Analyse Des Risques Climatiques Sur Les Cultures Pluviales (Riz, Maïs) Dans Les Communes Ambato Ambarimay, Ankijabe, Marovoay (Region Boeny)

UNIVERSITE D’ANTANANARIVO ECOLE SUPERIEURE DES SCIENCES AGRONOMIQUES MENTION FORESTERIE ET ENVIRONNEMENT

Mémoire de fin d’études pour l’obtention du Diplôme d’Ingénieur en Sciences Agronomiques et Environnementales au grade de Master en Foresterie et Environnement

Parcours : Land-landscape and DEVelopment

PROMOTION: JIHARO

Année : 2015 – 2020

ANALYSE DES RISQUES CLIMATIQUES SUR LES CULTURES PLUVIALES (RIZ, MAÏS) DANS LES COMMUNES AMBATO AMBARIMAY, ANKIJABE, MAROVOAY (REGION BOENY)

Présenté par : RAZAFIMAHATRATRA Faniry Jannick

Soutenu le : 27 juillet 2021

Devant le jury composé de

Président : Monsieur RABEMANANJARA Zo Hasina, Professeur

Rapporteur : Monsieur RABEFITIA Zoaharimalala, Docteur - Ingénieur

Examinateurs : Monsieur RAKOTO RATSIMBA Harifidy, Docteur - Ingénieur

Monsieur RAZANAKA Samuel, Professeur

Invitée : Madame SAHOLIMANANALINTSOA Nelly, Ingénieur

UNIVERSITE D’ANTANANARIVO ECOLE SUPERIEURE DES SCIENCES AGRONOMIQUES MENTION FORESTERIE ET ENVIRONNEMENT

Mémoire de fin d’études pour l’obtention du Diplôme d’Ingénieur en Sciences Agronomiques et Environnementales au grade de Master en Foresterie et Environnement

Parcours : Land-landscape and DEVelopment

PROMOTION: JIHARO

Année : 2015 – 2020

ANALYSE DES RISQUES CLIMATIQUES SUR LES CULTURES PLUVIALES (RIZ, MAÏS) DANS LES COMMUNES AMBATO AMBARIMAY, ANKIJABE, MAROVOAY (REGION BOENY)

Présenté par : RAZAFIMAHATRATRA Faniry Jannick

Soutenu le : 27 juillet 2021

Devant le jury composé de

Président : Monsieur RABEMANANJARA Zo Hasina, Professeur

Rapporteur : Monsieur RABEFITIA Zoaharimalala, Docteur - Ingénieur

Examinateurs : Monsieur RAKOTO RATSIMBA Harifidy, Docteur - Ingénieur

Monsieur RAZANAKA Samuel, Professeur

Invitée : Madame SAHOLIMANANALINTSOA Nelly, Ingénieur

Remerciements Avant toute chose je tiens à remercier Dieu pour m’avoir donné la vie, la force et l’intelligence qui m’ont permis la réalisation de cette étude.

Je tiens à remercier toutes les personnes qui m’ont aidé de près ou de loin dans l’élaboration de cette étude. J’adresse ainsi mes plus profonds remerciements à :

- Monsieur RAMAMONJISOA Bruno Salomon, Directeur de l’Ecole Supérieure des Sciences Agronomiques, Enseignant chercheur au sein de l’Ecole - Monsieur RABEMANANJARA Zo Hasina, Professeur, Chef de la Mention Foresterie Environnement, qui me fait l’honneur de présider le jury malgré ses différentes responsabilités. - Monsieur RAKOTO RATSIMBA Harifidy, Docteur en Sciences Agronomiques, Responsable du laboratoire LlandDev, de m’avoir donné l’opportunité de réaliser le mémoire avec les appuis techniques et financiers du laboratoire, et d’avoir accepté de siéger parmi les membres du jury - Madame RABENILALANA Fetra Mihajamanana, Docteur, Chef de Parcours Land-Landscape and Development pour ses précieux conseils et de nous avoir encouragés tout au long de la réalisation de ce mémoire - Monsieur RABEFITIA Zoaharimalala, Docteur, Ingénieur en Chef de classe exceptionnelle à la Direction Générale de la Météorologie, Enseignant au sein du Parcours LlandDev, qui a accordé une majeure partie de son précieux temps afin de donner des conseils et recommandations à toutes les étapes du travail pour l’élaboration de ce mémoire - Monsieur RAZANAKA Samuel, Professeur au sein du CNRE, Enseignant au sein du parcours LlandDev qui a accepté de siéger parmi les membres du jury - Madame SAHOLIMANANALINTSOA Nelly, Conseiller Technique en Gestion Durable des Terres au sein du Projet PROSOL de la GIZ, pour l’appui financier de ce mémoire - Tous les enseignants et personnels administratifs de la Mention Foresterie et Environnement et de l’ESSA - l’Organisme DURRELL Ankarafantsika de m’avoir donné accès aux données météorologiques de leur station - le personnel de la station forestière Ankarafantsika pour leur accueil et les conseils concernant les descentes - Aux Maires, Chefs Fokontany, et tous les personnels administratifs des communes Ambato Ambarimay, Ankijabe et Marovoay, de m’avoir guidé lors de la réalisation des descentes sur terrain - Ma famille, mes collègues de même parcours, mes amis qui m’ont toujours soutenu durant la réalisation de cet ouvrage

Table des matières Remerciements ...... i

Table des matières ...... ii

Liste des tableaux ...... vii

Liste des figures ...... ix

Liste des annexes ...... x

Liste des abréviations ...... xi

RESUME ...... xiii

ABSTRACT ...... xiv

FAMINTINANA ...... xv

INTRODUCTION ...... 1

1. ETAT DE L’ART...... 3

1.1 Exploitation agricole ...... 3

1.2 Système de production ...... 3

1.3 Calendrier cultural ...... 3

1.3.1 Saison humide ...... 4

1.3.1.1 Début de saison ...... 4

1.3.1.2 Fin de saison ...... 5

1.3.1.3 Durée de saison ...... 5

1.3.2 Calendrier MAEP (calendrier cultural selon les perspectives climatiques de la saison chaude et humide) ...... 5

1.3.3 Calendrier paysan ...... 6

1.4 Concept risque ...... 6

1.4.1 Danger ...... 7

1.4.2 Exposition ...... 7

1.4.3 Vulnérabilité ...... 7

1.5 Approche d’évaluation du risque par chaîne d’impact ou l’approche de l’AR5 du GIEC (GIZ et EURAC, 2017) ...... 8

1.5.1 Chaîne d’impact...... 8

1.5.2 Composantes majeures et éléments à évaluer ...... 8

1.5.2.1 Composante Danger ...... 8

1.5.2.2 Composante Exposition ...... 9

1.5.2.3 Composante Vulnérabilité ...... 9

1.6 Variantes des spéculations dans la zone d’étude ...... 9

1.6.1 Riziculture ...... 9

1.6.1.1 Physiologie ...... 9

1.6.1.2 Ecologie ...... 10

1.6.1.3 Longueur de cycle végétative ...... 11

1.6.1.4 Variantes ...... 11

1.6.2 Culture de maïs ...... 12

1.6.2.1 Ecologies ...... 12

1.6.2.2 Longueur de cycle végétative ...... 13

1.6.2.3 Variantes ...... 13

1.7 Climatologie descriptive ...... 13

2. METHODOLOGIE DE TRAVAIL ...... 15

2.1 Problématique...... 15

2.2 Hypothèses ...... 16

2.2.1 H1 : La perception paysanne pour la conduite des cultures est la forme scientifique du calendrier qui se base sur la météorologie...... 16

2.2.2 H2 : L’adoption de différents calendriers culturaux influence la productivité des systèmes de cultures...... 17

2.2.3 H3 : Les exploitants ayant de faibles ressources ont plus de risque d’être affectés par la baisse de productivité liée à la pratique pluviale...... 17

2.3 Collecte de données ...... 18

2.3.1 Choix zone d’étude ...... 18

2.3.2 Enquête par questionnaire ...... 19

2.4 Comparaison des calendriers et rendements ...... 20

2.4.1 Comparaison des calendriers existants ...... 20

2.4.2 Comparaison des rendements ...... 20

2.4.2.1 Comparaison intra-saisonnier ...... 20

2.4.2.2 Comparaison inter-saisonnier ...... 20 iii

2.4.3 Tests statistiques ...... 21

2.4.3.1 Test de normalité ...... 21

2.4.3.2 Tests de comparaison bilatéral ...... 21

2.4.3.3 Test d’association ou de corrélation ...... 21

2.5 Approche d’évaluation du risque par chaîne d’impact / l’approche de l’AR5 du GIEC (GIZ et EURAC, 2017) ...... 22

2.5.1 Evaluation de la composante danger : ...... 23

2.5.1.1 Vague de chaleur importante : ...... 23

2.5.1.2 Précipitation imprévisible ...... 24

2.5.1.3 Variation de période favorable ...... 25

2.5.2 Evaluation de la composante exposition ...... 26

2.5.3 Evaluation de la composante vulnérabilité ...... 27

2.5.3.1 Semences ...... 27

2.5.3.2 Entretiens des cultures ...... 28

2.5.3.3 Epuisement rapide de la fertilité du sol ...... 29

2.5.3.4 Système cultural ...... 31

2.5.3.5 Socio-économie ...... 33

2.6 Traitement des données ...... 35

2.6.1 Elaboration typologie des exploitants ...... 36

2.6.2 Méthode de calcul du risque final ...... 37

2.6.2.1 Méthode de calcul de chaque composante du risque ...... 37

2.6.2.2 Agrégation arithmétique pondérée ...... 38

2.7 Cadre logique ...... 39

2.8 Démarche méthodologique ...... 41

3. RESULTATS ...... 42

3.1 Spéculations cibles dans la localité ...... 42

3.1.1 Riziculture pluviale...... 42

3.1.2 Maïs pluviale ...... 43

3.2 Profil socio-économique des ménages enquêtés ...... 43

3.2.1 Activités génératrices de revenu ...... 44

3.2.1.1 Activité principale : ...... 44

3.2.1.2 Activités secondaire : ...... 44

3.2.2 Période d’activités ...... 45

3.2.3 Typologie des exploitants ...... 45

3.2.4 Ressource en terre ...... 47

3.3 Saison humide ...... 48

3.3.1 Saison culturale : maïs ...... 48

3.3.2 Saison culturale : riz ...... 49

3.3.3 Déterminant de la durée de saison ...... 50

3.4 Comparaison des calendriers ...... 51

3.4.1 Riziculture pluviale : ...... 51

3.4.1.1 Semis ...... 51

3.4.1.2 Repiquage ...... 51

3.4.1.3 Récolte ...... 52

3.4.2 Maïs pluvial ...... 53

3.4.2.1 Semis ...... 53

3.4.2.2 Récolte ...... 53

3.5 Place de l’apport pluviométrique dans la productivité ...... 54

3.5.1 Comparaison intra-saisonnier ...... 54

3.5.2 Comparaison inter-saisonnier ...... 56

3.6 Evaluation du risque ...... 56

3.6.1 Evaluation de la composante danger : ...... 58

3.6.1.1 Evapotranspiration importante : ...... 58

3.6.1.2 Forte pluie dévastatrice ...... 59

3.6.1.3 Variation de période favorable ...... 59

3.6.2 Evaluation de la composante exposition : ...... 59

3.6.2.1 Riziculture pluviale ...... 59

3.6.2.2 Maïs pluvial ...... 60

3.6.3 Evaluation de la composante vulnérabilité ...... 60

3.6.3.1 Riziculture pluviale :...... 60

3.6.3.2 Maïs pluvial ...... 61

3.6.4 Valeur du risque à la baisse de productivité des cultures pluviales ...... 62

4. DISCUSSIONS ...... 65

4.1 Par rapport à la méthodologie ...... 65

4.1.1 Avantages ...... 65

4.1.2 Inconvénients...... 65

4.1.2.1 Pondération des indicateurs et des composantes ...... 65

4.1.2.2 Dimension institutionnelle des capacités ...... 66

4.2 Par rapport aux résultats ...... 66

4.2.1 Résultats sur les durées saison en fonction du début de saison ...... 66

4.2.2 Résultats sur la lecture paysanne du climat ...... 67

4.2.3 Résultat sur les rendements des variantes de saison ...... 67

4.2.4 Résultats sur les types de ménage les plus vulnérables ...... 68

4.3 Par rapport aux hypothèses ...... 69

4.3.1 H1 : La perception paysanne pour la conduite des cultures est la forme scientifique du calendrier qui se base sur la météorologie...... 69

4.3.2 H2 : L’adoption de différents calendriers culturaux influence le rendement des cultures. 69

4.3.3 H3 : Les exploitants ayant de faibles ressources ont plus de risque d’être affectés par la baisse de productivité liée à la pratique pluviale...... 70

4.3.3.1 Riziculture pluviale ...... 70

4.3.3.2 Culture de maïs pluviale ...... 70

4.3.3.3 Conclusion sur l’hypothèse H3 ...... 70

5. RECOMMANDATIONS ...... 71

OS1 : Promouvoir les bonnes pratiques agricoles sur les cultures pluviales ...... 71

OS2 : Renforcer de la diffusion des semences de qualité et résistants aux variabilités climatiques .. 71

OS3 : Renforcer de la diffusion et adoption des calendriers de références ministérielles ...... 71

CONCLUSION ...... 75

REFERENCES...... 77

Bibliographiques ...... 77

Webographiques ...... 80 vi

Calendriers de référence ...... 81

ANNEXES ...... I

Liste des tableaux Tableau 1 : Seuil pour les pluviométries suivant les stades phénologiques du riz ...... 10 Tableau 2 : Seuil pour les températures suivant les différents stades phénologiques du riz ...... 10 Tableau 3 : Caractéristiques de variétés de riz proposés par le MAEP pour la région BOENY ...... 11 Tableau 4 : Seuil pour les précipitations suivant les phases de croissances du maïs...... 13 Tableau 5 : Caractéristiques des variétés de maïs proposés par le MAEP pour la région BOENY ...... 13 Tableau 6 : Température maximale tolérée par phase de croissance des cultures pluviales...... 24 Tableau 7 : Précipitation minimale requise par phase de croissance des cultures pluviales...... 24 Tableau 8 : Résumé des critères agronomiques de début et de fin de saison des cultures pluviales ..... 26 Tableau 9 : Degré de vulnérabilité des stratégies en cas de semis non réussis ...... 28 Tableau 10 : Niveau de vulnérabilité pour les amendements et suivant la longueur de la jachère ...... 31 Tableau 11 : Degré d’épuisement des nutriments du sol suivant la nature du système cultural ...... 32 Tableau 12 : Degré d’épuisement des nutriments du sol suivant la nature du système cultural avec périodicité ...... 33 Tableau 13 : Paramètres de typologie ...... 36 Tableau 14 : Méthode de catégorisation des risques climatique ...... 37 Tableau 15 : Signification des valeurs de composantes majeures...... 38 Tableau 16 : Cadre logique ...... 39 Tableau 17 : Calendrier cultural des ménages pour le vary asara ...... 42 Tableau 18 : Calendrier cultural pour le maïs pluvial et de contre saison ...... 43 Tableau 19 : Récapitulatif des fokontany et ménages enquêtés ...... 44 Tableau 20 : Critères de typologie ; proportion et caractéristiques des ménages par catégorie ...... 46 Tableau 21 : Dates de début et fin de saison favorable à la culture de maïs ...... 48 Tableau 22 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour le maïs ...... 48 Tableau 23 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la culture de maïs ...... 49 Tableau 24 : Dates de début et fin de saison favorable à la riziculture ...... 49 Tableau 25 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour la riziculture ...... 49 Tableau 26 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la riziculture . 50 Tableau 27 : Test de comparaison des dates de semis en riziculture pluviale suivant la topographie ... 51 Tableau 28 : Test de comparaison des dates de repiquages riziculture pluviale suivant la longueur du cycle ...... 51 Tableau 29 : Test de comparaison des dates de récolte en bas-fond/plaine suivant la longueur du cycle ...... 52 vii

Tableau 30 : Test de comparaison des dates de récolte en mi-versant suivant la longueur du cycle ..... 52 Tableau 31 : Test de comparaison des dates de semis de maïs pluvial suivant la longueur de cycle .... 53 Tableau 32 : Test de comparaison des dates de récolte de maïs pluvial suivant la longueur de cycle .. 53 Tableau 33 : Test de corrélation suivant le rendement et la quantité de pluie reçue suivant le type d’amendement et la topographie ...... 55 Tableau 34 : Test de comparaison des rendements des pratiques pluviales et de contre saison pour le riz et le maïs ...... 56 Tableau 35 : Résumé des probabilités des événements extrêmes ...... 58 Tableau 36 : Degré d’exposition par classe de ménage en riziculture pluviale ...... 59 Tableau 37 : Degré d’exposition par classe de ménage en culture de maïs pluviale ...... 60 Tableau 38 : Indices de vulnérabilité par classe de ménage en riziculture pluviale ...... 60 Tableau 39 : Indice de vulnérabilité par classe de ménage en culture de maïs pluviale ...... 61 Tableau 40 : Valeur des risques de baisse de productivité en culture pluviale par catégorie de ménage ...... 64 Tableau 41 : Cadre opératoire ...... 73

viii

Liste des figures Figure 1 : Différence entre saison pluvieuse et saison humide ...... 4 Figure 2 : Notions essentielles du GTII dans l’AR5. Le risque généré par les impacts liés au climat résulte de l’interaction des aléas climatiques (dont l’occurrence de tendance et d’événements dangereux) avec la vulnérabilité et l’exposition des systèmes humains et naturels...... 6 Figure 3 : Structure d’une chaine d’impact selon l’approche de l’AR5 du GIEC. Vue d’ensemble générale du concept ...... 8 Figure 4 : Structure détaillée d’une chaine d’impact selon l’approche de l’AR5 du GIEC...... 8 Figure 5 : Cycle de développement du riz ...... 9 Figure 6 : Diagramme ombrothermique pour la région Boeny ...... 14 Figure 7 : Objectif des exploitants et dilemme de prise de décision sous des risques et incertitudes dans les zones semi-arides. (Ngigi et al., 2005) ...... 15 Figure 8 : Démarche méthodologique ...... 41 Figure 9 : Proportion des activités secondaires...... 44 Figure 10 : Superficie totale et nombre de parcelles moyennes par classe issu typologie ...... 47 Figure 11 : Proportion par MDF et par catégorie de ménage des ressources en terre ...... 47 Figure 12 : Régression durée saison en fonction du début pour le maïs ...... 50 Figure 13 : Régression durée saison en fonction du début pour le riz ...... 50 Figure 14 : Régression linéaire quantité de pluie reçue en fonction de la date de semis ...... 54 Figure 15 : Régression rendement (riz pluvial) sur bas-fond suivant la quantité de pluie reçue ...... 55 Figure 16 : Régression rendement (riz pluvial) sur plateau suivant la quantité de pluie reçue ...... 55 Figure 17 : Chaîne d’impact du risque lié à la baisse de productivité des cultures pluviales (riz, maïs) ...... 57 Figure 18 : Radars des valeurs de chaque composante majeure du risque suivant les catégories d’exploitants ...... 63

Liste des annexes Annexe 1 : Calendriers de référence élaborée par MAEP et MTTM pour la région BOENY (spéculations riz pluviale et maïs pluviale) pour la saison culturale 2018-2019 ...... I Annexe 2 : Caractéristique des phases de croissance du riz ...... II Annexe 3 : Zone d’étude potentielle...... III Annexe 4 : Fiche d’enquête ...... III Annexe 5 : Coefficient de corrélation de Pearson ...... VIII Annexe 6 : Variétés fréquentes en riz pluviale suivant la longueur du cycle végétatif ...... VIII Annexe 7 : Dates de début et fin de saison favorable à la culture de maïs par année climatique ...... VIII Annexe 8 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour le maïs par année climatique ...... IX Annexe 9 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la culture de maïs par année climatique ...... X Annexe 10 : Dates de début et fin de saison favorable à la riziculture pluviale par année climatique ..XI Annexe 11 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour la riziculture pluviale par année climatque...... XI Annexe 12 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la riziculture pluviale par année climatique ...... XII Annexe 13 : Résumé annuel des probabilités des événements extrêmes ...... XIII Annexe 14 : Indice pluviométrique ...... XIII

Liste des abréviations AFD : Analyse Factorielle Discriminante

ANOVA: ANalysis Of Variance

AR4 : Quatrième rapport d’évaluation

AR5 : Cinquième rapport d’évaluation

BNGRC : Bureau National de Gestion de Risque et Catastrophes

CAH : Classification Ascendante Hiérarchique date_rep : Intervalle de date de récolte paysanne date_rer : Intervalle de date de récolte selon le référentiel ministériel date_rpp : Intervalle de date de repiquage paysanne date_rpr : Intervalle de date de repiquage selon le référentiel ministériel date_sp : Intervalle de date de semis paysanne date_sr : Intervalle de date de semis selon le référentiel ministériel

ESSA : Ecole Supérieure des Sciences Agronomiques

ETP : EvapoTranspiration Potentielle

ETR: EvapoTranspiration Réelle

EURAC: Equipe d’adelphi et de l’Académie Européenne de Bolzano

FAO : Food and Agriculture Organization of the United Nations

FIDA : Fonds International de Développement Agricole

FOFIFA: FOibe momban’ny FIikarohana ampiharina amin’ny Fampandrosoana eny Ambanivohitra

GIEC : Groupe d’Experts Intergouvernemental sur l’évolution de Climat

GIZ : Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit

GTII : Groupe de Travail II

INSEE : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques

IRD : Institut de Recherche pour le Développement

IP : Indice Pluviométrique

JP : Jours Pluvieux

LGP: Length of the “Growing Period”

LGS: Length of the “Growing Season”

MAEP : Ministère de l’Agriculture de l’Elevage et de la Pêche de Madagascar mA : Premier critère de début de saison pour la spéculation maïs pluviale mB : Deuxième critère de début de saison pour la spéculation maïs pluviale mC : Troisième critère de début de saison pour la spéculation maïs pluviale

MDF : Mode de Faire-Valoir

MO : Main d’Œuvre

MTTM : Ministère du Transport, Tourisme et de la Météorologie de Madagascar

NPK: Azote, Phosphore, Potassium

PNUD : Programme de Nations Unies pour le Développement

PROSOL : Protection et Réhabilitation des sols pour améliorer la sécurité alimentaire rA : Premier critère de début de saison pour la spéculation riz pluviale rB : Second critère de début de saison pour la spéculation riz pluviale

Rpluv : rendement moyenne de paddy de la spéculation riz pluviale

Rjeby : rendement moyenne de paddy de la spéculation riz jeby

SIG: Système d’Information Géographique

USAID: United State Agency for International Development

xii

RESUME Les cultures pluviales dans les zones semi-arides sont entièrement au gré des variabilités climatiques. La région Boeny n’échappe pas à ce phénomène. Les exploitants dans le domaine doivent optimiser les ressources climatiques pour avoir une bonne production en raison de la forte dépendance de ces pratiques aux apports pluviométriques. N’ayant pas de dispositifs de collecte d’eau, les exploitants doivent choisir soigneusement les dates à laquelle ils opèrent, notamment le semis. Une analyse des risques liés à la baisse de productivité des cultures pluviales (riz, maïs) a été ainsi menée pour déterminer comment les exploitants font face aux variabilités climatiques ; et déterminer quelle catégorie d’exploitants est la plus menacée. Les résultats ont montrés, d’une part, que les événements néfastes à la bonne croissance des plantes sont multiples. Les fortes vagues de chaleurs associées au prolongement des périodes sèches, le raccourcissement des périodes favorables aux cultures pluviales et l’accentuation des pluies dévastatrices sont des cas probables et inquiétants. D’autre part, les résultats concernant la vulnérabilité montre toutefois que la nature des pratiques agricoles et l’environnement socio- économique des exploitants aggravent la probabilité d’occurrence du risque. Cette dernière analyse indique effectivement que les petits exploitants sont les plus vulnérables. Comme recommandation, la promotion des bonnes pratiques agricoles figure comme solution pour rectifier la nature des pratiques agricoles inquiétantes. Les renforcements des diffusions de semences de qualité et des calendriers culturaux de références sont suggérés également pour rehausser les capacités locales à faire face aux variabilités climatiques.

Mots clés : semi-aride, évaluation de risque par chaîne d’impact, variabilités climatiques, culture pluviale, calendrier cultural, Boeny

xiii

ABSTRACT Rainfed crops in semi-arid zones are entirely at the mercy of climatic variability. Boeny region is not an exception to this phenomenon. Farmers in the field have to optimize climate resources for a good production because of the high dependence of these practices to rainfall inputs. Because of absence of water collection devices, operators must carefully choose the dates on which they operate, including sowing. An analysis of the risks linked to the productivity loss of rain-fed crops (rice, maize) was thus carried out to determine how farmers cope with climatic variability; and determine which category of operators is most threaten. On the one hand, the results showed that the events detrimental to good plant growth are multiple. Strong heat waves associated with prolonged dry spells, shorter periods favorable to rainfed crops and increased devastating rains are probable and worrying cases. On the other hand, the results concerning vulnerability show, however, that the nature of agricultural practices and the socio- economic environment of farmers increase the likelihood of the risk occurring. This latest analysis does indeed show that smallholders are the most vulnerable. As a recommendation, the promotion of good agricultural practices appears as a solution to rectify the nature of worrying agricultural practices. Reinforcing the dissemination of quality seeds and reference cropping calendars are also suggested to enhance local capacities to cope with climatic variability.

Key words: semi-arid, risk assessment by impact chain, climatic variability, rainfed crops, cropping calendar, Boeny

xiv

FAMINTINANA Ny voly miankin-doha amin’ny rotsakorana any amin'ny faritra maina dia miharo fiovan'ny toetr'andro. Tsy miavaka amin'izany tranga izany ny faritra Boeny. Tsy maintsy mifehy ny fitsinjaran’ny loharanon- karena ara-toetrandro hanatsarana ny famokarana izany ireo mpisehatra noho ny fiankinan-doha be loatra amin'ireo rotsakorana. Ny tsy fisiana fitaovana fanangonana rano amin’ny tanimboly dia manery ireo mpisehatra hisafidy tsara ireo daty iasan'izy ireo, anisan'izany ny famafazana. Natao noho izany ny fanadihadiana momba ny tandindondoza mety hitrangan’ny fihenan'ny famokarana ny voly miankindoha amin’ny rotsakorana (vary, katsaka) hamaritana ny fomba fiatrehan'ny tantsaha ny fiovaovan'ny toetr'andro; ary hamaritana hoe iza amin'ireo sokajy mpisehatra no atahorana ho voa mafy indrindra. Amin'ny lafiny iray, ny valiny fanadihadiana dia nampiseho fa maro ny toe-javatra manohitohina ny fitomboan'ny fambolena. Ny hafanana miompampana miaraka amin’ny fihitaran’ny andro tsy misy orana, ny fienan’ny fotoana ahafahana misehatra amin’ny voly sy ny fitomboan'ny orana mahery vaika dia tranga mety hiseho ary atahorana. Etsy ankilany anefa, ny valin’ny fanadihadina mikasika ny faharefoana dia mampiseho fa ny toetoetran'ny fambolena sy ny tontolon'ny sosialy sy ara- toekarenan'ireo tantsaha dia mampitombo ny mety hisian'ny ireo tandindondoza. Ity fanadihadiana farany ity dia mampiseho tokoa fa ny mpisehatra madinika no marefo indrindra. Ho tolo-kevitra ary, ny fampiroboroboana ny fomba fambolena manarapenitra no vahaolana iray hanarenana ny toetoetran'ny fambolena mampiahiahy. Ny fanamafisana ny fanaparitahana masomboly tsara kalitao sy ny tetiandro- pambolena avy amin’ny ministera dia atolotra ihany koa hanatsara ny fahaiza-manao eo an-toerana hiatrehana ny fiovaovan'ny toetr'andro.

