Une technique pour estimer la production du maïs avant la récolte

[SHEFFIELD, ROYAUME-UNI] Des scientifiques ont développé un modèle qui aide à prévoir la production du maïs six semaines avant la récolte afin de permettre aux agriculteurs d’estimer avec précision les rendements et de planifier leurs saisons de semis.

Les scientifiques qui ont mené l’étude en Tanzanie affirment que des épisodes de sécheresse au début de la germination du maïs entravent la croissance des plantes et la récolte à travers le pays ; mais il n’y a pas de système de prévision fiable.

Les chercheurs ont utilisé des données sur les rendements de maïs collectées dans les régions du pays et des informations de base sur le changement climatique, y compris les variations de température de 2009 à 2018, pour prévoir la récolte de 2019.

“Les prévisions de rendement doivent toujours être associées à d’autres sources d’informations telles que les connaissances locales”

Rahel Laudien, Institut de recherche sur l’impact climatique de Potsdam

« Les conditions sèches, déterminées par le nombre de périodes de plus de cinq jours consécutifs de soleil, impactent le plus souvent négativement les rendements », indique l’étude publiée dans la revue Scientific Reports le 12 novembre. « Notre étude fournit une prévision de rendement de maïs intra-saison pour l’ensemble de la Tanzanie et est, à notre connaissance, la première du genre », peut-on lire.

Rahel Laudien, auteur principal de l’étude et doctorant à l’Institut de recherche sur l’impact climatique de Potsdam en Allemagne, explique à SciDev.Net que les prévisions de rendement du maïs peuvent permettre aux agriculteurs d’ajuster les décisions de gestion et aider le gouvernement à planifier les importations en cas de baisse de production, afin d’améliorer la sécurité alimentaire.

« Le modèle fournit des prévisions de rendement précises et robustes pour de grandes parties du pays », ajoute l’étude.

« Notre étude est potentiellement applicable à d’autres pays ayant des séries de données sur le rendement limitées dans le temps et des données météorologiques inaccessibles ou de faible qualité en raison de l’utilisation des seules données du climat mondial ».

Mais Rahel Laudien dit que malgré ces prévisions de rendement qui aident à l’adaptation au changement climatique, le gouvernement et les producteurs de maïs ne devraient pas compter sur elles uniquement.

« Les prévisions de rendement doivent toujours être associées à d’autres sources d’informations telles que les connaissances locales sur [des problèmes] tels que l’apparition de ravageurs et de maladies », recommande-t-elle.

James Padili, un consultant et géo-environnementaliste basé en Tanzanie, dit que les résultats de l’étude ouvrent le potentiel pour de plus grandes avancées technologiques dans l’agriculture.

« L’utilisation de cette méthode donne une grande marge de manœuvre aux agents de vulgarisation agricole et aux autres parties prenantes pour réfléchir à la manière dont ils peuvent travailler avec les agriculteurs afin de bien gérer le maïs qui est un aliment de base en Tanzanie », explique James Padili, qui n’a pas participé à l’étude.

Il ajoute que « cette méthode de modélisation statistique basée sur le climat fait intervenir différents acteurs de terrain tels que les géographes et les écologistes pour qu’ils jouent leur rôle dans le développement agricole ».

« Je pense que c’est une percée en termes de gestion des opérations de sa propre ferme et de prise de décisions en temps réel », dit-il.

La version originale de cet article a été produit par l’édition de langue anglaise de SciDev.Net pour l’Afrique subsaharienne.