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Projet ANR-08-VULN-001 PICREVAT ProgrammeVMCS2008 AIDENTIFICATION..................................................................................................2 BRÉSUMÉ CONSOLIDÉ PUBLIC...................................................................................2 B.1 Résumé consolidé public en français...........................................2 B.2 Résumé consolidé public en anglais............................................4 CMÉMOIRE SCIENTIFIQUE (NON CONFIDENTIEL) ...............................................................6 C.1Résumé du mémoire....................................................................6 C.2Enjeux et problématique, état de l’art..........................................6 C.3Approche scientifique et technique..............................................7 C.4Résultats obtenus.........................................................................7 C.5Exploitation des résultats.............................................................9 C.6Discussion ...................................................................................9 C.7Conclusions ...............................................................................10 C.8Références..................................................................................10 DLISTE DES LIVRABLES.........................................................................................11 EIMPACT DU PROJET............................................................................................11 E.1Indicateurs d’impact...................................................................11 E.2 Liste des publications et communications.................................12 E.2Bilan et suivi des personnels recrutés en CDD (hors stagiaires).16 Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 1/16 A IDENTIFICATION Acronyme du projet Titre du projet Coordinateur du projet (société/organisme) Période du projet (date de début – date de fin) Site web du projet, le cas échéant Rédacteur de ce rapport Civilité, prénom, nom Téléphone Adresse électronique Date de rédaction PICREVAT Prévision de l'Information Climatique pour la Réduction de la Vulnérabilité de l'Agriculture Tropicale Vincent Moron (Aix-Marseille Université, CEREGE) Janvier 2009 – Juin 2013 http://www.cerege.fr/spip.php?article325 Mr Vincent Moron 04 42 97 15 68 [email protected] 31 août 2013 Si différent du rédacteur, indiquer un contact pour le projet Civilité, prénom, nom Téléphone Adresse électronique Liste des partenaires présents à la fin du projet (société/organisme et responsable scientifique) B RÉSUMÉ CEREGE (V. Moron), CRC (Pierre Camberlin), CIRAD (Christian Baron), LOCEAN (Benjamin Sultan), UMR-201 IRD (Valeria Hernandez) CONSOLIDÉ PUBLIC B.1 RÉSUMÉ CONSOLIDÉ PUBLIC EN FRANÇAIS Variabilité pluviométrique intra-saisonnière et interannuelle et agriculture tropicale : perception, détection et analyse Le projet PICREVAT s'est inscrit dans l'analyse des relations entre la variabilité climatique et l'agriculture dans le monde tropical/subtropical. Notre projet s'est appuyé sur 3 terrains très contrastés, permettant de renseigner différents types de relations climat-agriculture-sociétés : l'Afrique de l'Est équatoriale avec des micro-exploitations vivrières s'orientant de plus en plus vers le maïs au détriment du sorgho, le Nord-Cameroun, où des cultures vivrières sont associées à une culture de rente (coton) coordonnée par une structure semi-publique nationale (SODECOTON), et enfin la Pampa Argentine, où des cultures de rente associées à de l'élevage tendent vers la mono-culture du soja transgénique. L'objectif est de faire le pont entre la prévisibilité climatique (large échelle), la réalité locale de la variabilité climatique (distribution spatiale et temporelle des pluies), et la manière dont les communautés agricoles subissent ou perçoivent ces contraintes du climat. Pour cela, leur incidence sur les rendements agricoles a été analysée en dépassant le niveau habituel des totaux saisonniers pour aller vers les échelles spatio-temporelles plus fines, qui correspondent mieux aux impacts agricoles et aux attentes des utilisateurs finaux. Une approche comparative multi-scalaire et inter-disciplinaire des relations climat-plante-cultivateurs Notre projet a combiné plusieurs approches différentes, propres aux trois grandes branches scientifiques impliquées (climatologie, agronomie, ethnologie) : enquêtes socio-ethnographiques afin de cerner à la fois la dynamique des pratiques agricoles (notamment sur les terrains kenyan et argentin) et la Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 2/16 perception de la variabilité climatique ; analyse statistique pour quantifier l'impact climatique sur les rendements et les pertes lors des semis ainsi que le potentiel de prévision des rendements et analyser la variabilité climatique aux échelles intra et interannuelles ; modélisation agronomique (modèles SARRA-H et DSSAT) et expérimentations agronomiques en stations afin de tester l'impact climatique selon des scénarios plus ou moins idéalisés et enfin modélisation climatique qui a fourni plusieurs ensembles permettant de mesurer la prévisibilité des différentes variables climatiques impliquées dans les rendements et de tester différentes méthodologies de prévision saisonnières. Deux résultats majeurs du projet Deux résultats majeurs ont émergé : tout d'abord, l'intensification et/ou les changements culturaux d'un système "traditionnel" vers un système plus "optimisé" en général non induits par la variabilité climatique (vers le maïs sur le Mt Kenya, vers le soja transgénique en Argentine) induisent une augmentation de la vulnérabilité et une moindre résilience des sociétés et de leurs systèmes de culture face à la variabilité climatique. Dans certains pays, comme l’Argentine, les producteurs sont conscients des tendances climatiques saisonnières et commencent à les intégrer dans leur choix de dates de semis. Ensuite, la hiérarchie des caractéristiques intra-saisonnières de la saison des pluies du point de vue de leur implication sur les rendements et en terme de prévisibilité potentielle n'est pas nécessairement générique, c'est-à-dire qu'on ne peut pas a priori classer les variables intra-saisonnières ni selon l'intensité de leur impact sur les rendements, ni selon l'amplitude de la fraction de la variabilité interannuelle prévisible à l'échelle régionale. Production scientifique depuis le début du projet Le projet a produit 19 articles dans des revues scientifiques de rang A au sens de l'AERES, une vingtaine d'ouvrages et/ou chapitres d'ouvrages et plus de 15 conférences internationales (détails dans la section E). Un effort particulier a été porté sur la multi-disciplinarité et la majorité des publications de rang A a confronté et associé plusieurs des spécialités et approches représentées au sein de notre projet. Par ailleurs, un travail de divulgation a été conduit sur les terrains argentins (San Justo et Junín) en particulier, à travers l’élaboration de cahiers « Climat et société » auprès des producteurs agricoles, ONGs, et autorités politiques locales, ainsi que par une interaction régulière avec les médias locaux (cf. section E). 