Stratégies de gestion des risques basées sur des prévisions climatiques saisonnières (PCS) : Une étude de cas de la culture du riz pluvial en Inde

Les prévisions climatiques saisonnières (PCS) ont gagné en popularité dans l'agriculture pour les études de gestion des risques climatiques. Les formes disponibles de PCS ne sont pas propices à la prise de décision en raison d'un décalage dans les échelles spatiales et temporelles. Dans cette étude, les PCS disponibles ont été désagrégées en utilisant la technique FResampler1 pour simuler le rendement du riz (cultivar PR 114) sous différents niveaux d'azote et dates de plantation en utilisant DSSAT (Système d'Aide à la Décision pour le Transfert des Agrotechnologies) pour le district de Sitamarhi, Bihar, Inde. Les résultats ont montré que la plantation tardive du riz prédisait le rendement le plus élevé (3800 kg ha-1) avec une haute variabilité sous PCS (humide) et une application de 200 kg ha-1 d'engrais azoté. De même, pour PCS (sec), la plantation tardive du riz simulait des attributs de rendement élevé (3100 kg ha-1) avec 200 kg ha-1 d'engrais azoté. Cependant, le rendement du riz sous climatologie (3450 kg ha-1) était supérieur à PCS (sec) (3100 kg ha-1). La plantation de riz le 15 juin 2019 sous PCS (normal) a prédit une faible incertitude avec des rendements moyens élevés par rapport à la plantation intermédiaire (5 juillet 2019) et tardive (25 juillet 2019). La présente étude a montré qu'en appliquant la PCS, nous pouvons mieux comprendre les changements « relatifs » dans les attributs de rendement avec des doses d'engrais et des dates de plantation, ce qui peut être adopté par le conseiller climatique pour compenser le risque climatique sans compromettre la productivité.