WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Adaptation des agriculteurs aux effets de la variabilité pluviométrique dans le département de Mayo-Dallah (Tchad)


par Eloge REPUNODJI
Université de Dschang  - Master recherche, option climatologie  2022
  

sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

RÉPUBLIQUE DU CAMEROUN
Paix - Travail - Patrie
-----------------

UNIVERSITÉ DE DSCHANG
Scholae Thesaurus Dschangensis Ibi Cordum

RECTORAT

ÉCOLE DOCTORALE

Site web : http://www.univ-dschang.org E-mail : udstectorat@univ-dschang.org

REPUBLIC OF CAMEROON
Peace - Work - Fatherland
--------------

UNIVERSITY OF DSCHANG
Scholae Thesaurus Dschangensis Ibi Cordum
-------------

CHANCELLERY
POSTGRADUATE SCHOOL
-------------

Website: http://www.Univ-Dschang.org
E-mail :
udstectorat@univ-dschang.org

DSCHANG SCHOOL OF ARTS AND SOCIAL SCIENCES

UNITE DE RECHERCHE DE CLIMATOLOGIE ET D'ETUDES
ENVIRONNEMENTALES (URECEEN)

ADAPTATION DES AGRICULTEURS AUX EFFETS DE LA
VARIABILITE PLUVIOMÉTRIQUE DANS LE DÉPARTEMENT
DE MAYO DALLAH (TCHAD)

Mémoire présenté en vue de l'obtention du diplôme de Master recherche
Filière :
Géographie-Aménagement-Environnement
Option : Climatologie
Par
REOUNODJI ELOGE
Licence en géographie
CM-UDS-20LSH0339
Sous la direction de :
Dr. NSEGBE ANTOINE DE PADOUE
Chargé de cours

(c)Juillet 2022

ii

SOMMAIRE

DEDICACE iii

REMERCIEMENT iv

LISTES DES FIGURES vi

LISTE DES TABLEAUX viii

LISTE DES PLANCHES ix

LISTE DES ANNEXES x

SIGLES ET ACRONYMES xi

RESUME xii

ABSTRACT xiii

INTRODUCTION GENERALE 1

CHAPITRE 1 : CONSTRUCTION DE L'OBJET DE RECHERCHE 3

CHAPITRE 2 : CARACTERISATION DES PRATIQUES AGRAIRES DANS LE MAYO

DALLAH 32

CHAPITRE 3 : LE MAYO-DALLAH : UN CONTEXTE MARQUE PAR UNE FORTE

VARIABILITE PLUVIOMETRIQUE 53

CHAPITRE 4 : BAISSE DE LA PRODUCTIVITE, DETERIORISATION DES SYSTEMES

PRODUCTIFS ET DEGRADATIONS DES CONDITIONS DE VIE DES POPULATIONS.70

CHAPITRE 5 : LES STRATEGIES PAYSANNES D'ADAPTATION DEVELOPPEES DANS

LE MAYO DALLAH. 95

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVE 112

BIBLIOGRAPHIE 116

ANNEXES 122

III

DEDICACE

À NOS PARENTS :

PAPA BAOHOUTOU LAOHOTE,

ET

DEFUNTE MAMAN NOUDJIMGOTO LUCIENNE

iv

REMERCIEMENT

La réalisation de ce mémoire a été le résultat des efforts conjugués de plusieurs personnes morales et physiques à différents étapes. Ainsi, voudrais-je à travers cette lucarne exprimer nos sincères remerciements :

Tout d'abord à notre Dieu, pour le souffle de vie, la santé qu'il accorde, sa protection lors de nos différents voyages et les portes qui m'ont été ouvertes.

A notre Directeur de mémoire, Dr NSEGBE Antoine DE PADOUE, qui a bien voulu accepter d'assumer la direction de ce travail malgré ses multiples responsabilités.

Je voudrais aussi rendre un grand hommage au Prof Maurice TSALEFACK, qui pour un voyage sans retour, nous a laissé à mi-parcours.

Au Dr MOYE Éric KONGNSO et Dr Ismaël pour leur proximité, leurs sympathies, leurs conseils soutenus qu'ils ont eu le mérite et l'amabilité de nous donner et pour s'être rendus disponibles malgré leurs emplois de temps chargés.

Nos remerciements vont aussi à l'endroit de tous les enseignants du Département de Géographie-Aménagement-Environnement de l'université de Dschang et à tous les enseignants de l'université de Pala, d'avoir pris une part active dans ma formation.

A Mr KAOUBA ELEKE, Mr OUINI BOURDANE et Mr GUEOUARI DJAFFRI, avec qui nous avons mené ensemble les enquêtes de terrains et pour leurs rôles d'interprètes, nous leur exprimons notre reconnaissance.

