filières de Test Homoscédasticité production agricole et sur l’environnement immédiat de d’hétéroscédasticité 0,644858 des erreurs l’homme. A ces sources d’apprentissage, s’ajoutent les des erreurs relations qu’entretiennent les producteurs entre eux et Test de normalité Non normalité des qui servent de canaux de partage d’expériences. 0,000000 des erreurs erreurs L’appartenance à une organisation facilite donc l’accès à Source: BEHANZIN, 2018 l’information, d’où les corrélations positives observées. 3.2. Discussions Le droit de propriété a un effet significatif sur la perception des producteurs sur les changements D’après les résultats de la régression logistique, le nombre climatiques car le producteur qui est propriétaire de sa d’années d’expérience, l’appartenance à une organisation terre pourrait vite percevoir un dérèglement dans le cycle et le droit de propriété sont significatifs dans la habituel du climat de sa localité. perception des changements climatiques alors que le sexe et le niveau d’instruction ne le sont pas. D’autre part, l’estimation du modèle dégage des explications permettant de comprendre l’effet que peut Le sexe n’a donc pas d’effet significatif sur la perception avoir la variabilité climatique sur la production du maïs des changements climatiques dans la commune d’Allada dans la commune d’Allada. car pas besoin d’être de sexe masculin ou féminin pour percevoir les changements climatiques. Les résultats de l’estimation nous montrent que les hauteurs de pluies affectent positivement la production Les corrélations entre le nombre d’années d’expérience et dans la commune. Une cause logique de ce résultat serait la perception sont significatives. Ce résultat traduit que liée au fait que la culture du maïs soit une culture pluviale. les producteurs les plus expérimentés perçoivent plus vite Elle exige donc une pluviosité régulière. Ainsi, un excès, les changements climatiques. Le nombre d’années une mauvaise répartition ou une récession de cette passées dans l’agriculture permet au producteur d’avoir quantité d’eau est néfaste pour la culture du maïs à une certaine maitrise de tout le processus de production Allada. De fait, les irrégularités constatées dans les séries et des facteurs qui influencent les différentes étapes de ce de la pluviométrie peuvent nuire à la production du maïs processus. si elles deviennent importantes.

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Rappelons que, la non significativité de la température des variabilités du climat (pluviométrie en occurrence) sur moyenne peut être liée au fait que les données de la production agricole et de garantir la sécurité températures (minimales et maximales) ne sont pas celles alimentaire des communautés. collectées à Allada; elles appartiennent à la station synoptique de Cotonou. Aussi, en se référant au fait que Remerciements l’amplitude thermique ne soit pas élevée à Allada Nos remerciements vont aux cadres techniques du contrairement aux régions du nord Bénin. La température Ministère de l’Agriculture, de l’Elevage et de la Pêche; en moyenne ne représente donc pas une menace importante l’occurrence ceux de la Direction des Statistiques pour les cultures du maïs à Allada. Agricoles et du Centre Communale de Promotion agricole d’Allada et aux stagiaires de la Direction de la 4. Conclusion Programmation et de la Prospective du Ministère du La présente recherche s’est intéressée à l’analyse des Cadre de Vie et du Développement Durable. déterminants de la perception des changements climatiques ainsi que les effets de ces derniers sur la Références bibliographiques production du maïs dans la commune d’Allada. L’enquête [1] V. N. ADJAHOSSOU, “Stratégies d’adaptation des réalisée sur un échantillon de 150 producteurs a révélé paysans du plateau d’allada (Bénin) aux que la majorité des