# La question de la vulnérabilité et de l'adaptation de l'agriculture sahélienne au climat au sein du programme AMMA

Benjamin Sultan, Agali Alhassane, Bruno Barbier, Christian Baron, Marthe

Bella-Medjo Tsogo, Alexis Berg, Michael Dingkuhn, Jeanne Fortilus,

Mamoutou Kouressy, Antoine Leblois, et al.

► To cite this version:

Benjamin Sultan, Agali Alhassane, Bruno Barbier, Christian Baron, Marthe Bella-Medjo Tsogo, et al.. La question de la vulnérabilité et de l'adaptation de l'agriculture sahélienne au climat au sein du programme AMMA. La Météorologie, 2012, Spécial AMMA, pp.64-72. hal-02873303

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# La question de la vulnérabilité et de l'adaptation de l'agriculture sahélienne au climat au sein du programme AMMA

Benjamin Sultan, Agali Alhassane, Bruno Barbier, Christian Baron, Marthe Bella-Medjo Tsogo, Alexis Berg, Michael Dingkuhn, Jeanne Fortilus, Mamoutou Kouressy, Antoine Leblois, Romain Marteau, Bertrand Muller, Pascal Oettli, Philippe Quirion, Philippe Roudier, Seydou B. Traoré et Michel Vaksmann

## Résumé

Les populations rurales d'Afrique soudano-sahélienne sont particulièrement exposées aux aléas climatiques et menacées par les effets attendus du changement climatique. Dans ce contexte, comprendre et anticiper les fluctuations climatiques ainsi que leurs conséquences sur l'agriculture constituent des enjeux majeurs pour le développement économique et la sécurité alimentaire en Afrique soudano-sahélienne. L'enjeu est de répondre au besoin sociétal de développer des stratégies pour réduire les impacts socio-économiques de la variabilité et du changement climatiques. Le programme AMMA, à travers la mobilisation multidisciplinaire qu'il suscite (réunissant notamment climatologues, hydrologues, agronomes, économistes autour d'objectifs communs) est un cadre idéal pour amorcer un réel dialogue entre les communautés des scientifiques et des utilisateurs pour répondre aux besoins prioritaires des populations. La première phase du projet a permis de réelles avancées sur trois objectifs majeurs : (i) mieux comprendre et quantifier les liens entre le climat et l'agriculture, (ii) quantifier la vulnérabilité de l'agriculture au changement climatique et (iii) s'adapter aux fluctuations et aux changements du climat. Cette synthèse illustrera, à partir de résultats issus de la première phase du programme AMMA, les avancées réalisées sur chacun de ces trois objectifs.

Les populations rurales d'Afrique soudano-sahélienne sont particulièrement exposées aux aléas climatiques (Oram 1985 ; Hansen 2002 ; Barbier et al. 2009). Leur économie et leur sécurité alimentaire sont étroitement dépendantes de l'agriculture pluviale qui représente près de 93% des terres cultivées. Rappelons que 80% des céréales consommées en Afrique sub-saharienne proviennent de ce type de production. Le secteur agricole emploie 70 % de la totalité de la main d'œuvre (FAO, 2003) et représente entre 15 et 20 % du PIB. Outre cette dépendance, la croissance rapide de ces populations et un accès réduit aux adaptations technologiques (mécanisation, engrais, irrigation) constituent des facteurs aggravant des impacts socio-économiques du climat (PNUD, 2004). Cette situation de vulnérabilité s'illustre par le fait que depuis les années 1970, les variations du climat, en aggravant fortement les conséquences de crises politiques, ont contribué aux plus grandes famines ayant nécessité un recours à l'aide alimentaire internationale (Dilley et al., 2005). Dans ce contexte, comprendre et anticiper les fluctuations climatiques ainsi que leurs conséquences sur l'agriculture constituent un enjeu majeur pour le développement économique et la sécurité alimentaire en Afrique sub-saharienne.

À ces fluctuations climatiques récentes s'ajoutent les conséquences attendues du changement climatique. Le quatrième rapport (AR4) du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC), publié en 2007, a en effet alerté la communauté internationale sur l'augmentation de la température partout dans le monde ainsi que sur la probable augmentation de la fréquence et de l'intensité des aléas météorologiques majeurs comme les sécheresses, en citant l'Afrique comme le continent le plus vulnérable aux changements climatiques. Les impacts de ces changements sur l'agriculture constituent une contrainte supplémentaire sur un système de production déjà vulnérable à la variabilité climatique actuelle et confronté à une croissance démographique très rapide.

Dans ce contexte, il est apparu essentiel que les progrès en termes de compréhension de la mousson africaine visés par le programme de recherche AMMA (Janicot et al., dans ce numéro, p. 2-8) puissent contribuer à répondre au besoin sociétal de développer des stratégies pour réduire les impacts socio-économiques de la variabilité et du changement climatiques. Le programme AMMA, à travers la mobilisation multidisciplinaire qu'il suscite (réunissant notamment climatologues,

...
.../...