Teny iditra: faritra maina, fanombanana tandindondoza amin’ny alalan’ny rojo fiantraikany, fivadibadihan’ny toetrandro, voly miankindoha amin’ny rotsakorana, tetiandro-pambolena, Boeny

INTRODUCTION L'agriculture est effectivement une activité économique qui fournit les aliments nécessaires à l'homme et qui dépend fortement du climat ; Cependant, l'agriculture risque également d'être très vulnérable à la variabilité et aux changements climatiques. L'agriculture constitue le principal moyen de subsistance de 70% des pauvres dans le monde, un grand nombre de pauvres et des petits exploitants, éleveurs, pêcheurs et habitants des forêts, ainsi que des populations autochtones vivant dans des zones sensibles au climat et vulnérables. Près de la moitié de la population active des pays en développement dépend de l'agriculture pour vivre (FAO, 2019).

La forte dépendance de l’agriculture Africaine avec la pluie rend cette pratique très vulnérable des variations de celle-ci. Les variations climatiques peuvent aboutir à des fortes variations de performances des cultures s’il n’y a pas de stratégies d’adaptation (Lotten Wiréhn , Åsa Danielsson, 2015). Plus de 90 % de l’agriculture dépend en effet des pluies sans irrigation artificielle ; 5% seulement des terres cultivées en Afrique utilisent des dispositifs d’irrigation (FAO, 2019). Cette vulnérabilité est accentuée davantage si l’arrivée, la fréquence et la quantité des pluies sont incertaines comme dans les zones aride et semi-aride.

Pour le cas de Madagascar, les chiffres du Ministère de l’Agriculture, d’Elevage et de la Pêche en 2019, fait état de 45,47 % seulement des superficies agricoles irriguées. Ce chiffre démontre ainsi la dépendance non négligeable des pratiques agricoles avec la pluie.

La sécurité alimentaire reste un défi considérable pour un pays comme Madagascar car, selon les estimations, 70% de la population rurale sont menacés par ce phénomène (USAID, 2021). Le changement climatique redessine en effet les cartes de la disponibilité en eau, de la sécurité alimentaire, de la prévalence des maladies, des limites côtières et de la répartition de la population. Ce qui amplifierait les tensions existantes et générerait de nouveaux conflits (Brown and Crawford, 2008). De plus les projections futures du climat indiquent la baisse de la production alimentaire du niveau global au niveau local, et spécifiquement parmi les pays en voie de développement (FAO, 2019).

L’intérêt de l’étude qui suit, est de déterminer comment les paysans, dont l’agriculture se présente comme étant la source de revenu principal, s’adaptent aux variations des indices agrométéorologiques. Ces indices sont liés au climat par l’intermédiaire des pluies, humidités de l’air, température, durée d’ensoleillement. La question de recherche principale proposée est donc : « Comment les exploitants en culture pluviale dans les zones semi-arides réagissent face aux variabilités climatiques dans l’atteinte de ces objectifs de production ? »

Pour pouvoir répondre à cette question, trois hypothèses sont énoncées suivant trois aspects de la réalité vécue par les exploitants. La première stipulant que « La perception paysanne pour la conduite des cultures est basée sur la forme scientifique du calendrier c’est-à-dire sur la base de données météorologiques » discute la différence des dates des opérations agricoles des exploitants avec des

calendriers de référence. La seconde hypothèse contractant que « L’adoption de différents calendriers culturaux influence la productivité des systèmes de cultures. » examine la diversité des rendements suivant les pratiques. La dernière hypothèse évoquant que : « Les exploitants ayant de faibles ressources ont plus de risque d’être affectés par la baisse de productivité liée à la pratique pluviale. » identifie les risques suivant les catégories d’exploitants. Afin d’y répondre, des analyses comparatives ont été menées pour la première et seconde hypothèse. Pour le cas de la troisième hypothèse, l’approche d’évaluation par chaîne d’impact de l’AR5 du GIEC a été choisie comme méthode suivant une typologie des exploitants agricoles.

Le présent document sera départagé en cinq grandes parties après cette introduction : tout d’abord un état de l’art ; ensuite la méthodologie; suivie des résultats et leurs interprétations. Après une partie consacrée aux discussions et recommandations suivra la conclusion finale.

Concepts et Etat de l’art

1. ETAT DE L’ART 1.1 Exploitation agricole D’après INSEE en 2016, l'exploitation agricole est définie comme une unité de production qui produit des produits agricoles, ayant une gestion courante indépendante, et possède un certain seuil en superficie, en production ou en nombre d'animaux. Les facteurs de production1 sont les éléments qui permettent de catégoriser les exploitants agricoles en des sous-groupes assez similaires.

1.2 Système de production Un système de production d’une exploitation se définit par la combinaison (nature et proportions) de ses activités productives et de ses moyens de production (terre, capital, travail). (Tristan, Cassedane, Even, & Vert, 2009) Elle inclut également les sous-systèmes productifs (élevage, culture et transformation) qui sont caractérisés par la nature des produits, les itinéraires techniques suivies et les rendements de ces productions. L’évolution des systèmes de production peut être caractérisée par plusieurs paramètres principaux : diversification/spécialisation (plus ou moins grande diversité des productions), intensification/extensification (en travail, capital ou intrant par unité de surface).

1.3 Calendrier cultural Un calendrier cultural est une représentation chronologique d'un événement séquentiel des stages phénologiques qui s’organise dans le cycle de la croissance de la récolte (More et al., 2018). Certains auteurs comme Romero en 2006; Rachmawati et al. en 2014 assimilent les systèmes de productions agricoles, à travers leur rendement, à des fonctions à maximiser dont les contraintes sont l’espace, les intrants mais notamment des indices agrométéorologiques (pluies, humidités de l’air, température, durée d’ensoleillement, …). Dans le problème de la planification des cultures, les agriculteurs doivent décider quoi et quand planter pour maximiser leurs profits. Ils s’appuient souvent sur des calendriers de plantation pour décider du meilleur moment pour planter certaines cultures en raison de la forte dépendance au niveau des facteurs climatiques. Cependant, dans la pratique, le temps jusqu’à la maturité des cultures peut varier en raison des conditions météorologiques (Roberts, 2016).

Au niveau des unités de production agricole, l’adoption de calendriers est ainsi dépendante de plusieurs facteurs. Mais l’unique objectif de n’importe quel calendrier est de maximiser le rendement des cultures mises en place. Le calendrier cultural varie considérablement en fonction des facteurs climatiques et socio-économiques ainsi que des pratiques agricoles de la région (More et al., 2018). Pour le cas de cette étude, trois types de calendriers sont pris en compte. Les deux premiers sont basés suivant des calculs des besoins hydriques et thermiques des plantes cibles mais aussi en prenant compte des autres paramètres pouvant influencés la productivité (sol, semences). Le troisième calendrier, par contre, est

1 Ce sont la terre (encore appelée le foncier), le travail (humain) et tous les biens matériels utilisés au cours de la production (les moyens de production). Ils sont les éléments nécessaires au bon déroulement de la production. (P. Bergeret et M. Dufumier, nd) 3

Concepts et Etat de l’art celui adopté par les exploitants. Les sous-sections suivantes présentent ainsi un aperçu global de ces types de calendriers.

1.3.1 Saison humide Ce calendrier ne prend compte que des extremums. Les parties qui suivent détaillent les concepts de détermination de ces extremums et découlant ainsi la durée de la saison favorable à la culture.

1.3.1.1 Début de saison Avant toute définition de termes associés à la saison pluvieuse, il faut clarifier la différence entre celle-ci et la saison humide. La saison pluvieuse ne rend compte que des apports, c’est-à-dire des précipitations, de la première à la dernière pluie. La saison humide, en revanche rend compte du bilan des apports et des pertes. Elle va, par définition, de l’instant où le déficit maximal du sol, au point de flétrissement en principe, commence à décroître sous l’effet des premières pluies, jusqu’au moment où, ce déficit étant de nouveau atteint dans la tranche d’exploitation racinaire, l’évapotranspiration réelle ou ETR de la culture s’annule (Franquin, 1969). Les récentes littératures qualifient cette dernière de période favorable à la croissance des végétaux ou « Length of the “Growing Season” or “Growing Period” (LGS or LGP) ». Par définition, cette période se passe lorsque la précipitation excède la moitié de l’évapotranspiration potentielle (1/2 ETP) (FAO, 2019). La figure 1 suivant permet d’identifier avec précision ces saisons à l’aide d’évènement remarquable :

Figure 1 : Différence entre saison pluvieuse et saison humide

La définition du début et de la fin – et donc de la durée et de la position – de la saison pluvieuse utile est assujettie à la notion d’efficacité. Cette efficacité peut être caractérisée en fonction soit de conditions moyennes ou générales soit, au contraire, de conditions particulières, telles que les exigences d’une espèce définie cultivée sur un type de sol déterminé en vue d’un niveau de rendement espéré,

Concepts et Etat de l’art etc…(Franquin, 1969). Quel que soit la condition choisie, le début de saison ne peut intervenir qu’avant le choix d’une date jugée où la pluie ne peut intervenir. Cette date est considérée ainsi comme origine dans toutes les analyses qui suivent (1er jour julien2 de l’année climatique).

Les conditions particulières font référence à des critères agronomiques variant suivant le type de culture. La saison des pluies débute s’il survient une quantité de pluie minimale permettant la réussite de levée de semis d’une culture caractéristique de la zone. Cette quantité de pluie utile n’est maintenue que si elle permet également la survie des jeunes plants.

1.3.1.2 Fin de saison Les dates de fin de saison de pluie se situent à l’apparition d’une longue période de sècheresse. Une période sèche ou pause sèche est définie comme étant la succession de n jours secs. Ce dernier étant un jour recueillant moins de 1 mm par jour pour les zones semi-arides. (Stern et al, 1981)

Comme pour celle du début de saison, la date de fin de saison ne peut se produire qu’après une date particulière. Elle se base sur les seuils minimaux mais prolongée sur une période plus longue. Cette prolongation de la période de validation permet avec exactitude la différenciation entre une longue période sèche et la fin de saison

1.3.1.3 Durée de saison La durée d’une saison favorable est ainsi donnée par la formule suivante :

푑푢푟é푒 = 푓푖푛 − 푑é푏푢푡 + 1

Les critères agronomiques des début et fin de saison permettent ainsi de déterminer la durée de saison favorable à une culture particulière. Le calendrier qui en découle ne donne ainsi que les indices sur quand semer efficacement une culture et la durée adéquate de celle-ci.

1.3.2 Calendrier MAEP (calendrier cultural selon les perspectives climatiques de la saison chaude et humide) Compte tenu des impacts de la variabilité climatique sur l’Agriculture, le ministère de l’Agriculture et de la Pêche, en collaboration avec le Ministère du Transport, Tourisme et de la Météorologie de Madagascar (MTTM), propose des calendriers culturaux pour des cultures de références. Ces calendriers sont basés suivant des prévisions des précipitations et de température sur la saison favorable pour chaque année. Ils utilisent des seuils pluviométriques et/ ou de température pour différentes phases de croissance pour donner des intervalles de dates propices pour les opérations agricoles.

Ces calendriers sont proposés par Région, pour chaque spéculation, avec des indications sur comment les itinéraires techniques doivent être menées. Des intervalles de dates (en décade) sont suggérés durant lesquels les opérations agricoles ont beaucoup plus de chance de réussite en prenant compte les

2 Jour julien : est un système de datation consistant à compter le nombre de jours et fraction de jour écoulés depuis une date 5

Concepts et Etat de l’art variabilités climatiques. Les opérations concernées s’étalent effectivement depuis le labour, mais prennent en compte également le semis, le repiquage, les fertilisations, les sarclages, jusqu’à la récolte. Dans un premier temps, ce type de calendrier est précis par rapport au 1er type du fait qu’il prend en compte des apports pluviométriques et des températures à l’intérieur de la saison de pluie. Dans un second temps, il est beaucoup plus précis en raison des niveaux de suggestion qu’il propose : localité ou Région, topographie, longueur de cycle, type de semences, intervalle de dates en décade pour chaque spéculation désirée. Des exemples pour ce type de calendrier sont présentés en Annexe 1

1.3.3 Calendrier paysan Spécifiquement à part les calendriers cités précédemment, le calendrier adopté par les exploitants n’est pas dicté par différents calculs de seuils quelconques. Il est influencé par des observations de la nature et des expériences ancestrales. Des paramètres comme l’observation des astres (lunes, étoiles) sont par exemple choisi pour permettre de se repérer dans les périodes annuelles remarquables. Un mois lunaire ou lunaison est l’intervalle de temps compris entre deux nouvelles lunes consécutives dont la durée moyenne est de 29 jours, 12 heures, 43 minutes. (Bourgoignie, 1972, compte également 30 jours pour une lunaison). Le passage d’une saison à une autre peut être décrit par l’apparition ou la disparition de certaines étoiles, des activités de certains oiseaux ou la phénologie de certaines plantes spontanées. (Dominique, 2006) Les exploitants se fient ainsi à des phénomènes remarquables et récurent pour savoir quelles opérations agricoles initiées

1.4 Concept risque Le risque est considéré comme des conséquences éventuelles, incidences ou impact, et incertaines d’un évènement sur quelque chose ayant une valeur (…). Le risque résulte de l’interaction de la vulnérabilité, de l’exposition et des aléas (…).» (GIEC, 2014). La figure 2 suivante représente ces interactions avec les différents systèmes affectés :

Figure 2 : Notions essentielles du GTII dans l’AR5. Le risque généré par les impacts liés au climat résulte de l’interaction des aléas climatiques (dont l’occurrence de tendance et d’événements dangereux) avec la vulnérabilité et l’exposition des systèmes humains et naturels.

Concepts et Etat de l’art Un risque climatique est l’ensemble des conséquences potentielles liées au climat (incidences ou impacts climatiques) sur des éléments de valeur (= les ressources, les êtres humains, les écosystèmes, la culture, etc.).

1.4.1 Danger « Éventualité d’un phénomène ou d’une tendance physique, naturel ou anthropique, ou d’une incidence physique, susceptible d’entraîner des pertes en vies humaines, des blessures ou autres effets sur la santé, ainsi que des dégâts et des pertes matériels touchant les biens, les infrastructures, les moyens de subsistance, la fourniture des services, les écosystèmes, et les ressources environnementales. Dans le cadre de risque climatique, ce terme se rapporte en général aux phénomènes et tendances physiques associés au climat ou à leurs impacts physiques.» (GIEC, 2014)

1.4.2 Exposition « Présence de personnes, de moyens de subsistance, d’espèces ou d’écosystèmes, de fonctions, ressources ou services environnementaux, d’éléments d’infrastructure ou de biens économiques, sociaux ou culturels dans un lieu ou dans un contexte, susceptibles de subir des dommages.» (GIEC, 2014)

Le degré d’exposition peut être exprimé par un nombre absolu, les densités, les proportions, etc. des éléments à risque dont la densité de population dans une zone touchée par la sécheresse.

1.4.3 Vulnérabilité « Propension ou prédisposition à subir des dommages. La vulnérabilité englobe divers concepts ou éléments, notamment les notions de sensibilité ou de fragilité et l’incapacité de faire face et de s’adapter » (GIEC, 2014).

La vulnérabilité comporte deux éléments pertinents :

 La sensibilité qui est déterminée par les facteurs qui influent directement sur les conséquences d’un danger. La sensibilité peut comprendre les attributs physiques d’un système (par ex. les matériaux de construction des maisons, le type de sol sur les champs cultivés), les attributs sociaux, économiques et culturels (par ex. la structure d’âge ou de revenu). Ainsi, la compréhension de la sensibilité reste largement inchangée par rapport au concept de l’AR4.  La capacité, dans le contexte de l’évaluation du risque climatique fait référence à la capacité des sociétés et des communautés à se préparer et à réagir aux impacts climatiques actuels et futurs. Elle se décompose en :  Capacité à faire face : «Aptitude des personnes, des institutions, des organisations et des systèmes à réagir efficacement à des situations difficiles et à les surmonter, à court et à moyen terme, en s’appuyant pour cela sur leurs compétences, leurs valeurs, leurs croyances, leurs ressources et d’éventuelles opportunités» (par ex. en mettant en place des systèmes d’alerte précoce). (GIEC, 2014)

Concepts et Etat de l’art  Capacité d’adaptation : Faculté d’ajustement des systèmes, des institutions, des êtres humains et d’autres organismes, leur permettant de se prémunir contre d’éventuels dommages, de tirer parti des opportunités ou de réagir aux conséquences (par ex. connaissances permettant d’introduire de nouvelles méthodes agricoles). Ce type de capacité a déjà été utilisé dans le concept de l’AR4 et est donc décrit dans le Guide de référence sur la vulnérabilité.

1.5 Approche d’évaluation du risque par chaîne d’impact ou l’approche de l’AR5 du GIEC (GIZ et EURAC, 2017) 1.5.1 Chaîne d’impact Une chaine d’impact est un outil d’analyse qui sert à mieux comprendre, systématiser et prioriser les facteurs responsables des risques dans le système étudié. La structure de la chaine d’impact développée selon l’approche de l’AR5 du GIEC est basée sur la compréhension du risque et de ses composantes. Les « impacts » sont alors, les éléments de base des chaines de cause à effet allant du danger au risque.

Figure 3 : Structure d’une chaine d’impact selon Figure 4 : Structure détaillée d’une chaine d’impact selon l’approche de l’AR5 du GIEC. Vue d’ensemble générale l’approche de l’AR5 du GIEC du concept

Source : GIZ et EURAC, 2017 Une chaine d’impact est composée des composantes du risque (danger, vulnérabilité, exposition) (boîtes colorées dans la Figure 3) et des facteurs sous-jacents (boîtes blanches dans la Figure 4)..

1.5.2 Composantes majeures et éléments à évaluer 1.5.2.1 Composante Danger La composante « danger » comprend les facteurs liés au signal climatique et à l’impact physique direct. L’évaluation de cette composante consiste à calculer la probabilité d’apparition d’évènements susceptible d’aboutir au risque spécifique préétabli. Ces évènements sont tous liés à des signaux climatiques et entièrement indépendant des actions humaines.

Concepts et Etat de l’art 1.5.2.2 Composante Exposition La composante « exposition » comprend un ou plusieurs facteurs d’exposition (aucune subdivision au sein de cette composante). Le terme « exposition » fait référence à la présence de quelque chose de valeur dans le système de préoccupation. L’évaluation de cette composante doit exprimer la pertinence des éléments exposés dans le système en question.

1.5.2.3 Composante Vulnérabilité La composante « vulnérabilité » est constituée des facteurs de sensibilité et de capacité.

Evaluer cette composante consiste à identifier les éléments propres aux pratiquants qui aggravent ou atténuent les effets néfastes des éléments du danger mais surtout le risque final escompté. Cette composante présente ces deux aspects à travers la sensibilité et la capacité d’adaptation.

La sensibilité comprend l’environnement physique ainsi que les aspects socio-économiques ou culturels. (GIZ et EURAC, 2017). Il s’agit ainsi des éléments caractéristiques qui rendent les cultures d’autant plus vulnérables aux dangers considérés. Les facteurs de capacité comprennent les aspects qui caractérisent la capacité (ou l’incapacité) à faire face à une situation défavorable ainsi que les aspects qui déterminent la capacité (ou l’incapacité) à s’adapter aux situations futures. Les capacités d’adaptation peuvent être classées suivant quatre dimensions : connaissance, technologie, institution, économie.

1.6 Variantes des spéculations dans la zone d’étude Il existe diverses variantes de la spéculation riziculture et spéculation maïs dans la région étudiée. Les sections suivantes présenteront leur caractéristique commune :

1.6.1 Riziculture 1.6.1.1 Physiologie Le cycle de développement du plant de riz comprend trois phases dont la phase végétative, reproductive et la phase de maturation ou remplissage des grains. Ces phases se subdivisent en plusieurs stades de développement : germination, plantule, tallage, initiation paniculaire, montaison épiaison, floraison, laiteux, pâteux, maturité. La figure suivante représente ces stades suivant leurs caractéristiques respectives.

Figure 5 : Cycle de développement du riz 9

Concepts et Etat de l’art Les détails de chaque phase sont développés en Annexe 2

1.6.1.2 Ecologie De toutes les céréales, le riz est celle qui est cultivée dans les environnements les plus divers. Il a cependant des exigences marquées sur les plans thermique et hydrique.

a. Plante à forte besoin en eau Le riz requiert une certaine quantité et qualités d’eau pour bien se développer en raison de son fort degré d’évapotranspiration (3 à 5 mm/ j équivaut à 5000 m3 d’eau/ha) Roger-Estrade, 2002 in Larousse agricole En culture irriguée, sur sol submergé jusqu'à la maturation, le riz a besoin pour la totalité de 12000 à 20.000 m3/ha/an. Par contre, en culture pluviale, pendant la période végétative, le riz n’a besoin que de 160 à 300 mm d'eau par mois soit 1000 à 1800 mm pour la totalité.

Notons qu’il y certains stades de développement de la plante du riz ou l’eau peut nuire à la plante si elle n’est pas bien gérée comme pendant le tallage, l’épiaison et la montaison, la maturation. Le tableau suivant résume ces besoins en eau suivant les différents stades phénologiques

Tableau 1 : Seuil pour les pluviométries suivant les stades phénologiques du riz

Phases Seuil optimal Durée (intermédiaire) Végétative 50mm/semaine 40 jours Reproductive 30mm/semaine 50 jours Maturation 30mm/semaine 30 jours Source : (Razafimbelo et al., 2017)

La somme des températures requise de la germination à la récolte va de 2 100° jours pour les variétés les plus précoces à 4 500° jours pour les plus tardives.

b. Exigences en température Le riz demande une certaine température pour que les conditions soit favorable au développement du plant tout le long de son cycle. Il ne doit pas seulement atteindre 50°C, à laquelle la plante meurt. Pendant la germination la température doit tourner autour de 30-35°C, au tallage autour de 28-30°C, pendant la floraison de 27-29°C. Pendant la phase de maturation, elle doit être autour de 25°C et ne doit pas passer le 40°C. Le riz est une plante qui demande beaucoup en lumière et une insolation régulière.

Tableau 2 : Seuil pour les températures suivant les différents stades phénologiques du riz

Phases Seuil minimal Seuil maximal Durée (intermédiaire) Végétative 12°C 35°C 40j Reproductive 15°C 35°C 50j Maturation 12°C 30°C 30j Source : (Razafimbelo et al., 2017)

Concepts et Etat de l’art c. Pédologies Le riz se cultive sur des sols à texture fine de : 40 à 60 % d'argile avec un de 7 à 9 peu perméables. Les éléments grossiers c’est-à-dire la présence de sulfures ou de sulfates dans le sol sont défavorables à la culture du riz. En riz pluvial, il a besoin d’un sol bien meuble, limono-argileux.

1.6.1.3 Longueur de cycle végétative Les variétés de riz classées suivant la longueur de leur cycle végétative. Ce dernier étant la période entre le semis est la récolte. Elle englobe ainsi toute les phases de développement de la plante.

Tableau 3 : Caractéristiques de variétés de riz proposés par le MAEP pour la région BOENY

Cycle Durée (j) Exemples variétales Court ≤90 MAHAVONJY Intermédiaire >90 et <140 X265, X360 Long ≥140 FOFIFA, B22 Source : (Rakotomalala, Rabeson and Randriamarolaza, 2018)

1.6.1.4 Variantes Suivant la topographie, les techniques de plantation et selon la période de culture, la riziculture présente différentes variantes qui sont énumérées comme suit :

Vary asara

Le « vary asara » est une variante de la riziculture, caractérisé par une culture pluviale de riz sur divers topographie. Il est généralement pratiqué sur les bas-versants, ou sur des bas-fonds. C’est la culture principale dans la zone d’étude (Razafimbelo et al., 2017). Elle est également appelée communément la culture de la première saison. L’alimentation hydrique de cette culture est assurée entièrement par les apports pluviométriques (R. Estrade, 2002 ; Rakotomanarivo, 2018). En culture sèche, le riz ne se cultive qu’en région très pluvieuse, notamment en zone intertropicale où il tombe au moins 1 500 mm d'eau pendant la période végétative.

Vary atriatry

C’est une culture de riz en submersion réalisée entre le mois de février et le mois de juillet. C’est la culture de deuxième saison (Rakotomanarivo, 2018). Elle est conduite sur des terrains intermédiaires dans la toposéquence, entre les parcelles asara et jeby sur des parcelles qui sont inondées pendant la période de pluie comme le cas des parcelles sous jeby mais dont l’eau se retire assez tôt. (RAZAFIMBELO et al,. 2017)

Vary jeby

C’est une culture de riz de décrue qui dépend du retrait de l’eau (de la rivière ou mare) durant la saison sèche (Razafimbelo et al., 2017). Selon la saison culturale du riz, cette pratique est récoltée entre le 1er juillet et le 31 octobre (Rakotomanarivo, 2018). L’apport hydrique vient des sources d’eau permanente ou des dispositifs de barrages notamment dans les communes de Marovoay, Ankazomborona. 11

Concepts et Etat de l’art Vary Dimbialotra

C’est une culture de riz en submersion qui est conduite d’août à décembre après un vary asara ou sur les mêmes parcelles de la toposéquence que les vary atriatry au niveau des canaux d’irrigation ou une culture de riz qui vient après les cultures de jeby avancées où il y a possibilité d’irrigation à partir de barrage sur drain en profitant des remontées par les marées. (Razafimbelo et al., 2017)

1.6.2 Culture de maïs C’est une céréale annuelle de grande taille caractérisée par une tige épaisse, le plus souvent unique, des feuilles très développées et des épis massifs portant de grains massifs. Il appartient à la famille des Graminées

1.6.2.1 Ecologies Le maïs est une plante originaire des tropiques. Ce qui lui confère une certaine demande en température.

d. Température Le zéro de germination est plus élevé que celui de la plupart des céréales à paille : il est voisin de 6 °C (entre 6 et 10 °C, la germination est lente). La levée nécessite une température supérieure à 10 °C. Pour les différents stades du cycle, les besoins en température dépendent des variétés. La somme des températures moyennes journalières (base 6 °C) du semis au stade grain sec (30 % d'humidité) est de 1 615 °C pour les maïs très précoces et de 2 000 °C pour les variétés tardives. En cours de culture, des gelées peuvent causer des dégâts sur les feuilles et les organes floraux.

e. Exigence en eau Il faut en moyenne mensuelle de 100mm d'eau durant toute la période de sa végétation, le maïs étant une plante exigeante en eau, surtout en phase de : germination, croissance, floraison, fécondation et grossissement des grains. Mais, le maïs traverse une période critique pour ses besoins en eau de 15 à 20 jours avant la floraison mâle, jusqu'à 15 jours après. Un déficit en eau durant cette période peut entraîner des pertes de rendement pouvant atteindre 50 %. Un apport d'eau par irrigation pendant cette période est capitale.

La sécheresse est particulièrement dommageable au moment du semis mais sa plus forte influence négative sur le rendement se situe au moment de la floraison. On sème donc sur un sol bien humide (25mm de pluies la veille ou l’avant-veille) et on cale le cycle de la culture de façon à réduire le risque de sécheresse à la floraison.

Au final, si la température définit l'aire possible de la culture du maïs, l'eau est l'élément essentiel pour le potentiel de production.

Concepts et Etat de l’art

Tableau 4 : Seuil pour les précipitations suivant les phases de croissances du maïs

Stades Durée en jours (cycle intermédiaire) Seuil optimal Germination 40 5,2mm/j Croissance 70 6mm/j Maturation 20 4mm/j Source : Razafimbelo et al., 2017

f. Pédologies Les sols acides ou salés limitent fortement le rendement. Il n’existe actuellement guère de variétés tolérantes. On évite donc les sols salés. Quant aux sols acides, un chaulage peut être proposé, mais il n’est pas forcément rentable.