2013b). Une illustration des résultats Cette figure illustre l'importance, souvent critique, de la variabilité pluviométrique intra-saisonnière sur les rendements. Il s'agit des pluies quotidiennes (en mm) à San Justo (Pampa argentine) en 2007-08 (haut) et 2008-09 (bas) sous la forme de barres. La courbe fine est la somme mobile sur 31 jours et la courbe grasse est la climatologie de la somme mobile sur 31 jours. Ces deux années (de juillet à juin) connaissent une sécheresse d'intensité similaire (-30 à -40% par rapport à la normale), mais la distribution satisfaisante en 2007-2008 a engendré des rendements (soja, blé, tournesol et maïs) proches ou légèrement supérieurs à la normale alors que l'année 2008-2009 avec des précipitations beaucoup plus concentrées est la pire en terme de rendements si on considère les seules variations interannuelles (Hernandéz et al. Informations factuelles Le projet PICREVAT est un projet de recherche fondamentale qui a été coordonné par Vincent Moron de l'Université d'Aix-Marseille et du CEREGE. Il a associé 8 personnels permanents (+ environ une douzaine de personnels non-permanents) issus de 5 équipes de recherches (outre le CEREGE, le CRC de l'Université de Bourgogne, les UMR AGAP et TETIS du CIRAD, le LOCEAN, et l'UMR 201-IRD). Le projet a commencé en Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 3/16 janvier 2009 et a duré 54 mois. Il a bénéficié d’une aide ANR d'environ 800 k€ pour un coût global de l’ordre de 1800 k€ » B.2 RÉSUMÉ CONSOLIDÉ PUBLIC EN ANGLAIS Intra-seasonal and interannual variability of rainfall and tropical agriculture: perception, detection and analysis The PICREVAT project analysed the relationships between climate variability and agriculture in tropical / subtropical zones. Our project was based on three very contrasting land, to learn different types of climate-agriculture-society relationships: the equatorial East Africa (Kenya/Tanzania with a focus on Eastern slopes of Mount Kenya and Mt Rungwe) with food crops cultivated on tiny farms, with a recent conversion from sorghum toward maïze, northern Cameroon, where food crops are associated with a cash crop (cotton) coordinated by a national semi-public structure (SODECOTON), and finally the Argentinean Pampa, where cereal and oil crops associated with livestock tend to be now dominated by mono-cultivation of transgenic soybean. The aim is to bridge the gap between climate predictability (large scale), the local reality of climate variability (spatial and temporal distribution of rainfall), and how agricultural communities suffer or receive these climate constraints. For this, their impact on crop yields was analyzed considering not only the seasonal amounts but also finer spatial and temporal scales, which are better suited to agricultural impacts and expectations of end users. A comparative and multi-scalar approach of the interdisciplinary relationships amongst climate plant & farmers Our project has combined several different approaches of the three specific branches of science involved (climatology, agronomy, anthropology): socio-ethnographic surveys to identify both the dynamics of agricultural practices (including the Kenyan and Argentine fieldworks) and perception of climate variability, statistical analysis to quantify the impact of climate variability on yields and analyze climate variability itself at intra and interannual scales; crop modeling (models SARRA-H and DSSAT) and field experiments to test the climate impact on yields through scenarios more or less idealized and finally climate modeling has provided several sets to estimate the potential predictability of different climatic variables involved in yields and test different methods of seasonal forecasting. Two major findings Two major findings emerged: first, the intensification and / or cropping changes from a "traditional" system to a more "optimized" ones, in general not induced by climate variability (to maize on Mt Kenya , to transgenic soybean in Argentina) induce an increase in vulnerability and reduced resilience of societies. Then, the hierarchy of intra-seasonal characteristics of the rainy season in terms of their impact on yields and in terms of their potential predictability is not necessarily generic, that is to say, we can not a priori scale the charatistics at intra-seasonal time scale by the intensity of their impact on yields, or by the magnitude of the fraction of their predictable variability at regional scale. Scientific peer-litterature and conferences The project has produced 19 articles in scientific international journals ranked A (details in Section E) and more than 15 conferences, overwhelmingly international ones. A special effort has been focused on multi-disciplinary and most publications associate several specialties and approaches represented in our project. In addition, a disclosure work was conducted in Argentina (San Justo and Junín) in particular, through issueing "Climate and Society" reports summarizing discussions with farmers, NGOs, and local politicians, as well as regular interaction with local media (see Section E). Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 4/16 An illustration of the results This figure illustrates the importance, often critical, of the intra-seasonal variability of rainfall on yields. This is the daily rainfall (in mm) in San Justo (Pampa Argentina) in 2007-08 (top) and 2008-09 (bottom) in the form of bars. The thin curve is the running 31-day sum and the bold curve is the climatology of the 31-day running sum. These two years (July to June) experienced drought of similar intensity (-30 to -40% relatively to normal), but smooth intra-seasonal distribution of rainfall in 2007-2008 resulted in yields (soybeans, wheat, sunflower and maize) near or slightly above normal, while the 2008-2009 year is the worst in terms of yields if we consider only the interannual variations (Hernandez et al. 2013b). Factual information The PICREVAT project is a fundamental research project and was coordinated by Vincent Moron (University of Aix-Marseille and CEREGE). It involved eight permanent staff (+ about a dozen non-permanent staff) from five research teams (CEREGE, CRC, University of Burgundy, CIRAD, LOCEAN, and 201-IRD UMR ). The project began in January 2009 and lasted 54 months. He was funded by ANR for about 800 k€ for a total cost of around 1,800 k€. Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 5/16 C MÉMOIRE SCIENTIFIQUE C.1 RÉSUMÉ (NON CONFIDENTIEL) DU MÉMOIRE Le projet PICREVAT a analysé les relations entre la variabilité climatique contemporaine et l'agriculture dans le monde tropical/subtropical. Il s'est appuyé sur 3 terrains très contrastés, permettant de renseigner différents types de relations climat-agriculture-sociétés : l'Afrique de l'Est équatoriale avec des micro-exploitations vivrières, s'orientant de plus en plus vers le maïs au détriment du sorgho, le Nord-Cameroun, où des cultures vivrières sont associées à une culture de rente (coton) coordonnée par une structure semi-publique nationale (SODECOTON), et enfin la Pampa Argentine, où des cultures de rente associées à de l'élevage tendent vers la mono-culture du soja transgénique. L'objectif est de faire le pont entre la prévisibilité climatique de large échelle vers les échelles spatio-temporelles plus fines, qui correspondent mieux aux impacts agricoles et aux attentes des utilisateurs finaux. Plusieurs résultats majeurs ont émergé : par exemple, l'intensification et/ou les changements culturaux d'un