Abstract

Vulnerability and adaptation
of agriculture to climate variability
and change in the Sahel:
results from the AMMA program

Rural populations in Soudano-
Sahelian Africa are known to be par-
ticularly vulnerable to climate change
due to a combination of naturally
high levels of climate variability, high
reliance on climate sensitive activities
such as rain-fed agriculture and limi-
ted economic and institutional capa-
city to cope with and adapt to climate
variability and change. Urgent
actions are required to tackle the
issues raised by climate change in
Soudano-Sahelian Africa and these
actions need to be supported by the
best knowledge available. The
AMMA program is attempting to
revitalize research in Africa in this
field through an integrated interdis-
ciplinary framework that aims to
increase our understanding of the
problem and support decision
making for the future. The first phase
of AMMA tackled three major issues:
(i) increase our understanding of the
relationships between climate and
agriculture (ii) quantify the vulnera-
bility of agriculture productivity to
climate change and (iii) explore path-
ways to cope with climate variability
and change. This synthesis will show
results from the first phase of the
AMMA program to illustrate pro-
gress in each of these three issues.

hydrologues, agronomes, économistes
autour d'objectifs communs) est un
cadre idéal pour amorcer un réel dialogue entre les communautés des scientifiques et des utilisateurs pour répondre aux besoins prioritaires des populations. La première phase du projet a permis de réelles avancées sur trois objectifs majeurs :

* mieux comprendre et quantifier les liens entre le climat et l'agriculture : l'information climatique seule n'est pas suffisante pour quantifier les conséquences des fluctuations ou des changements climatiques sur les ressources agricoles. Il est nécessaire de s'appuyer sur des systèmes d'observations et des outils de modélisation appropriés pour traduire cette information climatique en termes de risques ou de ressources pour le secteur agricole ;

* quantifier la vulnérabilité de l'agriculture au changement climatique : même s'il existe encore de nombreuses incertitudes sur les conséquences du réchauffement global sur le climat afričain (Fontaine et al., dans ce numéro p. 41-48), un tel bouleversement aura assurément des répercussions sur les ressources hydriques et sur la production agricole (CGIAR, 2009). Il apparaît donc crucial de pouvoir fournir une image plus précise de l'évolution attendue du potentiel de production agricole en Afrique de l'Ouest dans le contexte du réchauffement climatique ;

* s'adapter aux fluctuations et aux
changements du climat : l'enjeu est tel
que malgré l'incertitude sur les projec-
tions climatiques, il faut d'ores et déjà

réfléchir aux options d'adaptation pour
réduire la vulnérabilité de la population
africaine à la variabilité et aux chan-
gements climatiques, et augmenter
la sécurité alimentaire. C'est là que
l'utilisation de l'information clima-
tique pour orienter la stratégie agricole
peut faire la différence, non seulement
pour prévenir et minimiser les consé-
quences des aléas climatiques, mais
aussi pour offrir des opportunités de
capitaliser sur un climat plus favorable.

Cette synthèse illustrera, à partir
de résultats issus de la première phase
du programme AMMA, les avancées
réalisées sur chacun de ces trois
objectifs.

Mieux comprendre
et quantifier les liens
entre le climat et
l'agriculture

Pour améliorer la compréhension des
liens entre les systèmes agricoles au
Sahel et le climat, le programme
AMMA a mis en place des réseaux de
mesures spécifiques en Afrique et s'est
appuyé sur des outils de modélisation
pour simuler la réponse des cultures
vivrières comme le mil et le sorgho
(64 % de la production céréalière
d'Afrique de l'Ouest et 95 % au Sahel
d'après les données FAOSTAT(1) en
2000) aux variations climatiques.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Un champ de cultures vivrières au Sénégal. (© Bertrand Muller)</figcaption></figure>

<footnote>(1) FAOSTAT : Food and Agriculture Organi-
zation Statistical databases.</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 - Carte de l'Afrique de l'Ouest et localisation des 30 pluviographes du site de mésoéchelle AMMA-CATCH au Niger. Les cercles noirs correspondent aux 10 villages où sont menées depuis 2004 des enquêtes agronomiques. Tiré de Marteau et al. (2011).</figcaption></figure>

## L'observation des systèmes de culture et de leur climat

Le cœur des actions d'AMMA portant sur l'agriculture est la mise en œuvre d'enquêtes agronomiques pour décrire les systèmes de culture à l'échelle de la parcelle agricole (Traoré et al., 2011) de manière à quantifier le rôle du climat sur les pratiques (dates de semis, resemis) et sur la productivité agricole (biomasse, rendement). Ces enquêtes ont d'abord été initiées en 2004 au Niger, sur le site de l'observatoire géophysique EPSAT-Niger constitué de 30 stations pluviographiques réparties sur un degré carré (120 x 160 km) autour de Niamey. Sur ces 30 stations, 10 villages ont été retenus de façon à couvrir au mieux l'espace de l'observatoire (figure 1 ; Marteau et al., 2011). Pour chacun de ces 10 villages, on dispose d'observations sur 30 parcelles sur la culture du mil (seule céréale cultivée sur ce site) avec en particulier les dates semis/resemis, les cultivars sélectionnés, la densité de semis, l'apport d'intrants (quantité et nature, engrais, produits phytosanitaires), les dates des différentes phases phénologiques, les dégâts subis au cours du cycle (ravageurs, mauvaises herbes), la nature et la profondeur des sols, la préparation du sol (scarifiage, sarclage, labour) et les rendements en grains à la récolte. Les parcelles suivies sont situées à moins de

deux kilomètres du pluviographe installé sur chacun des sites dans le cadre de l'observatoire AMMA-CATCH Niger. La répétitivité temporelle (tous les ans depuis 2004) et spatiale (30 parcelles par village et 10 villages) de ces enquêtes et son association avec l'observatoire géophysique EPSAT-Niger en font un site unique en Afrique de l'Ouest pour étudier les liens entre le climat et le rendement du mil à différentes échelles. À partir de 2006, un autre observatoire, composé de 3 sites le long d'un transect nord-sud (Diourbel, Kaffrine et Tambacounda) a été implanté au Sénégal selon un protocole similaire suivi par le CIRAD et le CERAAS. Cette action a été renforcée par l'arrivée de nouveaux partenaires africains au sein de l'extension du projet européen AMMA-TTC en 2007 et deux types d'activités ont été mises en place dans le cadre d'un réseau regroupant quatre pays de l'Afrique de l'Ouest (INERA au Burkina-Faso ; IER, U. Bamako et DMN au Mali ; UAM et INRAN au Niger ; ISRA, UCAD, DMN et CERAAS au Sénégal) :

