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L'acacia au Sénégal

1996

La biodiversité des Glomales associés à #Acacia albida$ est étudiée en fonction de l'âge de l'arbre, des saisons et des propriétés physicochimiques du sol. Les Glomales sont récoltées jusqu'à 1,5 et 4,5 m dans les régions soudano-guinéennes et jusqu'à 16 et 35 m dans les régions sahéliennes. La culture in vitro de la forme intraracinaire des Glomales en présence de racines isolées a montré une diversité morphologique des souches. En complément à cette taxonomie morphologique, des marqueurs moléculaires ont permis d'étudier la variabilité génétique des Glomales en comparant les variations de séquences d'ADN extrait de spores et de fragments mycorhiziens. (Résumé d'auteur)

CHAMPIGNON[SDV] Life Sciences [q-bio][SDE] Environmental SciencesCULTURE IN VITROVARIATION SAISONNIERE[SDV]Life Sciences [q-bio][SDE]Environmental SciencesSYMBIOSEMYCORHIZEDIVERSITE GENETIQUEANALYSE GENETIQUEDYNAMIQUE DE VEGETATIONComputingMilieux_MISCELLANEOUS
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Climate change impact on the West African monsoon from June to October.

2015

Sixteen CMIP5 models are used toanalyse how climate changes over the West African Monsoon region between a “future period”, defined from 2031 to 2070under the rcp4.5 emission scenario, and the “current period”, defined from 1960 to 1999 under the historical emissionscenario. The results show an increase of the September to October rainfall amounts. Circulation anomalies include of anincreases of sea-level pressure over the Mediterranean Sea and Europe that allow a strengthening of the moisture flux fromEuro-Mediterranean regions into the Sahel. These changes are stronger in autumn.

CMIP5 modelschangement climatique[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/ClimatologyWest Africaseasonal cycleAfrique de l’OuestClimate change[ SDU.STU.CL ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatologymodèles CMIP5cycle saisonnier
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Sécheresse et inconfort thermique : Le changement climatique se fait ressentir

2023

Biodiversité, rendements agricoles, élevage, pêche… Rien n’est épargné par le changement climatique. Zoom sur deux effets en passe de devenir tristement familiers.

Changement climatiqueMorvan[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/ClimatologyRessource en eau et usagesSécheresse saisonnière
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Évolution des températures observées en Bourgogne (1961-2011)

2014

International audience; Depuis un demi-siècle environ, l’augmentation des concentrations atmosphériques en gaz à effet de serre a entraîné une élévation de température qui peut être analysée selon des échelles emboîtées, allant de la planète aux territoires. Dans cette étude, les mesures effectuées sur le réseau de stations Météo-France sont mobilisées pour analyser la température en Bourgogne sur la période 1961-2011. Le réchauffement observé a des caractéristiques très proches des moyennes françaises. Il est plus fort que sur la moyenne planétaire. Il est marqué par une rupture nette délimitant deux périodes bien différentes : 1961-1987 et 1988-2011. Une interpolation par régression krige…

Changement climatiqueRupture[SDV.EE]Life Sciences [q-bio]/Ecology environment[SDV.EE] Life Sciences [q-bio]/Ecology environment[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology[SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/ClimatologySaisonnalitéInterpolation spatiale
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Recherches sur la pluviométrie de la corne orientale de l'Afrique

1991

The Eastern Horn of Africa (Somalia, Ethiopia, Djibouti and Kenya) exhibits strong rainfall anomalies, considering the latitudinal position of the region. The mean annual rainfall map shows a vigorous meridian contrast between the rainy Western Highlands of Kenya and Ethiopia, and the deficiency of the lowlands of Somalia, the Eastern parts of Kenya and Ethiopia, and the Red Sea coast. This opposition is mainly related to the northern summer season, during which the different caracteristics of the wet "west-african" monsoon and the dry divergent "indian" monsoon are clearly emphasized. They induce single-maximum summer rainfall regimes, and double-peak spring and autumn regimes, respectivel…

ClimatsPluviométrieSomalia[SHS.GEO] Humanities and Social Sciences/GeographyDjiboutiSaisonsEthiopiaKenyaHautes-Terres[ SHS.GEO ] Humanities and Social Sciences/Geography
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Potential predictability of crop impacting climate variables for East Africa and application to sorghum in the Mt Kenya area

2013

In Southern countries with rural low income populations, the vulnerability of rainfed agriculture to rainfall variability requires effective solutions to mitigate the effects of climatic hazards on crops. Predicting the characteristics of rainy seasons some time before they start should help the establishment of agricultural adaptation strategies to rainfall hazards. This is the objective of the present study, focused on East Africa (Kenya and northern Tanzania), and divided in three parts:- Define and document intra-seasonal descriptors (ISD) that will be considered in the predictability study. A new methodological approach has been developed in order to define the onset date (ORS) and the…

Crop yieldsECHAM 4.5Potential predictabilityOnset / cessation of the rainy seasonSARRA -HDescripteurs pluviométriques intrasaisonniersSARRA-HAfrique de l’EstSorghoEast AfricaPrévisibilité potentielleDémarrage/fin de saison des pluies[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/ClimatologyRendements agricoles[SDU.STU] Sciences of the Universe [physics]/Earth SciencesIntra-seasonal rainfall descriptorsSorghum
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Évolution récente des précipitations de mars-mai en Afrique de l'est : configurations spatiales et évolution subsaisonnière.