système "traditionnel" vers un système plus "optimisé" en général non induits par la variabilité climatique (vers le maïs sur le Mt Kenya, vers le soja transgénique en Argentine) induisent in fine, une augmentation de la vulnérabilité et une moindre résilience des sociétés. Un second exemple concerne la hiérarchie des caractéristiques intra-saisonnières de la saison des pluies (total, probabilité des pluies, longueur/intensité des séquences humides, longueur des séquences sèches, phase du démarrage et de la fin de la saison) du point de vue de leur implication sur les rendements et en terme de prévisibilité potentielle qui ne sont pas génériques, c'est-à-dire qu'on ne peut pas a priori classer les variables intra-saisonnières, ni selon l'intensité de leur impact sur les rendements, ni selon l'amplitude de la fraction de la variabilité interannuelle prévisible à l'échelle régionale. C.2 ENJEUX ET PROBLÉMATIQUE, ÉTAT DE L’ART Les productions agricoles constituent un enjeu crucial de l'état et du devenir des sociétés humaines aussi bien du point de vue socio-économique que de celui de la sécurité alimentaire. Dans l'espace tropical et subtropical, la principale contrainte climatique est associée à la ressource en eau, qui est elle-même sous la dépendance directe des précipitations , tout au moins dans les espaces non-irrigués (Rockström 2003). Au cours des 30 dernières années, des progrès ont été réalisés sur la prévision des cumuls saisonniers de précipitations à l'échelle régionale (Barnston et al. 2010), en association avec la réponse quasi-linéaire des plus grandes/lentes échelles des mouvements atmosphériques aux valeurs absolues et aux gradients des températures de la surface océanique (TSO). Les précipitations représentent donc à la fois une contrainte via l'aléa induit par sa variabilité temporelle, mais aussi une opportunité potentielle si des prévisions efficaces étaient susceptibles de mitiger les effets éventuellement néfastes de la variabilité pluviométrique. Un verrou important, en dehors de l'incertitude inhérente aux prévisions saisonnières, reste cependant l'inadéquation entre l'échelle spatio-temporelle des prévisions saisonnières actuelles et les échelles privilégiées de l'impact climatique, mais également celles pertinentes pour les différents acteurs, qui sont nettement plus petites. Le projet PICREVAT visait à analyser les relations entre la variabilité pluviométrique et l'agriculture dans le monde tropical/subtropical, en portant une attention particulière aux interactions d'échelle depuis la zone / la région et la saison (= échelle spatio-temporelle des prévisions saisonnières actuelles) vers la parcelle / le village et le jour (= échelle spatio-temporelle sensible et pertinente pour la majorité des acteurs, notamment les plus vulnérables), sur trois terrains très contrastés, aussi bien du point de vue de la variabilité climatique que des systèmes/pratiques agricoles : (1) l'Afrique de l'Est équatoriale (zoom principal sur le flanc est du Mt Kenya et zoom secondaire sur le Mt Rungwe) avec un système à dominante vivrière organisé en micro-exploitations (« jardins » < 1 hectare en moyenne ) s'orientant de plus en plus vers le maïs, pourtant notablement plus sensible à la sécheresse que le sorgho ; (2) le Nord-Cameroun, où des cultures vivrières exploitées sur de petites exploitations sont associées à une culture de rente (coton) coordonnée par une structure semi-publique nationale (SODECOTON) ; (3) la Pampa Argentine, où des cultures de rente mixtes associées à l'élevage destiné à la production laitière et de viande tendent à être désormais dominées par la mono-culture du soja transgénique résistant au glyphosate. Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 6/16 C.3 APPROCHE SCIENTIFIQUE ET TECHNIQUE L'approche scientifique résolument comparative a correspondu aux différentes spécialités impliquées (socio-ethnologie, agronomie, climatologie) avec toujours un souci de multi-disciplinarité afin d'instaurer un véritable dialogue entre les disciplines. Les approches déductives, démarrant de l'analyse des faits et des diagnostics à plusieurs échelles spatiales et temporelles (enquêtes socio-ethnographiques, analyse statistiques des rendements et de la variabilité climatique, etc.) ont été confrontées à des approches inductives, par exemple via la simulation plus ou moins idéalisée des rendements en fonction de différents scénarios pluviométriques, en contraignant les simulations non seulement par le total saisonnier/annuel mais aussi par la répartition des pluies au cours de la saison. Afin d'atteindre nos objectifs, de très nombreux outils spécifiques à chaque spécialité ont été mobilisés. C.4 RÉSULTATS OBTENUS Les objectifs initiaux de PICREVAT étaient (1) d'identifier les caractéristiques climatiques les plus déterminantes dans l'occurrence de « bonnes » et « mauvaises » années en termes de production agricole et établir si la connaissance anticipée de la variabilité climatique peut permettre, par des ajustements simples (date de semis, type de culture, densité, niveau d'intensification, etc.), de mitiger l’effet négatif des mauvaises années ; (2) d'analyser la prévisibilité potentielle de ces variables climatiques clés ; (3) puis celle des rendements agricoles ; (4) d'évaluer l'information climatique pouvant être prise en compte dans les décisions individuelles (agriculteurs) et collectives (coopératives, administrations) avant et au cours de la saison culturale. Certaines tâches n'ont pas pu totalement aboutir autant pour des raisons techniques (comme l'inadéquation du modèle agronomique OZCOT pour simuler les rendements de coton au Nord-Cameroun) qu'humaines (comme le malheureux décès de notre collègue F. Sagnard [CIRAD] au début du projet). Le fil rouge de notre projet a été la question des interactions d'échelle (de mesure / d'enquêtes, des impacts et de la variabilité climatique) et notre approche multi-disciplinaire et multi-scalaire s'est révélée à ce titre tout à fait pertinente. Le WP.1 (« Production agricole et forçage climatique ») a permis de constituer des bases de données d'observations agronomiques et climatiques (Mt Kenya, Mt Rungwe, Nord-Cameroun), ainsi qu'un corpus d'enquêtes anthropologiques (Argentine, Mt Kenya, Mt Rungwe, Nord-Cameroun). Dans l'ensemble des terrains d'étude, comme attendu, on a montré que la variabilité climatique (principalement celle des précipitations) avait un effet très significatif sur la production agricole. Néanmoins, un résultat majeur de notre projet est que l'intensification et/ou les changements culturaux d'un système "traditionnel" vers un système plus "optimisé", pas nécessairement induits directement par la variabilité climatique mais plutôt par des contraintes socio-économiques, étaient susceptibles d'augmenter la vulnérabilité et une moindre résilience. Ainsi, sur le flanc est du Mt Kenya, Leclerc et al. (2013a,b)1 et Mwongera et al. (2013) ont montré une progression du maïs, symbole d'un certain « modernisme », au détriment du sorgho. Or, il a été démontré que le maïs était nettement plus sensible que le sorgho à la sécheresse. La vulnérabilité des systèmes de culture s'en trouve donc aujourd'hui accrue, d'autant que la fréquence des sécheresses tend à augmenter en tout cas lors des « long rains » (Lyon et DeWitt 2012). Cela contribue à une double augmentation du risque subi par les communautés