- des enquêtes en milieu paysan visant à étudier la variabilité des rendements et ses déterminants au sein de petites régions agricoles ;

- et des essais agronomiques en stations expérimentales pour étudier les caractéristiques de croissance des variétés paysannes (longueur des phases et

cycles, sensibilité à la température et au photopériodisme, biomasses aériennes, densité de semis).

## La modélisation agronomique

Pour quantifier les liens entre le climat et l'agriculture, un prérequis est de construire un modèle qui permette de transcrire l'information climatique (températures et/ou précipitations, par exemple) en termes de variables agronomiques (rendements agricoles, biomasse). Ce type de modèle est particulièrement utile pour synthétiser les connaissances existantes sur les relations climat/plante, explorer des hypothèses de changements de climat ou de pratiques agricoles, identifier des variables clés sur lesquelles la recherche doit mettre l'accent et construire des scénarios pour le futur. Dans le cadre du programme AMMA, deux approches différentes ont été mises en œuvre visant à quantifier la réponse de la productivité agricole aux variations climatiques : la modélisation empirique qui consiste à construire un lien entre des variables à expliquer (comme le rendement par exemple) et des variables explicatives sans représenter explicitement les mécanimes agronomiques, et la modélisation mécaniste qui repose sur une décomposition en processus connus et sur une cohérence théorique.
• **La modélisation empirique.** Ces modèles peuvent être construits à partir d'analyses statistiques reliant des observations agronomiques et climatiques (Schlenker et Lobell, 2010 ; Lobell et al., 2008). Cette approche, relativement simple et rapide à mettre en place, permet une focalisation directe sur des échelles ou des indicateurs pertinents pour les utilisateurs. La figure 2 illustre le type de relation statistique que l'on peut établir entre le climat et le rendement, à travers l'exemple de la culture du coton au Mali. Elle montre un lien entre le cumul pluviométrique annuel et le rendement du coton, avec des rendements d'autant plus forts que le cumul est important (Sultan et al., 2009). Cette relation, qui semble linéaire jusqu'à une valeur de cumul annuel inférieure à 900 mm/an, peut ainsi être utilisée pour prédire l'évolution du rendement du coton. Par ailleurs, une étude préliminaire conduite par Alhassane et Traoré (2011) montre qu'il est possible de développer une méthode de prévision saisonnière des rendements agricoles en Afrique de l'Ouest, sur la base de données historiques de températures de surface de la mer et des rendements de mil et de maïs observés.

• **La modélisation mécaniste.** Les modèles mécanistes permettent, pour une culture et/ou une variété de culture donnée, de simuler, généralement sur une base journalière, la croissance et le développement de la plante au cours de son cycle phénologique, afin de prédire la production de biomasse et le rendement à la fin de la saison de culture. Les campagnes de mesures, les expérimentations sur le terrain du programme AMMA ainsi que l'effort sur le développement numérique des modèles agronomiques ont permis de développer, de calibrer et de valider des modèles spécifiques pour simuler la réponse des céréales sèches (sorgho, mil et maïs) aux variations climatiques au Sahel. Des modèles comme SARRA-H (Système d'analyse régionale des risques agronomiques - version H ; Traoré et al., 2011 ; Dingkuhn et al., 2003) et ORCHIDEE-Mil (Berg et al., 2010) reproduisent bien la variabilité des rendements passés à l'échelle locale (Traoré et al., 2011) et régionale (figure 3) et ont l'avantage de représenter des relations non linéaires entre les variables climatiques et le rendement du mil (figure 3 ; Baron et al., 2005). Ces modèles peuvent être utilisés aussi bien dans le contexte de l'alerte précoce que pour des études exploratoires sur les impacts du changement climatique (Berg et al., 2012 ; Oettli et al., 2011 ; Alhassane et al., 2012).

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

◄Figure 2 - Relation entre le rendement du coton au Mali et la pluie annuelle. Le rendement du coton est mesuré dans la station expérimentale de Koutiala par l'école supérieure européenne d'Ingénierie de l'espace rural (IER) et le SFCRJ, pour la période 1965-1990 (1968, 1972 et 1975 sont manquantes). La pluie (mm/an) est mesurée à la station de N'Tarla. La relation entre la pluie annuelle et le rendement du coton est linéaire lorsque le cumul pluviométrique annuel est inférieur à 900 mm/an (trait discontinu). Tiré de Sultan et al. (2009).

▼ Figure 3 - Haut : Schéma de fonctionnement du bilan carboné et de la phénologie du modèle SARRA-H. Milieu : Rendements observés (noir) et simulés par SARRA-H (rouge) des céréales (mil et sorgho) à l'échelle de l'Afrique de l'Ouest sur la période 1961-1990. Les rendements sont présentés en anomalies standardisées et une tendance linéaire depuis le début de la période a été retirée.

Bas gauche : Relations entre le rendement du mil simulé par SARRA-H et la pluviométrie cumulée sur le cycle (mm/cycle) de culture pour 30 stations en Afrique de l'Ouest sur la période 1950-1980.

