Modèles / Cartes 

Modèles / Cartes

  • Modèle de simulation des cultures ORYZA2000 pour l’Afrique : ORYZA_S mis au point par AfricaRice dans les années 1990 a permis une analyse régionale du risque climatique pour la riziculture irriguée dans le Sahel et une zonation des régions présentant un potentiel de double culture. Une version améliorée, ORZYA2000, a été lancée en 2001 par l’IRRI.

AfricaRice a mis au point une nouvelle sous-version d’ORYZA2000 qui constitue un puissant outil d’analyse pour l’évaluation de l’impact des changements climatiques et l’optimisation du calendrier cultural en Afrique.

https://models.pps.wur.nl/oryza2000-rice-crop-growth-simulation-model

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211912415000036

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0118114

 

  • Modèle simple de simulation de la stérilité induite par la chaleur chez le riz en fonction du temps de floraison et du refroidissement par transpiration : un nouveau modèle simple permettant de prédire le refroidissement par transpiration en fonction de l'humidité relative et de la température de l'air a été mis au point par AfricaRice pour simuler la stérilité induite par la chaleur chez le riz.

https://models.pps.wur.nl/simple-model-simulating-heat-induced-sterility-rice-function-flowering-time-and-transpirational

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378429013003912

 

  • Construction du calendrier cultural (CCC) : la CCC est un outil basé sur Excel développé par AfricaRice, qui peut aider les chercheurs et les agents de vulgarisation à étudier les options d'intensification et à optimiser le calendrier cultural des systèmes à base riz irrigué.

https://models.pps.wur.nl/cropping-calendar-construction-ccc-model

 

  • Modèle de prévision de la sécheresse : AfricaRice a évalué les facteurs prédictifs de la sécheresse dans les systèmes de production de riz dans les bas-fonds au Burkina Faso, au Mali et au Nigeria, ainsi que les facteurs ayant une incidence sur les mesures d’atténuation prises par les agriculteurs.

 

Parmi les 21 prédicteurs candidats de sécheresse, l’indice annuel moyen standard d’évapotranspiration des précipitations (SPEI), un indice de sécheresse intégrant un bilan hydrique complet) et la durée de la disponibilité des nappes phréatiques étaient le mieux corrélés à la sécheresse dans les systèmes à base riz des bas-fonds.

https://www.mdpi.com/2071-1050/11/1/79

 

  • Cartographie des stress abiotiques du riz : AfricaRice a élaboré des cartes pour contribuer au ciblage des variétés de riz tolérantes aux stress abiotiques. Des cartes pour quatre stress abiotiques (sécheresse, froid, toxicité ferreuse et salinité) ont été préparées. Toutes les cartes et les tableaux connexes générés sont disponibles au public.

https://dataverse.harvard.edu/dataverse/AfricaRice?q=Abiotic+stress+maps+for+rice+(STRASA)

 

  • Atlas mondial de l'écart de rendement et de la productivité de l'eau (GYGA) : il fournit des estimations fiables du potentiel de production agricole inexploité sur les terres agricoles existantes, sur la base du climat actuel et des ressources en terres et en eau disponibles. AfricaRice a contribué à l’estimation des écarts de rendement du riz au Burkina Faso, en Côte d’Ivoire, au Ghana, à Madagascar, au Mali, au Niger, au Nigeria, au Rwanda, au Sénégal, en Tanzanie, en Ouganda et en Zambie.

http://www.yieldgap.org/

 

  • RiceAtlas : il s’agit d’une base de données spatiale des calendriers et de la production rizicole mondiale. Elle comprend des données sur les dates de semis et de récolte du riz par campagne et des estimations de la production mensuelle pour tous les pays producteurs de riz. AfricaRice et ses partenaires nationaux fournissent une connaissance approfondie de ces informations en Afrique.

https://www.nature.com/articles/sdata201774

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