A mon épouse SOLKEM Brigitte BRAO pour sa patience, sa compréhension et son soutien moral tant inestimable. Merci à tous mes frères et soeurs pour l'accompagnement.

Je tiens également à exprimer ma gratitude à mes amis et ainées : MASRA Axel, MAIMEM Josiane, LAGUYA VANANI, NDOMADJI ATSONO RELOBE, DJEKOUNDAYOM MBAIBABAKAR, MBAIRESSEM Arnaud, REMADI Edith, Gracia ELEKE, ALLAH-ASRA Parfait, NOUBA-ASRA Éric, PEP-YANG Olivier, MADJIGAIN Vivant, MBAIDJIGUIM Urbain, DJEDANOUM Romaric, KOUMTIBAY SAMUEL, KISSAÏTOUIN ABLAO Akrod et SINGNON PATOUKI pour leur guide et multiples soutiens.

L'on ne peut oublier les camarades que l'on a commencé le 1er et le 2e cycle ensemble : YAYIBE MAZGAO, Bienvenu KEDA, VIMI VAIZA, Pedael HALZIAR, Francis BETOUDJI

V

NODINGAR, HARDAM TCHAOUNA, KEMBA Stéphane ABOYNA, Néhémie TOSSI, BEBAREM Gérard, DEREING Nathaniel, LOMBAYE Fidélité, DANMADJI LAYO Modeste, MADJIDAOUM Laetitia et Bienvenu SINGAMONG, dont les aides et encouragements ont été pour nous un motif de réussite.

Aux camarades de la promotion : YAMAKO DJOIMADJE, OUANG-YANG LAOUNA, Ignace KOUMGAR, DIGOUENA Anne Fabiola etc.....avec qui le partage des moments de travail, d'échange mêlé de l'animation nous ont remonté le moral pour parvenir au bout de ce mémoire.

A tous ceux qui ont de loin ou de prés contribué à l'élaboration de ce travail, et dont les noms ne sont pas cités ici, nous leur disons merci pour leurs efforts et que Dieu vous comble de sa riche bénédiction.

vi

LISTES DES FIGURES

Figure 1: De localisation de Mayo-Dallah 17

Figure 2: Diagramme Ombrothermique de l'année 1996 18

Figure 3: Végétation de Mayo Dallah 20

Figure 4: Réseau hydrographique du Département de Mayo Dallah 21

Figure 5: répartition de la population selon le sexe et le niveau d'instruction dans le Mayo Dallah

22

Figure 6: Répartition de la main d'oeuvre agricole dans le Mayo Dallah 36

Figure 7: Evolution des productions vivrières annuelles de 2012 à 2021 dans le Mayo Dallah 48

Figure 8: Cumuls pluviométriques annuels (1990-2021) et la moyenne interannuelle dans le

Mayo Dallah. 53
Figure 9: Anomalie des précipitations annuelles moyennes calculées sur la période de 1990-2021.

55

Figure 10: répartition décennale des précipitations 57

Figure 11: pluviométrie moyenne d'Avril, d'Août et d'Octobre de 1990-2021 58

Figure 12: anomalies pluviométriques du mois d'avril de 1990 à 2021 59

Figure 13: Anomalies pluviométriques du mois d'août de 1990 à 2021 60

Figure 14: Anomalies pluviométriques du mois d'octobre de 1990 à 2021 60

Figure 15: répartition mensuelle des précipitations. 61

Figure 16: Evolution des températures maximales moyennes annuelles dans le Département de

Mayo-Dallah entre 1990-2021 63
Figure 17: Evolution des températures minimales moyennes annuelles dans le Département de

Mayo-Dallah entre 1990-2021 63
Figure 18: variation des températures moyennes du Département de Mayo-Dallah (1990-2021)

64

Figure 19: perception paysanne de la tendance pluviométrique 65

Figure 20 : Synthèse de la perception paysanne de l'évolution de la pluviométrie 66

Figure 21: perception paysanne face à la cause de la variabilité pluviométrique. 67

Figure 22: point de vue des paysans sur la baisse des rendements 68

Figure 23: Evolution du rendement d'arachide de 2005 à 2021 72

Figure 24: Evolution du rendement de maïs de 2005 à 2021 73

Figure 25: perception paysanne de la sensibilité des cultures vivrières aux effets de la variabilité

pluviometrique. 74

Figure 27: Perception paysanne face aux effets de la variabilité pluviométrique 75

Figure 28: Conséquence de la variabilité pluviométrique sur les agriculteurs 76

Figure 29: Nuage des points montrant l'analyse de la régression entre la pluie de la période de

croissance et avec la production d'arachide de 2017 à 2021. 82
Figure 30: Nuage des points montrant l'analyse de la régression entre la pluie de la période de

croissance et avec la production du maïs de 2017 à 2021. 87
Figure 31: nuage des points montrant l'analyse de régression entre les températures maximales

et minimales de la période de croissance avec les rendements de (2015-2021) 89
Figure 32: nuage des points montrant l'analyse de régression entre les températures maximales

et minimales de la période de croissance avec les rendements de (2015-2021). 90

VII

Figure 33: courbes de corrélation entre les indices pluviométriques et de la production du maïs

de 2005-2021 92

Figure 34: courbes de corrélation des indices pluviométriques et de la production d'arachide 93