Bas droite : Idem mais avec le rayonnement global (Watt/cycle) en abscisse. Tiré de Baron et al. (2005).

<figure><img src="image_5.png" /></figure>
## Quantifier la vulnérabilité de l'agriculture au changement climatique

Compte tenu de l'extrême vulnérabilité du secteur agricole de l'Afrique sub-saharienne aux aléas climatiques, il est crucial de pouvoir réaliser des projections fiables du devenir de la production agricole en réponse aux changements du climat. Cependant, cette tâche reste encore difficile à réaliser du fait des forces incertitudes sur les projections régionales du changement climatique, sur la réponse des plantes aux changements environnementaux (pluie, températures, concentration de CO₂ dans l'atmosphère), sur le couplage des modèles agronomiques et climatiques et sur la façon dont les systèmes agricoles vont s'adapter progressivement aux changements environnementaux (Challinor et al., 2007). L'objectif a donc été :

- de faire un bilan objectif de la littérature sur les effets du changement

climatique sur l'agriculture en Afrique de l'Ouest ;

- et de comprendre les déterminants de cette réponse.

## Une baisse des rendements agricoles sous l'effet du changement climatique

Il existe de nombreux articles et rapports faisant état de projections futures des rendements en Afrique sub-saharienne en réponse aux changements environnementaux (Challinor et al., 2007). Cependant, ces documents portent tous sur un pays ou un groupe de pays en particulier, mettent l'accent sur une culture ou sur une variété spécifique et utilisent des méthodologies différentes (modèle empirique ou mécaniste pour simuler les rendements, différentes méthodes de régionalisation, différents modèles ou scénarios climatiques, prise en compte de l'effet du CO₂). Il est donc assez difficile de se faire une idée d'ensemble de l'impact du changement climatique sur l'agriculture en Afrique et surtout des incertitudes dont sont assorties ces projections. Roudier et al. (2011a) ont procédé à une

méta-analyse des résultats de la littérature en compilant les résultats issus de 16 publications récentes sur le sujet pour constituer une base de données de rendement pour le futur. La figure 4a montre que le signe du changement relatif de rendement entre le climat présent et le climat futur est dans la plupart des cas négatif avec une baisse de l'ordre de 10 % par rapport au présent. Ce chiffre est néanmoins assorti d'une incertitude forte puisque les distributions des réponses sont très étalées et varient de - 40 % à + 80%, selon les cas. La prise en compte de la concentration atmosphérique en CO₂, qui a un effet fertilisant sur la plante, quoiqu'encore mal compris et mal représenté par les modèles (Long et al., 2006 ; Tubiello et al., 2007 ; Ainsworth et al., 2008), a un effet d'atténuation sur l'effet négatif du changement climatique bien que les impacts combinés des changements environnementaux (climat et CO₂) restent globalement négatifs.

Il est également intéressant de constater que même si la dispersion des résultats issus de l'utilisation de modèles agronomiques mécanistes est plus forte (ce qui est logique car ces modèles sont

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 - (a) Distribution des changements relatifs de rendement en Afrique de l'Ouest entre le climat présent et le climat futur pour 16 études récemment publiées (trait continu). La courbe discontinue représente la même distribution mais uniquement pour les études ne considérant pas l'effet du CO₂ sur la plante.</figcaption></figure>

(b) Comme (a) mais en distinguant les résultats basés sur des modèles mécanistes (trait continu) de ceux basés sur les modèles empiriques (trait discontinu).

(c) Comme (a) mais en distinguant les résultats selon que le forçage radiatif est relativement faible (trait continu) ou fort (trait discontinu).

(d) Comme (a) mais en séparant les résultats sur les pays soudano-sahéliens (trait continu) de ceux sur les pays guinéens (trait discontinu). Tiré de Roudier et al. (2011a).
plus riches que les modèles statis-
tiques), le signe du changement de ren-
dement qu'ils prévoient est le même
que pour les modèles empiriques
figure 4b). De plus, la figure 4c montre
que plus la concentration de CO2 dans
l'atmosphère considérée dans ces étu-
des est élevée (horizons temporels loin-
tains, scénarios économiques avec de
fortes émissions comme le scénario
A2), plus l'impact négatif attendu sur
les rendements est fort. Cette constata-
tion donne un sens particulièrement
important à la prise en compte de la
réduction des émissions de CO2 par les
mesures d'atténuation qui peuvent limi-
ter les impacts sur l'agriculture en
Afrique de l'Ouest. Enfin, la figure 4d
montre un impact différentiel du chan-
gement climatique selon la région de
l'Afrique de l'Ouest, les pays sahéliens
étant plus durement touchés que les
pays guinéens.