paysannes, lié aux plantes cultivées et à la variabilité climatique. L'Argentine offre un tout autre modèle avec une conversion d'un système mixte reposant sur plusieurs céréales/oléagineux vers un système plus monocultural nettement dominé par le soja transgénique résistant au glyphosate. Or, le soja apparaît comme particulièrement sensible à la variabilité pluviométrique, beaucoup plus qu'une culture d'hiver comme le blé par exemple (Hernandez et al. 2013b). Il s'ensuit là aussi une augmentation de la vulnérabilité, qui n'est que partiellement compensée par le changement d'échelle des exploitations (agrobusiness multinational). Cependant, le semis de cultures annuelles permet aux producteurs une plus grande adaptation en fonction des cours des marchés et des tendances climatiques progressivement incorporées dans les prises de décision stratégiques. Il est important de souligner ici que la résistance accrue des « mauvaises herbes » au glyphosate induit le retour de la nécessité d’une rotation pluriannuelle des cultures. Un autre résultat du WP.1 est la modulation spatiale de l'impact climatique (agrégé dans l'espace ou pas) sur les rendements. La prise en compte d'une échelle régionale permet de magnifier le signal climatique dans les rendements. Le total saisonnier constitue par définition la variable la plus intégrative d'une saison des pluies puisqu'il considère la totalité des pluies. Cependant, cette Les références en rouge sont issues du projet PICREVAT et indiquées explictement dans la section E. 1 Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 7/16 variable n'est pas forcément la plus simple à intégrer dans la mitigation et l'adaptation aux variations interannuelles. On peut la décomposer en diverses caractéristiques documentant la phase (date du démarrage, de la fin, et du pic saisonnier ; Camberlin et al. 2009 2013a ; Moron et al. 2013A,b) et la distribution des pluies au cours de la saison (fréquence et durée moyenne des séquences sèches/humides). Ces variables secondaires (ou intra-saisonnières) sont parfois déterminantes pour les rendements mais cet effet non-générique dépend entre autres de la nature des cultures, des sols et des conditions climatiques moyennes. Des simulations de rendements de sorgho sur la région du Mt Kenya selon le modèle SARRA-H montrent ainsi que la variabilité intra-saisonnière n'apporte pas forcément d'information supplémentaire par rapport au total saisonnier. En Argentine par contre, la prise en compte de la longueur des épisodes secs et l'intensité des pluies à deux phases phénologiques clé permet de bien expliquer la variabilité des rendements du maïs et du soja. Le WP.2 (« Prévisibilité potentielle des variables climatiques déterminantes dans la production agricole ») a permis de classer les caractéristiques intra-saisonnières de saison des pluies en terme de cohérence spatiale, qui est une mesure empirique du niveau maximal potentiel de la prévisibilité interannuelle (Moron et al. 2007 ; Camberlin et al. 2009). Un résultat générique, qui a confirmé plusieurs études précédentes menées sur des régions tropicales est que la fréquence des jours de pluies est plus cohérente que l'intensité moyenne des jours pluvieux à l'échelle régionale, alors que la contribution des deux informations est approximativement équivalente à l'échelle locale (Moron et al. 2013b). Par contre, la phase, notamment du démarrage de la saison des pluies, semble parfois cohérente (comme dans le cas des « long rains » en Afrique de l'Est, Boyard-Micheau et al. 2013) et d'autre fois incohérente. L'approche par décomposition du total saisonnier en plusieurs caractéristiques intra-saisonnières (Moron et al. 2013b) peut être enrichie avec une approche qui considère explicitement la cohérence spatiale à l'échelle interannuelle et intra-saisonnière. Le but est d'extraire des scénarios intra-saisonniers qui sont des modes de variation où la signature régionale est magnifiée alors que les variations incohérentes dans l'espace au cours de la saison sont minorées (Moron et al. 2013a). Il apparaît que cette décomposition permet de mieux identifier les forçages de large échelle (océaniques et atmosphériques) à l'origine de la variabilité des pluies. Le WP.3 (« Prévisibilité des rendements agricoles ») a mis en évidence la prévisibilité des rendements sur le terrain est-Africain, à partir du forçage TSO, à la fois sans et avec désagrégation, ainsi que sur le terrain argentin surtout en relation avec l'El Niño/Oscillation Australe. Dans le cadre de l’Afrique de l’Est, l'utilisation d'un générateur stochastique de pluies a ainsi été testée. Une méthode originale d'interpolation spatiale des paramètres de ce générateur a été développée (Camberlin et al. 2013a). Elle permet de produire en tout site, même non instrumenté, des séries journalières réalistes de précipitations. Dans une démarche de prévision, ces séries peuvent être contraintes à la valeur prédite du cumul saisonnier de pluie, voire à celle d'autres descripteurs des pluies. Utilisées comme données d'entrée dans le modèle SARRA-H, ces séries stochastiques permettent d'obtenir un ensemble de prévisions de rendements potentiels (Camberlin et al. 2013b). Les performances des prévisions de rendements sont néanmoins très inégales car elles sont contraintes par l'importance de la variable dans la production agricole et la prévisibilité propre de la variable. L'intensité des deux contraintes ne concorde pas nécessairement, réduisant ainsi l'impact et l'utilité des prévisions. Le WP.3 a également a permis d'une part l'établissement d'une base de données de prévisions météorologiques issues de 10 modèles numériques (TIGGE : THORPEX Interactive Grand Global Ensemble) sur l’ensemble des tropiques incluant toutes les régions ciblées par PICREVAT. Cette base de données contient des ensemble de prévisions à courte et moyenne échéance (1 jour à 15 jours) des précipitations mais aussi d’autres variables atmosphériques comme le vent, l’eau précipitable et la température de surface. Une évaluation de ces prévisions d’ensemble a été réalisée en Afrique de l’Ouest (Louvet et al. 2013). En Argentine, l’analyse des rendements historiques par départements politiques combinée à celle de 30 années de prévisions historiques du Centre Européen de Prévision à Moyen Terme (1981-2010) a permis de construire et tester des modèles statistiques de prévisions des rendements agricoles en identifiant les variables clés à l’échelle mensuelle. La prévision saisonnière opérationnelle permet déjà de fournir une information de valeur pour les producteurs en les aidant à déplacer leurs dates de semis et à estimer les tendances régionales de rendements plusieurs mois à l’avance. Le WP.4 (« Besoins et transmission de l’information climatique requise par les utilisateurs finaux ») a d'abord mis en évidence un savoir rétrospectif sur les variations climatiques passées et leur impact sur les ressources agricoles. Ce savoir a été finement analysé sur l'Est du Mt Kenya et sur le terrain argentin. Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 8/16 Sur l'Est du Mt Kenya, l'organisation sociale des agriculteurs, composée de classes d'âge elles-mêmes redécoupées en échelons, permet la remémoration et la datation précise des aléas climatiques ayant entraîné la perte de semences traditionnelles (Leclerc et al. 2013a,b ; Mwongera et al. 2013). En Argentine, une analyse des acteurs de la production a permis de délimiter 4 profils de producteurs présents sur les deux sites : les « terratenientes », les producteurs familiaux non capitalisés ; les producteurs capitalisés et les producteurs agri-business. Les rapports spécifiques au climat ont été identifiés suivant ces profils et les activités productives, chaque type d’acteur mettant en place des stratégies de mitigation de leur vulnérabilité aux principaux facteurs climatiques (Hernández et al. 2013b). Enfin, sur la base d’une analyse interdisciplinaire, nous avons pu établir le rapport entre les représentations du climat par profil socio-productif et l’impact de la variabilité climatique sur les rendements agricoles (Hernández et al. 2013a). La capacité d'appropriation de l'information climatique dépend évidemment des acteurs/catégories socio-économiques. Certains résultats émergent et nécessiteraient un approfondissement : en Argentine, la population la moins vulnérable (en tout cas, à court/moyen terme, c'est-à-dire les gros producteurs qui ont une certaine flexibilité technologique et spatiale face à la variabilité climatique) sont assez clairement les plus avides d'information climatique et les plus adaptables. Autrement dit, ils sont les plus à même de comprendre et de bénéficier de prévisions climatiques fiables. En sens inverse, cela souligne aussi un paradoxe : c'est que les prévisions climatiques ont une échelle spatiale adaptée et un degré d'incertitudes gérable par les plus gros producteurs qui participent de la conversion actuelle vers la « soybeanization ». On peut se poser alors la question de la vulnérabilité à long terme comme cela a été posé dans des articles récents (Caviglia et Andrade 2010). Cependant, il est également important de souligner ici que l’appropriation des tendances climatiques requiert un processus de gestion dans lequel cette information va pouvoir s’insérer de la même manière que cela est déjà réalisé pour d’autres informations clés de ce secteur d’activité (logistique, engrais/pesticides, transport, cours des marchés). Plus un système intègre des processus efficaces de gestion (optimisation des ressources, des informations et la planification stratégique), plus sa capacité d’adaptation sera grande sur le long terme. Il est important de souligner que l’activité agricole a démontré au cours des siècles passés une grande capacité d’adaptation aux changements économiques, techniques et climatiques. Une vision réduite à l’exploitation peut conduire alors à une sous-estimation de la capacité d ’adaptation (transformation) du système agricole à plus grande échelle. C.5 EXPLOITATION DES RÉSULTATS Le projet a donné lieu à de nombreuses publications de rang A (16 soumises et 3 en préparation à la date du 31/8/2013), une vingtaine d'ouvrages et de chapitres d'ouvrages, et plus de 15 conférences internationales. Malgré l'aspect multi-disciplinaire et multi-terrain de notre projet, la majorité de cette valorisation scientifique s'est faite de façon conjointe par plusieurs partenaires. Les principales actions de vulgarisation ont été de deux types : les ateliers transectoriels (avec la participation des chercheurs, producteurs agricoles et autorités politiques locales) et les cahiers « Climat et Société » élaborés dans le cadre du WP4. C.6 DISCUSSION Un des enjeux initiaux de PICREVAT était de travailler sur 3 terrains très différents afin de dégager d'éventuelles invariants en expérimentant une méthodologie commune. Certains aspects, comme le travail ethnologique, demande beaucoup de ressources humaines et de temps pour être mené à bien, ce qui fait que nous n'avons pas pu atteindre le même degré de profondeur sur les 3 terrains (par exemple WP. 4 a été peu abordé sur le Nord Cameroun). De façon générale, la démarche comparative (entre les terrains et entre différents environnements au sein d'un même terrain) a montré sa pertinence. Pour approfondir la question des échelles spatiales de l'interface prévision climatique - sociétés rurales, il serait souhaitable d'élargir les espaces et communautés ciblées. Dans les zones à topographie contrastée, comme en Afrique de l'Est, l'élargissement des études locales (flancs des Mts Kenya et Rungwe) en direction des basses terres, dédiées à l'élevage ou, dans les vallées, à l'agriculture irriguée, permettrait de mieux couvrir l'éventail des impacts de la variabilité climatique sur les communautés rurales, mais aussi de mieux documenter la Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 9/16 déclinaison locale de la variabilité des pluies et la manière dont elle est contrôlée ou non par les forçages atmosphériques de large échelle. Un problème assez général a été (et reste) celui de la documentation aussi bien du point de vue climatologique qu'agronomique (sans revenir sur la question des enquêtes ethnologiques ci-dessus). Des données ont été produites au cours de notre projet mais le problème de la pérennité de ce suivi, notamment à échelle fine sur le flanc est du Mt Kenya comme sur le Mt Rungwe, reste entier. Cette question nous paraît tout à fait cruciale et d'autant plus acérée dans le cadre de projet à durée limitée. En effet, les données agronomiques fiables sont difficiles à obtenir dans les pays tropicaux. Les données nationales, disponibles par exemple auprès de la FAO (http://faostat3.fao.org/home/index.html#HOME) ne sont pas forcément pertinentes, car leur échelle/ limites spatiales ne coïncident pas toujours avec l'échelle de la variabilité climatique et la résolution annuelle est très pénalisante quand il y a deux saisons des pluies et/ou deux récoltes (comme par exemple pour le sorgho en Afrique de l'Est ou le soja en Argentine). La couverture temporelle limitée (souvent moins de 15 ans) pose le problème de l'extraction du signal climatique interannuel puisque les rendements observés ne dépendent évidemment pas que de la variabilité climatique. Sur des territoires relativement homogènes et où la collecte des statistiques agricoles est satisfaisante, seul subsiste ce dernier problème, mais dans des environnements plus complexes et pour des cultures moins bien intégrées au système marchand, un suivi paysan ou des expérimentations spécifiques restent indispensables. La simulation agronomique, sur différents terrains et en dépit de certaines difficultés de paramétrisation, a montré tout son potentiel pour mettre en évidence les facteurs de variabilité des rendements agricoles potentiels. Les différences entre les types de plantes cultivées, cumulées dans l'étude avec les disparités géographiques, n'ont cependant permis de mettre en évidence que de façon indirecte la part de la diversité biologique (spécifique et intra-spécifique) dans la sensibilité des cultures à la variabilité climatique. Un prolongement naturel du travail serait donc d'étendre à d'autres cultures (espèces, variétés), au sein d'un territoire donné, les études de sensibilité utilisant les modèles agronomiques. Enfin, notre projet a mis enfin en évidence trois verrous relatifs à la prévision des rendements des cultures, et pour lesquels un effort particulier devrait être poursuivi à l'avenir : 1) la correcte identification, explicite par les modèles statistiques ou implicite par les modèles numériques, des forçages océano-atmosphériques large échelle responsables de la variabilité climatique régionale ; 2) une désagrégation spatiale du signal