Figure 35: stratégies d'adaptations au retard de pluie. 95

Figure 36: Les techniques d'adaptations à l'inondation des champs 96

Figure 37: comportement des agricultures face au retard des pluies 99

Figure 38: Usage des intrants 99

VIII

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: Opérationnalisation du concept de variabilité pluviométrique 14

Tableau 2: Opérationnalisation du concept adaptation des agriculteurs 16

Tableau 3: Catégorie des personnes enquêtées 25

Tableau 4: Nombre des enquêtes par villages 26

Tableau 5: Classification du SPI 28

Tableau 6: Matrice synthétique de la démarche recherche 30

Tableau 7 : les différentes dates de sarclages des cultures vivrières 41

Tableau 8: calendrier agricole des cultures vivrières 43

Tableau 9 : Prix des différents produits agricoles pour l'année 2021 49

Tableau 10: Anomalie des précipitations annuelles moyennes calculées sur la période de 1990-

2021. 56

Tableau 11: statistique descriptif de la variabilité pluviométrique décennale 57

Tableau 12: Récapitulatif des statistiques descriptives des rendements 73

Tableau 13: besoin en eau d'une variété d'arachide de 90jours 78

Tableau 14: stades de croissance d'arachide sensibles au stress hydrique et leur durée de 1991 à

2021 80
Tableau 15: résumé des résultats du test de corrélation de Pearson (production d'arachide et

précipitations) 81
Tableau 16 : Stades de croissance du maïs sensibles au stress hydrique et leur durée de 1991 à

2021 84
Tableau 17: Résumé des résultats du test de corrélation de Pearson (production du maïs et

précipitations) 86
Tableau 18: effets de la température mensuelle de la saison de croissance sur la croissance

d'arachide 88
Tableau 19 : Résumé des résultats pour la corrélation de Pearson entre température et production

d'arachide de 2015 à 2021 89
Tableau 20: Résumé des résultats pour la corrélation de Pearson entre température et production

de maïs 2015 à 2021 90

Tableau 21: Calendrier agricole dans le Mayo Dallah 102

ix

LISTE DES PLANCHES

Planche 1: Les différents types de sols dans le Mayo Dallah 19

Planche 2: Les Matériels agricoles 38

Planche 3: Les types de labours 40

Planche 4: Techniques de séchage et de conservation des cultures 42

Planche 5: Techniques d'entretien et fertilité des sols 45

Planche 7: Les acteurs impliqués dans l'agriculture dans le Mayo Dallah 51

Planche 8: Les cultures vivrières dans le Mayo Dallah 71

Planche 9: Les ennemies des cultures 77

Planche 10: Pratique du maraichage 101

X

LISTE DES ANNEXES

Annexe 1: Questionnaire d'enquête pour les agriculteurs 123

Annexe 2: Guide d'entretiens 130

Annexe 3: Autorisation de recherche 132

Annexe 4: indice pluviométrique annuelle de 1990 à 2021 133

Annexe 5: Données de précipitations du Département de Mayo-Dallah 134

Annexe 6: Données de températures minimales du Département de Mayo Dallah 136

Annexe 7: Données des températures maximales du Département de Mayo-Dallah 1990 à 2021

138

Annexe 8: Données des productions de 2005 à 2021 140

xi

SIGLES ET ACRONYMES

ANADER : Agence National d'Appui au Développement Rural

AFD : Agence Française de Développement

BAD : Banque Africaine pour le Développement

FAO : Fonds des Nations Unies pour l'Agriculture et l'Alimentation

GIEC : Groupe Intergouvernemental d'Expert sur l'Evolution du Climat

IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change

MKO : Mayo-Kebbi Ouest

MKE : Mayo-Kebbi Est

OCDE : Organisation de Coopération et Développement Economique

OMM : Organisation Mondiale de la Météorologie

ODD : Objectif de Développement Durable

ONASA : Office National de Sécurité Alimentaire

ONDR : Office National de Développement Rural

PANA : Programme d'Action Nationale d'Adaptation

PNUD : Programme des Nations Unies Pour le Développement

PAM : Programme Alimentaire Mondial

PIB : Produit Intérieur Brut

SPSS: Statistical Package for Social Sciences

SNCLCC : Stratégie Nationale de Luttes Contre les Changements Climatiques

SPI : Standardized Precipitation Index

XII

sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Tu supportes des injustices; Consoles-toi, le vrai malheur est d'en faire"   Démocrite