Le rôle majeur
de la température

Pour comprendre les déterminants de la
réponse des rendements agricoles au
changement climatique, on utilise un
modèle agronomique pour construire
des projections futures du mil en
Afrique de l'Ouest à partir des scénar-
ios de changement climatique issus
des modèles de climat du GIEC (rap-
port AR4). Berg et al. (2012) ont forcé
le modèle agronomique ORCHIDEE-
Mil (Berg et al., 2010) par les sorties
d'un sous-ensemble des modèles cli-
matiques du GIEC AR4. Des simula-
tions transitoires ont été réalisées sur la
période 1961-2000 (8 modèles) et sur
le XXIe siècle avec les scénarios A1B
(7 modèles) et A2 (5 modèles). Le
choix des modèles s'est fait sur la base
de la disponibilité des variables cli-
matiques nécessaires pour forcer
ORCHIDEE-Mil. Les simulations ont
été réalisées avec et sans augmentation
de la concentration du CO2 dans l'at-
mosphère de sorte que l'on a pu quanti-
fier son effet de fertilisation sur les
changements futurs des rendements. Le
modèle ayant montré une bonne qualité
de prédiction des rendements du mil en
Afrique et en Inde (Berg 2011), les
simulations ont été réalisées sur une
fenêtre spatiale englobant l'Afrique et
le subcontinent indien. Du fait des biais
importants des modèles de climat, en
particulier dans la distribution spatiale
des précipitations en Afrique, il est dif-
ficile de conduire une analyse des
impacts sur une base géographique. Par
exemple, s'il ne pleut pas suffisamment
au Sahel, comme c'est le cas dans le

modèle climatique de l'Institut Pierre-
Simon Laplace (IPSL) notamment, le
modèle agronomique ne simulera que
des très faibles valeurs de rendement,
voire un rendement nul, et le change-
ment dans le futur que donnera le
modèle agronomique n'aura vraisem-
blablement que peu de sens. Berg et al.
(2012) se sont donc orientés vers l'ana-
lyse des rendements simulés au sein de
zones climatiques homogènes pour éli-
miner les incertitudes et les erreurs
liées aux biais géographiques des
modèles. Une version simplifiée de la
classification de Köppen a été appli-
quée sur les sorties de chaque modèle
de climat pour distinguer quatre zones
climatiques homogènes : une zone
équatoriale humide toute l'année, une
zone équatoriale à saison sèche, une
zone aride et une zone tempérée (fi-
gure 5). Les pixels de chaque classe
diffèrent géographiquement selon les
modèles mais partagent globalement
les mêmes conditions climatiques.

On note une réponse très cohérente du
rendement simulé entre les différents
modèles de climat qui s'accordent tous à
montrer une baisse des rendements dans
trois des quatre grandes régions considé-
rées (zone équatoriale humide, zone
équatoriale à saison sèche et une zone
tempérée ; figure 5). Ce signal, robuste
avec le scénario A2, est largement dû à
l'augmentation des températures, cohé-
rentes d'un modèle à l'autre, qui réduit la
longueur de cycle de la plante (Berg et
al., 2012). Ce déficit de rendement dans
le futur reste le même lorsque l'on consi-
dère l'effet du CO2 sur la plante(1). Ce der-
nier est très faible dans le modèle car la
photosynthèse du mil en C4 n'est que très

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Figure 5 - (a) Localisation des zones climatiques de Köppen dans le modèle MIROC-MEDRES sur la période présente 1970-2000.

(b) Changement relatif du rendement (%) entre le présent (1970-2000) et le futur (2070-2100), selon le scénario A2 pour les 5 modèles du GIEC AR4 considérés. Les points représentent les changements significatifs à 5 %. Tiré de Berg et al. (2012).

<footnote>(1) Les végétaux peuvent être classés en plusieurs catégories selon les premières molécules organiques formées lors de la fixation du CO2 au cours de la photosynthèse : C3 (le premier produit est un composé à 3 atomes de carbone), C4 (le premier produit est un composé à 4 atomes de carbone), CAM (le premier composé peut être un composé à 3 ou à 4 atomes de carbone). [Ndlr]</footnote>
peu sensible à l'effet fertilisant du CO2, contrairement à la photosynthèse en C3 (blé, coton, par exemple). Dans les zones arides où le rendement simulé est très sensible aux variations pluviométriques, aux franges du désert saharien notamment, la réponse en rendement est beaucoup plus divergente entre les modèles du fait de l'incohérence des projections de la pluviométrie annuelle. Dans ces zones, les modèles de climat dont les précipitations augmentent (diminuent) dans le futur conduisent à des baisses de rendements plus faibles (plus fortes). Si les effets des précipitations ont été dominants dans l'histoire récente, ces résultats montrent qu'il peut en être tout à fait dif-féremment dans le futur avec un rôle important des températures dans l'évolu-tion des rendements sur la majeure partie de l'Afrique, bien qu'une incertitude sub-siste quant aux changements induits par les précipitations dans les régions les plus sensibles au stress hydrique. Ce rôle des températures sur l'évolution des rendements est confirmé par la littérature récente (Schlenker et Lobell, 2010 ; Salack, 2008).

Cependant, le déficit de rendement induit par l'augmentation des températures reste d'une amplitude assez faible, bien plus faible que celle que l'on peut obser-ver dans la différence de rendement d'une parcelle à une autre sous l'effet de variations du type de sol ou d'apports d'intrants. De plus, si cette baisse de ren-dement provoquée par la réduction du cycle de culture sous un climat plus chaud peut être limitée par la sélection de variétés à cycle plus long, il subsiste encore de nombreuses incertitudes sur le futur des rendements agricoles en Afrique soudano-sahélienne. En effet, des modèles comme SARRA-H ou ORCHIDEE-Mil ne représentent pas l'effet de la température sur l'efficience de conversion de la lumière interceptée en biomasse ni celui des très hautes tem-pératures sur les grains et sur la mortalité des cultures. Ces deux effets peuvent aggraver le déficit de rendement induit par la réduction du cycle de culture.

