ENHANCING RESPONSE FARMING FOR STRATEGIC AND TACTICAL MANAGEMENT OF RISKS OF SEASONAL RAINFALL VARIABILITY

La variabilité saisonnière de la pluviométrie, particulièrement l’incertitude en rapport avec la direction et l’ampleur de cette variabilité au cours d’une saison donnée est un grand risque à la production agricole dans les zones semi- arides de l’Ethiopie. La provision à l’avance d’information sur les dates correspondantes aux débuts des saisond culturales s’avère cruciale pour que les communautés dans des zones vulnérables puissent gérer les risques liés à la variabilité saisonière de la pluviométrie Par conséquent, la prédiction de la pluviométrie, en particulier le développement des modèles pouvant prévoir à l’avance la date du début de la prochaine saison culturale est cruciale pour faciliter une planification stratégique de la saison culturale et une gestion tactique des risques au cours de la saison culturale. Une étude des données climatiques de vingt quatre années était menée au Centre de Recherche Agricole de Melkassa situé dans la zone semi-aride de l’Ethiopie afin de développer des modèles de prédiction des débuts de saisons culturales pouvant améliorer la réponse stratégique et tactique aucours des saisons culturales. Un modèle de simulation séquentiel pour une accumulation de 15 à 25 mm d’eau dans le sol au 1^er Avril était développé. Les résultats de cette simulation ont révélé qu’une accumulation de 25mm d’eau dans le sol constitue le niveau de risque le plus acceptable pour le début de la saison culturale et le semis d’une culture de maïs à maturité de 150 jours. Dans le contexte de développer une agriculture adaptée aux variabilités saisonnières, cette strratégie est appropriée car elle offre aux agriculteurs une opportunité d’être flexible et d’envisager de semer des combinaisons de 3 variétes de maîs pouvant inclure des variétés à 90, 120 et 150 jours de maturation pour s’assurer d’avoir une récolte satisfaisante en cas d’échec de la variété à 150 jours. Ainsi, pour permettre une combinaison flexible de production de ces trois variétés de maïs, la capacité de prédire le début de la prochaine la saison culturale d’Avril était jugée cruciale. Par conséquent, sur base des paramètres pré-pluviométriques, la date de la première pluie différait considérablement avec la date effective du début de la saison des pluies. Les analyses de régression ont révélé cependant que la date de la première pluie est le meilleur prédicateur de la date du début de la saison culturale (R²=62.5), et un bon indicateur de la durée de la prochaine saison culturale (R²=42.4%). L’indicateur stratégique identifiée qu’est la date de la première pluie permet de prédire la date effective du début de la saison culturale et de la longueur de la saison culturale 2 à 3 mois à l’avance. Ceci a amélioré remaquablement le modèle d’adaptation de la saison culturale à la variabilité climatique de Steward (modèle RF de Steward). La date du début de la prochaine saison culturale s’est aussi avéré être un prédicateur utile de la durée de saison culturale (R²=87.3%). Cette étude montre que la planification stratéqique de la saison culturale devrait être ajustée sur base de la date de la première pluie, et tactiquement, ajustée sur base des informations que la date effective du début de la saison des pluies donne en rapport avec la durée de la saison et la pluviométrie totale au cours de la saison.