1.6.2.2 Longueur de cycle végétative Les variétés de maïs sont classées suivant la longueur de leur cycle végétative. Ce dernier étant la période entre le semis est la récolte. Elle englobe ainsi toute les phases de développement de la plante.

Tableau 5 : Caractéristiques des variétés de maïs proposés par le MAEP pour la région BOENY

Cycle Durée (j) Exemples variétales Court ≤90 BAKOLY Intermédiaire >90 et <120 IRAT200, VOLASOA Long ≥120 MEVA Source : Randriamarolaza et al., 2018

1.6.2.3 Variantes Il existe 2 périodes bien distinctes pour la culture de maïs : pluviale, et de décrue. La culture est pluviale sur baiboho, haut et bas de pente, sur jardin de case ; et en décrue sur baiboho. Elle est conduite de novembre à mars en pluviale et de mars à juillet en décrue. (Razafimbelo et al., 2017)

1.7 Climatologie descriptive La région Occidentale de Madagascar est caractérisée par un climat chaud et sec. L’observation du diagramme ombrothermique affirme l’existence de 7 mois écosecs allant du mois d’avril au mois d’octobre.

Concepts et Etat de l’art

600 300

500 250

400 200

C °

300 150 Température Température Précipitation mm Précipitation 200 100

100 50

0 0 JUIL AOÛT SEPT OCT NOV DÉC JANV FÉVR MARS AVR MAI JUIN

Précipitation Temp moy

Figure 6 : Diagramme ombrothermique pour la région Boeny

Selon ce diagramme, le climat de la région est un climat chaud, à cause de sa température moyenne, qui monte à 27,16°C. Le mois de novembre, le plus chaud enregistre une température moyenne de 29,30°C. Pendant que le mois de juillet, le plus froid enregistre une température moyenne de 24,08°C. Ce qui entraîne une amplitude faible de 5,22°C.

La localité reçoit en moyenne 1721,18 mm de pluie par an. 92 % en moyenne des précipitations est concentré sur les mois allant de novembre à mars. Le mois le plus humide est le mois de janvier avec 528, 68 mm pour 19,1 de jours pluvieux en moyenne. La saison la plus sèche est le mois d’août avec 5,87 mm pour seulement à peine 1 jour de pluie en moyenne.

Selon la perception locale, il existe 2 saisons bien distinctes :

- La saison des pluies appelée communément « Asara » dans la région allant de novembre à mars. Elle est destinée aux cultures pluviales : riz, maïs - La saison sèche « Aintany » allant du mois de mai ou mois d’octobre. Elle est destinée à la culture de contre saison : Arachide, Black-Eyes

Méthodologie de travail

2. METHODOLOGIE DE TRAVAIL 2.1 Problématique Plusieurs études concernant les projections futures des climats probables ont déjà été réalisées pour donner un aperçu de la situation probable. Ces études nécessitent tout d’abord la connaissance de l’état actuel pour savoir vers où, selon les scénarii, le système pourrait se diriger. L’analyse de l’état actuel est ainsi une étape cruciale et mérite autant de réflexion que la prospective. Downing en 2017 identifie les déterminants de l’état actuel par des facteurs biophysiques et facteurs sociaux pour l’analyse de cet état actuel. Les variabilités climatiques font parties des facteurs biophysiques. Les différents paramètres de ces facteurs affectent à leur manière les systèmes en cas de présence des risques climatiques. Face aux changements climatiques perçus actuels, les systèmes de production, notamment les systèmes de culture, sont vulnérables. Cette situation serait due à une variabilité des indices agro climatiques qui influencent directement les rendements agricoles, (Berger, 1992). Le raccourcissement des périodes pluvieuses, par exemple ont de nombreux impacts sur les systèmes de production. Les exploitants dans le domaine agricole sont ainsi contraints d’adapter leur moyen de subsistance au temps restant. Cet exemple illustre comment la variabilité climatique joue un rôle important pour assurer une bonne production. Une étude approfondie de ce paramètre est ainsi importante pour identifier les risques liés à la baisse de productivité. Notamment pour les zones où les indices agro météorologues ne sont toujours pas toujours satisfaisants pour l’agriculture. Certaines études comme celle de Ngigi et al., 2005 qualifient même l’investissement dans le domaine agricole dans les zones semi-arides de risquée. Dans la réalisation de ses objectifs un exploitant agricole doit prendre en compte plusieurs paramètres. La figure suivante montre ces différents paramètres :

Figure 7 : Objectif des exploitants et dilemme de prise de décision sous des risques et incertitudes dans les zones semi-arides. (Ngigi et al., 2005)

Méthodologie de travail La réalisation de la bonne production est le garant de tous les autres objectifs. Certes les variabilités climatiques ne sont pas énoncées explicitement dans cette figure. Il n’intervient que comme intrants en eau. Il est important ainsi de prendre tous les autres paramètres des facteurs biophysique et social pour pouvoir cerner effectivement le problème de l’état actuel des systèmes à risque.

Pour le cas de Madagascar, la proportion des agriculteurs évoquant les problèmes environnementaux comme principale cause de la baisse de productivité, est estimée à 60 % environ. Tandis que chez les unités d’éleveurs, elle est de 13 % (Rakotomanarivo, 2018). Ces problèmes environnementaux énoncés ici se focalisent sur les aléas climatiques (cyclone, sécheresse, inondation). Les groupes d’experts œuvrant dans le domaine du climat associent les aléas climatiques comme des phénomènes et tendances physiques associés au climat (GIEC, 2014). La proportion citée précédemment affirme ainsi la nécessité de l’approfondissement de cet aspect du problème.

La région BOENY caractérisée par un climat semi-aride, présentant des communes où les exploitants en culture pluviale sont abondants, s’avère être une zone d’étude adéquate. La forte dépendance en apport pluviométrique de ces pratiques permettrait de mettre en évidence les techniques mis en œuvre par les exploitants pour avoir de bonne production.

Pour connaitre les réalités sociales concernant les aléas climatiques, la question de départ que l’on se pose est : « Comment les exploitants en culture pluviale dans les zones semi-arides réagissent face aux variabilités climatiques dans l’atteinte de ces objectifs de production ? »

2.2 Hypothèses Pour pouvoir répondre à la question précédente, trois hypothèses sont proposées comme éléments de réponse à vérifier concernant ces réalités sociales. Les deux premières hypothèses se rapportent principalement aux techniques d’optimisation des ressources agro climatiques. Le troisième par contre essaie d’identifier s’il existe une catégorie d’exploitants plus touchée par le risque climatique que d’autre.

2.2.1 H1 : La perception paysanne pour la conduite des cultures est la forme scientifique du calendrier qui se base sur la météorologie. L’inégalité de distribution spatiale et temporelle des pluies, requiert chez les exploitants des techniques permettant d’optimiser leur utilisation. D’une part, l’inégalité spatiale est beaucoup moins prononcée par rapport à l’inégalité temporelle qui posse sérieusement problème. Pour les cultures dépendant uniquement des pluies, il est primordial de coïncider les activités agricoles dès même le début des périodes de pluies. Les exploitants font ainsi appel aux expériences passées, aux coutumes ancestrales et diverses connaissances pour pouvoir prédire l’arrivée de pluies. Les raisons qui poussent les exploitants à initier et intervenir sur leurs exploitations sont un des facteurs garantissant la réussite de la productivité finale. Le moment d’initier les opérations agricoles est considéré ici comme élément de réponse à la question de recherche car à travers le choix de période, les exploitants essaient de maximiser la productivité de leur culture. 16

Méthodologie de travail A travers cette hypothèse spécule ainsi le fait que le choix des exploitants locaux sur la conduite de leur culture optimise les ressources climatiques. Le schéma d’exploitation qui en découle serait alors le même que celui élaboré par les techniciens météorologiques. Ce dernier provenant de calcul suivant les seuils climatiques utiles pour chaque stade de plantes concernées.

Pour pouvoir vérifier cette hypothèse, une comparaison des dates des opérations agricoles pour les calendriers paysans et celui de référence ministérielle sera menée. Cette comparaison sera réalisée à l’aide de test statistique de comparaison bilatéral (t de Student ou Mann-Whitney). Les paramètres testés sont les dates d’opération agricole sous datation jour julien d’une année climatique bien définie (2018-2019).

2.2.2 H2 : L’adoption de différents calendriers culturaux influence la productivité des systèmes de cultures. Les exploitants agricoles se diffèrent les uns des autres sur plusieurs points. Chaque ménage ne possède pas les mêmes ressources, intrants, matériels pour produire. Ils aspirent même à des objectifs différents pour la finalité des produits. Il en est de même pour les schémas d’exploitations : système et calendrier culturaux. L’objectif de cette hypothèse est de vérifier si, effectivement, ces diversités ont une influence sur la productivité individuelle des ménages. Plus précisément, on cherche à savoir l’effet de la diversité de schémas d’exploitation sur la productivité finale, tout en tenant compte les diversités de moyens et d’objectifs. Toujours dans l’optique de maximisation, cette hypothèse vise à vérifier si effectivement quand les ressources climatiques sont optimisées, cela se répercute significativement sur la productivité des cultures.

Dans un premier lieu, cette hypothèse vise à déterminer si, entre les pratiques pluviales, les variations des apports pluviométriques jouent un rôle important sur la productivité. Pour vérifier cette partie de l’hypothèse, un test de corrélation sera mené sur les quantités de pluie perçues tout au long de la phase de croissance avec les rendements des cultures pluviales. Dans un second lieu, cette hypothèse essaie de déterminer si les variantes de saisons des spéculations affectent la productivité des cultures. Pour cela, une comparaison des rendements des différentes variantes sera menée. Le test statistique de comparaison bilatéral (t de Student ou Mann-Whitney) sera réalisé.

2.2.3 H3 : Les exploitants ayant de faibles ressources ont plus de risque d’être affectés par la baisse de productivité liée à la pratique pluviale. Toujours dans cette diversité d’exploitants agricoles, la baisse de productivité des pratiques pluviales dépend de plusieurs paramètres. Hormis la pluie, les caractéristiques des autres facteurs de production contribuent également à une baisse de productivité des pratiques pluviales. Ces facteurs de production dépendent des moyens financiers, techniques des exploitants. L’objectif de cette hypothèse est de vérifier si réellement ce risque varie en fonction de la nature des catégories de ménages.

Méthodologie de travail Pour répondre à cette hypothèse, une analyse de risques climatiques sur les facteurs pouvant influencés la baisse de productivité des cultures pluviales est menée. L’approche d’évaluation du risque choisie est l’approche par chaîne d’impact de l’AR5 de GIEC.

2.3 Collecte de données Pour acquérir les données nécessaires, les méthodes suivantes ont été réalisées :

2.3.1 Choix zone d’étude Le choix des communes s’est posé sur l’abondance relative de terres cultivées. La méthode utilisée pour déterminer cette abondance relative a été menée à l’aide de traitement d’image satellitaire datée de 2018, provenant du laboratoire SIG de l’ESSA. Les classes majeures à l’issu des traitements de cette image sont les forêts (dégradées, denses), les savanes (arbustive, herbeuse), terres cultivées, sol nu, habitation et éventuellement les mangroves. Chaque proportion de classes majeures suivant les communes a été ressortie. Les communes ayant la proportion des terres cultivées sur superficie totale maximale sont maintenues. Ces communes potentielles dont la distance entre elles et la station météorologique à Ankarafantsika est inférieure à 30 km sont retenues comme zone d’étude potentielle. Les résultats de cette étude préliminaire sont présentés dans l’Annexe 3.

Un pré-terrain a été ensuite réalisé sur les 5 communes maintenues des critères précédents. Le but de ce pré-terrain étant de tester la faisabilité de l’étude et de déterminer la prévalence des pratiques pluviales. Des questionnaires ont été testés au niveau de certains ménages et ajustés pour aboutir à l’objectif final de l’étude. Ce pré-terrain a également permis d’éliminer les communes où les pratiques pluviales ne sont pas abondantes.

A l’issu de ce processus d’élimination, les 3 communes maintenues sont : Ankijabe, Ambato ambarimay, Marovoay. Elles se caractérisent ainsi par l’abondance des terres cultivées, la proximité de la station météorologique d’Ankarafantsika, et la prévalence de pratique pluviale. Elles constituent la zone d’étude principale de l’étude.

Méthodologie de travail

Carte 1 : Localisation des communes potentielles et cibles finales

2.3.2 Enquête par questionnaire Les données nécessaires pour cette évaluation sont issues des caractéristiques socio-économiques des ménages. Pour une évaluation plus approfondie, l’analyse des activités agricoles sera menée. La méthodologie d’enquête a été alors utilisée pour recueillir les données nécessaires à cette partie. Cette méthode consiste en une collecte de données sur la base d’un questionnaire comportant des sections sur le profil des ménages, la perception des populations vis-à-vis des changements climatiques, la vulnérabilité du secteur agricole et les stratégies d’adaptation. Pour chaque parcelle, une section de l’entretien a permis de ressortir les caractéristiques de celle-ci (MDF, superficie), des dates des opérations agricoles (en décade-mois de la saison précédente : 2018-2019), des natures des intrants de cultures, de la production. Un exemplaire de la fiche d’enquête est présent dans l’Annexe 4.

L’échantillonnage aléatoire stratifié a été choisi comme méthode de collecte des informations au niveau de 3 communes à ssavoir : Ambato Ambarimay, Marovoay, Ankijabe. Les ménages pratiquant l’agriculture sont principalement ciblés et sont considérés ici individu pour l’analyse statistique. Le choix des personnes enquêtées dans le ménage s’est référé à l’âge, au sexe et à l’implication dans les activités agricoles. Ainsi le chef de ménage (homme ou femme) ou une personne s’activant dans le domaine agricole (d’une manière générale l’aîné) était privilégié.

Méthodologie de travail 2.4 Comparaison des calendriers et rendements 2.4.1 Comparaison des calendriers existants Pour pouvoir connaître, la précision des calendriers offerts par le MAEP et le MTTM, une comparaison de celui adopté par la population de la région Boeny œuvrant dans l’agriculture a été menée. Cette comparaison prend différents niveaux selon les critères mis en place par les organismes : région, spéculation cible, topographie ou étage écologiques, longueur de cycle, variétés, nature de l’opération agricole.

L’utilisation de test statistique est la méthode utilisée pour faire la comparaison escomptée. Les données utilisées sont les dates des opérations importantes : semis, repiquage, récolte. Mais pour permettre la comparaison les dates sont transformées en jour julien en prenant comme origine, la date du 01 Octobre. D’une part, les calendriers de MTTM et MAEP offrent en effet un intervalle de date à chaque opération à laquelle ces opérations doivent être réalisées. Les opérations ne sont plus efficaces hors de cet intervalle car les conditions météorologiques ne sont pas favorables. Avec la transformation des dates de cet intervalle en jour julien, les données pour le calendrier de référence sont obtenues. D’autre part, la synthèse des dates à laquelle les exploitants agricoles initient leur opération a permis de faire ressortir également un intervalle de date. Les dates de cet intervalle sont également transformées en jour julien et on obtient les données pour le calendrier selon la perception paysanne.

L’objectif du test statistique est ainsi de déterminer si le calendrier de référence est le même que celui selon la perception paysanne. L’affirmation de cette hypothèse permet de dire que le calendrier de référence est précis et se concorde avec les réalités. En d’autres termes, les calculs des besoins suivant les prévisions concordent avec l’intuition et/ou l’expérience des exploitants agricoles.

2.4.2 Comparaison des rendements Comme citée brièvement dans la partie hypothèse, cette analyse se fera en deux niveaux : une comparaison intra-saison, comparaison inter-saison pour les différentes variantes des spéculations riz et maïs.

2.4.2.1 Comparaison intra-saisonnier La comparaison intra-saison se limitera spécifiquement pour les cultures pluviales. Ceci permettra de déterminer la part de l’apport en eau, réalisé uniquement par les pluies pour ces cultures, sur la productivité finale. Le test de corrélation a été choisi comme méthode en réalisant une régression entre les variables quantités de pluie perçues tout au long de la phase de croissance et les rendements des cultures. Des niveaux d’analyses sur les types d’amendement et de topographie ont été pris en compte.

2.4.2.2 Comparaison inter-saisonnier Il existe différentes variantes de la spéculation riz et maïs dans la zone concernée (Cf partie 1.6). Ces différentes pratiques sont des variantes de saison de la spéculation, en d’autres termes, cultivés sur différentes périodes de l’année. Cette partie consiste ainsi à vérifier si le choix de période de culture

Méthodologie de travail affecte la productivité. Une comparaison bilatérale de la pratique culturale contre les autres pratiques sera menée respectivement pour le riz et le maïs.

2.4.3 Tests statistiques 2.4.3.1 Test de normalité Ce test détermine la distribution de l’échantillon testé. C’est une étape essentielle pour l’orientation des tests futurs. Le test de normalité choisi est celui de Shapiro-Wilk.

2.4.3.2 Tests de comparaison bilatéral Suivant la normalité ou non des données à comparer, et suivant les niveaux d’analyse, les tests de comparaison de 2 échantillons sont utilisés :

- Test paramétrique t et z de Student : si les données à comparer suivent tous deux une loi normale et sont de même variance, sinon le test de Welsh sera préconisé

Ce test calcul la différence entre les moyennes de 2 échantillons. Suivant la valeur de cette différence : l’hypothèse nulle H0 testée est « La différence entre les moyennes est égale à 0. » Ce qui reviendrait à dire que les échantillons à comparer ne sont pas différents. Si p-value < α, seuil de significativité choisi, il existe une différence significative ; l’hypothèse H0 est rejetée et on conclut l’hypothèse alternative

Ha : « La différence entre les moyennes est différente de 0. ». Dans ce cas-ci, il existe une différence significative.

- Test non paramétrique de Wilcoxon ou de Mann-Whitney : si au moins l’un des données des 2 échantillons à comparer ne suivent pas une loi normale

Ce test calcul la position de la moyenne des données des échantillons. La différence de position est comparée dans ce test : l’hypothèse nulle H0 testée est « La différence de position des échantillons est égale à 0. ». Ce qui reviendrait à dire que les deux échantillons sont les mêmes. Si p-value < α, seuil de significativité choisi, il existe une différence significative ; l’hypothèse H0 est rejetée et on conclut l’hypothèse alternative Ha : « La différence de position des échantillons est différente de 0. ». Cela indiquerait que les échantillons sont différents. (Bauer, 1972 ; Hollander and Wolf, 1979)

2.4.3.3 Test d’association ou de corrélation Ce test détermine le degré d’associativité des deux échantillons ou paramètres appariés. Suivant la normalité ou non de la distribution des paramètres à tester,

- Test de corrélation de Pearson : est choisi si les données suivent une loi normale. Le coefficient de corrélation de Pearson r donné par la formule en Annexe 5 donne le degré de cette associativité. (Best and Roberts, 1975) - Test de corrélation sur le rang de Spearman : est sélectionnée si les données n’ont pas une distribution normale. La valeur de rho de Spearman évalue le degré de cette associativité. (Hollander and Wolf, 1979)

Méthodologie de travail Pour les deux cas, le test de corrélation estime le niveau de significativité de la corrélation. Les coefficients de corrélation r et rho varie entre 1 et -1. La valeur 0 de ces coefficients signifie qu’il n’y a pas de relation entre les deux variables concernées.

Le logiciel libre RStudio version 1.1.453 a été utilisé pour les tests statistiques de normalité ; de comparaison par paire ; de corrélation. L’intervalle de confiance retenu est de 95% soit une valeur de α = 5%.

2.5 Approche d’évaluation du risque par chaîne d’impact / l’approche de l’AR5 du GIEC (GIZ et EURAC, 2017) Parmi les variantes de la spéculation dans la zone d’étude, le choix se pose sur celles dont la dépendance vis-à vis des indices agro météorologiques est beaucoup prononcée. Deux aspects du risque sur deux cultures pluviales seront alors menés dans cette étude :

- Risque de baisse de productivité de la riziculture pluviale dans la zone d’étude :

La riziculture a été choisie comme spéculation principale de l’étude car elle est la première activité agricole en termes d’utilisation de superficie cultivée à Madagascar (MAEP, 2019). Etant à la base de l’alimentation de Madagascar, cette spéculation requiert davantage plus d’attention. D’une part, le riz joue un rôle primordial dans l’alimentation et la culture malgache : un Malgache en mange en moyenne trois fois par jour avec une quantité de 200kg/habitant/an. Effectivement, d’après les rapports de la FAO en 2017, Madagascar est le deuxième plus grand consommateur de riz après Myanmar. Dabat et al. en 2000 ont montré le nombre élevé d'acteurs qui travaillent et vivent du riz dans le pays : il constitue principalement un produit stratégique, étant donné sa valeur économique, en tant que source de revenus de 86% des ménages ruraux (Minten et al., 2006).

D’autre part, cette filière fait face à plusieurs problèmes : malgré la forte consommation en riz, Madagascar n’arrive pas à satisfaire la demande nationale. Le rendement de la riziculture malgache est faible, avoisinant 2 à 3 t/ha en paddy (MAEP, 2019), par rapport aux autres pays producteurs. Plusieurs facteurs techniques sont à l’origine de ce phénomène mais cette incapacité à produire beaucoup plus oblige l’Etat à se tourner vers une importation.

La prise en considération de cette filière dans notre étude est ainsi primordiale du fait de la dépendance en eau de cette pratique. Les analyses se focaliseront principalement sur la riziculture pluviale en raison de la forte dépendance de celle-ci à la saison de pluies. De plus, la région Boeny, par la plaine de Marovoay, se situe en 3ème position de la production nationale de riz.

- Risque de baisse de productivité de la culture de maïs pluviale dans la zone d’étude :

La culture de maïs est retenue comme spéculation secondaire car elle se trouve en troisième position après le riz et le manioc en termes d’utilisation de terre (MAEP, 2019). Le maïs est utilisé dans

Méthodologie de travail l’alimentation humaine mais aussi animale, notamment l’industrie. Cette culture est caractéristique de la région Boeny.

Les sections suivantes expliquent ainsi chaque composante majeure et leur facteur sous-jacent respectif.

2.5.1 Evaluation de la composante danger : Pour le cas de cette étude, l’apparition d’évènements provoquant directement l’arrêt et/ou le ralentissement de la croissance des plantes cibles ont été choisi comme signaux climatiques. Ceci vient de fait que les évènements en question entrainent un dépassement des seuils maximaux tolérés ou la non-satisfaction des seuils minimaux requises pour chaque culture. Toutefois, la chaîne d’impact dans la composante danger présentera schématiquement les successions d’impacts convergeant au final au risque escompté.

Les données des analyses dans cette composante proviennent de la Station météorologique de DURRELL Ankarafantsika. Il s’agit de données journalières de pluviométrie, température maximale, température minimale allant de 1996 à 2020. La référence temporelle utilisée est celle de l’année climatique, allant du 1 juillet au 30 juin de l’année suivante : 1999-2000 correspond ainsi à la période du 1 juillet 1999 au 30 juin 2000.

Trois évènements ont été pris en compte pour déterminer les signaux climatiques adéquats :

- Evapotranspiration excessive - Forte pluie dévastatrice - Durée de saison favorable à la culture

Les probabilités d’occurrence des facteurs à l’origine de ces évènements ont été évaluées dans cette composante de danger. Chaque facteur et la méthode de calcul de la probabilité sont présentés ci-après :

2.5.1.1 Vague de chaleur importante : L’apparition de ce phénomène porte préjudice aux cultures cibles durant les stades où la plante est fortement vulnérable à celui-ci. Le dépassement des seuils maximaux suivant chaque stade a été pris comme facteur à risque réduisant la productivité finale.

La probabilité PTmax de dépassement du seuil maximal Tmax phase a été calculée pour chaque saison de pluie. PTmax (Tmax ≥ Tmax phase) pour une année est le ratio du nombre de jour où la température maximale excède la température maximale tolérée durant la phase sur la durée de la période. Cette probabilité est ainsi différente pour chaque phase. Le tableau suivant résume les seuils et durée respective de chaque phase.

Méthodologie de travail

Tableau 6 : Température maximale tolérée par phase de croissance des cultures pluviales

riz pluviale maïs pluviale Phase Tmax tolérée Durée Tmax tolérée Durée Végétative + Reproductive 35°C 90 jours - 110 jours Maturation 30°C 30 jours - 20 jours Source : (Razafimbelo et al., 2017; Rakotomalala, Rabeson and Randriamarolaza, 2018; Randriamarolaza et al., 2018)

Le décompte des jours à risque débute alors à partir du 1er Octobre jusqu’au 1er mars pour les phases végétative et reproductive. Pour celle de maturation, elle débute du 1er mars jusqu’au fin avril. Ces périodes ont été choisies ainsi car ce sont les mois les plus probables pour chaque phase des cultures pluviales. La probabilité finale pour le facteur vague de chaleur est la moyenne des probabilités annuelles entre 1997-2020

2.5.1.2 Précipitation imprévisible Comme l’apport en eau des cultures pluviales vient uniquement des pluies, la fréquence et l’abondance de celle-ci sont ainsi d’une importance capitale. L’absence et/ou l’insuffisance de celle-ci durant les périodes clés sont alors de grand facteur à risque pour la productivité des cultures.

Deux aspects sont alors étudiés pour cette imprévisibilité des précipitations : l’abondance et la fréquence

a. Abondance Comme pour celle des températures, la plante a besoin d’un certain seuil de précipitation minimale requise pour avoir une bonne productivité. Cette quantité varie effectivement suivant les phases de croissance. Le tableau suivant récapitule ces valeurs avec la durée respective des phases pour chaque culture :

Tableau 7 : Précipitation minimale requise par phase de croissance des cultures pluviales

riz pluviale maïs pluviale Phase Pmin requise Durée Pmin requise Durée Végétative 50mm/semaine 40 jours 5,2mm/j 40 jours Reproductive 30mm/semaine 50 jours 6mm/j 70 jours Maturation 30mm/semaine 30 jours 4mm/j 20 jours Source : (Razafimbelo et al., 2017; Rakotomalala, Rabeson and Randriamarolaza, 2018; Randriamarolaza et al., 2018)

b. Fréquence L’occurrence d’une absence de pluie durant une longue période est néfaste pour les plantes. L’apparition d’une période sèche longue de 10 jours est alors considérée comme indicateur de ce facteur. La probabilité d’occurrence d’un tel évènement est alors le ratio entre le nombre de période sèche durant 10 jours sur le nombre total de période sèche de la saison de culture (Octobre à Mars). Cette probabilité est calculée par année ensuite moyennée sur la période 1997- 2020.

Méthodologie de travail Le logiciel libre de traitement de donnés RStudio 1.1.453 avec le package RGENERATEPREC ont été utilisés pour déterminer le nombre et la durée respective des périodes sèches allant de 1997-2020.

D’autre part, l’excès de pluie est d’autant plus dommageable pour les cultures que le manque. Une quantité trop importante de pluie en une seule journée peut par exemple déterrer les semences, détruire les cultures. L’appréciation de cette quantité trop abondante de pluie peut être également reflétée par la prolifération des ravageurs, l’inondation et/ou le lessivage des parcelles de cultures. La probabilité d’occurrence d’orages intenses a été ainsi menée afin de déterminer le risque relier à celle-ci. Une valeur de pluie quotidienne supérieure à 40 mm a été ainsi considérée comme indicateur d’orages intensifs. La probabilité d’un tel évènement est le ratio entre le nombre de jour de pluie excédant cette valeur sur le nombre de jour de pluie durant la période favorable. Cette probabilité est calculée par année ensuite moyennée sur la période 1997- 2020.

2.5.1.3 Variation de période favorable Les paramètres déterminants cette période sont entièrement indépendants des choix des exploitants. Cette période se présente si et seulement si les conditions agro météorologiques nécessaire à la réussite des semis sont satisfaites.

L’analyse des paramètres début de saison, fin de saison permet d’identifier la longueur de la saison favorable. La variation de cette dernière dépend ainsi entièrement des deux dates extrêmes.

a. Date de début de saison favorable Pour le cas de la Région BOENY, le 1er jour julien choisi comme référence est le 1er octobre de l’année climatique. Le mois d’octobre est en effet, selon la partie 1.7, le mois intermédiaire entre la période sèche et celle des pluies. La distribution unimodale des précipitations justifie également ce choix de date de référence.