## S'adapter aux fluctuations et aux changements du climat

L'Afrique soudano-sahélienne ne peut pas attendre éternellement plus de pré-cisions et de certitudes sur l'évolution du climat pour définir et appliquer des

mesures d'adaptation, le climat d'au-jourd'hui ayant déjà un impact très fort sur la production agricole. Pour lutter contre les aléas climatiques, qui sont loin d'être des phénomènes nouveaux en Afrique, les populations rurales ont privilégié depuis longtemps les pra-tiques agricoles les moins risquées (de Rouw, 2003) au détriment de tech-niques plus productives mais présentant des risques plus élevés (Affholder, 1997). Cependant, si ces stratégies sont efficaces pour assurer leur survie, elles limitent fortement le développement en entretenant un potentiel de production faible, même quand les conditions plu-viométriques sont bonnes, ce qui main-tient les populations rurales dans la pauvreté (CGIAR, 2009). L'utilisation de l'information climatique pour orien-ter la stratégie agricole est l'une des mesures possibles, non seulement pour prévenir et minimiser les conséquences des aléas climatiques, mais aussi pour offrir des opportunités de capitaliser sur un climat plus favorable.

## Date de démarrage de la mousson et date de semis des cultures

Plusieurs études récentes ont été menées pour identifier les besoins des agriculteurs en termes d'information climatique par le biais d'enquêtes et de questionnaires adressés aux utilisateurs (Ingram et al., 2002 ; Klopper et al., 2006). Elles ont toutes fait ressortir l'in-térêt des agriculteurs pour l'information climatique comme aide à la prise de décision. Ingram et al. (2002), à travers

des enquêtes sur plusieurs catégories d'agriculteurs au Burkina Faso, ont essayé de classer les indicateurs climatiques en fonction de leur importance perçue par les acteurs locaux pour l'aide à la décision agricole. Ces indica-teurs, classés par ordre d'intérêt aux yeux des agriculteurs burkinabés, sont :

- les dates de démarrage et de fin de la saison des pluies ;

- la répartition des pluies au sein de la saison humide ;

- et le cumul saisonnier des pluies.

La date de démarrage des pluies est ainsi considérée comme l'indicateur cli-matique le plus important pour les agri-culteurs puisqu'il conditionne la date de semis des cultures. Marteau et al. (2011) ont analysé la stratégie de semis des agriculteurs au Niger vis-à-vis de la pluviométrie, à partir des données recueillies en milieu paysan pour la période 2004-2009, dans 10 villages situés sur un domaine d'un degré carré au Niger. Ils ont montré que dans la majeure partie des cas, les paysans sèment le mil après une première pluie significative au printemps (générale-ment apportant plus de 10 mm en un jour), partant ainsi du postulat que cette première pluie marque le démarrage de la mousson. En l'absence d'information ou de prévision de la date de démarrage des pluies, les agriculteurs prennent ainsi le risque de perdre leurs semences si cette première pluie est provoquée par un événement isolé et se trouve sui-vie d'un épisode sec de plus de 7 jours après le semis. Marteau et al. (2011) ont ainsi montré que 22 % des semis ont été perdus à cause de l'occurrence d'un

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>La récolte du coton au Mali. (© Mamoutou Kouressy)</figcaption></figure>
épisode sec prolongé (supérieur à 7 jours) juste après le semis, autrement dit après un faux départ de la mousson. Si les agriculteurs connaissaient à l'avance la date de son démarrage, ils pourraient non seulement réduire les pertes de semences et de temps de travail liées aux semis ratés, mais aussi augmenter leurs rendements en calant mieux le cycle cultural à la saison des pluies, comme l'a montré l'étude de modélisation de Sultan et al. (2005a). Cependant, il faut préciser que pour répondre aux besoins des agriculteurs, la prévision de la date du démarrage de la mousson devrait atteindre une précision tant spatiale que temporelle qui est très loin d'être atteinte actuellement.

## Les bénéfices potentiels de l'utilisation de la prévision saisonnière

En Afrique de l'Ouest, même s'il existe un système de prévision opérationnel qui fournit chaque année des prévisions, des mois à l'avance, sur la qualité de la saison des pluies à venir (le système PRESAO, Prévision saisonnière en Afrique de l'Ouest ; Hamatan et al., 2004 ; Ward et al., 2004), il n'existait aucune étude évaluant les bénéfices de la prévision saisonnière pour l'agriculture en Afrique sub-saharienne, ni même pour l'agriculture de subsistance en général. Actuellement, l'ensemble des évaluations est réalisé pour des cultures de rente (Meza et al., 2008). Pourtant l'évaluation des bénéfices de l'utilisation de la prévision saisonnière est nécessaire pour orienter la recherche là où les bénéfices sont les plus importants (pour une catégorie d'exploitants par exemple ou bien avec la prévision d'un indicateur climatique plutôt qu'un autre) et pour attirer les partenaires institutionnels et les investissements (Thornton, 2006 ; Meza et al., 2008). Sultan et al. (2010) et Roudier et al. (2011b) ont été parmi les premiers auteurs à avoir évalué les bénéfices de la prévision saisonnière en Afrique de l'Ouest, en couplant la modélisation climatique, économique et agronomique. En se basant sur un modèle bioéconomique calibré sur une exploitation agricole typique de Nioro du Rip, qui se trouve dans la région semi-aride du Sénégal, Sultan et al. (2010) ont mis en balance les bénéfices de l'utilisation de la prévision saisonnière par rapport aux pertes induites par des erreurs de prévision et montré que l'agriculteur peut tirer des bénéfices de la prévision saisonnière. Plus récemment, Roudier et al. (2011b) ont évalué les bénéfices de la prévision saisonnière pour la culture du mil au