climatique, effectuée avec discernement, mais qui n'est pas partout possible ; 3) une prise en compte conjointe des facteurs de production non climatiques et de leurs interactions (déjà partiellement documentés dans les WP1 et 4). C.7 CONCLUSIONS Le projet PICREVAT en réunissant une vingtaine de chercheurs issus des sciences du climat, de l'agronomie et de l'ethnologie a permis de poser les premières bases quant à l'évaluation de l'impact du climat sur les rendements agricoles et de la perception qu'en ont les cultivateurs. En considérant trois terrains bien différenciés (Afrique de l'Est, Cameroun et Argentine), nous avons développer un panel d'outils et approches méthodologiques permettant de faire émerger des caractéristiques communes à tous les terrains de la variabilité climatique intra-saisonnière (plus forte prévisibilité potentielle du nombre de jours de pluie) et de la relation climat - plante cultivée - cultivateur (poids prépondérant du cumul saisonnier plus ou moins modulé par l'occurrence d'événements secs particulièrement longs à des stades phénologiques-clés) mais aussi les spécificités propres à chaque terrain. Il reste maintenant pour chacun des trois terrains à approfondir les recherches développées mais pas forcément selon les mêmes modalités tout en s'appuyant sur la quantité importante de données recueillies au cours de PICREVAT notamment les données socio-ethnographiques qui sont indispensables pour la poursuite et validation des axes climatiques et agronomiques et qu'il convient donc de pérenniser. C.8 RÉFÉRENCES Seules les références hors-projet ont été citées ici. Les publications du projet sont détaillées dans la section E. ci-dessous Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 10/16 • • • • • Barnston A.G., S. Li, S. J. Mason, D. G. DeWitt, L. Goddard, and X. Gong, 2010: Verification of the first 11 years of IRI’s seasonal climate forecasts. J. Appl. Meteor. Climatol., 49, 493–518. Cavaglia O.P., and F.H. Andrade, 2010: Sustainable intensification of agriculture in theArgentinean Pampas: capture and use efficiency of environmental resources. The American Journal of Plant Science and Biotechnology, 3, 1-8. Lyon B., and D.G. DeWitt, 2012: A recent and abrupt decline in the East African long rains. Geophysical Research Letters, 39, L02702, doi:10.1029/2011GL050337 Moron V., A.W. Robertson, M.N. Ward, P. Camberlin, 2007 : Spatial coherence of tropical rainfall at regional scale. J. Climate, 20, 5244-5263. Rockström J., 2003 : Water for food and nature in drought-prone tropics : vapour shift in rain-fed agriculture. Royal Society Transactions B Biological Sciences, 358: 1997-2009. D LISTE DES LIVRABLES Comme il avait été précisé dans le rapport intermédiaire, le calendrier initial des livrables a été jugé a posteriori peu pertinent en raison de l'imbrication entre les tâches. Dans le tableau ci-dessous, nous avons préféré indiqué les papiers concernant chaque tâche, le numéro renvoyant à la première entrée du récapitulatif E.2 ci-dessous (un article fait référence en général à plusieurs tâches). Date de fourniture nombre de mois Intitulé et nature des livrables et des Tâche à compter de T0 jalons/ Title and substance of the Task Delivery date, in deliverables and milestones months starting from T0 WP 1 Partenaire responsable livrable/jalon Partner in charge of deliverable/ milestone du the Articles Rapport intermédiaire Rapport final + publications 12 24 4 4 7,8,9,10,11,12,16,19 Rapport final + publications 28 1 2,3,6,14,15,17 Rapport intermédiaire 24 2 Rapport final + publications 36 2 Rapport intermédiaire 28 1 Rapport final + Publications 48 1 Rapport intermédiaire 12 3 Rapport final + Publications 18 3 Rapport intermédiaire 18 3 Rapport final + Publications 36 3 7,8,9,11,12,16,19 Rapport intermédiaire Rapport final + Publications 24 48 5 5 7,9,10,11,12,16,19 WP 2.1 WP 2.2 1,2,4,14,15 WP 3.1 1,2,4,13,18 WP 3.2 1,2,5,13,18 WP 4.1 WP 4.2 E IMPACT DU PROJET E.1 INDICATEURS D’IMPACT Publications multipartenaires International France Revues à comité de lecture Ouvrages ou chapitres d’ouvrage Communications (conférence) Revues à comité de lecture Ouvrages ou chapitres d’ouvrage Communications (conférence) Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 Publications monopartenaires 10 9 0 20 8 9 11/16 Articles vulgarisation Actions de diffusion Conférences vulgarisation Autres E.2 LISTE 10 9 DES PUBLICATIONS ET COMMUNICATIONS Revue de rang A au sens de l'AERES 1. Boyard-Micheau J., Camberlin P., Philippon N., Moron V. (2013) Regional scale rainy season onset detection: a new approach based on multivariate analysis, Journal of Climate, sous presse 2. Camberlin P., Moron V., Okoola R., Philippon N., Gitau W. (2009) Components of rainy seasons’ variability in Equatorial East Africa: onset, cessation, rainfall frequency and intensity, Theoretical and Applied Climatology, 98, 237-249. 3. Camberlin P., Boyard-Micheau J., Philippon N., Baron C., Leclerc C., Mwongera C. (2012) Climatic gradients along the windward slopes of Mount Kenya and their implication for crop risks. Part 1: climate variability, International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.3427. 4. Camberlin P., Gitau W., Oettli P., Ogallo L., Bois B. (2013) Spatial interpolation of daily rainfall stochastic generation parameters over East Africa. Climate Research, en révision. 5. Gérardeaux E., Sultan B., Palaï O., Guiziou C., Oettli P., Naudin K. (2013) Positive effect of climate change on cotton in 2050 by CO2 enrichment and conservation agriculture in Cameroon, Agronomy for Sustainable Development, 33, 485-495. 6. Gitau W., Camberlin P., Ogallo O., Okoola R. (2013) Spatial coherence and potential predictability assessment of intraseasonal statistics of wet and dry spells over Equatorial Eastern Africa, International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.3620. 7. Hernández V.A., Fossa Riglos F., Muzi E. (2012)Transformaciones productivas y perfiles sociales en la región pampeana a partir de un estudio comparativo, Estudios Rurales, 1, 184-219. 8. Hernández V.A., Moron V., Fossa Riglos F., Muzi E. (2013a) Confronting farmer's representations of climatic vulnerability with observed relationship between yields and climate variability in Central Argentina, Weather, Climate and Society, soumis. 9. Hernández V.A., Muzi E., Fossa Riglos F. (2013b), La cuestión climática en el sector agropecuario: un abordaje interdisciplinario en el mundo rural argentino, Ambiente y Desarrollo, sous presse. 10. Hernández V.A. (2013) Genealogía de una elite rural: elucidación antropológica de una práctica de poder, Mundo Agrario, 13. 11. Leclerc C., Mwongera C., Camberlin P., Boyard-Micheau J. (2013) Indigenous past climate knowledge as cultural built-in object and its accuracy, Ecology and Society, sous presse. 12. Leclerc C., Mwongera C., Camberlin P., Moron V. (2013) Climate variability, droughts and farmers' crop variety losses by East African smallholders. A retrospective survey. Weather, Climate and Society, soumis. 13. Louvet S., Sultan B., Janicot S., Moron V., Kamsu-Tamo P.H., Ndiaye O. (2013), Evaluation of TIGGE precipitations forecasts at the intra-seasonal timescale in West Africa, en préparation. 14. Moron V., Camberlin P., Robertson A.W. (2013) Extracting Subseasonal Scenarios: An Alternative Method to Analyze Seasonal Predicta bility of Regional-Scale Tropical Rainfall. Journal of Climate, 26, 2580-2600. 