Comme les cultures cibles dans cette étude sont la riziculture et le maïs, les critères agronomiques identifiant le début de saison sont les conditions permettant la réussite de la levée de semis du riz et du maïs. Les critères choisis ont été tirés d’étude similaire dans les zones semi-aride. Les critères agronomiques pour le riz ont été tirés de l’ « Etude pluviométrique pour la culture de riz dans le delta du Sénégal » par l’IRD en 1965. Ceux du maïs ont été tirés de l’étude de Tadross et al., 2009 concernant les scénarios de changement climatique future sur les cultures de maïs dans le Sud Est de l’Afrique. Ils sont précédés de critères permettant uniquement la réussite de levé, suivi de critères prenant en compte les périodes sèches pour détecter d’éventuel faux départ. Un troisième critère pour celui du maïs prend en compte l’humidité du sol selon l’étude de Raes et al. en 2004.

b. Fin de saison Un seul critère de fin de saison a été pris pour les deux spéculations. Ce dernier est également suivant des critères agronomiques. Les dates de début et de fin de saison sont régies par des critères agronomiques résumés dans le tableau suivant :

Méthodologie de travail

Tableau 8 : Résumé des critères agronomiques de début et de fin de saison des cultures pluviales

riz pluvial maïs pluvial Début de rA : 40 mm cumulé en 10 jours mA : 25 mm cumulé en 10 jours saison rB : 15 mm en 24 heures ou de 20 mm mB : 25 mm cumulé en 10 jours, sans 10 jours favorable en 48 heures et n’être pas suivie de secs consécutifs durant les 20 jours qui suivent décade ayant reçu moins de 15 mm mC : 45 mm cumulé en 4 jours Fin de 3 décades consécutives dont chacun présente moins de 20 mm saison Source : IRD, 1965 ; Raes et al, 2004 ; Tadross et al, 2009

Les dates de début et de fin des saisons sont classées en fonction des limites définies par le quartile inférieur (20 %), le quartile médian (50 %) et le quartile supérieur (80 %). Si les dates sont inférieures ou égales à la valeur limite du quartile inférieur, elles sont considérées comme précoces. Par contre, lorsqu’elles se trouvent supérieures ou égales à 80 %, elles sont tardives. Enfin, lorsqu’elles sont situées entre 20 % et 80 %, elles sont dites « normales ».

c. Durée ou longueur de saison favorable (Growing Season Lenth) L’analyse des tendances dans le temps sur les paramètres clés de cette période est ainsi un indicateur de danger à ne pas négliger dans le contexte de risque de la productivité des cultures pluviales. Deux paramètres sont pris en compte dans cette analyse : début de saison, fin de saison. La durée de saison favorable est en effet fonction de ces deux paramètres. Toutes les analyses en date sont effectuées en jour julien.

Les probabilités d’occurrence de début de saison tardif et de fin de saison précoce sont à l’origine de durée de saison réduite. En d’autres termes, plus les conditions favorables à la culture tardent à venir et plus la pluie se retire précocement vers la fin de saison, la durée favorable aux cultures pluviales se voit être réduit significativement. Ces probabilités sont calculées séparément car l’un ou l’autre influence effectivement sur cette durée. La probabilité de début de saison tardif est le ratio entre le nombre de début tardif sur le nombre d’année d’analyse (1997-2020). La probabilité de fin de saison précoce est le ratio entre le nombre de fin précoce sur le nombre d’année d’analyse (1997-2020).

2.5.2 Evaluation de la composante exposition Pour le cas des risques étudiés, l’unité d’exposition s’est focalisée au niveau des parcelles de cultures. Elles sont le support non indissociable des cultures cibles. Chaque parcelle est en effet caractérisée par plusieurs paramètres :

 Physique : superficie, étage écologique, pente, fertilité  Agriculture : système de culture, les opérations agricoles, les intrants  Economique : Mode de Faire Valoir, quantité produite

Chaque parcelle est affectée différemment par les variabilités et les changements climatiques selon l’attention apportée à celle-ci mais avant tout selon ses caractéristiques naturelles.

Méthodologie de travail Evaluer la composante exposition suivant cette unité consiste ainsi à déterminer le ratio entre les parcelles de culture pluviale sur le nombre de parcelles étudiées. Ce ratio montre la proportion des terres à risques et montre également la dépendance vis-à-vis de cette pratique.

2.5.3 Evaluation de la composante vulnérabilité Cette évaluation consiste à attribuer un degré de sensibilité sur la nature des éléments caractéristiques de l’unité d’exposition préétablie. Chaque élément de celle-ci offre, en effet, différents forme de résistance à des variabilités climatiques. Pour mieux comprendre cette « résistance », l’exemple la plus courante et la plus explicite est la nature des semences utilisées sur une parcelle de culture. Une parcelle utilisant des semences améliorées risque d’être moins affectée par le retard des pluies qu’une semence ordinaire. D’autant plus qu’une semence améliorée offre une productivité en plus des semences ordinaires dans des conditions de production normale. Les semences se présentent comme éléments sensibles. Le choix des semences se présentent alors comme une capacité d’adaptation au niveau technologie de production. Les éléments vulnérables et leur utilisation respective offrent l’aspect de la sensibilité et de la capacité à faire face et/ou d’adaptation. Chaque élément caractéristique de cette unité d’exposition présente des cas similaires d’inégalité de réponse face aux dangers préalablement choisis :

2.5.3.1 Semences a. Nature des semences Le choix des semences à utiliser est un élément crucial pour les raisons suivantes :

- C’est grâce à ce choix qu’une culture reste plus longtemps ou non sur les parcelles (longueur de cycle) - Le taux de réussite de levé de semis dépend de la nature et de la provenance des semences - La productivité des cultures dépend de la longueur de la période de renouvellement de semence

Trois indicateur sons alors utilisés pour apprécier la vulnérabilité de la semence : (i) le pourcentage des variétés à cycle long, (ii) pourcentage d’utilisation de semences non améliorées, (iii) pourcentage des ménages à période de renouvellement longue des semences.

b. Efficacité de la date de semis A part le choix des semences, le « quand » et le « comment » réaliser le semis sont également des éléments clés de la réussite de la levée de semis. Le « quand » de la réalisation du semis se traduit par la détection chez l’exploitant de la période adéquate de semis pour que la productivité finale soit optimale. Choisir cette date de semis dépend de la perception de chacun des exploitants. Certains se fieront à des observations de la nature, d’autres par des bulletins météorologiques. Toutefois, quelles que soient les raisons qui les poussent à décider d’une date quelconque, une analyse de l’efficacité des dates choisies sera menée. Les données de date de semis des exploitants sont celle de l’année climatique 2018-2019. A l’issu de cette analyse, ces dates de semis de culture pluviale seront comparées à :

Méthodologie de travail - Celle donnée par le calendrier cultural selon les perspectives climatiques de la saison chaude et humide de l’année climatique 2018-2019 : c’est un calendrier cultural élaboré par le ministère de l’agriculture, d’élevage et la pêche (MAEP) et du ministère des transports et de la météorologie (MTTM) avec la collaboration de la GIZ et de la FOibe momban’ny FIkarohana ampiharina amin’ny Fampandrosoana eny Ambanivohitra (FOFIFA). Comme son nom l’indique c’est un calendrier cultural basé sur des données de prévisions météorologiques des bilans hydriques. Les résultats sont des recommandations concernant les dates, les variétés mais aussi la topographie de culture pour chaque région. Les analyses pour notre cas se focaliseront pour les résultats de la région Boeny. - Des dates favorables selon les critères agronomiques des cultures pluviales cibles : La méthode de détermination des dates concernées ici est expliquée précédemment. C’est la date minimale à laquelle les conditions favorables à la réussite de semis sont présentes.

La date de semis choisie par l’exploitant est ainsi plus efficace si elle avoisine celle du calendrier selon les perspectives. Ce calendrier tient en effet compte des bilans hydriques, topographie mais également de la nature du sol sur lequel la culture s’implante. Les critères agronomiques ne tiennent comptent que des apports hydriques. Le pourcentage des dates de semis non efficace a été choisi comme indicateur de vulnérabilité de ce facteur.

c. Stratégie de semis Le « comment » de la réalisation de semis se traduit par l’ensemble des techniques de semis entrepris par l’exploitant pour permettre un bon taux de survie. Les techniques pour permettre cette réussite sont ainsi analysées pour chaque parcelle. Une parcelle ayant différente stratégie face à un éventuel échec de semis est beaucoup moins vulnérable à une baisse de productivité que celle n’ayant aucune stratégie. Dans le cas où la levée n’est pas satisfaisant en raison de climat, quelles pourraient être les stratégies adoptées ? Cette partie est la réponse à la question dans la fiche d’enquête (Cf Annexe 4) pour chaque parcelle à une unité de culture. Le tableau résume les réponses probables ainsi que le degré de vulnérabilité associé à chaque réponse.

Tableau 9 : Degré de vulnérabilité des stratégies en cas de semis non réussis

Stratégies Note (Sd) Degré de vulnérabilité Re-semis, Utilisation de variétés résistantes 1 Faible Semis à secs 2 Moyen Rien, Abandon 3 Forte

Il est évident que le nombre et la nature des stratégies comptent. Le pourcentage de ménage n’ayant aucune stratégie a été l’indicateur choisi pour illustrer la vulnérabilité de ce facteur.

2.5.3.2 Entretiens des cultures Les attentions que l’on accorde aux cultures durant même la préparation du sol jusqu’à la récolte sont primordiale pour la réussite de celle-ci. Deux niveaux sont alors utilisés pour évaluer le degré de cette 28

Méthodologie de travail attention : nombre de sarclage, nombre de traitement phytosanitaire. Le pourcentage de ménage intervenant sur ces entretiens a été pris comme indicateur.

Tout d’abord, le nombre de sarclage effectué: Le sarclage permet l’élimination des mauvaises herbes. Plus il est pratiqué, plus les chances pour les plantes cibles de jouir des nutriments nécessaire à la croissance sont élevées.

Ensuite, le nombre effectué de traitement phytosanitaire : Les traitements phytosanitaires éliminent les insectes susceptibles de parasiter les plantes cibles en freinant leur croissance. De même que le sarclage, plus les plantes sont traitées plus le rendement est meilleur.

2.5.3.3 Epuisement rapide de la fertilité du sol La ressource terre est la base de toutes les activités agricoles à entreprendre, En dehors des dangers, la principale raison de la faible productivité finale des cultures est l’épuisement du sol. Cette ressource est en effet épuisable si on ne l’entretient pas. Il ne faut également exclure que cette aptitude dépend des différentes cultures qui se succèdent.

a. Aptitude physique des parcelles de culture Il est évident que l’aptitude individuelle des parcelles diffère les unes des autres. Scientifiquement parlant, plusieurs phénomènes et facteurs doivent être pris en compte pour évaluer cette aptitude : cycle des nutriments, nature pédologique du substrat, capacité de rétention d’eau. Pour le cas présent, deux aspects ont été retenus pour évaluer cette aptitude naturelle : fertilité et salinisation. L’objectif de cette partie est de déterminée le pourcentage de parcelle recevant des stratégies de restauration de fertilité de sol à risque.

La fertilité a été évaluée grâce à la perception des paysans concernant ce topique. Pour ne pas être trop subjectif, trois indicateurs sont pris en compte : le rang de la fertilité dans la raison de baisse de rendement, le nombre de stratégie mis en place pour remédier à la pauvreté des sols, la nature des stratégies utilisées. Ces indicateurs sont extraits à l’aide des questions dans la fiche d’enquête. (Cf. Annexe 4)

 Rang de la fertilité dans la raison de baisse de rendement A travers la fiche d’enquête, les ménages ont été demandés de donner un ordre concernant les facteurs influençant significativement la baisse de rendement. Un ménage identifiant la baisse de fertilité comme principale cause de la baisse de rendement est considéré comme plus vulnérable que celui plaçant ce facteur à la 2ème ou 3ème place. Ces ménages perçoivent et sont conscients de l’épuisement de cette aptitude naturel de leurs parcelles. Ce rang sert ainsi de référence à l’état de la capacité du sol à produire. Peu importe en effet la nature et la quantité des intrants utilisés dans les cultures, si les sols sont épuisés la récolte demeurera médiocre. Le rang obtenu est directement assimilé à la note de ce sous-indicateur.

Méthodologie de travail  Nature des stratégies pour lutter contre la pauvreté du sol Une pratique est classée parmi les stratégies si elle permet le retour des nutriments dans le sol et/ou permet de les maintenir durablement. Les pratiques concernées tournent autour des amendements et de la gestion spatio-temporelle des cultures.

Amendements

Pour le cas des amendements, trois classes ont été proposées : amendements biologiques (fumure, fientes de volaille, …), engrais chimiques (N, NPK), autres (« mongo »). D’une part, l’apport en matière organique dans le sol, améliore la structure du sol, favorise l’activité biologique du sol, remplace et augmente également l’humus. Cet apport facilite également la libération des minéraux. D’autre part, l’apport en engrais chimique cible la croissance d’une partie spécifique de la plante. L’azote par exemple vise à avoir un feuillage bien développé tandis que le potassium construit des racines solides.

Jachère

La jachère est l’état d'une parcelle entre la récolte d'une culture et l'implantation de la suivante. Elle est laissée volontairement ou non temporairement sans produire de récolte. Cette pratique est une des plus anciennes, plus simple et plus économique parmi les méthodes de restauration de la fertilité du sol. De nombreux sous objectifs sont à distinguer tels que le fait que la jachère évite l’épuisement du sol, par la régénération des nutriments et des composants du sol. Elle améliore le sol par la facilitation d’infiltration des eaux et la pénétration de l’air donc la micro et macroporosité du sol.

L’efficacité de cette pratique dépend de la durée. Une parcelle n’ayant aucune période de repos pendant toute une année (sans jachère) s’épuise plus vite. D’autre part, une jachère longue (1 ans ou plus) est plus efficace pour restaurer la fertilité qu’une parcelle dont la jachère dure 3 à 4 mois.

 Nombre des stratégies mis en place pour remédier à la pauvreté des sols Le nombre de stratégies utilisées est identifié par le nombre de type d’amendements et la durée de jachère. L’utilisation d’un seul type d’amendements est considérée comme une stratégie contre la pauvreté des sols. Les stratégies relatives à ces amendements sont alors divisées en trois catégories :

 Sans amendement : regroupant les parcelles dont seule la terre est la source des nutriments utiles à la croissance des plantes. Cette catégorie est la plus vulnérable car elle épuise plus rapidement la capacité des terres à produire.  Un seul type d’amendement : Toutes les parcelles n’utilisant qu’un seul type d’amendement ont été regroupées dans cette catégorie quel que soit le type. Elle fait office de catégorie intermédiaire. (exemple : NPK, fumure, …)  Amendements mixtes : regroupant celles utilisant 2 ou plus de type d’amendements. Cette catégorie est la moins vulnérable car elle permet de maintenir durablement les nutriments du sol. (exemple : NPK + fumure, fumure + « mongo »)

Méthodologie de travail Plus un ménage fait recours à plusieurs stratégies pour maintenir la fertilité, plus ses parcelles sont moins vulnérables en temps de stress lié au climat.

Tableau 10 : Niveau de vulnérabilité pour les amendements et suivant la longueur de la jachère

Niveau de vulnérabilité Amendements Jachère Note Faible Mixte Longue 1 Intermédiaire Unique Courte 2 Forte Sans Sans 3

b. Salinisation La salinisation est un processus qui accroît la quantité de sels dans les sols ou une accumulation de sels à la surface du sol dans la zone racinaire, occasionnant des effets nocifs tant sur les végétaux que sur le sol (Mermoud 2006). Elle est causée par l’irrigation excessive. Ce surplus d’eau entraînera l’élévation des nappes souterraines à la proximité de la surface. L’eau peut alors s’évaporer et laisse sur place les sels minéraux qu’elle contenait. Dans les sols salins, l’argile est floculée par les éléments chimiques composant les sels tels que le Sodium (Na). Ces éléments sont retenus faiblement par le complexe argilo- humique. Cependant, après lessivage brusque, l’argile tend à se disperser, la structure se dégrade rapidement et une sorte de pâte compacte, asphyxiante, difficile à remettre en culture est obtenue.

Un sol salin en absence de pluie est presque impropre à la culture. L’identification de cet aspect du sol par les exploitants est alors un des raisons pouvant réduire la productivité finale des cultures pluviales. Si l’exploitant estime que le sol est salin, cette parcelle est notée 1.

A l’issu des sections précédentes, des notes de fertilité, d’amendement, de jachère et de salinisation sont obtenu. Ces notes sont normalisées suivant la méthode dans la partie 2.6.2.1, puis moyenné. La valeur obtenue est qualifiée de pratique à risque pour une parcelle si elle est inférieure à 0,5. Le pourcentage pour la stratégie de conservation de la fertilité du sol est le ratio entre les parcelles ayants des notes normalisées inférieures à 0,5 sur le nombre total de parcelles.

2.5.3.4 Système cultural Le système de culture est le mode de mise en valeur homogène d’un milieu caractérisé par un type de succession de cultures et un degré d’intensification dans l’utilisation des facteurs de production.

Le type de culture qui se succède sur une parcelle influence la durabilité de la capacité de celle-ci à produire. Le choix des cultures à installer sur une parcelle dépend avant tout de la compatibilité entre les besoins en nutriment de la plante et de ceux dont la parcelle a à offrir. Par exemple, la riziculture irriguée ne peut se réaliser que sur des sols à texture fine de 40 à 60 % d'argile. (MAEP, 2000) La présence d’éléments grossiers c’est-à-dire la présence de sulfures ou de sulfates dans le sol sont défavorables à la culture du riz immergée. En riz pluvial, il a besoin d’un sol bien meuble, limono- argileux. Ces besoins sont également dictés par le climat de la localité. Ce choix de culture à mettre en place dépend après des besoins de l’exploitant, de la pratique la plus rentable ou du plus demandée dans

Méthodologie de travail le marché. L’analyse des effets de la succession sur la fertilité du sol sur une parcelle a été réalisée à deux niveaux : la nature de la culture pour une année et la périodicité ou non des pratiques dans le temps. L’objectif de cette partie est de déterminer le pourcentage des parcelles ayant des systèmes culturaux à risques ou la faible productivité est beaucoup plus probable selon la nature du système cultural.

a. Nature du système Dans une année de culture, une parcelle peut recevoir qu’un nombre limité de culture successive. Une culture requiert en effet une durée minimale requise pour aboutir à une récolte satisfaisante.

La fertilité d’une parcelle dure en fonction du nombre de cultures qui s’y succède : une parcelle n’ayant aucun temps de repos en une année est beaucoup plus susceptible de s’épuiser quel que soient les stratégies externes adoptées. Le tableau suivant résume les natures de systèmes culturaux existants en une année et leur degré d’épuisement.

Tableau 11 : Degré d’épuisement des nutriments du sol suivant la nature du système cultural

Dénomination Système Degré épuisement Culture pure ou associée Culture 1 – Jachère 1 Culture séquentielle Culture 1 – Culture 2 2 Monoculture Culture 1 – Culture 1 3 Source : Hendrickson and Colazo, 2019

L’unité « Culture 1 ou 2 » peut être une culture ou l’association de 2 ou plusieurs cultures. La culture est dite culture pure lorsqu’une seule espèce végétale est cultivée sur une parcelle. Dans le cas contraire elle est qualifiée de culture associée c’est-à-dire lorsque plusieurs espèces occupent la même parcelle, leurs cycles culturaux se chevauchent, sans pour autant être forcément plantées ou récoltées en même temps.

La culture séquentielle fait mobiliser différents nutriments au cours d’une année que la monoculture. Une parcelle où seul le riz est planté pendant tout une année ne mobilisera que les nutriments nécessaires à la croissance du riz. Une parcelle où se succède différentes cultures mobilise d’autres éléments et restaure les autres éléments perdus par la culture précédente (exemple : riz – pomme de terre). La pratique de la jachère a été choisie comme moins épuisante des ressources car elle permet de retenir des nutriments non mobilisés et restaurer ceux épuisés.

b. Périodicité Elle fait référence aux natures de système cultural qui se succède au cours des années. Cette partie est la réponse à une question dans la fiche d’enquête pour chaque parcelle dont un ménage dispose. Il existe ainsi deux niveaux de périodicité en fonction de la réponse à cette question : strict et variable.

Le tableau suivant montre les différentes formes de séquence existantes suivant la nature du système et la périodicité des pratiques au cours des années avec le degré d’épuisement respectif.

Méthodologie de travail

Tableau 12 : Degré d’épuisement des nutriments du sol suivant la nature du système cultural avec périodicité

Syst. Annuel Périodicité Année 1 Année 2 Degré épuisement Culture pure ou Variable C1 – J C2 – J/ C1 – J/ C1 – C2 1 association Strict C1 – J C1 – J 2 Culture Strict C1 – C2 C1 – C2 3 séquentielle Variable C1 – C2 C1 – C3/C1 – J/ C1 – C1 2 Strict C1 – C1 C1 – C1 4 Monoculture Variable C1 – C1 C1 – C2/C1 – J/C2 – C1/ C2 - J 3 C1 : Culture 1 C2 : Culture 2 (Différent de C1) J : Jachère

La périodicité « stricte » maintient alors au cours des années qui suivent la nature du système. Une parcelle est alors uniquement réservée à cette pratique si la périodicité est stricte. D’autre part, pour les parcelles dont la possibilité le permet, la nature des systèmes peuvent changer selon les besoins des ménages qui s’en occupent. La monoculture stricte au cours des années qui suivent est la plus épuisante des pratiques pour la fertilité du sol car elle ne mobilise qu’un seul type de nutriment et n’offre pas la possibilité de repos. Ce qui aboutit à une non-restauration des éléments perdus. La culture pure ou associée variable est la moins épuisante car elle mobilise différents nutriments pour les années qui suivent mais offre en avantage un temps de jachère permettant la restauration des nutriments perdus.

Les degrés d’épuisement dans les deux tableaux précédents sont assimilés aux notes pour la section système culturale. Elles sont normalisées puis moyennées. Une parcelle a un système cultural à risque si la note normalisée et moyennée est inférieure à 0,5. Le pourcentage de parcelle ayant des systèmes à risque est ainsi le ratio entre le nombre de parcelle ayant des notes inférieures à 0,5 sur le nombre total de parcelles pour la spéculation considérée.

2.5.3.5 Socio-économie A part l’aspect physique et relatif aux caractéristiques de l’unité d’exposition, l’aspect socio- économique des exploitants apporte également un certain degré de vulnérabilité au risque escompté. Chaque détail des éléments pouvant renforcer ou atténuer la vulnérabilité sera présenté à la suite :

a. Social L’importance de la cohésion sociale durant les temps de stress a été bien établie pour la réussite de la communication et la facilitation des actions collectives nécessaires (Oliver-Smith, 1996; Scheffer et al., 2002; Adger, 2003). Wall et Marzall identifient ainsi des variables permettant d’évaluer cette cohésion à l’aide du degré d’attachement à une communauté.

Dans le cadre de cette étude, la nature ethnique a été choisie pour évaluer cette cohésion. Les migrants sont en effet plus vulnérables dans ce sens pour la raison qu’ils sont numériquement inférieurs.

b. Economique Les ménages ayant diverses sources de revenus sont capables d’investir dans la prévention et les stratégies d’adaptation et peuvent même résister aux périodes financièrement dures plus facilement que ceux n’ayant aucune réserve. Partant de ce principe, les variables suivantes ont été choisies comme 33

Méthodologie de travail indicateur de la composante économique : nombre d’alternatives, nombre de parcelles, nombre de parcelles sous, Mode De Faire-valoir (MDF) indirect, réserve de semence

 Diversité de source de revenu Un ménage ayant diverses sources de revenu diversifie également les alternatives en cas d’imprévus lors de l’échec ou médiocrité de la culture. Cet indicateur permet, ainsi de différencier effectivement le degré de vulnérabilité des ménages : ceux qui dépendent uniquement de l’agriculture comme principale source de revenu sont considérés comme très vulnérables.

 Nombre de parcelles de culture Cet indicateur suit le même principe que le précédent. Les ménages ne dépendant que d’une seule parcelle sont très vulnérables dans le cas où il survient un phénomène dévastateur lié au climat ou la productivité n’est pas suffisante. Les parcelles séparées, certes, présentent plus d’activités en plus mais sont comme une façon de parer les imprévus. Les propriétés physiques des parcelles séparées offrent un avantage car une parcelle située sur un étage écologique différent d’une autre ne subira pas les mêmes impacts en cas d’imprévus. L’agressivité des insectes ravageurs, la fertilité, l’accès à l’eau, l’étage écologique sur lequel elle se situe, et bien d’autres paramètres influencent bien évidemment leur productivité.

 Nombre de parcelles sous MDF indirect Un ménage qui s’active sur ses propres parcelles est le seul responsable des fruits de ses activités. C’est pour cette raison que les parcelles sous MDF indirect sont plus vulnérables en cas de mauvaise productivité. Les parcelles sous MDF indirect, (fermage, métayage) requièrent, en effet une contrepartie de la part de l’usager au profit du propriétaire véritable. Cette contrepartie peut être de l’argent en espèce dans le cas de fermage ; une partie de la production finale pour le cas de métayage. Les ménages pratiquant le fermage sont les plus vulnérables car la somme qu’ils versent aux propriétaires véritables reste la même si la production finale est satisfaisante ou non. Pour les parcelles sous métayéages, c’est la production finale qui dicte la contrepartie. Si la production est mauvaise, les deux entités sont en même temps lésées.

 Réserves de semence Garder une partie de la production finale comme semence est un moyen efficace d’assurer la facilité de démarrage de la saison suivante. En plus d’être une épargne, elle peut aider durant la période de soudure où les prix sont assez bons.

c. Humain Les savoirs faires collectives, les connaissances et les différentes expériences individuelles d’une communauté jouent un rôle dans la capacité d’adaptation face aux variabilités climatiques. Plus ces ressources humaines sont disponibles, plus cette communauté est capable de faire face aux risques, relever les défis, mais peut également prendre avantage de la situation. Trois variables sont ainsi retenues

Méthodologie de travail pour illustrer cette composante : nombre de personnes actives en agriculture, niveau de scolarisation, année d’expérience en agriculture.

 Nombre de personnes actives en agriculture Pour un ménage donné, le nombre de personne actif dans l’agriculture est primordial en raison de l’efficacité des travaux à entreprendre. Les ménages constitués de peu de membres font appel à la main d’œuvre extérieur rémunérée la plupart du temps. Cette rémunération se présente ainsi comme une dépense en plus par rapport aux ménages possédants les mains d’œuvre nécessaires. De plus, cette main d’œuvre est fonction du sexe, de l’âge. Il existe en effet des travaux agricoles dont les femmes et les enfants ne sont pas en mesure de réaliser ou que seul l’homme peut réaliser avec efficacité. Les femmes, les enfants et les personnes âgées sont les personnes les plus vulnérables en cas de temps de stress lié aux variabilités climatiques. Ils peuvent souffrir disproportionnellement et affecter la résilience de la communauté tout entièr (Lemmen and Warren, 2004).

 Niveau de scolarisation Les personnes ayant assisté à des formations institutionnelles possèdent plus de connaissance concernant le changement climatique. Elles sont ainsi capables d’apprécier et sont préparées aux situations futures et ses impacts (Wall et Marzall, 2006).

 Année d’expérience en agriculture Cet âge correspond à l’année où le ménage a commencé à être autonome dans le domaine agricole. Il permet d’indiquer les cumuls de connaissances via les expérimentations passées des ménages dans le domaine agricole. Normalement les personnes les plus âgées, à la limite de la sénilité et de ses capacités physiques, influencent la plupart des activités à entreprendre dans le domaine agricole. Ces décisions reviennent en effet au chef de ménage qui est la plupart du temps la personne la plus âgée.