Niger. Pour reproduire de manière fine les itinéraires techniques des paysans, les auteurs ont utilisé le modèle SARRA-H, capable de simuler la réponse en rendement (que l'on traduit ensuite en revenu pour les agriculteurs) au changement de stratégies (date de semis, niveau de fertilisation, longueur de cycle et type de variété cultivée). Ils ont mis en évidence un bénéfice de l'utilisation de la prévision quel que soit le type d'année (sèche, normale ou humide) considéré, avec une valeur maximale de la prévision en cas d'année humide (figure 6). Roudier et al. (2011b) se sont ensuite intéressés à faire évoluer la qualité de la prévision saisonnière afin de voir comment le progrès de la prévision climatique se traduit en termes de bénéfices pour les agriculteurs au Niger. Trois types de prévisions ont été considérés : la prévision parfaite du cumul saisonnier (typiquement celle issue du système actuel PRESAO), la prévision parfaite du cumul saisonnier (typiquement si on améliore fortement le système PRESAO, sans changer les variables qu'il prévoit) et la prévision parfaite du cumul saisonnier avec en plus la prévision du début et de la fin de la saison des pluies (typiquement si on améliore le système PRESAO avec de nouvelles variables prévues). Il est intéressant de constater que l'augmentation la plus forte du bénéfice de la prévision ne se réalise pas avec l'amélioration du score du système existant (le passage de la prévision parfaite à parfaite n'entraîne qu'une augmentation faible du bénéfice espéré dans la figure 6) mais plutôt grâce à l'introduction de la prévision de variables supplémentaires, comme le démarrage et la fin de la saison des pluies, qui permet un meilleur calage du cycle de culture (date de semis, longueur de cycle de la variété de mil utilisée) avec la saison humide. Ce résultat

confirme l'importance de la prévision de la date de démarrage des pluies pour l'agriculture (Sultan et al., 2005a ; Marteau et al., 2011) et qui a été soulagnée très justement par les agriculteurs sahéliens comme la priorité en terme d'indicateur climatique à être inclus dans les systèmes de prévision actuels (Ingram et al., 2002).

## Les assurances agricoles basées sur des indices climatiques

La mise en place d'un système d'assurance agricole figure parmi les pistes possibles pour atténuer la vulnérabilité des agriculteurs aux fluctuations climatiques. Les assurances agricoles traditionnelles, basées sur la constatation d'une mauvaise récolte, sont actuellement peu développées dans les pays du Sud à cause de la difficulté d'évaluer les dommages et de l'asymétrie d'information entre le paysan et l'assureur. Depuis quelques années, des assurances basées sur des indices météorologiques ont été lancées à l'échelle de pilotes et même à plus grande échelle dans quelques pays en développement (Malawi, Éthiopie, Inde, Maroc et Mexique) mais pas encore en Afrique de l'Ouest (Leblois et Quirion, 2011). Pourtant, elles pourraient y atténuer les conséquences potentiellement dramatiques d'une mauvaise saison des pluies pour les paysans. Elles pourraient également faire évoluer les pratiques agricoles vers des pratiques plus risquées mais bénéfiques en moyenne : augmentation des intrants, expansion des cultures risquées mais en moyenne plus productives. Un des objectifs d'AMMA a donc été de montrer le potentiel de ce type d'assurances en Afrique de l'Ouest où elles n'ont

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 6 - Variations de revenus (%) liées à l'utilisation de la prévision saisonnière pour la culture du mil au Niger selon que l'année est humide, normale, sèche et pour l'ensemble des années. Trois types de prévisions sont considérées : « Impft » correspond à la prévision catégorielle imparfaite du cumul saisonnier (typiquement celle issue de PRESAO), « Pft » est la même prévision mais sans erreur, et « Pft++ » la prévision sans erreur avec en plus la prévision du début et de la fin de la saison des pluies. Tiré de Roudier et al. (2011b).</figcaption></figure>
jamais été appliquées. À l'aide d'une
base de données agricoles et pluviométriques détaillée sur le Burkina Faso
et d'hypothèses simples sur la forme
d'un contrat d'assurance, Berg et al.
(2009) ont étudié la faisabilité potentielle et l'intérêt pour les agriculteurs de
ce pays d'une assurance climatique à
indice. Pour cela, ils ont considéré les
résultats de plus de 3 000 contrats simulés sur 30 provinces, 21 ans (1984-2004)
et 5 cultures (coton, mil, sorgho, maïs et
arachide). Le principe du contrat d'assurance consiste à trouver un indicateur
qui fait le lien entre les fluctuations pluviométriques et le rendement des cultures, ici le cumul pluviométrique annuel,
et à indemniser le producteur lorsque la
valeur annuelle de cet indice est inférieure à un certain seuil (en cas de
sécheresse avérée par exemple). Il est
ressorti qu'un tel système d'assurance,
même fondé sur un indice simple
comme le cumul pluviométrique de la
saison des pluies, peut être efficace d'un
point de vue économique. Son efficacité
est surtout déterminée par l'intensité du
lien entre le climat et la culture (que l'on
appelle le risque de base) mais surtout
par la variance du rendement de la culture. Le maïs, dont le rendement est le
plus variable d'une année sur l'autre, est
la culture qui bénéficierait le plus de la
mise en place d'un tel système d'assurance. D'autre part, les zones à faible
pluviométrie annuelle au nord du
Burkina-Faso pourraient également y
trouver un bénéfice plus important du
fait du lien plus fort entre les fluctuations climatiques et le rendement des
cultures et des variations interannuelles
importantes du rendement. Toutefois, de
nombreux obstacles tendent encore à
limiter leur mise en œuvre dans les pays
en développement, en particulier l'intérêt limité des paysans pour des assurances payantes au regard de leur solvabilité réduite. Il semble aussi que l'intérêt de ce type d'outils de mutualisation réside dans sa complémentarité avec d'autres méthodes pour augmenter les rendements moyens. Il s'agit, par exemple, de l'utilisation d'intrants coûteux et souvent trop rares, ou encore des prévisions saisonnières, toujours imparfaites, pouvant alors augmenter le risque pris par les paysans lors de mauvaises saisons mal anticipées par ces dernières. Finalement, il sera important, pour favoriser leur développement futur, de trouver des outils innovants facilitant l'accès à cette mutualisation de moyenne ou de grande échelle et permettant d'augmenter la confiance des paysans dans ce genre d'outils et l'implication des institutions locales existantes.