15. Moron V., Baron C., Camberlin P., Hernández V.A., Leclerc C., Philippon N., Sultan B. (2013) Interannual variability of regional-scale rainfall characteristics : scales, potential predictability vs perception and needs of farmers, en préparation. 16. Mwongera C., Leclerc C., Baron C., Boyard-Micheau J. (2013) Social process of adaptation to global environmental changes. How Eastern African societies interfere between crop and climate. Weather, Climate and Society, soumis. 17. Philippon N., Camberlin P., Boyard Micheau J., Moron V. (2013) Wet and dry rainy seasons in East Africa : what does change in their intra-seasonal characteristics ? en préparation. 18. Pohl B., Crétat J., Camberlin P. (2011) Testing WRF capability in simulating the atmospheric water cycle over Equatorial East Africa. Climate Dynamics, 37, 1357-1379. doi:10.1007/s00382-011-1024-2. Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 12/16 19. Williamson D., Majule A., Delalande M., Mwaktsunga B. Mathé P.E., Bergonzini L. (2013) Which future for tropical highlands? A potential aridification feedback between warming and landuse in the southern Rungwe stresses a critical research and monitoring challenge. Current Opinion in Sustainability, soumis. Autres revues, ouvrages et chapitres d'ouvrages 20. Hernández V.A., Boulanger J.P., Fossa Riglos F., Gentile E., Muzi E., Rey F. (2011) Project dissemination and coordination activities of the CLARIS LPB, Clivar Exchange, 57, 11. 21. Gras C., Hernández V.A. (éditeurs) (2009) La Argentina Rural. De la agricultura familiar a los agronegocios, Biblos, Bueno Aires, 289 p. 22. Gras C., Hernández V.A. (2009a) El fenómeno sojero en perspectiva. Dimensiones productivas, sociales y simbólicas de la globalización agro-rural en Argentina, dans: Gras C., Hernández V. (éditeurs) La Argentina Rural. De la agricultura familiar a los agronegocios, Biblos, Bueno Aires, 15-38. 23. Gras C., Hernández V.A. (2009b) Reconfiguraciones sociales frente a las transformaciones de los 90: desplazados, chacareros y empresarios en el nuevo paisaje rural argentino, dans: Gras C., Hernández V. (éditeurs) La Argentina Rural. De la agricultura familiar a los agronegocios, Biblos, Bueno Aires, 89-116. 24. Gras C., Hernández V.A. (2010) Renta, conocimiento e identidad. El estatus de la tierra en el nuevo modelo y las disputas por sus funciones, dans: Hernández V.A. (éditeur) Trabajo, conflictos y dinero en un mundo globalizado, Biblos, Bueno Aires, 227-258. 25. Gras C., Hernández V.A. (2013a) Avancées du soja et nouvelles identités professionnelles des producteurs dans la Pampa argentine, dans : de Raymond A., Goulet F. (éditeurs), Les métamorphoses du productivisme agricole. Pour une sociologie des grandes cultures, Presse Universitaires de Rennes, Rennes, 330 p., sous presse. 26. Gras C., Hernández V.A. (2013b) Los pilares del modelo agribusiness, dans: Gras C., Hernández V., El agro como negocio: Producción, Sociedad y Territorios en la Globalización, Biblos, Bueno Aires, sous presse. 27. Gras C., Hernández V.A. (2013c) Inscripciones territoriales, dans: Gras C., et Hernández V., El agro como negocio: Producción, Sociedad y Territorios en la Globalización, Biblos, Bueno Aires, sous presse. 28. Gras C., Hernández V.A. (2013d) El agro como negocio: Producción, Sociedad y Territorios en la Globalización, Biblos, Bueno Aires, 380 p. 29. Goulet F., Magda D., Girard N., Hernández V. (éditeurs) (2012) L'agroécologie en Argentine et en France. Regards croisés. L’Harmattan, Paris, 258 p. 30. Hernández V.A. (2009) Ruralidad globalizada y el paradigma de los agronegocios en las pampas gringas, in: Gras C. et Hernández V.A. (éditeurs) La Argentina Rural. De la agricultura familiar a los agronegocios, Biblos, Bueno Aires, 39-64. 31. Hernández V.A. (2010) Agribusiness, système financier et action politique en Argentine, dans: La crise vue d’ailleurs, Phélinas P., Selim M. (éditeurs), L’Harmattan, Paris, 105-139. 32. Hernández V.A., Intaschi D. (2011) Caleidoscopio socio-productivo en la pampa contemporánea: agricultura familiar y nuevas formas de organización productiva, dans: Lopez-Castro N., Prividera G. (éditeurs) Repensar la Agricultura Familiar. Elementos para desentrañar la complejidad agraria pampeana, CICCUS, Buenos Aires, 223-247. 33. Hernández V.A., Phélinas P., Selim M. (éditeurs) (2012) Crisis global, crónicas locales. 2008 y después, Biblos, 276 p. 34. Hernández V.A. (2012a) Techniques de consommation ; Consommation des techniques. L’objet biotechnologique dans la filière agricole, dans : Selim M., Guérin I. (éditeurs) A quoi et comment dépenser son argent ? Les mutations de la consommation, L’Harmattan, Paris, 35. Hernández V.A., Phélinas P. (2012) La petite agriculture face aux bouleversements économiques et climatiques, AUTREPART, 62, Paris., 244 p. 36. Hernández V.A., Phélinas P., Selim M. (2012) Crisis en perspectiva: periferias y centros interrogados por el capitalismo financiero, dans: Hernández V.A., Phélinas P., Selim M. (éditeurs), Crisis global, crónicas locales. 2008 y después, Biblos, Buneo Aires, 5-14. 37. Hernández V.A., Fossa Riglos F., Muzi E. (2013a) Agrociudades Pampeanas: Usos Del Territorio, dans: Gras C. et Hernández V.A. (éditeurs), El agro como negocio: Producción, Sociedad y Territorios en la Globalización, Biblos, Bueno Aires, sous presse. Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 13/16 38. Hernández V.A., Fossa Riglos F. Muzi E. (2013b) Territorios interrogados: apropiaciones locales del modelo agribusiness, dans: Gras C., Hernández V.A. (éditeurs) El agro como negocio: Producción, Sociedad y Territorios en la Globalización, Biblos, Bueno Aires, sous presse. 39. Schlindwein S., Sieber S., Albaladejo C., Bazzani H., Bonatti M., Boulanger J.P., Calandra M., D’Agostini L.R., Barbosa J.P., Elverdin J., Fantini A.C., Gentile E., Guevara G., Hernández V.A., La Naza P., Lana M., Martins S.R., Meira S., Mosciaro M.M., Mouillot F., Muzi E., Fossa Riglos F., Rolla A., Terra R., Urcola H., Vasconcelos A.C.F. (2011) Land use change, agriculture and socio-economic implications, Clivar Exchange, 57, 28-31. Conférences nationales et internationales 1. Boyard-Micheau J., Camberlin P. (2011a) Cohérence spatiale du démarrage et de la fin de saison des pluies en Afrique de l’est : Sensibilité à certains facteurs méthodologiques, géographiques et pluviométriques. 10ème colloque Theo Quant, Besançon, France. 2. Boyard-Micheau J., Camberlin P. (2011b) Effet du relief sur la variabilité de descripteurs des saisons des pluies en Afrique de l’Est. 24ème colloque de l'Association Internationale de Climatologie, Rovereto, Italie. 3. Boyard-Micheau J., Camberlin P. (2012) Predictability of rainy season onset in East Africa. General Assembly of the European Geosciences Union, Vienne, Autriche. 4. Boyard-Micheau J., Camberlin P., Robertson A.W., DeWitt D. (2013a) Etude de prévisibilité de variables pluviométriques intra saisonnières en Afrique de l’Est. Atelier de Modélisation de l'Atmosphère, Météo- France, Toulouse, France. 5. Boyard-Micheau J., Camberlin P., Philippon N. (2013b) Sensibilité des rendements agricoles potentiels aux paramètres climatiques et environnementaux dans la région du Mt Kenya en Afrique de l’Est, 26ème colloque de l'Association Internationale de Climatologie, Cotonou, Bénin. 