Les personnes âgées ont vécu plusieurs phénomènes pour pouvoir différencier les divers indicateurs qu’offre la nature pour initier les bonnes activités.

Tous les sous-indicateurs précédents ont différentes notations. Ils sont normalisés suivant la partie 2.6.2.1 et moyennés suivant la section à laquelle elle appartient (socio-humain, économique). Ces moyennes sont qualifiées de à risque si elles sont inférieures à 0,5. Le pourcentage de ménage à système économique à risque est le ratio entre le nombre de ménage ayant une notation moyennée inférieure à 0,5 sur le nombre total de ménage concernée pour la spéculation. Le pourcentage de ménage à système socio-humain à risque est le ratio entre le nombre de ménage ayant une notation moyennée inférieure à 0,5 sur le nombre total de ménage concernée pour la spéculation.

2.6 Traitement des données Pour aboutir à l’objectif principal, les données d’enquête et météorologiques doivent subir certains traitements. Le logiciel libre office Excel a été l’outil de traitement principal. Les données météorologiques ont requis l’utilisation de logiciel libre Rstudio.

Méthodologie de travail 2.6.1 Elaboration typologie des exploitants Elaborer une typologie consiste à regrouper des individus en des sous-groupes dont les caractéristiques sont similaires. Pour le cas d’exploitants agricoles, la segmentation permet d’identifier ces caractéristiques, c’est-à-dire les facteurs de production, dans chacun des groupes. C’est un outil efficace permettant de structurer les analyses et d’adapter les interventions futures (Landais, 1996). D’autre part, les exploitants agricoles ne disposent pas des mêmes ressources et/ou techniques face aux aléas d’ordre climatique. Les exploitants agricoles peuvent ne pas avoir tous intérêt à prendre des risques identiques : un même accident peut être sans conséquence grave pour les exploitants les plus aisés, mais peut se révéler dramatiques pour les paysans les plus pauvres3 (Bergeret et Dufumier, nd).

L’élaboration d’une typologie est ainsi une étape primordiale dans l’étude de la vulnérabilité contextuelle. Elle fait ressortir la couche de la société les plus touchés, la plus vulnérable par l’aléa en question.

La méthodologie utilisée pour faire ressortir la typologie adéquate est la suivante dans le cadre de cette étude :

 Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) mettant en évidence les groupes préliminaires  Des analyses de variances sont alors initiées suivant la normalité des variables (ANOVA, test de Kruskal-Wallis) à travers les groupes cités précédemment. Cette dernière permet de faire ressortir les caractéristiques de chaque groupe. A l’issu des analyses citées ci-dessus, les groupes définitifs sont décrits suivant les paramètres de l’étude :

Tableau 13 : Paramètres de typologie

Paramètres Modalité Ménage Taille Année expérience en agriculture Nombre d’alternatives économiques Nature ethnique Migrant, Autochtone Ressource en terre Nombre de parcelles Mode de faire valoir Superficie des parcelles Mode de faire valoir Topographie Bas-fond, Mi-versant, « Baiboho » Main d’œuvre Salarié Familiale Agriculture Temps alloué en une année Pluviale, Contre-saison

3 La notion de pauvreté n'est pas seulement liée au manque de revenu ou de consommation, mais aussi à des performances insuffisantes en matière de santé, d'alimentation et d'alphabétisation, à des déficiences de relations sociales, à l'insécurité, à une faible estime de soi-même et à un sentiment d'impuissance. (Coudouel et al., 2002) 36

Méthodologie de travail 2.6.2 Méthode de calcul du risque final La valeur du risque final est obtenue par méthode d’agrégation arithmétique pondérée des indicateurs des composantes. Elle est obtenue par la formule suivante :

(퐷푎푛푔푒푟 × 푊 ) + (푉푢푙푛é푟푎푏푖푙푖푡é × 푊 ) + (퐸푥푝표푠푖푡푖표푛 × 푊 ) 푅푖푠푞푢푒 = 퐷 푉 퐸 푊퐷 + 푊푉 + 푊퐸

Où W est le coefficient de pondération attribué aux composantes du risque climatique

Équation 1 : Agrégation des composantes du risque (GIZ et EURAC, 2017)

La catégorisation du risque suivant la valeur obtenue est résumée dans le tableau ci-dessous :

Tableau 14 : Méthode de catégorisation des risques climatique

Valeur de l’indicateur agrégée du risque Catégorie du risque 0 – 0,2 Très basse 0,2 – 0,4 Basse 0,4 – 0,6 Intermédiaire 0,6 – 0,8 Elevée 0,8 - 1 Très élevée Source : GIZ et EURAC, 2017

2.6.2.1 Méthode de calcul de chaque composante du risque Normalisation des indicateurs

Les indicateurs sont notés suivant différentes échelles, ils ont nécessairement été standardisés ou normalisés pour permettre une étude sur une même échelle. La formule suivante a été utilisée pour cette opération

푆푑 − 푆푚푖푛 퐼푆푑 = 푆푚푎푥 − 푆푚푖푛

Isd : valeur normalisée d’un indicateur

Sd : notation catégorielle du degré de vulnérabilité

Smin/Smax : notation catégorielle du degré de vulnérabilité minimal/maximal

Équation 2 : Normalisation des indicateurs

Le tableau suivant résume la description des valeurs obtenues par normalisation des indicateurs pour chaque composante :

Méthodologie de travail

Tableau 15 : Signification des valeurs de composantes majeures

Valeurs 0 1 Danger L’événement climatique n’est pas du L’événement climatique est certain ou tout probable. incontournable Les variations climatiques ne Le système étudié est fortement menacé présentent aucune menace pour le par l’événement en question. système Exposition Les systèmes à risque ne sont pas Les systèmes à risque sont présents en présents dans la localité. abondance dans la localité. Les personnes concernées par le La totalité des personnes sont concernées système à risque sont faibles. par le système à risque. Vulnérabilité Le système concerné possède des Le système est fortement vulnérable aux capacités ou des caractéristiques variations climatiques et ne possède pas permettant d’atténuer les effets des de capacité à faire face à celles-ci. variations climatiques

2.6.2.2 Agrégation arithmétique pondérée Plusieurs indicateurs peuvent constituer les composantes du risque (danger, exposition, vulnérabilité). Chacun de ces indicateurs peuvent avoir plus de poids que d’autres dans le processus d’aboutissement au risque espéré. D’où la nécessité de pondérer les indicateurs par des coefficients de pondération. Ces coefficients se définissent généralement par approche participative de plusieurs experts (transparence pour le coefficient de pondération qui est défini de façon subjectif). Une fois pondérée, la valeur de chaque composante du risque est l’agrégation arithmétique pondérée des indicateurs qui la compose. La valeur de chaque composante est déterminée ainsi par la formule suivante :

푛 (퐼1 × 푊1 + 퐼2 × 푊2 + ⋯ + 퐼푛 × 푊푛) ∑1(퐼푛 × 푊푛) 퐼퐶 = = 푛 푊1 + 푊2 + ⋯ + 푊푛 ∑1 푊푛

IC : valeur d’une des composantes du risque

In : valeur normalisée d’un indicateur de la composante

Wn : coefficient de pondération assigné à l’indicateur In

Équation 3 : Agrégation des indicateurs de chaque composante du risque (GIZ, 2014)

Dans notre cas toute pondération des indicateurs mais également des composantes a été retenue pour W = 1.

Méthodologie de travail 2.7 Cadre logique Le tableau qui suit résume la problématique et les hypothèses de cette étude. Les méthodes adoptées pour la vérification de chaque hypothèse sont également mises en évidence avec les indicateurs.

Tableau 16 : Cadre logique

Problématique Hypothèses IOV Méthode d’analyse Résultats attendus Comment les exploitants en H1 : La perception Dates des opérations agricoles suivant les Test statistique sur les Les types de spéculations culture pluviale dans les paysanne pour la catégories de calendrier (saison humide, dates des opérations existantes dans la zone zones semi-arides conduite des cultures MAEP, paysanne) agricoles (en jour d’étude sont identifiés réagissent face aux est la forme scientifique  Semis julien) suivant le L’itinéraire technique pour variabilités climatiques du calendrier qui se  Repiquage calendrier proposé par chaque spéculation est dans l’atteinte de ces base sur la  Récolte le MAEP et MTTM et établi objectifs de production ? météorologie. le calendrier observé Les indicateurs des sur terrain. (Test de activités pour chaque Mann-Whitney ou spéculation sont Wilcoxon , Test z et t déterminés Student) H2 : L’adoption de Rendement des systèmes de production Comparaison des Les ménages/exploitants différents calendriers différents suivant le calendrier cultural adopté rendements (Test de adoptants différents culturaux influence la Mann-Whitney ou calendriers culturaux sont productivité des Wilcoxon , Test z et t identifiés systèmes de cultures. Student) Les rendements pour les mêmes spéculations sont comparés entre eux Les rendements pour différents spéculations sont comparés H3 : Les exploitants Valeur risque pour chaque catégorie CAH pour déterminer Une typologie des ayant de faibles d’exploitants obtenue par agrégation les classes exploitants est élaborée ressources ont plus de arithmétique pondérée des composantes d’exploitants Les valeurs chaque risque d’être affectés majeures: composante du risque par

Méthodologie de travail par la baisse de Composante Danger : agrégation ANOVA ou test de classe d’exploitants sont productivité lié à la arithmétique des probabilités Kruskal-Wallis pour calculées pratique pluviale. - de températures maximales tolérées par les décrire les plantes durant différentes phases caractéristiques des Le risque par catégorie ou - de période sèche long de 10 jours durant les classes classe d’exploitants est phases végétative et de croissance calculé par agrégation - d’excès de pluie journalière Approche par chaîne arithmétique pondéré. - de début de saison tardive d’impact AR5 du - de fin de saison précoce GIEC pour évaluer le Composante Exposition : agrégation risque arithmétique des pourcentages : - des ménages dépendant des cultures pluviales - des parcelles sous culture pluviale Composante Vulnérabilité : agrégation arithmétique des pourcentages : - des parcelles sous variétés à cycle long - des parcelles utilisant des semences à faible potentialité - des parcelles ayant des dates de semis à risque - des parcelles sans stratégie de semis - des parcelles sans sarclage - des parcelles sans traitement contre les ravageurs - des parcelles sans stratégie de restauration - des parcelles ayant des systèmes de culture à risque - des ménages un système économique à risque - des ménages ayant un système socio-humain à risque

Méthodologie de travail 2.8 Démarche méthodologique

Figure 8 : Démarche méthodologique

Résultats 3. RESULTATS 3.1 Spéculations cibles dans la localité La saison des pluies est le paramètre principal qui dicte les différentes cultures. En période de pluie, les ménages se focalisent en priorité sur la riziculture et, selon les ressources foncières, la culture de maïs. Ces deux cultures sont en effet celles dont les besoins en eau sont très élevés ce qui justifie la réalisation de ces pratiques durant la période de pluie. Elle s’étale du mois de novembre au mois de mars.

Hors de cette période, les cultures de contre-saisons pratiquées dans la région sont les cultures d’Arachide, Black-Eyes (notamment dans la commune AmbatoBoeny), maïs.

3.1.1 Riziculture pluviale La riziculture dans la région Boeny est très variée suivant la saison, mais également suivant la topographie des parcelles de culture. Les variétés de riz utilisées varient également selon les pratiques mentionnées ci-dessus.

La dénomination « asara » fait référence à la saison des pluies dans la région. La culture du vary asara est ainsi une culture pluviale. Celle-ci peut être pratiquée sur toutes les topographies favorables : bas- fond, plaine alluviale, bas-versant. Les parcelles en bas-fond ou les plaines alluviales basses peuvent présenter ou non de systèmes de collecte d’eau comme les diguettes.

Le tableau suivant résume la répartition des itinéraires techniques de cette culture suivant le nombre des ménages enquêtés.

Tableau 17 : Calendrier cultural des ménages pour le vary asara

Mois Juil Août Sept Oct Nov Déc Jan Fév Mars Avril Mai Juin Décade 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Total Labour 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 45 28 36 20 30 16 16 20 7 7 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 230 Semis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 18 66 43 34 40 11 7 3 2 4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 230 Repiquage 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 15 42 32 24 35 14 6 1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 175 1er sarclage 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 4 11 19 22 20 10 7 2 3 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 103 2eme sarclage 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 5 6 9 12 4 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 Récolte 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 14 24 26 34 54 5 23 22 7 7 4 5 3 230

87,39 % des ménages enquêtés pratiquant cette culture sèment durant les mois de décembre et janvier. La dénomination « asara » est, effectivement, le diminutif du mot « asaramanitra » qui veut dire période de fête (Noël pour le christianisme, et le Saint Sylvestre). La période de semis se focalise principalement durant ce mois de fête : décembre. Il existe différents types de semi : si les parcelles de cultures se trouvent sur pentes (bas-versant), il y a rarement de repiquage. En d’autres termes, le semi est direct pour les parcelles en pentes n’ayant pas de système de collecte d’eau. Pour les bas-fonds et les plaines alluviales, le repiquage a lieu entre 2 à 4 semaines après semi. Les paysans associent cette période de repiquage avec les premières semaines du nouvel an. Selon la disponibilité de la pluie, cette période de repiquage peut s’étendre jusqu’en février. Ici, 175 sur 230 parcelles sont repiquées et 55 parcelles en semi direct.

Résultats L’apport en eau dans cette culture dépend uniquement de la pluie. Le sarclage des adventices prend place 1 mois au plus tard après le repiquage pour les cultures en bas-fonds ; 1,5 mois après le semis pour les cultures sur pente. Seulement 44,78 % des ménages réalisent une première élimination des mauvaises herbes entre les mois de janvier et février. Pour la deuxième élimination, il ne reste que 19,56 % des ménages pratiquant cette culture qui sarclent les adventices en mois de février et de mars.

La période de récolte dépend principalement de la longueur de cycle végétatif. Les variétés de riz à cycle court sont récoltées du mois de février à mars, celles à cycle intermédiaire sont récoltées entre mars et avril, celles à cycles long d’avril à juin. Les variétés correspondantes à chaque longueur de cycle pour le vary Asara sont détaillées en Annexe 6

Les rendements de ces cultures pluviales tournent autour de 1,71 t/ha sans prendre en compte différentes modalités comme la topographie de culture, la longueur de cycle de culture, les catégories d’intrants (amendements, qualité de semence)

3.1.2 Maïs pluviale Il existe 2 périodes bien distinctes pour la culture de maïs : pluviale, et de décrue. Le tableau ci-dessous montre comment se répartissent les différentes opérations agricoles durant une année de campagne.

Tableau 18 : Calendrier cultural pour le maïs pluvial et de contre saison

Mois Juil Août Sept Oct Nov Déc Jan Fév Mars Avril Mai Juin Décade 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Total Labour 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 18 58 12 3 3 4 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 107 Semis 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 18 58 12 3 3 4 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 107 1er sarclage 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 14 12 17 9 5 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 61 2eme sarclage 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 4 1 2 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 Récolte 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 13 16 28 16 11 9 4 1 1 0 0 0 1 0 107

Pour le maïs pluvial, la majorité des ménages sème entre la 3ème décade du mois de novembre au 2nd décade du mois décembre. Le 1er sarclage peut s’opérer 2 semaines après le semis du fait de l’agressivité des adventices en période de pluie. Toutefois, cette opération peut s’étendre jusqu’à la fin du mois de janvier. Très peu de ménage sarcle une 2nde fois en culture pluviale (18,7% des pratiquants). Les récoltes commencent dès la fin du mois de février. Elles peuvent s’étendre jusqu’au mois d’avril selon la longueur du cycle.

Les variétés de maïs sont moins nombreuses. Les variétés « Volasoa » et « Gasy » sont largement utilisées quel que soit la longueur du cycle.

3.2 Profil socio-économique des ménages enquêtés En total, 250 ménages ont été enquêtés répartis sur les 3 communes cibles et 24 fokontany. Le tableau qui suit résume la répartition des ménages enquêtés pour chaque commune.

Résultats

Tableau 19 : Récapitulatif des fokontany et ménages enquêtés

Commune Nombre de Fokontany Ménages enquêtés Parcelles de culture AmbatoAmbarimay 8 75 169 Ankijabe 6 90 190 Marovoay 10 85 169 TOTAL 24 250 528

La majorité de personnes enquêtées sont des autochtones (76%) provenant majoritairement d’ethnie Sakalava. Les ethnies qualifiées de migrant (24%) sont différemment réparties au niveau des 3 communes cibles dont 14% représentés par les Antandroy, 6% Betsileo, 3% Betsirebaka et 1% Merina. L’ethnie Antandroy est abondante dans la commune Ankijabe et AmbatoAmbarimay, celle des Betsirebaka dans la commune Marovoay. L’ethnie Atandroy est souvent associée à une prévalence de culture de maïs pluviale.

Concernant le sexe des personnes enquêtées, le pourcentage des hommes enquêtés est largement supérieur à celui des femmes (73,6% contre 26,4%). Cette distribution est homogène pour les 3 communes. Ces résultats sont probablement influencés par le choix de personnes cibles étant le chef de ménage qui est d’une manière générale l’homme le plus âgé du ménage. Mais dans plusieurs cas, le père et la mère du ménage s’entraide pour répondre aux questions durant l’entretien.

3.2.1 Activités génératrices de revenu 3.2.1.1 Activité principale : La principale activité génératrice de revenu étant l’agriculture concorde avec les analyses cartographiques des 3 communes présentant une forte superficie des terres cultivées. 95,6% des ménages enquêtés s’activent en effet dans le domaine de l’agriculture. Cette proportion confirme ainsi la forte implication des ménages enquêtés dans le domaine agricole.

3.2.1.2 Activités secondaire :

Activités secondaires

Commerce Agriculture 10% Artisanat Commerce Elevage Exploitation forestière Sans Elevage Machiniste 55% 23% Main d'œuvre agricole Pêche Transport fluvial Pêche Sans 5%

Figure 9 : Proportion des activités secondaires 44

Résultats Concernant l’activité secondaire, 54% des ménages enquêtés n’exercent aucune activité autre que l’agriculture. 22% des ménages enquêtés font recours à l’élevage pour subvenir aux besoins de leur foyer, dont la majorité se trouve dans la commune Ankijabe (16,4%). Les élevages bovins, ovin et des volailles sont les plus pratiquées. Le commerce est également une activité secondaire assez pratiquée, notamment dans la commune de Marovoay (5,6%), pour un total de 26 ménages enquêtés soient 10 %. La pêche figure en 4ème position dans ces activités avec 5% des ménages enquêtés. Les rives des fleuves de Betsiboka sont, en effet, riches en produits halieutiques.

3.2.2 Période d’activités L’agriculture dans la région étudiée est une activité dictée par la saison des pluies comme dans la plupart des autres régions de la grande île. Les ménages qualifiés d’actifs annuellement sont ceux qui pratiquent l’activité agricole pour au moins 9 mois sur 12 durant une année. Ils sont ainsi concernés par la riziculture et une culture de contre-saison.

76,8 % des ménages enquêtés sont qualifiés d’actif pendant toute l’année avec une très faible proportion pour la commune Marovoay (15,6% seulement) contre 32% et 29,2% pour les communes Ankijabe et AmbatoBoeny. Ceci vient du fait que la pratique de culture de contre-saison n’est pas pratiquée sur les rizières de bas-fonds à Marovoay qui ne bénéficient pas d’irrigation durant la saison sèche. Ce qui oblige les exploitants dans ces zones de mettre en jachère les parcelles en période sans pluie. 10,4% des ménages enquêtés sont en effet actif uniquement en période de pluie, dont 6,4% pour les ménages de la commune de Marovoay.

8% des ménages enquêtés s’activent par contre, uniquement en période sèche. Ils sont tous de la commune de Marovoay. Ces ménages se caractérisent par la possession de parcelles irriguées convenablement par les anciennes dispositions hydroagricoles (barrages, canaux d’irrigation)

3.2.3 Typologie des exploitants Le Tableau 20 résume les proportions par catégorie de ménage suivant la typologie établie ainsi que leurs caractéristiques respectives

Résultats

Tableau 20 : Critères de typologie ; proportion et caractéristiques des ménages par catégorie

Critères Caractéristiques Main Source de revenus Caractéristiques des Période d’activité Superficie cultivée d’œuvre Classe Dénomination Proportion alternatives terres agricole (moyenne) majoritaire Main d’œuvre, Héritées pour les 147 j en période Faible (1,7 ha) 1 Petits exploitants 28,80% pêche, vente nouveaux mariés, louées de pluie pour les migrants Familiale Elevage Héritage familiale, 213 j annuelle Importante (4 ha ) 2 Famille âgée autochtone 16,40% métayée entre les membres de la famille Faible/Moyen (4 ha) 3 Exploitation semi-patronale 44,40% Elevage Héritage, achetées 267 j pluviale Commerce Achetées, louées et Annuelle Exploitation patronale / Grands Salariée métayées à d’autres Importante (5,7 ha) 4 exploitants avec alternatives non 10,40% classes notamment petits agricole exploitants

Résultats

3.2.4 Ressource en terre Les Figure 10 et Figure 11 montrent effectivement la différence significative entre les superficies cultivées des classes précédentes :

3 superficie superficie (ha)

0 1 2 3 4 Classe

Moyenne de Superficie totale Moyenne de Parcelles

Figure 10 : Superficie totale et nombre de parcelles moyennes par classe issu typologie

Les ménages appartenant à la classe d’exploitant familial détiennent une moyenne de superficie inférieure par rapport aux autres classes.

Proportion par MDF et par classe des terres 100% 9 90% 8 80% 7 70% 6 60% 5 50% 4 40%

3 superficie (ha) 30%

proportionintraclasse 20% 2 10% 1 0% 0 1 2 3 4 Classe

Direct Fermage Métayage Superficie moyenne

Figure 11 : Proportion par MDF et par catégorie de ménage des ressources en terre

Résultats 3.3 Saison humide Les calculs suivant les critères de début et de fin de saison ont donné les résultats suivant concernant les saisons humides favorables aux cultures pluviales de riz et de maïs :

3.3.1 Saison culturale : maïs Le tableau qui suit résume les dates de début et de fin de la saison de pluie favorable à la culture de maïs :

Tableau 21 : Dates de début et fin de saison favorable à la culture de maïs

Critères Début_mA Début_mB Début_mC Fin Moyenne 26-oct 02-nov 11-nov 13-mars 1er quartile 17-oct 26-oct 01-nov 05-mars 3eme quartile 05-nov 09-nov 19-nov 15-mars

Ces résultats montrent que les dates de début favorable tournent autour de fin de mois d’octobre jusqu’à la fin du mois de novembre quel que soient les critères utilisés pour le délimiter. Toutefois, plus le critère est précis et strict en termes de condition de validation, plus la date de début est reculée. En moyenne, le critère mA (25 mm cumulé sur 10 jours) donne des dates favorables vers la fin du mois d’octobre et le début de mois de novembre (date moyenne A = 26 octobre). Par contre, le critère mB, se différenciant de mA par la prise en compte de la période sèche qui suit, voit les dates obtenues un peu plus reculées : début du mois de novembre (date moyenne B = 2 novembre). En augmentant, le seuil minimal de validation par 45mm sur 4 jours (critère mC), la date de début favorable recule d’avantage vers la moitié du mois de novembre (date moyenne C = 11 novembre). La date de début est qualifiée de précoce si elle vient avant le 17 octobre pour le critère A, 26 octobre pour B, 1 novembre pour C. Cette date est qualifiée de tardif si elle vient après le 5 novembre pour A, 9 novembre pour B, 19 novembre pour C.

L’unique critère de fin de saison donne des dates où les cultures pluviales ne sont plus favorables vers la moitié du mois de mars (13 mars). La fin de saison est dite précoce si le critère de fin est valide avant le 5 mars. Elle est tardive si le critère est valide après le 15 mars. Les détails annuels de chaque critère de début et de fin de saison sont présentent en Annexe 7.

Tableau 22 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour le maïs

Critères Durée %pluie JP mA 139 88,45% 58 mB 132 87,43% 58 mC 123 86,95% 57

La durée de saison favorable à la culture de maïs est inversement proportionnelle à la précision des critères établis. Si le critère est strict la durée est ainsi beaucoup plus courte : Durée moyenne A = 138,68 j > Durée moyenne B = 132 j.

Résultats Le pourcentage de pluie reçue durant la saison favorable tourne autour de 87% pour les 3 critères. Toutefois ce taux se voit être réduit quand le critère de début est plus strict. Ce pourcentage est obtenu par 57 jours de pluies en moyennes pour les 3 critères. Les détails annuels sont présentent en Annexe 8

Tableau 23 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la culture de maïs

Critères Jours secs Période sèche mA 80 26 mB 74 25 mC 67 25

Les périodes sèches varient très peu même si le critère de début change. La moyenne est de 25 pauses sèches par saison. Cependant le nombre de jours secs enregistrés est réduit si le critère est strict : 80 j pour A ; 74 j pour B et 66 j pour C. La précision du critère C élimine donc efficacement les périodes sèches initiales en évitant le faux départ de la saison. Les détails annuels sont présentent en Annexe 9.

3.3.2 Saison culturale : riz Le tableau qui suit résume les dates de début et la fin de saison de pluie favorable à la culture de riz :

Tableau 24 : Dates de début et fin de saison favorable à la riziculture

Critères Date rA Date rB Fin Moyenne 10-nov. 13-nov. 13-mars 1er Quartile 30-oct. 2-nov. 22-mars 3er Quartile 19-nov. 19-nov. 14-avr

Les deux critères de début de saison favorable à la riziculture précisent les dates moyennes vers la moitié du mois de Novembre (date moyenne A = 10 novembre ; date moyenne B = 13 novembre). Le même cas que pour le maïs revient alors car la prise en compte de la période sèche suivant le début attendu fait reculer la date. La date obtenue est précoce si elle est avant le 30 octobre pour le critère A et le 2 novembre pour B. La date en question est tardive si elle est après le 19 novembre pour les critères A et B.

L’unique critère de fin de saison donne une date moyenne où les riz pluviaux devraient être récoltés vers le début du mois d’Avril (13 mars). La fin de saison est dite précoce si le critère de fin est valide avant le 22 mars. Elle est tardive si le critère est valide après le 14 avril. Les détails annuels sont présentent en Annexe 10

Tableau 25 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour la riziculture

Critères Durée %pluie Jour pluvieux rA 145 93,23% 62 rB 142 93,19% 62

Résultats La durée de saison moyenne suivant les critères sont : 145 j pour A et 142 j pour B. Cette durée est favorable pour une culture à cycle long. Le pourcentage de pluie reçue durant la saison favorable tourne autour de 93,21% pour les 2 critères. Ces pluies sont obtenues par 62 jours de pluies en moyennes pour les 2 critères. Les détails pour chaque année climatique sont présentés en Annexe 11.

Tableau 26 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la riziculture

Critères Jours secs Période sèche rA 83 27 rB 80 27

Le nombre de période sèche demeure le même pour les deux critères : 27 pauses sèches. Le nombre de jours secs est de 83 jours pour le critère A et 80 jours pour le critère B. La précision du critère élimine donc effectivement les éventuelles pauses sèches initiales évitant le faux départ de la saison. Les détails pour chaque année climatique sont présentés en Annexe 12.

3.3.3 Déterminant de la durée de saison Les régressions de la durée de saison suivant les dates de début de saison ont donné les résultats suivants :

180 200

160 180

140 160

120 140

100 120

Durée saison en en jour saison Durée 80 100 Durée de saison saison en Durée jour de

60 80 0 20 40 60 0 20 40 60 80 Date de début en jour julien Date début jour julien

mA mB mC rA rB

Figure 12 : Régression durée saison en fonction du début Figure 13 : Régression durée saison en fonction du début pour le maïs pour le riz

Selon la figure à gauche, la durée de saison favorable à la culture de maïs est significativement fonction de la date de début (rA = -0,7554 ; rB =-0,6686 ; rC = -0,8337; n=22 ; p-valueA= < 0,0001; p-valueB = 0,0009; p-valueC = < 0,0001). En d’autres termes, plus le début de saison est précoce, plus la durée de saison est longue. Inversement, plus le début est retardé, plus la durée de saison est courte.