Conclusion

Anticiper les fluctuations et les changements climatiques est d'une importance primordiale pour l'agriculture en Afrique soudano-sahélienne. D'un côté les aléas climatiques peuvent être responsables de déficits de production et de graves crises alimentaires mais de l'autre la maîtrise et l'anticipation de la variabilité climatique peuvent être un premier pas vers une augmentation de la production et la concrétisation des objectifs du Millénaire visant à une plus grande sécurité alimentaire en Afrique.

L'étude des relations entre le climat et l'agriculture nécessite une approche pluridisciplinaire combinant notamment des données et des outils issus de l'agronomie (modèles empiriques ou mécanistes simulant la réponse du rendement aux variations climatiques), de la science du climat (modèles climatiques capables de réaliser des projections du climat de quelques mois à un siècle d'échéance) et de l'économie (scénarios d'évolution de la société, modèles bioéconomiques, adaptation). Certains de ces outils ont été développés, perfectionnés et validés dans le cadre de la première phase d'AMMA et permettront une pérennité de l'effort du programme, que ce soit à travers des applications opérationnelles en intégrant ces indicateurs au sein de systèmes d'alertes précoces ou à travers des études exploratoires sur les interactions entre le climat et l'agriculture dans les régions tropicales.

La quantification des impacts agronomiques du changement climatique nécessite la mise en place d'une méthodologie souvent complexe avec des outils tirés de l'économie (scénarios d'émission, modèles de décision des ménages agricoles), de la science du climat (modèles et projections climatiques), de l'agronomie (modèles agronomiques) et de la statistique (régionalisation et correction de biais), ayant chacun leur part d'erreur et leurs limites. Malgré ces incertitudes, il a pu être montré une baisse plausible de la productivité des céréales dans le futur sous l'effet du réchauffement climatique. Néanmoins, le défi à relever ne réside donc pas tant dans l'estimation déterministe et vraisemblablement inatteignable de l'évolution future des rendements mais dans la quantification, la hiérarchisation et la réduction des incertitudes associées aux projections des impacts du changement climatique. Le cadre des nouveaux projets internationaux CORDEX (projet d'intercomparaison de méthodes de régionalisation) et AGMIP (intercomparaison des modèles

agronomiques) marquera très certainement un tournant vers une meilleure prise en compte de cette incertitude à travers des études coordonnées dédiées aux impacts du climat sur l'agriculture, qui étaient jusqu'alors menées de manière très isolée et fragmentée.

Cependant, il ne faut pas attendre plus de
certitudes pour d'ores et déjà proposer
des mesures d'adaptation qui soient à
la fois scientifiquement pertinentes
et socialement acceptables, le climat
d'aujourd'hui ayant déjà un impact sur
les ressources des populations rurales.
L'utilisation de l'information et la prévi-
sion climatique pour orienter la stratégie
agricole peut permettre dans bien des cas,
illustrés dans le programme AMMA,
d'augmenter les revenus et de réduire la
vulnérabilité de l'agriculture tradition-
nelle. C'est aussi une forme d'adaptation
« sans regret » au changement climatique
car même si le climat ne change pas dans
le futur, elle augmente la résilience aux
aléas climatiques auxquels l'Afrique est
fréquemment confrontée. Néanmoins,
l'étude des vulnérabilités et de l'adapta-
tion aux changements environnementaux
nécessite d'aller bien au-delà de l'effort
mené dans le cadre de la première phase
et, en particulier, requiert un dialogue des
sciences biophysiques (climat, hydro-
logie, agronomie) et des sciences humai-
nes (démographie, histoire, anthro-
pologie, économie). Cette approche plu-
ridisciplinaire est cruciale lorsqu'on
aborde la problématique de l'adaptation
aux changements environnementaux où la
réponse des sociétés sahéliennes est
enchâssée dans des transformations socia-
les globales et où la variable climatique
est loin d'être le seul et unique facteur de
vulnérabilité. Les relations de l'homme à
son environnement s'inscrivent en effet
dans des configurations économiques,
sociales et politiques complexes qu'il est
nécessaire d'interroger et de confronter
avec les phénomènes climatiques et envi-
ronnementaux. La construction de ce
dialogue pluridisciplinaire est le défi qui
sera relevé dans la deuxième phase
d'AMMA et mis en œuvre notamment
dans le cadre des projets RIPIECSA,
ESCAPE, ECLIS.

Remerciements

Ce travail a été réalisé grâce aux finance-
ments du Groupement d'intérêt scienti-
fique (GIS) « Climat-Environnement-
Sociétés » dans le cadre du projet
REGYNA, du Réseau de recherche sur le
développement soutenable de la région
Île-de-France (R2DS) et du programme
AMMA (AMMA-IP, AMMA-API).