2014

6 pages; International audience; S'appuyant sur des données stationnelles de précipitations sur la période 1961-2012, l'objectif de cette étude est 1/ deconfirmer la baisse des pluies au cours des Long Rains sur la décennie 2000 détectée par Lyon et DeWitt (2012) à partir dedonnées en points de grille ; 2/ comprendre sa déclinaison à l'échelle intraannuelle sur la base des scénarios pluviométriquessubsaisonniers développés par Moron et al. (2013) ; et 3/ évaluer son impact sur les écoagrosystèmes. Cette baisse se confirmedans les données stationnelles, mais de façon moins marquée que dans les données grillées. Elle affecte plus fortement les stationsles plus sèches et le mois d'avril, pic c…

Long Rains[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/ClimatologyNDVI[SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatologyscénarios subsaisonnierspluies[ SDU.STU.CL ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/ClimatologyAfrique de l'Est
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Spatial coherence and potential predictability of intraseasonal descriptors of the rainy season in Soudano-Sahelian Africa : application to the pearl…

2010

The aim of this thesis is twofold : (i) fill a lack of knowledge about the spatial coherence and seasonal predictability of the intraseasonal characteristics (ISC) of the soudano-sahelian rainy season. These ISC are the seasonal rainfall amount (S), the daily rainfall frequency > 1 mm (O), the daily rainfall mean intensity (I), the dates of the onset and withdrawal of the rainy season, the mean length of the dry (LDS) and/or wet spells (LWS) ; (ii) document the climate-agriculture relationship over the Niamey area based on the millet crop example.From FRIEND-AOC daily rainfall records (1950-2000) for a 136 stations-network located in Senegal, Mali, Burkina-Faso and Niger, the spatial cohere…

Mousson africaine[ SHS.HIST ] Humanities and Social Sciences/HistoryDescripteurs intrasaisonniers (DIS)MilSahel[SHS.HIST] Humanities and Social Sciences/HistoryNo english keywordsDates de semis[SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/HistorySarra-hPrévisibilité potentielleCohérence spatialeDémarrage agronomique de la saison des pluies
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Adapter localement les prévisions climatiques saisonnières : désagrégation stochastique et interpolation spatiale.

2013

6 pages; International audience; Un panorama est fait des méthodes de descente d’échelles permettant de passer de prévisions climatiques saisonnières de large-échelle à des séries locales journalières. L’exemple des générateurs stochastiques de temps est appliqué à la prévision des récoltes de sorgho au Kenya, dans le cadre du programme ANR PICREVAT. Une méthode d’interpolation spatiale des paramètres des générateurs est testée, pour obtenir des séries journalières de précipitations en tout point du territoire. Les séries générées sont utilisées en entrée du modèle agronomique SARRA-H.

P40 - Météorologie et climatologieF01 - Culture des plantesU10 - Informatique mathématiques et statistiques[SDU.STU.GC]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geochemistry[SDU.STU.GC] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geochemistrydésagrégationgénérateur stochastiqueprécipitationsrendementsprévision saisonnière[ SDU.STU.GC ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geochemistry
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Climatic gradients along the windward slopes of Mount Kenya and their implication for crop risks. Part 2 : crop sensitivity.

2016

16 pages; International audience; Mount Kenya is an equatorial mountain whose climatic setting is fairly simple (two rainy seasons in March–May, the Long Rains, and October–December, the Short Rains) though concealing significant spatial variations related to elevation and aspect (part I, Camberlin et al., 2014). This part II is dedicated to the sensitivity of sorghum yields to climate variability in space and time, with a focus on the intra-seasonal characteristics of the rainy seasons. To that aim we use the crop model SARRA-H calibrated for the region and fed with rainfall, temperature, wind speed, humidity and solar radiation data over the period 1973–2001 at three stations located on t…

P40 - Météorologie et climatologie[SDV.SA.AGRO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/AgronomySARRA-Hintra-seasonal componentsrainy seasonhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000024http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_10176[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology[ SDV.SA.AGRO ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/AgronomyF01 - Culture des planteshttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_7244ComputingMilieux_MISCELLANEOUSPrécipitationhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24894rainfall variabilityU10 - Informatique mathématiques et statistiquesModélisation des culturescrop modelKenyaVariation saisonnièreRendement des cultureselevation gradientshttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_4086[SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatologyhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6161sorghum[ SDU.STU.CL ] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology
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