La figure à droite montre que la durée d’une saison est significativement en fonction du date de début

(rA = -0,6831 ; rB = -0,6239 ; n = 22 ; p-valueA =0,0006 ; p-valueB =0,0023). La même conclusion que pour celle de la culture de maïs est valide selon laquelle plus la date de début de saison est précoce, plus la durée est longue.

Résultats 3.4 Comparaison des calendriers 3.4.1 Riziculture pluviale : Les tableaux suivant résument les résultats de test statistiques suivant les opérations culturales propre àla riziculture pluviale

3.4.1.1 Semis Suivant des distributions non normales, les résultats des tests de Wilcoxon, Mann-Whitney sur la comparaison de dates de semis sont les suivants

Tableau 27 : Test de comparaison des dates de semis en riziculture pluviale suivant la topographie

Topographie Bas-fond (185 obs) Mi- versant (51 obs)

Calendrier Référence Paysanne Référence Paysanne

Moyenne date de 62 ± 14,14 75,32 ± 16,93 67,25 ± 19,58 80 ± 21,26 semis en jour julien

Test Test Mann-Whitney : Test Mann-Whitney :

α = 0,05 W = 678, p-value = 0.05345 W = 136.5, p-value = 0.1883

L’intervalle de date offerte par les ministères pour la période de semis concorde avec celui adoptée par les paysans. Ce résultat est toujours le même quel que soit la topographie de la culture (p-value > α = 0.05).

3.4.1.2 Repiquage Le Tableau 28 résume les tests de comparaison des dates de repiquage suivant les calendriers de référence du ministère et de la perception paysanne. La culture de riz pluvial ne se limite seulement pas à des pratiques sur les plateaux, qui ne nécessitent pas de repiquage. Les cultures sur bas-fond ou plaines sont également des pratiques pluviales car l’apport en eau de ces cultures provient uniquement des pluies. Les parcelles concernées ici ne disposent en aucun cas de dispositif de collecte en eau et donc classées parmi les cultures pluviales.

Tableau 28 : Test de comparaison des dates de repiquages riziculture pluviale suivant la longueur du cycle

Itinéraire Sans tenir compte de la longueur du Intermédiaire (53 obs) cycle (182 obs) Référence Paysanne Référence Paysannne Moyenne date de 77±8,57 110,1±16,2 77±8,57 109,39±24,13 repiquage Test Test Mann-Whitney : Test t Student α = 0,05 W = 1180.5, p-value = 2.531e-05 t = 5.9814, df = 17.249, p-value = 1.399e-05

Résultats L’intervalle de date offerte par les ministères pour la période de repiquage ne concorde pas avec celle adoptée par les paysans quel que soit la longueur du cycle suivant ces résultats. En ne tenant pas compte de cette longueur de cycle, le test de Mann Whitney montre que la date de repiquage des exploitants est beaucoup plus tardive. Ceci vient de fait que les exploitants attendent que les talles des plants de riz soient très bien développées avant d’intervenir par le repiquage. Ceci renforcerait selon leur dire les plants à la transplantation sur un nouvel environnement. Le même résultat est observé si on teste uniquement les cultures ayant des cycles intermédiaires. Ayant une distribution normale, le test t de Student révèle également que la date de repiquage des exploitants est tardive par rapport à celle de la référence ministérielle pour la région Boeny.

3.4.1.3 Récolte Le Tableau 29 résume les tests de comparaison des dates de récolte suivant les calendriers de référence du ministère et de la perception paysanne. Ces résultats sont présentés suivant les topographies de culture respective :

a. Bas-fond/plaine Tableau 29 : Test de comparaison des dates de récolte en bas-fond/plaine suivant la longueur du cycle

Sans tenir compte de la longueur du Intermédiaire (48 obs) cycle (129 obs)

Référence Paysanne Référence Paysannne

Moyenne de date 177,2±16,85 171,8±16,81 197,8±10,57 201,2±24,14 de récolte

Test Test Mann-Whitney Test Mann-Whitney

p-value W = 895, p-value = 0.06172 W = 153.5, p-value = 0.7771

α = 0,05

Pour les cultures sur bas-fond/plaine, les résultats des tests démontrent que la date de récolte des exploitants concorde avec celle proposée par les MAEP et MTM. Ce résultat est toujours le même en prenant en compte ou non de la longueur de cycle pour les cultures sur bas-fond/plaine.

b. Mi- versant Tableau 30 : Test de comparaison des dates de récolte en mi-versant suivant la longueur du cycle

Longueur de cycle Sans tenir compte de la longueur du cycle

Calendrier Référence Paysanne

Moyenne de date de récolte 197,8±10,57 213,2±29,18

Test Test Mann-Whitney

α = 0,05 W = 317.5, p-value = 0.9931

Résultats Pour les cultures sur plateaux/mi- versant, les résultats des tests révèlent que la date de récolte des exploitants concorde avec celle proposée par les MAEP et MTTM car le p-value= 0.9931 du test bilatéral est inférieur au seuil de significativité choisi 5%.

3.4.2 Maïs pluvial Les mêmes tests de comparaison des dates des opérations remarquables ont été réalisés sur la culture pluviale de riz.

3.4.2.1 Semis Suivant des distributions non normales, les résultats des tests de Wilcoxon, Mann-Whitney sur la comparaison de dates de semis sont les suivants

Tableau 31 : Test de comparaison des dates de semis de maïs pluvial suivant la longueur de cycle

Longueur du cycle Court Intermédiaire Calendrier Référence Paysanne Référence Paysanne Moyenne de date de 63,49±8,878 82±16,15 60±3,6 62±11,11 semis Test statistiques Test de Mann-Whitney Test de Mann-Whitney p-value W = 281.5, p-value = 0.0006626 W = 41, p-value = 0.7572 α = 0,05

Les résultats sont différents suivant la longueur du cycle. L’intervalle de date de semis pour les cultures à cycle court paysannes (82±16,15) est beaucoup plus tardif par rapport à la référence ministérielle (63,49±8,878). Le p-value = 0.0006626 donné par le test bilatéral est largement inférieur au seuil de significativité choisie α = 0,05. L’intervalle de date observé chez les exploitants concorde cependant pour les cultures à cycle intermédiaire. Le p-value = 0.7572 est supérieur au seuil de significativité choisi 5%.

3.4.2.2 Récolte Tableau 32 : Test de comparaison des dates de récolte de maïs pluvial suivant la longueur de cycle

Longueur du cycle Court Intermédiaire Calendrier Référence Paysanne Référence Paysanne Moyenne de date de 152,69±12,65 174±16,15 182±11,11 181,9±1,9 semis Test statistiques Test de Mann-Whitney Test de Mann-Whitney p-value W = 255, p-value = 0.0004296 W = 47.5, p-value = 0.8629 α = 0,05

Le même résultat de celui du semis se rencontre pour la période de récolte. Les cultures à cycle court ont des intervalles de date de récolte beaucoup plus tardifs par rapport à la référence ministérielle. L’intervalle de date de récolte des exploitants concorde avec celui de la référence ministérielle.

Résultats 3.5 Place de l’apport pluviométrique dans la productivité 3.5.1 Comparaison intra-saisonnier Le temps de semis a été choisi comme étant le critère principal de différenciation des calendriers culturaux. Le postulat de base étant que plus la date du semis est précoce, dans la saison de pluie, plus la culture reçoit une quantité de pluie suffisante pour le bon développement et la croissance de la plante.

1450

1250

1050

850

650 R² = 0,4028

quantité de pluie perçue perçue (mm) de pluie quantité 450

250 12-oct. 1-nov. 21-nov. 11-déc. 31-déc. 20-janv. 9-févr. date de semis

Court Intermédiaire Long

Figure 14 : Régression linéaire quantité de pluie reçue en fonction de la date de semis

Comme il est constaté sur la figure précédente, le postulat de base est avéré. Une culture semée en mois de décembre reçoit beaucoup plus d’eau de pluie qu’une culture semée en mois de février. A part la date de semis, la longueur du cycle de culture joue son rôle sur cette quantité d’eau perçue.

Deux cultures semées le même jour mais dont la longueur de cycle différente ne perçoivent pas la même pluie captée totale jusqu’ à la fin du cycle. Le test de Student sur les deux variables confirme l’existence de la corrélation entre la date de semis et la quantité d’eau totale perçue : R = -0.664 avec t = -13.423, df = 228, p-value < 2.2e-16. La corrélation entre ces deux variables est négative. En d’autres termes, plus la date de semis est précoce dans la période favorable aux cultures pluviales, plus elles reçoivent une quantité de pluies abondante ; ou la quantité de pluie perçue décroit au fur et à mesure que la date de semis avance.

Une culture recevant une quantité d’eau suffisante devrait en théorie avoir un rendement meilleur. Les figures suivantes montrent l’existence ou non de corrélation entre cette quantité de pluie perçue et le rendement moyenne des cultures de riz pluviales

Résultats

Bas-fond Mi-versant 6 6

5 5

4 4

3 3

2 2

rendement rendement (t/ha) rendement (t/ha) rendement

1 1

0 0 450 650 850 1050 1250 450 650 850 1050 1250 quantité de pluie (mm) quantité de pluie (mm)

Fumure NPK Sans Fumure NPK Sans

Figure 15 : Régression rendement (riz pluvial) sur bas-fond Figure 16 : Régression rendement (riz pluvial) sur plateau suivant la quantité de pluie reçue suivant la quantité de pluie reçue

Ces deux figures proviennent des rendements de riz par ménage pratiquant la spéculation riz pluviale ou vary asara. Comme il est constaté, il n’existe pas de tendance ni corrélation significative entre ces deux variables sans prendre en compte les facteurs influençant directement le rendement (topographie, amendement). Les résultats des tests de corrélation suivant ces deux paramètres sont résumés dans le tableau 33.

Tableau 33 : Test de corrélation suivant le rendement et la quantité de pluie reçue suivant le type d’amendement et la topographie

Topographie/Amendements Fumure NPK sans

Bas-fond/plaine t = -1.207, df = 14, p- t = 1.5535, df = 25, p- t = -0.68498, df = 94, value = 0.2474 value = 0.1329 p-value = 0.495

cor = -0.3070038 cor = 0.2967154 cor =-0.07047427

Mi-versant t = 0.81991, df = 8, p- t = -19.244, df = 3, p- t = -2.6758, df = 72, value = 0.436 value = 0.0003064 p-value = 0.009224

cor = 0.278418 cor = -0.9959742 cor = 0.3007468

Suivant les résultats dans le tableau 33, Les cultures sur mi-versant ayant sans amendement et/ou NPK présentent l’existence de corrélation entre les variables rendement et quantité de pluie. Toutefois pour le cas de NPK, l’effectif de la sous-population testé est très faible pour en tirer une conclusion (df = 3). Pour celui de sans amendement, le coefficient de corrélation est faible (0,3<0,5) mais suit le postulat précédemment cité. Seulement 9% de la variance de rendement est expliquée par celle de la quantité de pluie perçue pour le cas de riz pluvial sur mi-versant sans amendement. 91% de cette variance est ainsi

Résultats expliquée par d’autres facteurs non pris en compte comme la pente, le type de sol, la fertilité, travail du sol, semence.

Les mêmes analyses ont été réalisés sur les rendements de maïs pluvial mais n’a pas révélé de corrélation significative. Et cela même en isolant les cultures ayant des fertilisations semblables.

3.5.2 Comparaison inter-saisonnier Cette comparaison veut mettre en évidence la différence ou non de la productivité entre les pratiques pluviales et de contre saison concernant le riz et le maïs. Ce sont effectivement les seules pratiques pouvant être réalisées durant les périodes citées.:

Le riz pluvial présente un rendement moyen de 1,71 t/ha. Les rendements des rizicultures Atriatry sont en moyenne de 2,01 t/ha. Pour le cas de la riziculture « jeby » le rendement moyen est de 2,16 t/ha.

Concernant la pratique de contre-saison de maïs présente, le rendement moyen est très faible de 0,63 t/ha. La culture pluviale, par contre, offre un rendement meilleur de 1,024 t/ha.

Tableau 34 : Test de comparaison des rendements des pratiques pluviales et de contre saison pour le riz et le maïs

Pratiques de contre saison ou hors des périodes de pluies Diversité du riz Atriatry Jeby (**) Dimbialotra Riz pluvial W = 3588.5, p-value = W = 6555.5, p-value = W = 188.5, p-value = 0.1991 0.001088 0.6643 Maïs de contre saison Maïs pluvial W = 3937.5, p-value = 0.3284

Les comparaisons bilatérales des rendements des pratiques pluviales et de contre saison montre une différence significative uniquement entre le riz pluvial et « jeby ». La comparaison de moyenne par le test de Wilcoxon entre ces deux pratiques a en effet révélé un p-value < 0,05. La moyenne de rendement la pratique « Jeby » est supérieure à celle du riz pluvial. Les autres pratiques ne présentent pas de différence significative par rapport à la pratique pluviale.

3.6 Evaluation du risque Si l’évaluation du risque lié à la baisse de la productivité du riz pluvial a été réalisée à travers l’analyse de 230 parcelles gérées par 207 ménages, celle liée au maïs pluvial a été réalisée avec 175 parcelles gérées par 105 ménages. La figure suivante présente la chaîne d’impact caractérisant ces risques :

Résultats

Figure 17 : Chaîne d’impact du risque lié à la baisse de productivité des cultures pluviales (riz, maïs)

Résultats La figure 17 catégorise et enchaine les éléments pouvant aboutir au risque escompté à l’aide de bibliographie. Dans la composante danger, des signaux climatiques néfastes au bon développement de la plante sont identifiés. Ces signaux s’enchainent vers des impacts intermédiaires (relatifs au climat) et des impacts physiques directs sur l’unité d’exposition (parcelle). La composante vulnérabilité par contre énumère les aspects relatifs aux exploitants qui pourraient atténuer ou aggraver les impacts physiques directs. L’interaction de ces quatre composantes et des éléments à l’intérieur permet d’identifier les raisons probables de la baisse du rendement des cultures pluviales.

3.6.1 Evaluation de la composante danger : Cette partie présente les probabilités d’apparition d’événements critiques pour les cultures pluviales. Pour mieux apprécier les indicateurs choisis, les signaux climatiques sont groupés en impacts préjudiciables :

3.6.1.1 Evapotranspiration importante : L’évapotranspiration est un processus naturel par lequel l’eau du sol et de la plante se transforme à l’état gazeux et se détache de la surface d’évaporation et/ou de transpiration. Ce phénomène se déroule en même temps et la quantité d’eau transformée est fonction du stade de croissance de la plante en question. Ce phénomène tient compte des rayonnements solaires et des apports en eau des cultures. L’eau est en effet un élément vital pour la vie de la plante car sans elle aucune croissance ne peut intervenir. L’absence en eau conjuguée avec la forte insolation, implicitement la forte température, provoque une évapotranspiration accrue qui dessèche la plante. Dans cet état de dessiccation totale, la plante ne peut continuer les activités métaboliques. La prolongation de cet état aboutit à la mort de la plante et donc à une productivité médiocre voire nulle. La probabilité d’occurrence de deux signaux climatiques a été menée avec également celle de l’occurrence de forte pluie dévastatrice. Les détails annuels aboutissant aux résultats qui suivent sont présentés en Annexe 13

Tableau 35 : Résumé des probabilités des événements extrêmes

Vague de chaleur Fréquence Abondance p (Tmax > 35°C) p (Tmax > 30°C) Critères p (dryspel>10j) p (Prec >40 mm/j) Veg+Repro Mat Moyenne 0,36 0,89 0,08 0,20

Les résultats montrent que les vagues de chaleurs durant les phases végétative et reproductive sont des événements assez probables en moyenne. La probabilité pour que la température maximale excède 35°C durant ces phases est de 0,36 sur une échelle de 0 à 1. Pour le cas de la phase de maturation, la probabilité pour que la température maximale excède 30°C est de 0,89. Cette valeur moyenne indique alors que ce phénomène est très probable ou presque certain. Pour celui de l’apparition d’une longue période sèche, l’événement climatique est beaucoup moins probable sur l’analyse de ces 24 années d’analyse. La probabilité de cet événement est seulement de 0,08 durant toute la période favorable à la culture.

Résultats 3.6.1.2 Forte pluie dévastatrice La pluie peut être un facteur limitant de la croissance quand son apport n’est pas suffisant. Mais aussi, quand elle est trop importante. Les résultats d’analyse à travers les années montrent que cet événement est assez peu probable. La moyenne de cette probabilité tourne autour de 0,2. Le risque que les cultures pluviales baissent en productivité à cause de forte pluie est ainsi assez faible.

3.6.1.3 Variation de période favorable L’analyse des dates de début et de fin de saison a montré que la durée favorable pour la riziculture varie autour de 145 jours en moyenne (cf Tableau 25). Pour une culture pluviale, ce chiffre indique la possibilité de mise en place des cultures à cycle intermédiaires. Toutefois, ces analyses révèlent également que cette durée est fortement influencée par les dates de début favorable et de fin. La probabilité pour que le début de saison soit retardé est de 0,27 qui indique que l’événement est assez probable. Le même chiffre est obtenu pour que la probabilité de fin de saison soit précoce. La période favorable peut se raccourcir jusqu’à 88 jours seulement selon les analyses en question, en cas d’occurrence des deux phénomènes en même temps. Cette durée réduite correspond en effet à la possibilité de mise en place que de culture à cycle court uniquement.

3.6.2 Evaluation de la composante exposition : La composante exposition est différente selon la nature de la classe étudiée. Les résultats concernant la période d’activité influencent grandement le degré d’exposition des différences classes. Le tableau suivant représente le résultat concernant cette composante suivant la riziculture ou la culture de maïs pluviale. La pertinence de la culture pluviale fait référence au rapport entre le nombre de parcelles sous culture pluviale sur les parcelles totales de culture en question. La dépendance en culture pluviale fait référence au rapport de ménage s’activant uniquement en culture pluviale sur le nombre de ménage total.

3.6.2.1 Riziculture pluviale Le tableau qui suit résume ainsi le degré d’exposition suivant les catégories de ménage en riziculture pluviale

Tableau 36 : Degré d’exposition par classe de ménage en riziculture pluviale

Classe Pertinence de la riziculture pluviale Dépendance en riziculture pluviale 1 0,94 0,94 2 0,88 1,00 3 0,53 0,74 4 0,52 0,88 Moyenne 0,67 0,86

Les classes de ménages s’activant principalement durant la période de pluie obtiennent des degrés d’exposition élevée par rapport à ceux dont la période est annuelle. Les classes des exploitants familiaux (1 et 2) présentent en effet une pertinence et une dépendance très élevé par rapport aux classes patronales et semi-patronales (3 et 4). 59

Résultats 3.6.2.2 Maïs pluvial Le tableau qui suit résume ainsi le degré d’exposition suivant les catégories de ménage en culture de maïs pluviale

Tableau 37 : Degré d’exposition par classe de ménage en culture de maïs pluviale

Classe Pertinence du maïs pluvial Dépendance en maïs pluviale 1 0,56 0,59 2 0,64 0,70 3 0,72 0,72 4 0,60 0,71 Moyenne 0,63 0,68

Les classes de ménage 2, 3 et 4 présentent un indice de dépendance assez élevé pour la culture de maïs pluviale. Les ménages appartenant aux classes d’exploitant familiale (3) sont les plus remarquables dans la prépondérance ou pertinence de cette culture en maïs pluviale.

3.6.3 Evaluation de la composante vulnérabilité La composante vulnérabilité également montre différents aspects suivant la nature des classes. Les caractéristiques de l’unité d’exposition (parcelle) mais également l’environnement socio-économique des exploitants influencent le degré de vulnérabilité de ces classes préétablies. Les tableaux suivants résument ainsi les valeurs de différents indices de vulnérabilité en fonction des classes pour les cultures pluviales :

3.6.3.1 Riziculture pluviale : Pour le cas de cette spéculation, les résultats concernant les indices de vulnérabilité sont les suivants :

Tableau 38 : Indices de vulnérabilité par classe de ménage en riziculture pluviale

Classe 1 2 3 4 Moyenne % parcelles sous variétés à cycle long 0,50 0,46 0,45 0,44 0,46 % exploitants récents dans le domaine agricole 0,73 0,58 0,71 0,82 0,71 % parcelles n'ayant pas de stratégie de semis 0,30 0,44 0,39 0,45 0,40 % parcelles ne recevant pas de phytotraitement 0,96 1,00 0,99 1,00 0,99 % parcelles dont la période de renouvèlement semence longue 0,73 0,72 0,78 0,91 0,78 % parcelles ne recevant pas de sarclage 0,45 0,70 0,50 0,67 0,58 % parcelles n'ayant pas de stratégie de restauration fertilité 0,31 0,30 0,16 0,39 0,29 % parcelles ayant des syst.cultures à risque 0,33 0,28 0,40 0,39 0,35 % ménage ayant syst. économique à risque 0,90 0,68 0,79 0,55 0,73 % ménage ayant un syst. Socio-humain à risque 0,58 0,46 0,53 0,52 0,52 % parcelles ayant des dates de semis à risque 0,40 0,46 0,44 0,42 0,43 Moyenne 0,56 0,55 0,56 0,60 0,57

Dans un aspect global, les valeurs de la composante vulnérabilité des quatre classes sont similaires. Ces valeurs tournent tout autour de 0,55 et 0,6. La nature des pratiques et de l’environnement socio- 60

Résultats économique sont ainsi assez vulnérables pour aboutir à un risque de baisse de productivité en riziculture pluviale. En analysant toutefois les valeurs des indices formant la composante, on peut constater que ces valeurs par classe sont très différentes d’un indice à un autre. Les valeurs en rouge dans la colonne des moyennes sont celles ayant beaucoup plus de contribution à la composante vulnérabilité.

c. Pratiques culturales En général l’élimination des ravageurs est l’indice qui contribue le plus à cette composante car quel que soit la classe la valeur est toute supérieure à 0,96. La valeur élevée de cet indice montre que la plupart des exploitants n’ont pas recours à des techniques d’élimination des ravageurs (notamment des insectes) par pulvérisation sur la riziculture pluviale. L’indice contribuant davantage également à la composante vulnérabilité est celui de la période de renouvellement de semences. Les valeurs pour les 4 classes sont effectivement supérieures à 0,72. Cette valeur indique que plus de 72% des exploitants en riz pluvial possèdent des fréquences de renouvellement de semence longue.

d. Environnement socio-économique D’une part, le système économique des exploitants figure parmi les indices contribuant davantage à la vulnérabilité des pratiques. La valeur moyenne 0,71 de cet indice montre que 71% des exploitants en riz pluvial présente de la difficulté financière. Il est important de remarquer que la classe des petits exploitants présente une valeur plus élevée (0,9) de cet indice. Cette valeur précise, en effet, que 91% des petits exploitants sont en difficulté financière. D’autre part, l’indice d’expérience des exploitants contribue également à une majeure partie de la composante vulnérabilité : 0,71 en moyenne pour les quatre classes. Cette valeur indique que 71% des exploitants en riziculture pluviale sont des exploitants récents, c’est-à-dire, n’ayant pas des expériences suffisantes dans le domaine.

3.6.3.2 Maïs pluvial Pour le cas de cette spéculation, les résultats concernant les indices de vulnérabilité sont les suivants :

Tableau 39 : Indice de vulnérabilité par classe de ménage en culture de maïs pluviale

Classe 1 2 3 4 Moyenne % parcelles sous variétés à cycle long 0,39 0,32 0,45 0,25 0,35 % exploitants récents dans le domaine agricole 1,00 0,90 0,00 0,00 0,48 % parcelles n'ayant pas de stratégie de semis 0,39 0,41 0,43 0,50 0,43 % parcelles ne recevant pas de phytotraitement 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 % parcelles dont la période de renouvèlement semence longue 0,39 0,61 0,76 0,83 0,65 % parcelles ne recevant pas de sarclage 0,30 0,49 0,33 0,58 0,43 % parcelles n'ayant pas de stratégie de restauration fertilité 0,35 0,22 0,14 0,00 0,18 % parcelles ayant des syst.cultures à risque 0,48 0,24 0,19 0,08 0,25 % ménage ayant syst. économique à risque 0,61 0,78 0,76 0,75 0,73 % ménage ayant un syst. Socio-humain à risque 0,43 0,45 0,48 0,08 0,36 % parcelles ayant des dates de semis à risque 0,13 0,06 0,05 0,00 0,06 Moyenne 0,50 0,50 0,42 0,37 0,45

Résultats D’un aspect global, les valeurs de la composante vulnérabilité se diffèrent de classe à exploitant familial à exploitant patronal. Les exploitants familiaux en maïs pluvial sont les plus vulnérables (0,5) car ils présentent une valeur de la composante vulnérabilité supérieure par rapport aux exploitants patronaux (0,39). La nature des pratiques culturales et l’environnement socio-économique offrent une vulnérabilité assez prononcée pour les exploitants familiaux aboutissant à un risque de baisse de productivité en culture de maïs pluvial. Comme pour le riz, en analysant les valeurs des indices formant la composante, il est à constater que ces valeurs par classe sont très différentes d’un indice à un autre. Les valeurs en rouge dans la colonne des moyennes sont celles ayant beaucoup plus de contribution à la composante vulnérabilité.

e. Pratiques culturales La valeur de l’indice élimination des ravageurs est la plus remarquable car la moyenne pour toutes les classes est de 1. En d’autres termes, tous les exploitants en maïs pluvial, sans exception, ont recours à la pulvérisation d’insecticides sur les cultures de maïs pluvial. Comme pour le cas du riz pluvial, la période de renouvellement des semis contribue également davantage à la composante du risque. La valeur moyenne de 0,65 indique que 65% des exploitants en maïs pluvial attendent une longue période avant de renouveler leur semence. La classe 2, exploitants familiaux à grande taille de ménage, est la plus vulnérable sur ce point avec une indice de 0,61.

f. Environnement socio-économique L’environnement économique contribue le plus à la composante vulnérabilité avec une moyenne de 0,73. La classe des exploitants familiaux à grande taille de ménage sont les plus vulnérables dans cet aspect. 78% de ces exploitants subissent des difficultés financières qui se répercutent sur la nature des pratiques.

