Evaluation ex-ante de la prévision saisonnière en petit paysannat burkinabè
La programmation linéaire est un excellent outil d'évaluation ex ante des innovations technologiques. Dans cette étude, nous évaluons l'intérêt économique de la prévision saisonnière dans un contexte de variabilité et de changement climatique, pour des paysans de la zone de Dano au sud ouest du Burkina Faso. Le modèle maximise le revenu en optimisant l'allocation des terres, du travail et des intrants entre plusieurs types de sols et de cultures. Les rendements varient selon le type de sol, d'itinéraire technique et d'hivernage. Quatre scénarios sont proposés au modèle : un myope (le paysan n'a pas accès aux prévisions), une prévision de saison sèche, de saison moyenne et une prévision de saison humide. Etrangement le modèle montre que c'est une prévision de saison humide qui procure le meilleur gain. La prévision de saison sèche n'apporte pas beaucoup de changement en terme de revenu. Globalement le gain de revenu de la prévision est relativement peu élevé, mais le coût d'une erreur de prévision est élevé. Ces résultats militent pour une certaine prudence vis-à-vis de l'intérêt des prévisions saisonnières pour la réduction de la vulnérabilité.
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | conference_item biblioteca |
| Language: | fre |
| Published: |
CIRAD-ES
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| Subjects: | E16 - Économie de la production, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, P40 - Météorologie et climatologie, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/559206/ http://agritrop.cirad.fr/559206/1/document_559206.pdf |
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| Summary: | La programmation linéaire est un excellent outil d'évaluation ex ante des innovations technologiques. Dans cette étude, nous évaluons l'intérêt économique de la prévision saisonnière dans un contexte de variabilité et de changement climatique, pour des paysans de la zone de Dano au sud ouest du Burkina Faso. Le modèle maximise le revenu en optimisant l'allocation des terres, du travail et des intrants entre plusieurs types de sols et de cultures. Les rendements varient selon le type de sol, d'itinéraire technique et d'hivernage. Quatre scénarios sont proposés au modèle : un myope (le paysan n'a pas accès aux prévisions), une prévision de saison sèche, de saison moyenne et une prévision de saison humide. Etrangement le modèle montre que c'est une prévision de saison humide qui procure le meilleur gain. La prévision de saison sèche n'apporte pas beaucoup de changement en terme de revenu. Globalement le gain de revenu de la prévision est relativement peu élevé, mais le coût d'une erreur de prévision est élevé. Ces résultats militent pour une certaine prudence vis-à-vis de l'intérêt des prévisions saisonnières pour la réduction de la vulnérabilité. |
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