6. Camberlin P., Williamson D., Castel T., Richard Y. (2011) Montagnes d’Afrique tropicale : marqueurs de la variabilité climatique ou isolats climatiques ? 24ème colloque de l'Association Internationale de Climatologie, Rovereto, Italie. 7. Camberlin P., Baron C., Bois B., Boyard-Micheau J., Gitau W., Moron V., Oettli P., Ogallo L., Philippon N. (2013) Adapter localement les prévisions climatiques saisonnières : désagrégation stochastique et interpolation spatiale. 26ème colloque de l'Association Internationale de Climatologie, Cotonou, Bénin. 8. Gras C., Hernández V.A. (2010) Son los piquetes de la abundancia. Actores y Estado en el conflicto agrario en Argentina, 19ème colloque international LASA (Latin American Studies Association), Rio de Janeiro, Brésil. 9. Gras C., Hernández V.A. (2013) Prácticas y representaciones del nuevo negocio agrícola en Argentina: actores, instituciones y alianzas, 22ème colloque international LASA (Latin American Studies Association), Washington, USA. 10. Hernández V.A. (2011) Le cas Argentin, entre agribusiness et bonnes pratiques agricoles: quelle place pour l’agroecologie?, conférence invitée, Seminario Internacional de Agroecología: Actividad agropecuaria y desarrollo sustentable: qué nuevos paradigmas para una agricultura “agroecológica”?, Buenos Aires, Argentine. 11. Hernández V.A. (2012) Lazos estratégicos: medios de comunicación, educación y business en el agro, conférence invitée, Table ronde Educación y elites, au Foro Nacional de Educación para el Cambio Social, Rosario, Argentine. 12. Louvet S., Sultan B., Janicot S., Moron V., Kamsu-Tamo P.H., Ndiaye O. (2013), Potential of previsibility of the West-African intra-seasonal precipitations from TIGGE data, General Assembly of the European Geophysical Union, Vienna, Autriche. 13. Moron V., Camberlin P., Philippon N., Robertson A.W. (2012) Précipitations tropicales : quelle prévisibilité potentielle à l'échelle intra-saisonnière ? 25ème Congrès de l'Association Internationale de Climatologie, Grenoble, France. 14. Moron V., Camberlin P., Philippon N., Robertson A.W. (2013) Les scénarios intra-saisonniers : un moyen alternatif de détection de la prévisibilité potentielle à l'échelle régionale, Atelier de Modélisation de l'Atmosphère, MétéoFrance, Toulouse, France. 15. Moron V., Camberlin P., Robertson A.W. (2013) Re-visiting seasonal predictions of tropical rainfall using subseasonal scenario: A new approach to detect and extract predictable signals at regional scale, conférence invitée, University of Columbia, Palisades, USA. (http://www.columbia.edu/event/revisiting-seasonal-predictions-tropical-rainfall-usi ng-subseasonal-scenario-new-approach-dete.html) Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 14/16 16. Moron V., Philippon N., Camberlin P., Robertson A.W. (2013) Re-visiting seasonal predictions of tropical rainfall using subseasonal scenario: a new approach to detect and extract predictable signals at regional scale, Africa Climate Conference, Arusha, Tanzanie. 17. Philippon N., Camberlin P., Boyard-Micheau J., Baron C., Adde A. (2013) Use of SARRA-H crop model to understand and predict sorghum yields interannual variability on the slopes of Mount Kenya from climate parameters, Africa Climate Conference, Arusha, Tanzanie. Diffusion grand public et vulgarisation 1. Workshop on climate and society in San Justo, Workshop on climate change and society with the community of San Justo, Santa Fe, Argentina, San Justo, Argentine, November 2009 2. Hernández V.A., Muzi. E. (2010) Producción agropecuaria en la zona Pampeana: Primeras aproximaciones del perfil agropecuario, CLARIS LPB-PICREVAT-INTERRA, Bueno-Aires, Argentine. http://eolo.cima.fcen.uba.ar/LPB/lpb_Mviewer.php 3. Fossa Riglos F., Muzi E. and Hernández V. (2010) Variaciones en la tenencia y la explotación de la tierra en la Región Pampeana, Asociación Argentina de Economía Agraria, San Luis, Argentine. 4. Workshop on climate and society in Junín, Workshop on climate change and society with the community of Junín, Buenos Aires, Argentine, September 2010 5. Climate and Society Bulletin I for San Justo, Work and formation document for the community of San Justo, Buenos Aires, Argentina. Hernández V.A., Fossa Riglos F., Muzi E., November 2010. 6. Climate and Society Bulletin I for Junin, Work and formation document for the community of Junín, Buenos Aires, Argentina. Boulanger J.P., Hernández V.A., Muzi E., December 2010 7. Climate and Society Bulletin II for San Justo, Work and formation document for the community of San Justo, Buenos Aires, Argentina. Hernández V.A., Fossa Riglos F., Muzi E., November 2011. 8. Climate and Society Bulletin II for Junin, Work and formation document for the community of Junín, Buenos Aires, Argentina. Hernández V.A., Muzi E., Fossa Riglos F., December 2011. 9. Climate and Society Bulletin III for Junin, Work and formation document for the community of San Justo, Buenos Aires, Argentina. Hernández V.A., Fossa Riglos F., Muzi E., March 2012. 10. Climate and Society Bulletin III for San Justo, Work and formation document for the community of San Justo, Buenos Aires, Argentina. Hernández V.A., Fossa Riglos F., Muzi E., September 2012. Mediathèque 1. Conferencia CLARIS LPB-PICREVAT en la Expojunín 2010, Página oficial de la Epo-Junín 2010, Buenos Aires, Argentina,11/8/2010 2. Claris LPB-PICREVAT en San Justo, Programa Semanagro, Canal Sembrando Satelital, San Justo, Santa Fe, Argentina, 2/7/2010 3. Primer Taller Transectorial de CLARIS LPB –PICREVAT, Página Web San Justo y la Web, San Justo, Santa Fe, Argentina, 3/11/2009, http://www.sanjustoylaweb.com.ar/ver.noticia-1992.html 4. Primer Taller sobre Cambio Climático, Diario 4 líneas, pg 13. San Justo, Santa Fe, 17/11/2009 5. Jornada CLARIS LPB-PICREVAT sobre Cambio Climático, Diario Informa Junín.com, Junín, Buenos Aires, Argentina, 31/8/2009 6. Jornada internacional en UNNOBA, Diario Informa Junín, Buenos Aires, Argentina, 29/8/2009. 7. http://www.depeche.fr/toutes-les-rubriques/les-pr-visions-saisonni-res-un-outil-d-aide-la-d cision-qui-devrait-prendre-son-essor-art271173-53.html. 8. http://afrique-orientale-australe.cirad.fr/recherche_en_partenariat/projets_en_cours/agriculture_ environnement_nature_et_societes/picrevat. 9. http://afrique-orientale-australe.cirad.fr/actualites/picrevat_atelier_regional Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 15/16 E.2 BILAN ET SUIVI DES PERSONNELS RECRUTÉS EN Identification Nom et Sexe Adresse prénom H/F email (1) BOYARD- H MICHEAU Joseph Bella-Med F jo Marthe Louvet Samuel M Date des dernières nouvelles Joseph.boy 2013 ard-michea u@u-bourg ogne.fr bmmlod@l 2012 ocean-ipsl. upmc.fr Samuel.lou 2013 vet@gmail. com CDD (HORS STAGIAIRES) Avant le recrutement sur le projet Dernier Lieu d'études Expérience diplôme (France, UE, prof. obtenu au hors UE) Antérieure, moment du y compris recrutement post-docs (ans) M2 France / Recrutement sur le projet Partenaire ayant Poste dans Durée embauché la le projet (2) missions personne (mois) (3) Après le projet Date de fin Devenir Type Type d’emploi de mission professionnel d’employeur (5) (6) sur le projet (4) CRC (Université Doctorant de Bourgogne) 30/06/13 Étudiant Doctorat France LOCEAN Post-doctor 31 ante Doctorat France LOCEAN Post-doctor 13 ant/Ingénie ur 30/06/13 Postdoc Référence du formulaire : ANR-FORM-090601-01-01 3 ans de postdoc 42 16/16 / / Lien au Valorisation projet expérience ANR (7) (8) / /
