Projets

Description du projet

Avec une attention croissante accordée à l'Agriculture Intelligente face au Climat (AIC) aux niveaux local et mondial, les études basées sur des modèles joueront un rôle de plus en plus important pour les tests et la mise à l’échelle des technologies et pratiques prometteuses. Ce projet fonctionne à travers une gamme d'échelles temporelles et spatiales pour permettre l'intégration des connaissances multidisciplinaires pour l'évaluation des pratiques AIC et faciliter la prise de décision.

Dans cette recherche, les cadres basés sur des projections, les modèles et les analyses à l'échelle mondiale et régionale seront utilisés pour répondre à des questions scientifiques clés concernant les changements potentiels dans la dynamique d'utilisation des terres dans l'agriculture, et les besoins de production spécifiques aux cultures.

Certaines questions de recherche clés comprennent:

Quand est-ce que le système de transformation des cultures est attendu au cours du 21e siècle dans l'Afrique subsaharienne?

Quelles sont les options disponibles pour les agriculteurs et lesquelles sont meilleures?

Quels sont les risques actuels et futurs auxquels les ménages  agricoles en Afrique sub-saharienne font face et quels types de stratégies de gestion des exploitations agricoles ou des pratiques AIC peuvent aider à gérer ces risques?

Activities de recherche

Enquêter sur les pratiques AIC dans le cadre des futurs scénarios climatiques en utilisant les résultats à partir des données de ménages, le recueil de AIC, les villages climato-intelligents (SCV) et les modèles climatiques agricoles; et intégrer les résultats importants dans les larges contextes scientifiques et politiques de CGIAR, tels que le Groupe d'Experts Intergouvernemental sur le Changement Climatique (GEICC).

Étudier les processus importants sur l’avenir du climat, tels que de fortes contraintes de température et la réponse de CO2, pour d'importantes cultures vivrières telles que le maïs et le blé. De plus, ce projet mènera des activités d'amélioration du modèle de culture en collaboration avec le Projet d’Inter-comparaison et d'Amélioration du Modèle Agricole (AgMIP).

Étudier les impacts potentiels et l'adaptation des pratiques de production aux changements climatiques en regardant l’émergence de différents processus entre les différents méga-environnements pour le maïs en Afrique sub-saharienne.

Resultats

Ce projet contribuera à la compréhension des principales vulnérabilités dans les systèmes agricoles, évaluer et hiérarchiser les pratiques agricoles intelligentes face aux climats dans les deux régions. Pour l'Amérique latine, une culture clé sera le riz, alors que les analyses de vulnérabilité en Afrique auront une perspective multicultures. Cela se traduira par la publication des documents à fort impact, les méthodes / outils en cours d'élaboration qui peuvent être intégrés par les partenaires régionaux, l'information en cours d'élaboration qui peuvent être partagées avec des partenaires régionaux, ainsi que des initiatives de développement.

Résultats attendus

• Identification des changements projetés suite à l'utilisation des terres agricoles dans le cadre du changement climatique.
• Présentation des différences systématiques dans les réponses de rendement des cultures aux changements climatiques résultant de l'hétérogénéité dans l'intensité des cultures.
• Évaluation des changements récents et les projections futures dans les modèles de choque climatique (sécheresse) pour la production du riz pluvial au Brésil central.
• Examen des progrès sur le travail des stratégies de production.
• Documents d'examen par les pairs.
• Développement d'un programme de recherche collaborative pour la constitution d'une base de données factuelles de AIC.

Partenaires

• Centre International d'Agriculture Tropicale (CIAT)
• Le Centre International d'Amélioration du Maïs et du Blé (CIMMYT)
• World Agroforestry Centre (ICRAF)

Information complémentaires

Pour plus d'informations, veuillez contacter les chefs de projet Andrew Challinor, a.j.challinor@leeds.ac.uk ou Julian Ramirez-Villegas: j.r.villegas@cgiar.org