3.6.4 Valeur du risque à la baisse de productivité des cultures pluviales En combinant les valeurs des composantes majeures, les figures suivantes montrent la diversité chez les classes d’exploitants en culture pluviale :

Résultats

Risque_ Classe 1 : petits exploitants Risque_Classe 2 : exploitants Danger familaux à grande taille de 1,00 0,35 0,80 ménage 0,35 0,60 Danger 0,35 0,40 1,00 0,35 0,50 0,20 0,00 0,58 0,50 0,50 0,67 0,57 0,94 0,00 Vulnérabilité Exposition 0,56 0,94 Vulnérabilité Exposition

Riz pluvial Maïs pluvial Riz pluvial Maïs pluvial

Risque_Classe 3 : exploitants semi- Risque_Classe 4 : exploitants patronaux patronaux Danger 0,80 0,35 Danger 0,35 0,80 0,60 0,35 0,60 0,40 0,35 0,40 0,20 0,37 0,42 0,20 0,63 0,65 0,00 0,00 0,56 0,72 0,61 0,70 Vulnérabilité Exposition Vulnérabilité Exposition

Riz pluvial Maïs pluvial Riz pluvial Maïs pluvial

Figure 18 : Radars des valeurs de chaque composante majeure du risque suivant les catégories d’exploitants

Résultats

Tableau 40 : Valeur des risques de baisse de productivité en culture pluviale par catégorie de ménage

Culture Niveau de Classe pluvial Danger Exposition Vulnérabilité Risque risque riz 0,35 0,94 0,57 0,62 Très faible Petit exploitant maïs 0,35 0,58 0,50 0,47 Faible Exploitant familial riz 0,35 0,94 0,56 0,62 Assez Faible grande taille de ménage maïs 0,35 0,67 0,50 0,51 Intermédiaire Exploitant semi- riz 0,35 0,63 0,56 0,52 Intermédiaire patronal maïs 0,35 0,72 0,42 0,50 Assez élevé riz 0,35 0,70 0,61 0,55 Elevé Exploitant patronal maïs 0,35 0,65 0,37 0,46 Très élevé

Le résumé des valeurs pour chaque composante dans le Tableau 40 montre que le risque de baisse de productivité en riziculture pluviale est beaucoup plus probable chez les exploitants familiaux. Ceci vient du fait que le degré d’exposition chez ces classes de ménages est très élevé (0,94). L’observation approfondie de ces deux classes révèle en effet que la riziculture pluviale est une activité principale pour eux. La période d’activité en agriculture se focalise principalement durant la saison de pluie en raison de la topographie des parcelles de cultures. Il est important également de noter que le niveau de vulnérabilité de ces classes 2 est assez élevé par rapport aux autres classes. L’agrégation arithmétique pondérée de ces composantes par classe aboutit ainsi à une valeur de risque jugée intermédiaire selon le tableau 40. Pour le cas de la culture pluviale de maïs, il n’y a pas de différence significative pour les valeurs du risque par classe. Elles sont tout jugées intermédiaires. Il est souvent important de noter la valeur élevée de la composante exposition chez les exploitants semi-patronaux et patronaux.

Discussions et recommandations

4. DISCUSSIONS 4.1 Par rapport à la méthodologie 4.1.1 Avantages La méthodologie d’évaluation du risque abordée dans cette étude est une méthode récente et offre divers avantages. La méthodologie est en effet la dernière (à l’issu du cinquième rapport d’évaluation du groupe de travail GTII) méthode d’évaluation du risque élaborée par les groupes d’experts intergouvernementaux sur l’évolution du climat (GIEC). C’est donc une méthode bien concertée et approuvée par plusieurs experts dans le domaine du changement climatique.

Le concept de risque adopté par l’AR5 n’introduit pas seulement de nouveaux termes et de nouvelles définitions pour remplacer les anciens termes, mais il suit une philosophie sous-jacente différente. Aussi, si l’on intègre dans le Guide de référence le concept de risque énoncé dans l’AR5, il ne renomme simplement pas les termes clés. Il clarifie les incohérences potentielles des anciennes approche (AR4), mets en évidence les ambiguïtés et trouve des solutions pour son utilisation opérationnelle. (GIZ et EURAC, 2017).

L’évaluation du risque par chaîne d’impact est une méthode innovante et systématique. Elle permet en effet d’aborder toutes les caractéristiques biophysiques, économique, social d’un système à risque par l’intégration de composante majeure. L’enchainement des facteurs et des impacts potentiels permet de comprendre avec précision l’interaction des éléments des composantes jusqu’au risque. Ceci permet ainsi la possibilité d’intervenir sur les éléments modifiables, notamment les éléments sensibles dans la composante vulnérabilité. La composante aléa, constituée en effet d’événements naturels, ne dépendant d’aucune action humaine et donc ne peut être modifiée. C’est au niveau des caractéristiques des composantes vulnérabilité et exposition que les actions correctives permettent de réduire la probabilité du risque. La chaîne d’impact est également un outil de décision non négligeable dans plusieurs domaines comme le secteur agricole, infrastructure, santé publique, ressource en eau, forêt et biodiversité. (Raharinaivo, 2018)

4.1.2 Inconvénients 4.1.2.1 Pondération des indicateurs et des composantes Dans la réalité, certains indicateurs ont une influence plus importante sur les composantes du risque par rapport à d’autres indicateurs. Ce phénomène justifie la nécessité de la pondération des indicateurs mais aussi des composantes du risque.

Dans la composante aléa par exemple, l’apparition d’une période sèche long de 10 jours ou plus est le plus dommageable. Ce phénomène aboutit plus probablement à l’atteinte du point de flétrissement permanent suivant le type de sol. Les pluies peuvent en effet toujours tombées durant les jours ayant des températures maximales dépassant les seuils tolérés. Cela pour dire qu’une petite quantité d’eau est maintenue dans le sol contrairement au long période sèche. Ce dernier doit être ainsi beaucoup plus

Discussions et recommandations pondéré par rapport au dépassement de seuil de température maximale. L’atteinte du point de flétrissement permanant doit être un élément de référence pour pondérer beaucoup plus un signal climatique. Le non satisfaction des besoins hydriques tout au long des phases de croissance est par exemple moins dommageable du moment où le point de flétrissement permanent n’est pas atteint. Une reprise des activités métaboliques est toujours possible même si la productivité finale sera réduite.

Les mêmes analyses peuvent être observées sur la composante vulnérabilité. Les éléments de sensibilité les plus dommageables doivent être pondérés davantage comme l’absence de sarclage et élimination de ravageurs, l’aptitude individuelle des parcelles à produire. Ces indicateurs sont des freins de croissance immédiate.

Le choix des indicateurs qui contribuent le plus à la composante est une activité plus ou moins subjective. La nécessité d’avis d’experts dans le domaine s’avère être un point clé de la pondération. L’étude actuelle n’a pas eu recours à cette partie par peur d’être trop subjective et en raison de l’approche sélectionnée qui n’a pas intégré de focus groupe avec différents experts. Grâce à cette approche, les résultats des corrélations et des analyses précédentes pourraient être intégrés dans la méthode de pondération des indicateurs.

En observant également les pondérations en unité des composantes du risque, la composante aléa ne figure pas comme un problème majeur ou critique. Cet aspect doit être le plus inquiétant dans le cadre des cultures qui dépendent entièrement des apports pluviométriques. La pondération des composantes figure ainsi comme limite incontestée de l’étude actuelle et devrait être pris en compte dans les perspectives futures.

4.1.2.2 Dimension institutionnelle des capacités Les capacités dans la composante vulnérabilité doivent représentées quatre dimensions : connaissances, technologies, institutions, économies. Dans notre cas, la dimension institutionnelle n’a pas été intégrée dans la fiche d’enquête. Ce qui pourrait toutefois influencer la capacité individuelle ou collective des exploitants selon la nature des biens et/ou services que les institutions offrent. Le rendement dans une commune peut être par exemple influencé par les formations réalisées par organismes faisant la promotion de l’agriculture. La présence ou l’absence de tels organismes n’a pas été pris en compte dans cette étude ce qui pourrait créer des biais dans les résultats obtenus.

4.2 Par rapport aux résultats 4.2.1 Résultats sur les durées saison en fonction du début de saison Les résultats concernant les déterminants de la durée de saison sont similaires à l’étudie de Kouassi et al., en 2018 concernant l’ «Analyse de la durée de la saison pluvieuse en fonction de la date de démarrage des pluies en Afrique de l’ouest : cas du bassin versant du Bandama en Côte d’Ivoire. » Ils ont également établi cette relation concernant la durée de saison selon la précocité et/ou la tardivité de la date de début favorable. Toutefois, l’étude de Kouassi et al a utilisé des données de 10 stations sur 49 années tandis que dans le cadre de l’étude actuelle une seule station sur 24 années de données climatiques ont été 66

Discussions et recommandations utilisées. Cet écart de laps de temps n’a pas permis d’étudier les tendances significatives sur les séries temporelles. L’observation simultanée de plusieurs stations permet une analyse spatiale du climat qui n’a pas pu être réalisée dans l’étude actuelle. Les valeurs de coefficients de corrélation (en valeur absolue) obtenues tournent autour de 0,6 à 0,8 tandis que pour celles de Kouassi et al elles tournent autour de 0,8 à 09 pour toutes les stations. Ceci peut s’expliquer par la différence d’années d’analyse.

4.2.2 Résultats sur la lecture paysanne du climat Les exploitants dans les zones d’études font références à des indicateurs naturels pour déterminer l’arrivée de la pluie. Comme pour celle de la région Analamanga, dans l’étude de Peyrusaubes en 2010, les paysans associent à des phénomènes naturelles répétitifs à chaque saison indiquant la particularité d’une saison. L’exemple semblable pour les deux régions est l’identification du chant de certains oiseaux en début de saison de pluie, nommé localement « Kakafotra, Taotaonkafa », de son nom scientifique, Cuculus rochii. Le chant de cette espèce endémique est très remarqué durant le mois de septembre à décembre. (Langrand O, 1995). Cette période concorde en effet avec les mois favorables au début de saison dans les régions Boeny et Analamanga. Le retentissement des premiers chants du Cuculus rochii appelé communément le « Coucou de Madagascar » incite les exploitants à commencer le semis du riz pluvial. D’autres indicateurs naturels ont été identifiés comme pour l’étude de Peyrusaubes en 2010 : l’observation des comportements des insectes (libellules, fourmis)

Comme pour l’étude de M. Ouédraogo en 2015, les résultats sur les indicateurs de présages de production finale dans la zone de Burkina Faso sont similaires à ceux énoncés par les exploitants agricoles dans la région Boeny. Selon les producteurs, la bonne production des arbres fruitiers est un indicateur de bonne saison agricole. Le manguier fructifie durant les mois de septembre à décembre dans la région Boeny.

4.2.3 Résultat sur les rendements des variantes de saison Par rapport aux analyses du MAEP en 2019, le rendement du riz pluvial tourne autour de 1,21 - 1,72 t/ha en moyenne pour Madagascar. Le rendement observé dans cette étude, de 1,71 t/ha en moyenne pour la pratique pluviale, est conforme aux résultats du MAEP. Le même cas est rencontré pour la spéculation riz sans tenir compte des variantes : le ministère chargé de l’agriculture indique en effet que le rendement moyen pour la région Boeny est de 1,87 t/ha. Alors que la moyenne des variantes de saison du riz dans cette étude est de 1,85 t/ha.

Cependant, par rapport aux rendements théoriques présents dans les calendriers prévisionnels, les rendements des spéculations dans cette étude sont très loin des valeurs escomptées. Pour le maïs par exemple, les rendements théoriques des semences pluviales (IRAT 200, BAKOLY, VOLASOA) est de 4 à 6 t/ha. Alors que les observations réalisées sur 107 parcelles pluviales ont montré que le rendement moyen des maïs pluviaux dans les zones considérées est de 1,07 t/ha. Cet écart peut s’expliquer par la différence d’itinéraire technique, notamment pour le cas de lutte contre les ravageurs. La totalité des ménages s’activant dans ce domaine se plaignent des ravages causés par les rats. Selon leur dire, ils

Discussions et recommandations ravagent en horde et proviendraient des zones forestières brûlés. Les exploitants demeurent sans solution face à ce type d’invasion en fin de période de pluie. Les dates de début et de fin favorable pour le maïs sont normales en générale. Cependant la durée est réduite de 123 jours. La quantité de pluie perçue durant cette période favorable n’est que de 75,25 % avec des périodes sèches augmentées par rapport à la moyenne (31). Les analyses des probabilités des événements néfastes montrent que celle de la longue période sèche de 10 jours ou plus est maximale de 0,12. Ce qui veut dire que la reprise des plants est très difficile durant cette année climatique en cas d’atteinte du point de flétrissement permanant. Ces indices peuvent influencer la productivité finale.

Pour le cas du riz pluvial, le rendement théorique pour les semences pluviales sur bas-fond/plaine (X265 , X360) tourne autour de 3 à 5 t/ha ; sur mi-versant (MAHAVONJY) est de 3 à 4 t/ha. Les observations dans cette étude indiquent un rendement moyen de 1,713 t/ha pour les mêmes topographies. Cet écart peut s’expliquer tout d’abord par l’année climatique (2018 – 2019) d’observation qui est une année classée sécheresse modérée (IP = -0,41). La date de début favorable est normale (15 – 16 novembre) mais avec une fin précoce (18 mars) avec une durée de saison réduite à 123 jours. La quantité de pluie perçue durant cette période favorable n’est que de 83,6%. Les périodes sèches (31) ont augmentées par rapport à la moyenne. Tout en rappelant que 43% des exploitants ont semé à des dates de semis à risque d’échec. Ces indices liés à la pluviométrie expliquent les raisons probables de la différence de rendement théorique et celui observé. A cela s’ajoute, la différence d’itinéraire technique.

4.2.4 Résultats sur les types de ménage les plus vulnérables Les résultats montrent que les petits exploitants et les exploitants patronaux sont les plus vulnérables en riziculture pluviale, tandis que les exploitants familiaux sont les plus vulnérables en culture de maïs pluviale. Dans les deux cas, les petits exploitants sont alors toujours des classes sensibles. La nature des pratiques qu’ils entreprennent et l’environnement socio-économique sont les raisons de cette vulnérabilité. Des études similaires confirment également cette catégorie de classe vulnérable. Comme celui de RABEMANANJARA en 2020, parlant de l’exposition et la sensibilité des exploitants agricoles aux risques climatiques. Cette étude montre que ce sont les familles pauvres et dépendantes entièrement de la riziculture qui sont les plus vulnérables dans la région Sofia, district de Bealanana. Toutefois, la méthodologie de détermination du degré de vulnérabilité et l’élaboration de la typologie ne sont pas similaired à cette étude. L’étude de RABEMANANJARA, la typologie des exploitants est obtenue par 19 variables qualitatives et élaboré à partir de CAH et AFD. Il associe ensuite le résultat obtenu avec les critères de FIDA et PNUD qui utilise déjà des systèmes de scores suivant des paramètres cibles pour avoir le degré de vulnérabilité correspondant. Ces paramètres cibles indiquent certes des facteurs de sensibilité des ménages à faire recours à des techniques permettant de faire face aux variabilités climatiques comme : faible niveau de scolarisation, sources de revenus non diversifiés, insuffisance de force de travail, taille de ménage. Ces indicateurs ne se diffèrent pas des indicateurs choisis dans l’étude actuelle.

Discussions et recommandations 4.3 Par rapport aux hypothèses 4.3.1 H1 : La perception paysanne pour la conduite des cultures est la forme scientifique du calendrier qui se base sur la météorologie. Selon les analyses de vulnérabilité précédentes, il est à constater que l’indice de vulnérabilité par rapport à la mauvaise date de semis est de 0,43 pour la riziculture pluviale et 0,06 pour la culture de maïs pluviale. Ces valeurs indiquent que presque la moitié des exploitants en riz pluvial et 6% des exploitants en maïs pluvial sèment à des dates à forte chance d’échec de semis. Le cas de la riziculture pluviale est ainsi la plus sensible à cause de l’effectif élevé des exploitants exposés. Les enquêtes auprès des exploitants ont révélé effectivement que 0,8% seulement se fient aux données des audiovisuelles concernant les prévisions météorologiques. La totalité des exploitants se fie aux savoirs ancestraux, aux techniques de prévisions suivant la lecture paysanne du climat.

Les analyses dans la section résultat montrent que la perception paysanne et la référence ministérielle se concordent en certains points et se décalent en d’autres. Ces concordances et décalage d’intervalle de date varient en effet spécifiquement suivant l’opération et la longueur de cycle.

Pour le cas de la riziculture pluviale, l’intervalle de date de repiquage se décale de la référence ministérielle et ce quel que soit la longueur du cycle (date_rpp = 110,1±16,2 et date_rpr =77±8,57 pour p-value = 2.531e-05 sans tenir compte de la longueur de saison) et (date_rpp = 109,39±24,13 et date_rpr =77±8,57 pour p-value = 1.399e-05 pour la longueur de saison intermédiaire). Pour le cas de la culture pluviale de maïs, les intervalles de date des cultures à cycle court décalent de la référence ministérielle, peu importe l’opération. (date_sp = 82±16,15 et date_sr = 63,49±8,878 pour p-value = 0.0006626 pour le semis) et (date_rep = 174±16,15 et date_rer = 152,69±12,65 pour p-value = 0.0004296 pour la récolte)

En tenant compte du nombre de tests réalisés suivant les opérations, les différents cycles et/ou topographie, les concordances sont beaucoup plus nombreuses que les décalages. L’hypothèse H1 stipulant que « : La perception paysanne pour la conduite des cultures est la forme scientifique du calendrier qui se base sur la météorologie. » est partiellement vérifiée.

4.3.2 H2 : L’adoption de différents calendriers culturaux influence le rendement des cultures. Outre la diversité des ressources de production, la diversité de schéma d’exploitation joue un rôle dans la productivité finale des cultures. Les résultats dans la partie 3.6.3, concernant la composante vulnérabilité, montrent en effet que des éléments de la nature des pratiques et l’environnement socio- économique des exploitants influencent le risque de baisse de productivité en culture pluviale. L’objectif de cette partie est de déterminer la place du calendrier cultural dans la productivité, ici reflétée par le rendement.

La diversité du rendement dans les pratiques intra-saisonniers ont révélé que la pluie joue un rôle minime. En effet, seul les cultures pluviales sur versant sans amendement révèlent une corrélation positive acceptable concernant la quantité de pluie perçue et le rendement (p-value = 0.009224, r =

Discussions et recommandations 0.3007468, r²=9%). La pluie joue un rôle minime car suivant ces résultats précédents, la plus contribue 9% seulement à la variation du rendement. 91% est ainsi expliqué par d’autres facteurs non pris en compte. La plupart des tests de comparaison n’a pas donné des résultats satisfaisants sur la place de la quantité de pluie perçue dans la productivité finale.

La comparaison de la productivité des pratiques pluviales et hors de la saison de pluie n’a montré que seule la pratique « jeby » présente un rendement meilleur. (Rpluv = 1,71 t/ha et Rjeby=2,16 t/ha pour p- value = 0.001088)

L’hypothèse stipulant que : « L’adoption de différents calendriers culturaux influence le rendement des cultures. » est ainsi partiellement réfutée.

4.3.3 H3 : Les exploitants ayant de faibles ressources ont plus de risque d’être affectés par la baisse de productivité liée à la pratique pluviale. Les résultats dans la partie 2.5.4, concernant l’évaluation du risque lié à la baisse de la productivité des cultures pluviales, montrent que le risque en question varie suivant les catégories des ménages. Il reste à déterminer qui sont les plus susceptibles d’être affectés par ce phénomène. Le tableau 35, concernant les valeurs des risques de baisse de productivité en culture pluviale par catégorie de ménage, résume ces résultats. Suivant les cultures, les catégories de ménage les plus probables au risque sont comme suit :

4.3.3.1 Riziculture pluviale La catégorie de ménages petits exploitants familiaux présente la valeur du risque la plus élevée (0,623) suivi de très près par les exploitants familiaux à grand taille de ménage pour la culture de riz pluviale (0,617). L’hypothèse est ainsi vérifiée dans le cas de la riziculture pluviale. Les petits exploitants disposent en effet les moins de ressources pour la production : terre, financier, humain entre autres de techniques et d’expériences.

4.3.3.2 Culture de maïs pluviale La catégorie de ménage des exploitants familiaux à grand taille de ménage ont la valeur de risque la plus élevé (0,506) pour le cas de la culture de maïs pluvial. Les valeurs de risque pour les autres classes se rapprochent tout de cette valeur. L’hypothèse est ainsi réfutée dans le cas de culture de maïs pluviale. La classe d’exploitants familiaux à grande taille de ménage dispose en effet d’assez vaste et nombreuse ressource en terre, de main d’œuvre abondant et sont assez expérimentés dans le domaine agricole.

4.3.3.3 Conclusion sur l’hypothèse H3 Compte tenu des analyses précédentes, les petits exploitants sont les groupes les plus susceptibles d’être affectés par le risque de baisse de productivité en riziculture pluviale mais non à la culture pluviale de maïs. L’hypothèse stipulant que « Les exploitants ayant de faibles ressources ont plus de risque d’être affectés par la baisse de productivité liée à la pratique pluviale » est donc partiellement vérifiée.

Discussions et recommandations 5. RECOMMANDATIONS Le concept de risque de l’AR5 permet d’attribuer les effets des mesures d’adaptation à la réduction du risque (GIZ et EURAC, 2017). Comme cité précédemment, la compréhension de l’approche par chaîne d’impact, permet de rectifier les éléments sensibles modifiables. En général, la réduction des éléments de la composante vulnérabilité et/ou de celle de l’exposition permet de réduire le risque final. Pour le cas de la composante vulnérabilité, cette réduction se traduit par le renforcement des capacités d’adaptation ou de la réduction des éléments sensibles. Par contre, le cas de la composante exposition est faisable mais relève des actions correctives d’envergure, souvent politiquement sensible et ne sont pas des options non viables. Dans le guide, il propose comme exemple de réduction de l’exposition par le déplacement des agriculteurs dans des zones non sujette à la sécheresse. Ce qui est effectivement assez difficile. Il est donc recommandé de mettre l’accent sur des mesures d’adaptation qui ciblent la sensibilité et/ou la capacité qui sont étudiées dans la chaine d’impact. (GIZ et EURAC, 2017)

Dans la mesure où les cultures pluviales ne sont pas des activités itinérantes, c’est-à-dire sont pratiquées hors des zones interdites comme les forêts, quelques recommandations sont proposées pour améliorer la productivité de ces pratiques. Il est important de constater que le rendement escompté suivant la référence ministérielle est très loin d’être atteint par rapport à celui observé sur terrain. Quelques ajustements seront alors menés pour réduire cet écart et rendre la pratique pluviale une solution et non un problème pour les exploitants. Le tableau résume le cadre logique permettant d’atteindre l’objectif global qui vise à réduire les risques liés à la baisse de productivité des cultures pluviales :

OS1 : Promouvoir les bonnes pratiques agricoles sur les cultures pluviales Les résultats concernant les valeurs de risque sont influencés significativement par la nature des pratiques culturales. Il est à rappeler par exemple que 99% des parcelles de riz pluvial et 100% des parcelles de maïs pluvial ne reçoivent aucune lutte contre les insectes. Cet objectif spécifique vise à rehausser cet indice par l’intermédiaire de la promotion des bonnes pratiques agricoles. Il consiste à former les exploitants sur les pratiques de restauration de fertilité du sol, les sensibiliser concernant les techniques de lutte contre les ennemis de culture.

OS2 : Renforcer de la diffusion des semences de qualité et résistants aux variabilités climatiques Le paramètre semence joue également un rôle majeur dans le processus du risque lié à la baisse de productivité des cultures pluviales. Cet objectif spécifique vise à rehausser les capacités liées aux semences et technique de semis. Les actions à entreprendre tournent sur la facilitation à l’accès en semence de qualité dans les communes accompagnées de la sensibilisation des exploitants concernant l’utilisation des semences de qualité

OS3 : Renforcer de la diffusion et adoption des calendriers de références ministérielles Compte tenu de la probabilité assez conséquente de variation de saison favorable aux cultures pluviales, associé à un nombre de parcelle semé à des dates de semis à risque, il est primordial de guider les exploitants sur l’adoption de calendrier de référence ministérielle. Ce calendrier est beaucoup plus 71

Discussions et recommandations fiable. Les activités consistent à mettre à disposition des exploitants les calendriers par l’intermédiaire de la facilitation de l’accès des calendriers de références accompagner de sensibilisation des producteurs sur l’importance de l’information météorologique.

Discussions et recommandations

Tableau 41 : Cadre opératoire

Objectifs Résultats Activités Sous activités Echéance Responsable IOV Source de spécifiques attendus vérification

Promouvoir Les Former les exploitants  Former sur l’importance des Court et Nombre de Fiches de les bonnes exploitants concernant les pratiques systèmes .culturaux alternés moyen personne présence pratiques agricoles de restauration de formées

agricoles sur adoptent de fertilité du sol  Former les exploitants sur les techniques de compostages Parcelles de les cultures bonnes culture pluviales pratiques de  Mettre en place des parcelles d’exposition conduite de d’essais – exposition des techniques culture agro écologiques pluviale d’ici 2 ans Sensibiliser les  Organiser des sessions de Court Nombre de Fiche de exploitants concernant formation et de partage concernant les personne présence les techniques de lutte luttes biologiques contre les formées contre les ennemis de ravageurs.

culture  Rappeler aux exploitants l’importance des sarclages

Renforcer la 50% des Faciliter l’accès en  Redynamiser les points de Moyen FOFIFA Nombre de diffusion des semences semence de qualité dans vente existants points de semences de utilisées en les communes vente qualité et culture  Faciliter la mise en relation redynamisé résistants aux pluviale sont fournisseurs / producteurs semences Nombre de variabilités des semences  Créer des points de vente pour points de climatiques de qualité ceux n’ayant pas encore vente créé d’ici 2 ans  Baisser les prix de semence de qualité

Discussions et recommandations

Sensibiliser les  Former les exploitants Moyen Nombre de Fiche de exploitants concernant concernant les techniques de semis présence Nombre l’utilisation des adéquats d’expositions semences de qualité  Exposer les produits finaux réalisés des semences de qualité

Renforcer de Les Faciliter l’accessibilité  Diffuser les calendriers de Moyen – Commune Nombre la diffusion et exploitants des calendriers de référence sur zone par l’intermédiaire Long d’émissions MTTM – adoption des agricoles se références aux d’affichage communale audio réalisés Audiovisuel calendriers de fient exploitants  Renforcer les émissions références références météorologiques concernant les ministérielles ministérielles opérations agricoles à initier suivant le Nombre sur la référentiel pour chaque région, d’affichage conduite de district, commune sur les chaines communale leur culture audios. réalisé

Sensibiliser les  Former les exploitants sur la Court – Nombre de Fiche de producteurs sur lecture des calendriers culturaux de Moyen personnes présence l’importance de référence formés l’information  Formation des techniciens météorologique agricoles sur l'interprétation des données météorologiques

CONCLUSION En guise de conclusion, les cultures pluviales sont au centre des préoccupations de ceux qui s’y activent. Plusieurs paramètres doivent être en effet pris en compte pour la réussite de ces pratiques. Un de ces paramètres est la pluie qui est, dans une certaine mesure, le principal garant de cette réussite. En présence des autres facteurs de production comme le sol, les intrants, les matériels nécessaires, en absence de l’eau, ces éléments demeurent improductifs. Il est peut-être faisable pour ceux ayant les moyens de faire appel à des techniques d’irrigation mais les analyses ont montré que la proportion ayant cette possibilité est très faible. La plupart, pour ne pas dire tous les exploitants en culture pluviale, dépendent entièrement des apports pluviométriques pour satisfaire les besoins en eau de leur plante. Les cultures sont au gré des variabilités climatiques.

Une analyse des risques liés à la baisse de productivité des cultures pluviales a été menée dans 3 communes de la région Boeny. Cette étude vise à savoir comment les exploitants réagissent à ces variabilités climatiques dans l’atteinte de leurs objectifs. L’approche par chaîne d’impact proposé par le GTII de l’AR5 par le GIEC a été adoptée à cause de ses multiples avantages. Cette approche suscite l’intégration des composantes départageant des éléments qui contribuent au risque final. Les résultats concernant le risque ont été analysés suivant la catégorie des exploitants pour voir la diversité des échelles du risque.

D’une part, les analyses de la composante danger ont révélé que les événements néfastes au bon développement des cultures durant la période pluviale sont assez probables. Ces événements se concentrent sur la forte évapotranspiration, la variation la durée de saison favorable et les excès démesurés pluviométriques. D’autre part, les éléments de la composante exposition démontrent que les exploitants exposés aux aléas sont nombreux. Par rapport aux autres cultures existantes dans la zone les cultures pluviales ciblées sont celles dont la dépendance économique est très élevée. Les analyses sur la composante vulnérabilité montrent que les éléments de celle-ci accentuent la probabilité du risque finale. Les caractéristiques des pratiques agricoles et l’environnement socio-économique offrent en effet une sensibilité accrue aux exploitants, notamment les petits exploitants. Face aux variabilités climatiques, les exploitants sont ainsi vulnérables malgré les capacités dont ils possèdent. Les actions qu’ils entreprennent ne sont pas suffisantes pour parer aux risques probables et sont même de nature inquiétante. Un élément clé qu’il faut mettre en exergue est le choix des exploitants concernant la date de semis. La réussite ou non, l’échelle du risque individuel, dépendent entièrement de cette date. Les résultats ont toutefois montré que 43% des exploitants en riz pluvial sont en mauvaise position concernant ce critère.