producteurs de maïs (environ 85%) changements climatiques”. XXVIIe Colloque de perçoivent les changements climatiques et que les l’Association Internationale de Climatologie, Dijon déterminants de cette perception sont le nombre (France), 2014, pp. 255-259. d’années d’expérience, l’appartenance à un groupe et le [2] J. KINHOEGBE & E. OUINSOU (2016), ‘’Analyse droit de propriété. En vue de déterminer l’effet de ces économique de la prise en compte des changements variabilités climatiques observées déjà depuis des climatiques dans la production du riz: Cas de la décennies sur la production du maïs dans la commune Vallée de l’Oueme’’, Mémoire de Licence en d’Allada, il a été effectué une analyse économétrique en Planification et Gestion des Projets, Ecole Nationale s’inspirant du modèle de Ricardo. De cette analyse, il d’Economie Appliquée et de Management, 69p. ressort que la pluviométrie affecte de façon positive la [3] MAEP (2017), ‘’Plan Stratégique de Développement production du maïs dans la commune d’Allada. Ceci dit, la du Secteur Agricole (PSDSA) 2025 et Plan National pluviométrie à travers sa variabilité, influence la d’Investissements Agricoles et de Sécurité production du maïs dans cette commune. Alimentaire et Nutritionnelle PNIASAN 2017 – 2021’’, Au regard de la variabilité de plus en plus prononcée des 139p. paramètres climatiques et de leurs impacts sur la [4] BIPEN, (2012), ‘’Implications économiques des production du maïs dans la commune d’Allada et dans changements climatiques dans le secteur agricole’’, bien d’autres communes du Bénin, il urge de mettre à la 115p. disposition des producteurs de maïs des innovations [5] E. Ogouwalé, (2006), ‘’Changements climatiques technologiques orientées sur les mesures d’adaptation dans le Bénin méridional et central: indicateurs, aux changements climatiques. La création des radios scénarios et prospective de la sécurité alimentaire.’’ rurales chargées de diffuser les informations relatives à Thèse de Doctorat Unique, LECREDE/ FLASH/ EDP/ l’évolution du climat local est une option non moins UAC, 302p. importante pour faciliter l’adaptation desdites [6] M. S. Issa, (1995), ‘’Impacts potentiels d’un communautés aux effets des variabilités sur leurs changement climatique dû au doublement du CO2 productions. Soutenir et améliorer par la formation les atmosphérique sur l’agriculture en République du stratégies d’adaptation aux effets du changement Bénin.’’, Mémoire de DESS, Université Senghor climatique développées au niveau communautaire sont d’Alexandrie, 113 pp. également vivement souhaité. La pratique d’irrigation [7] FAO (2015), FAO Statistical Pocketbook 2015, 236p. (utilisation de la goute à goute comme système [8] S. N. I. Djenontin, (2010), ‘’Vulnérabilité des d’irrigation plus économique par exemple) et le ressources en eau face aux changements climatiques reboisement peuvent servir d’options viables pour et stratégies endogènes de gestion développées l’adaptation aux changements climatiques. Aussi, les dans le secteur agricole: cas des communes de producteurs peuvent procéder toujours dans la Banikoara et Malanville (Bénin).’’ Thèse pour dynamique d’adaptation aux effets des changements l’obtention du diplôme d'ingénieur agronome, climatiques au remplacement du maïs par d’autres Université de Parakou, Bénin, 119 p. variétés de denrées plus résistantes au stress hydrique [9] AC. Sanchez et al. (2012) ‘’A countrywide multi- (orge et blé tendre …). ethnic assessment of local communities' perception of climate change in Benin (West Africa).’’ Climate Ces stratégies permettront de limiter la dépendance de and Development 4, pp. 114-28. l’agriculture au climat, de réduire ainsi les effets négatifs P. BEHANZIN & al 117

[10] S. Gandure et al. (2013). Farmers' perceptions of [19] C. Rosenzweig and A. Iglesias, (1994), ‘’Implications adaptation to climate change and water stress in a of Climate Change for International Agriculture: Crop South African rural community. Environmental Modeling Study.’’, US Environmental Protection Development 5, pp. 39-53. Agency. EPA 230- B-94-003. Washington DC. [11] R. N. Yegbemey et al. (2014), ‘’Modélisation [20] R. Mendelsohn, W. Nordhaus and D. Shaw (1994), simultanée de la perception et de l'adaptation au ‘‘The Impact of Global Warming on Agriculture: A changement climatique : cas des producteurs de Ricardian Analysis.’’ American Economic Review maïs du Nord Bénin (Afrique de l'Ouest)’’, Cah Agric, 84(4), pp. 753-71. vol. 23, n8 3, mai-juin 2014, pp. 177-187 [21] M. Ouédraogo, (2008) ‘’Impacts des changements [12] M. DANSI et al (2015), ‘’Connaissances endogènes et climatiques sur les revenus agricoles au Burkina perceptions paysannes de l’impact des changements Faso’’, Communication à l’atelier CTA sur « climatiques sur la production et la diversité du niébé Implications des changements climatiques sur les (Vigna unguiculata (L.) Walp.) et du voandzou (Vigna systèmes de production agricoles », CTA, subterranea (L) Verdc.) au Bénin’’, Int. J. Biol. Chem. Ouagadougou, 26 au 31 octobre 2008. Sci. 9(5), ISSN 1997-342X (Online), ISSN 1991-8631 [22] INSAE (2015), ‘’Que retenir des effectifs de la (Print), pp. 2520-2541 population en 2013?’’, Direction des Etudes [13] E. Ogouwalé, (2001), ‘’Vulnérabilité / Adaptation de Démographiques, 33 p. l’agriculture aux changements climatiques dans le [23] S. Odjo, (1997), ‘’Rythmes climatiques et contraintes département du zou.’’ Mémoire de Maîtrise de alimentaires dans l’Atacora.’’ Mémoire de Maîtrise Géographie, UAC/FLASH, 119p. de Géographie, DGAT/ FLASH/ UAC, 112 p. [14] O. Brown & A. Crawford, (2008), "Évaluation des [24] D. Maddison, (2007), The perception and adaptation conséquences des changements climatiques sur la to climate change in Africa. Policy Research Working sécurité en Afrique de l’Ouest: Étude de cas Paper WPS4308. Washington (DC): The World Bank, nationale du Ghana et du Burkina Faso". IIDD, Development Research Group, Sustainable Rural and Canada, Urban Development Team; 2007. www- http://www.iisd.org/pdf/2008/security_implications wds.worldbank.org/servlet/WDSContentServer/WDS _west_africa_fr.pdf, Consulté en Février 2018 P/IB/2007/08/06/000158349_20070806150940/Ren [15] C. Houndénou, (1999), ‘’Variabilité climatique et dered/PDF/wps4308.pdf. maïsiculture en milieu tropical humide. L’exemple du [25] T. Deressa et al. (2009), Determinants of farmers' Bénin, diagnostic et modélisation.’’ Thèse de choice of adaptation methods to climate change in Doctorat de l’Université de Bourgogne, Dijon. 390 p. the Nile Basin of Ethiopia. Global Environmental [16] B. Doukpolo (2014), ‘’Changements climatiques et Change 19, pp.248-55. productions agricoles dans l’Ouest de la République [26] G. A. Gbetibou, (2009), ‘’Understanding farmers' Centrafricaine’’, Thèse de doctorat en Géographie et perceptions and adaptations to climate change and Géosciences de l’Environnement (Agroclimatologie variability: The case of the Limpopo Basin, South et Développement), Université d’abomey-Calavi, Africa.’’ Environment and Production Technology 338p. Division. IFPRI Discussion Paper 00849. Washington [17] E. D. Yai (2013), ‘’Incidence du Changement (DC): IFPRI. Climatique sur les Productions Agricoles: cas de la www.ifpri.org/sites/default/files/publications/ifpridp commune de Banikoara’’, 27p. 00849.pdf [18] M. Beavogui (2011), ‘’Impacts du changement climatique sur culture du riz pluvial en haute Guinée et proposition de stratégies d’adaptation’’, Mémoire de Master en changement climatique et développement durable, Comité permanent inter- états de lutte contre la sécheresse dans le Sahel

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