Des recommandations ont été ainsi proposées pour réduire la probabilité du risque final. La promotion des bonnes pratiques agricoles dans les cultures pluviales figure comme solution face à la nature des activités inquiétantes présentes. Les renforcements des diffusions de semences de qualité et des

calendriers culturaux de références sont suggérés également pour rehausser les capacités locales à faire face aux variabilités climatiques.

Une approche spatiale de l’évaluation du risque ici présente est le plus grand manque de cette étude. La distribution spatio-temporelle des pluies permet un autre point de vue sur l’aspect du risque. Ce paramètre a été en effet négligé mais qui confèrerait une précision accrue de l’analyse. Dans notre cas, toutes les parcelles sont supposées recevoir la même quantité de pluie. La disposition de données journalières spatiale des pluies permettrait d’avoir différents résultats pour la composante danger. Les autres éléments des composantes peuvent également être étudiés suivant cette spatialité avec des images satellitaires. Comment se présenteraient les risques aux variabilités climatiques sous cet angle ?

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Tadross, M. et al. (2009) ‘Growing-season rainfall and scenarios of future change in southeast Africa : implications for cultivating maize’, (December). doi: 10.3354/cr00821.

Wall, E. and Marzall, K. (2006) ‘Adaptive Capacity for Climate Change in Canadian Rural Communities’, 11(4), pp. 373–397.

Wu, H. et al. (2005) ‘THE EFFECT OF THE LENGTH OF RECORD ON THE STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX CALCULATION †’, 520(14624), pp. 505–520. doi: 10.1002/joc.1142. Webographiques BNGRC, Population de Madagascar, https://data.humdata.org/dataset/madagascar-administrative- level-0-4-boundaries consulté le 15/10/2021 à 12:41

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Calendriers de référence Rakotomalala, W., Rabeson, R. and Randriamarolaza, L. Y. A. (2018) ‘CALENDRIER CULTURAL DU RIZ selon les perspectives climatiques de la saison chaude et humide 2018-2019’, p. 22.

Randriamarolaza, L. Y. A. et al. (2018) ‘CALENDRIER CULTURAL DE MAÏS selon les perspectives climatiques de la saison chaude et humide 2018-2019’.

ANNEXES

Annexe 1 : Calendriers de référence élaborée par MAEP et MTTM pour la région BOENY (spéculations riz pluviale et maïs pluviale) pour la saison culturale 2018-2019

Spéculation : Riz pluvial

 Topographie : Bas-fond/Plaines

 Topographie : Plateaux

Spéculation : Maïs pluviale

Annexe 2 : Caractéristique des phases de croissance du riz

Phase végétative (caractérisé par la formation de l’appareil végétative de la plante)

Cette phase comprend la germination, la levée et le tallage. Elle dure du semis jusqu'à la phase de différenciation paniculaire. (Initiation paniculaire). Selon la température, la phase de germination dure de 5 à 20 jours (5 jours en condition chaude et 20 jours sous de basses températures). La levée qui va de l'émergence jusqu'au stade 4 feuilles dure de 15 à 25 jours selon la température (de basses températures rallongent la durée de la levée). Durant cette phase, le plant acquiert progressivement son indépendance vis-à-vis des réserves alimentaires du grain. Le plant est totalement indépendant au stade 3 feuilles. En cas de semis en pépinière, il est nécessaire d'attendre ce stade avant de faire le repiquage. La durée [germination + levée] est d'environ 21 jours pour les semis d'hivernage. Elle peut être rallongée jusqu'à près de 40 jours pour les semis de tout début de Contre Saison Chaude. Le tallage commence à partir du stade 5 feuilles et a une durée variable qui dépend des conditions climatiques (température) et de la variété. C'est la longueur de cette phase qui différencie les variétés de cycle court, moyen et long. En règle générale, une variété de cycle long aura une aptitude au tallage supérieure à une variété de cycle court. 3 à 5 jours avant la fin du tallage, on peut observer l'initiation paniculaire à l'intérieur des tiges des différentes talles.

Phase reproductive

Cette phase va de l'initiation paniculaire à la fécondation. Elle dure de 19 à 25 jours. Elle comprend l'initiation paniculaire, la montaison, l’épiaison et la fécondation. A partir de l'initiation paniculaire, le tallage s'arrête. Durant la phase reproductive, le plant de riz est particulièrement sensible à des conditions défavorables (sécheresse, basses températures ...).

Phase de maturation

La phase de remplissage du grain ou de maturation va de la fécondation des grains jusqu'à la maturité. Durant cette phase, on observe un remplissage des grains par un mouvement des éléments nutritifs de la plante vers les grains. Les grains passent par une phase de grain laiteux, puis grain pâteux et enfin de

grain mature. Cette phase dure de 30 à 42 jours, selon les conditions de température et d'humidité du milieu

Annexe 3 : Zone d’étude potentielle

Commune Proportion surface cropland/totale (%) Spéculation abondante Marovoay 45,38 Riz, Maïs Ambolomoty 44,51 Riz, Manioc Anjijia 32,61 Riz Ambato Ambarimay 30,38 Riz, Maïs, Atsanjy Ankijabe 28,94 Riz, Maïs, Manioc, Lojy

Présentation de la zone d’étude

Les 3 communes cibles sont situées dans la région Boeny. Les communes Ambato Ambarimay et Ankijabe font partie du district Ambatoboeny tandis que la commune Marovoay elle fait partie du district Marovoay.

Données démographiques des communes cibles

Communes Habitants Densité de la population (hab/km²) Croissance de la population Ambato Ambarimay 54 978 94,37 2,63% Ankijabe 23 746 69,06 2,64% Marovoay 39 236 422,06 2,63% Source : BNGRC, 2018

Annexe 4 : Fiche d’enquête

Numéro : ………………… Date d’enquête : …/…/…. Communes :……………………… Fokontany : ……………………… Point GPS : ……………………… I. Identité de l’enquêté Ethnie : ……………………… Sexe : ……………………… II. Activité agricole Est-ce que l’agriculture est votre principale source de revenu familiale ? Oui Non Si Non, quelle sont vos autres alternatives ? Rang ? Elevage Artisanat Commerce Exploitation forestière Autre : ………… Depuis quand exercez-vous votre activité principale ?...... Quelles sont les raisons qui vous ont poussé à pratiquer cette activité ?...... Nombre d’année d’expérience : ……………………………………………………………………… Exercez-vous votre activité principale durant ? Toute l'année/ Une période………… III. Agriculture III

RIZICULTURE Ressources en terre Combien de terre disposez-vous pour la riziculture ?...... Superficies ?...... Où se situe chaque parcelle ? Bas-fond Mi-Versant Plaine alluviale Partie sommitale Comment avez-vous acquis ces parcelles ? Achat Héritage Location Défriche Don Si location, quelles sont les conditions requises par les propriétaires des terres ? ……% production Semences MO Argent Pendant une saison culturale, quelles sont les cultures qui se succèdent sur cette parcelle ? Parcelle Topographie Superficie Acquisition MDF Système cultural P1 P2 P3

Est-ce que cette succession était périodique pour toutes les années passées ? Oui Non Intrants Quelles variétés utilisiez-vous ? X265 X360 Mahavonjy Autres……………… D’où viennent les semences ? Campagne précédentes Achat Amélioré Quel type d’engrais utilisiez-vous ? Fumure NPK Sans Calendrier : RIZ PLUVIAL (2018-2019) En quel mois, commenciez-vous le labour ?...... D1 D2 D3 En quel mois, commenciez-vous le semis ?...... D1 D2 D3 Combien de fois fertilisiez-vous vos cultures ?...... Quand……. D1 D2 D3 Quand……. D1 D2 D3 En quel mois, sarcliez-vous vos cultures ?...... D1 D2 D3 En quel mois, récoltiez-vous vos cultures ?...... D1 D2 D3 MAÏS Ressources en terre Combien de terre disposez-vous pour la culture de maÏs ?...... Superficies ?......

Où se situe chaque parcelle ? Bas-fond Mi-Versant Plaine alluviale Partie sommitale Comment avez-vous acquis ces parcelles ? Achat Héritage Location Défriche Don Si location, quelles sont les conditions requises par les propriétaires des terres ? ……% production Semences MO Argent Pendant une saison culturale, quelles sont les cultures qui se succèdent sur cette parcelle ? Parcelle Topographie Superficie Acquisition MDF Système cultural P1 P2 P3

Est-ce que cette succession était périodique pour toutes les années passées ? Oui Non Intrants Quelles variétés utilisiez-vous ? Bakoly IRAT200 Volasoa Autres……………… D’où viennent les semences ? Campagne précédentes Achat Amélioré Quel type d’engrais utilisiez-vous ? Fumure NPK Sans Calendrier : Maïs (2018-2019) En quel mois, commenciez-vous le labour ?...... D1 D2 D3 En quel mois, commenciez-vous le semis ?...... D1 D2 D3 Combien de fois fertilisiez-vous vos cultures ?...... Quand……. D1 D2 D3 Quand……. D1 D2 D3 En quel mois, sarcliez-vous vos cultures ?...... D1 D2 D3 En quel mois, récoltiez-vous vos cultures ?...... D1 D2 D3 IV. Appréciation de la variabilité et du changement climatiques Pluie Selon votre expérience, les saisons sont-elles de + en Les pluies sont-elles de + en + variables ? + 1. Oui 2. Non 1. Pluvieuses 2. Sèches

Nombre de séquences sèches par saison Durée des séquences sèches 1. Avant ……………jours 1. Avant………………………jours 2. Après………………………Jours 2. Actuel………………………jours

Température Fait-il de + en + chaud ? Les nuits sont-elles de + en + chaudes ? 1. Oui 2. Non 1. Oui 2. Non

Paramètres de la saison Quelle différence notez-vous dans de fin de saison de Quelle différence notez-vous dans la date la date du pluie ? début de saison de pluie ? Avant : Avril/Mai/Juin Avant : Octobre/Novembre/Décembre Après : Avril/Mai/Juin Après : Octobre/Novembre/Décembre Quels sont les indicateurs de début de saison de pluie Quels sont les indicateurs de fin saison ? ?......

Indicateurs de bonne saison Indicateurs de mauvaise saison ……………………………………………… ……………………………………………… Evènements extrêmes Quelle est l’intensité des pluies ? Quelles en sont les conséquences ? 1. De plus en plus forte ………………………………………………….. 2. De plus en plus faible Les vents sont-ils de plus en plus violents De plus en plus de sécheresse ? 1. Oui 2. Non 1. Oui 2. Non Avez-vous quelques repères d’évènements Comment ces phénomènes ont impacté l’agriculture climatiques extrêmes ? dans le passé ? ......

V. Vulnérabilité agricole Quelles étaient vos principales spéculations il y a 20 Quelles sont vos principales cultures actuelles ? ou 30 ans Riz/Maïs/Manioc/Arachide/Lojy/Autres Riz/Maïs/Manioc/Arachide/Lojy/Autres Précisez : …………………...………………. Si changement : demander pourquoi ? et depuis quand ?...... La longueur du cycle des cultures a-t-elle varié ? Le bouclage du cycle des cultures a-t-il changé ? 1.Oui 2. Non 1. Oui 2. Non Si oui, indiquez Longueur cycles antérieure : ...... Longueur cycles actuels : ……………… La date de floraison a-t-elle changée ? Les dates de semis ont-elles changées ? 1. Oui 2. Non 1. Oui 2. Non Si oui, indiquez Si oui, indiquez La date antérieure : ……………………………. La date antérieure : ……………………………. La date actuelle : ………………………………… La date actuelle : ………………………………… La date de maturité physiologique a-t-elle changée ? La date de récolte a-t-elle changée ? 1. Oui 2. Non 1. Oui 2. Non

Si oui, indiquez Si oui, indiquez La date antérieure : ……………………………. La date antérieure : ……………………………. La date actuelle : ………………………………… La date actuelle : ………………………………… Avez-vous modifié vos techniques d’entretien des Le nombre d’infestation a-t-il changé ? cultures ? 1. Oui 2. Non 1. Oui 2. Non Si oui, indiquez Si oui, indiquez Le nombre antérieur : ……………………………. La fréquence antérieure : ……………………………. Le nombre actuel : ………………………………… La fréquence actuelle : ………………………………… Quelles étaient les infestations les plus fréquentes par Les plus fréquentes actuellement ? le passé ? ………………………… ……………………

Les rendements agricoles sont-ils en baisse ?

1. Oui 2. Non

Si oui, comment expliquez-vous cette baisse ? (Par ordre d’importance)

Baisse de la pluviométrie Inondations Retard de semis Baisse de fertilité Parasitisme Hausse de température Maladies Autres (préciser)………………

A combien estimez-vous votre récolte passée/maintenant ?

Riz : ………………………Kg

Maïs : ………………………Kg

VI. Stratégie d’adaptation Adaptation des techniques

Que faites-vous en cas de pause sèche ? Que faites-vous en cas de vents violents ? 1- Fumure organique 1- Billonnage 2- Irrigation 2- Cloisonnement 3- Utilisation de variétés résistantes 3- Redressement des plants 4- Autres ………………………… 4- Brise vent

Que faites-vous en cas de réchauffement ? Que faites-vous en cas de mauvaise installation de la 1- Paillage saison de pluie ? 2- Irrigation 1- Resemis 3- Semis précoce 2- Semis à sec 4- Semis tardif 3- Abandon des cultures de rente 5- Labour superficiel 4- Utilisation de variétés précoces 6- Autres : ………………………………… 5- Autres : …………………………… Quelles mesures stratégiques utilisez-vous pour vous adapter ? VII

1- Maraichage 3- Exode rural 2- Commerce 4- Autres……………………… Quelles stratégies mettez-vous en place pour remédier à la pauvreté des sols ? 1. Fumure 3. Bio fertilisation 2. Jachère 4. Autres…………………

Projection

Scénario 1 : Si les conditions climatiques actuelles perdurent, que ferez-vous ?

……………………………………………………………………………………………………………………….

Scénario 2 : Si les conditions climatiques actuelles s’améliorent, que ferez-vous ?

………………………………………………………………………………………………………………………. .

Scénario 3 : Si les conditions climatiques actuelles se détériorent, que ferez-vous ?

Par exemple : Si la pluie diminue et ou que la longueur de la saison diminue (80j au lieu de 90j par ex) que ferez- vous ?

……………………………………………………………………………………………………………………… …….. ;

Annexe 5 : Coefficient de corrélation de Pearson

퐶표푣(푥, 푦) 푟 = √푉(푥)푉(푦)

Annexe 6 : Variétés fréquentes en riz pluviale suivant la longueur du cycle végétatif

Court Intermédiaire Long Période de récolte Février - Mars Mars – Avril Avril - Juin Variétés Tsipala kely, Taya, Tsipale kely, Tulear, Taya, Bory, Tulear, X360 Tulear, X360, Bory, Bory Fofifa, Tsipala grefy

Annexe 7 : Dates de début et fin de saison favorable à la culture de maïs par année climatique

Saison Début mA Statut Début mB Statut Début mC Statut Fin Statut 1997-1998 19-oct. normal 7-nov. normal 26-oct. précoce 12-mars normale 1998-1999 14-oct. précoce 5-nov. normal 21-oct. précoce 3-mars précoce 1999-2000 26-oct. normal 26-oct. normal 1-nov. normal 6-avr. tardive 2000-2001 11-oct. précoce 11-oct. précoce 17-nov. normal 4-mars précoce

VIII

2001-2002 28-nov. tardif 28-nov. tardif 5-déc. tardif 23-févr. précoce 2002-2003 16-oct. précoce 10-nov. tardif 7-nov. normal 20-mars tardive 2003-2004 3-nov. normal 3-nov. normal 13-nov. normal 10-mars normale 2004-2005 3-oct. précoce 3-oct. précoce 12-nov. normal 12-mars normale 2005-2006 8-nov. tardif 8-nov. normal 22-nov. tardif 3-mars précoce 2006-2007 21-oct. normal 2-nov. normal 9-nov. normal 10-mars normale 2007-2008 31-oct. normal 31-oct. normal 26-nov. tardif 26-févr. précoce 2008-2009 14-oct. précoce 14-oct. précoce 22-oct. précoce 16-mars tardive 2009-2010 6-oct. précoce 21-oct. précoce 28-oct. précoce 15-mars normale 2010-2011 9-nov. tardif 9-nov. normal 18-nov. normal 15-mars normale 2011-2012 18-oct. normal 18-oct. précoce 25-oct. précoce 9-mars normale 2012-2013 24-oct. normal 16-nov. tardif 31-oct. précoce 3-avr. tardive 2013-2014 25-oct. normal 25-oct. précoce 1-nov. normal 11-mars normale 2014-2015 31-oct. normal 15-nov. tardif 22-nov. tardif 20-mars tardive 2015-2016 13-nov. tardif 13-nov. tardif 20-nov. tardif 5-mars précoce 2016-2017 24-oct. normal 9-nov. normal 16-nov. normal 11-mars normale 2017-2018 6-nov. tardif 6-nov. normal 26-nov. tardif 28-mars tardive 2018-2019 6-nov. tardif 6-nov. normal 13-nov. normal 8-mars normale 2019-2020 1-nov. normal 1-nov. normal 16-nov. normal 14-avr. tardive

Annexe 8 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour le maïs par année climatique

Critères mA mB mC Saison Durée %pluie JP Durée %pluie JP Durée %pluie JP 1997-1998 145 98,20% 57 126 93,48% 55 138 98,20% 57 1998-1999 141 71,67% 53 119 68,57% 51 134 71,67% 53 1999-2000 164 99,99% 68 164 99,99% 68 158 99,90% 67 2000-2001 145 98,92% 72 145 98,92% 72 108 94,27% 67 2001-2002 88 70,53% 39 88 70,53% 39 81 70,39% 38 2002-2003 156 94,00% 78 131 91,47% 76 134 91,47% 76 2003-2004 129 84,41% 60 129 84,41% 60 119 84,37% 60 2004-2005 161 93,30% 54 161 93,30% 54 121 89,96% 51 2005-2006 116 83,02% 62 116 83,02% 62 102 80,03% 61 2006-2007 141 96,47% 72 129 94,93% 70 122 94,93% 70 2007-2008 119 86,90% 50 119 86,90% 50 93 84,22% 48 2008-2009 154 90,51% 64 154 90,51% 64 146 90,51% 64 2009-2010 161 91,21% 68 146 88,54% 67 139 88,54% 67 2010-2011 127 91,75% 63 127 91,75% 63 118 91,75% 63 2011-2012 144 74,38% 53 144 74,38% 53 137 74,36% 53

2012-2013 162 96,82% 30 139 92,17% 28 155 96,17% 29 2013-2014 138 82,99% 61 138 82,99% 61 131 82,80% 60 2014-2015 141 98,89% 57 126 97,77% 55 119 97,77% 55 2015-2016 114 87,63% 49 114 87,63% 49 107 87,63% 49 2016-2017 139 85,99% 48 123 83,78% 46 116 82,30% 45 2017-2018 143 93,14% 72 143 93,14% 72 123 86,72% 64 2018-2019 123 75,25% 58 123 75,25% 58 116 74,95% 57 2019-2020 166 96,54% 123 166 96,54% 123 151 94,37% 113

Annexe 9 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la culture de maïs par année climatique

mA mB mC Saison Jours secs Période sèche Jours secs Période sèche Jours secs Période sèche 1997-1998 88 30 71 29 81 30 1998-1999 88 33 68 31 81 33 1999-2000 96 25 96 25 91 24 2000-2001 73 22 73 22 41 19 2001-2002 49 19 49 19 43 18 2002-2003 78 26 55 23 58 24 2003-2004 69 24 69 24 59 23 2004-2005 107 26 107 26 70 22 2005-2006 54 21 54 21 41 20 2006-2007 69 21 59 19 52 18 2007-2008 69 19 69 19 45 17 2008-2009 90 32 90 32 82 32 2009-2010 93 30 79 29 72 29 2010-2011 64 24 64 24 55 24 2011-2012 91 25 91 25 84 25 2012-2013 132 21 111 20 126 21 2013-2014 77 31 77 31 71 30 2014-2015 84 29 71 27 64 26 2015-2016 65 28 65 28 58 28 2016-2017 91 27 77 25 71 24 2017-2018 71 26 71 26 59 23 2018-2019 65 32 65 32 59 30 2019-2020 43 14 43 14 38

Annexe 10 : Dates de début et fin de saison favorable à la riziculture pluviale par année climatique

Année climatique Date rB Statut Date rB Statut Fin Statut 1997-1998 29-oct. précoce 17-nov. normal 5-mai tardive 1998-1999 10-déc. tardif 10-déc. tardif 6-avr. normale 1999-2000 4-nov. normal 2-nov. précoce 10-avr. normale 2000-2001 25-oct. précoce 21-oct. précoce 12-mars précoce 2001-2002 8-déc. tardif 8-déc. tardif 5-mars précoce 2002-2003 26-oct. précoce 10-nov. normal 1-avr. normale 2003-2004 16-nov. normal 13-nov. normal 13-avr. tardive 2004-2005 21-oct. précoce 13-oct. précoce 25-mars normale 2005-2006 18-nov. normal 18-nov. normal 9-avr. normale 2006-2007 12-nov. normal 12-nov. normal 14-mars précoce 2007-2008 10-nov. normal 27-nov. tardif 3-avr. normale 2008-2009 25-oct. précoce 23-oct. précoce 27-mars normale 2009-2010 31-oct. normal 31-oct. précoce 15-avr. tardive 2010-2011 20-nov. tardif 19-nov. tardif 22-avr. tardive 2011-2012 28-oct. précoce 28-oct. précoce 30-avr. tardive 2012-2013 3-nov. normal 12-déc. tardif 26-avr. tardive 2013-2014 4-nov. normal 4-nov. normal 21-mars précoce 2014-2015 10-nov. normal 7-nov. normal 1-avr. normale 2015-2016 23-nov. tardif 23-nov. tardif 9-mars précoce 2016-2017 19-nov. tardif 15-nov. normal 7-avr. normale 2017-2018 20-nov. tardif 16-nov. normal 31-mars normale 2018-2019 16-nov. normal 15-nov. normal 18-mars précoce 2019-2020 8-nov. normal 18-nov. normal 14-avr. Tardive

Annexe 11 : Durée, nombre du jour pluvieux durant la saison favorable pour la riziculture pluviale par année climatque

Critères rA rB Année climatique Durée %pluie Jour pluvieux Durée %pluie Jour pluvieux 1997-1998 189 99,79% 62 170 95,08% 60 1998-1999 118 81,99% 56 118 81,99% 56 1999-2000 159 98,54% 65 161 99,84% 66 2000-2001 139 96,86% 72 143 99,04% 73 2001-2002 88 78,88% 41 88 78,88% 41 2002-2003 158 94,01% 80 143 92,23% 79 2003-2004 150 97,48% 66 153 99,00% 67

2004-2005 156 95,43% 58 164 97,95% 59 2005-2006 143 92,40% 71 143 92,40% 71 2006-2007 123 94,87% 69 123 94,87% 69 2007-2008 146 93,43% 57 129 90,75% 55 2008-2009 154 92,20% 68 156 94,65% 70 2009-2010 167 96,63% 76 167 96,63% 76 2010-2011 154 96,66% 72 155 98,60% 73 2011-2012 186 99,98% 71 186 99,98% 71 2012-2013 175 99,35% 31 136 90,31% 27 2013-2014 138 90,55% 63 138 90,55% 63 2014-2015 143 98,82% 59 146 99,44% 60 2015-2016 108 87,63% 49 108 87,63% 49 2016-2017 140 91,88% 51 144 93,37% 52 2017-2018 132 90,28% 68 136 93,14% 72 2018-2019 123 83,33% 59 124 83,85% 60 2019-2020 159 96,05% 119 149 93,99% 111

Annexe 12 : Distribution des jours secs et période sèche pour la saison favorable pour la riziculture pluviale par année climatique

rA rB Année climatique Jours secs Période sèche Jours secs Période sèche 1997-1998 127 33 110 33 1998-1999 62 30 62 30 1999-2000 94 23 95 23 2000-2001 67 20 70 20 2001-2002 47 19 47 19 2002-2003 78 25 64 25 2003-2004 84 25 86 25 2004-2005 98 26 105 26 2005-2006 72 23 72 23 2006-2007 54 17 54 17 2007-2008 89 22 74 22 2008-2009 86 32 86 32 2009-2010 91 33 91 33 2010-2011 82 32 82 32 2011-2012 115 33 115 33 2012-2013 144 21 109 21 XII

2013-2014 75 32 75 32 2014-2015 84 29 86 29 2015-2016 59 28 59 28 2016-2017 89 27 92 27 2017-2018 64 26 64 26 2018-2019 64 31 64 31 2019-2020 40 12 38 12

Annexe 13 : Résumé annuel des probabilités des événements extrêmes

Vague de chaleur Fréquence Abondance p (Tmax > 35°C) p (Tmax > 30°C) Année climatique p (dryspel>10j) p (Prec >40 mm/j) Veg+Repro Mat 1996-1997 0,03 0,97 0,00 0,17 1997-1998 0,43 0,87 0,06 0,17 1998-1999 0,44 0,96 0,05 0,14 1999-2000 0,39 0,87 0,12 0,23 2000-2001 0,38 0,97 0,09 0,19 2001-2002 0,46 0,97 0,07 0,17 2002-2003 0,37 0,61 0,11 0,17 2003-2004 0,54 0,92 0,11 0,21 2004-2005 0,29 0,91 0,07 0,18 2005-2006 0,06 0,88 0,04 0,18 2006-2007 0,22 0,83 0,04 0,21 2007-2008 0,17 0,89 0,08 0,26 2008-2009 0,21 0,93 0,06 0,11 2009-2010 0,32 0,90 0,09 0,12 2010-2011 0,24 0,96 0,07 0,19 2011-2012 0,42 0,92 0,10 0,30 2012-2013 0,65 0,94 0,14 0,43 2013-2014 0,46 0,92 0,03 0,31 2014-2015 0,43 0,86 0,13 0,40 2015-2016 0,74 0,99 0,06 0,21 2016-2017 0,74 0,99 0,06 0,17 2017-2018 0,19 0,88 0,07 0,12 2018-2019 0,25 0,66 0,12 0,15 2019-2020 0,22 0,70 0,06 0,09 Moyenne 0,36 0,89 0,08 0,20

Annexe 14 : Indice pluviométrique

L’indice Pluviométrique (IP) est une moyenne centrée et réduite des valeurs pondérées des valeurs des observations pluviométriques (Rasamimanana et al., 2016). Elle permet de faire un bilan si une année est normale ou non, c’est-à-dire excédentaire ou déficitaire. L’indice pluviométrique de chaque année est obtenu ainsi par la formule suivante (Soro et al., 2011) : XIII

IPi : Indice pluviométrique de l’année i

Pi : Cumul pluviométrique de l’année i 푃 − 푃 P : Moyenne des cumuls pluviométriques sur une 퐼푃 = 푖 푖 휎 période donnée σ : Ecart-Type des cumuls pluviométriques sur une période donnée

Pour apprécier l’ampleur de l’excès et du déficit (de l’humidité et de la sécheresse) pour chacune des années, les IP sont classés selon une gamme standard des indices (Agnew, 2000).

Classe des gammes de valeurs d’indices et leur interprétation selon Wu et al. en 2005)

N° Classe IP Interprétation 1 2 < IP Humidité extrême 2 1 < IP < 2 Humidité forte 3 0 < IP < 1 Humidité modérée 4 -1 < IP < 0 Sécheresse modérée 5 -2 < IP < -1 Sécheresse forte 6 IP < -2 Sécheresse extrême

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