Soutenance mémoire
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Travaux de terrain et choix du terrain
La collecte des données sur terrain a été effectuée auprès des 131 ménages des 4 Fokontany concernés d’une manière représentative lors de la définition des échantillons telle qu’un échantillonnage aléatoire sera adoptée pour le choix des enquêtés. Le choix du VIe Arrondissement porte sur son caractère rural et sur sa population à vocation agricole, voire la carte n°02 de l`Annexe X. Ce qui traduit bien ici la présence de l’Agriculture Urbaine étant donné que le VIe Arrondissement s’incère bien parmi les six arrondissements constituant la Commune Urbaine d’Antananarivo. Les quatre Fokontany qui sont voisins, voire la carte n°03 de l`Annexe X, ont été choisis à cause de leur emplacement et des spéculations qui y sont rencontrées. Ces dernières reflètent bien les spécificités des spéculations présentes dans la Capitale et qui sont caractéristiques de l’Agriculture Urbaine, à savoir : le riz (SRT ou Système de Riziculture Traditionnel, SRA ou Système de Riziculture Améliorée, SRI ou Système de Riziculture Intensive), le cresson, la patate, la salade, l’artichaut, le chou de brocolis, le chou fleur, l’haricot. Le tableau n°02 montre les caractéristiques de la zone d`étude.
Analyse Factorielle Discriminante (AFD)
L’Analyse Factorielle Discriminante a été utilisée pour classer de nouveaux individus décrits par plusieurs variables quantitatives, connaissant un échantillon d’individus décrits par les mêmes variables, dont les groupes sont connus, et pour analyser la façon dont les variables descriptives contribuent à la constitution des différents groupes. L’AFD est une méthode permettant de modéliser l’appartenance à un groupe d’individus en fonction des valeurs prises par plusieurs variables, puis de déterminer le groupe le plus probable pour un individu connaissant uniquement les valeurs des variables qui le caractérisent. Dans le logiciel statistique XLSTAT, les variables qui décrivent les individus sont forcement des variables quantitatives, les groupes étant spécifiés par une variable qualitative. L’AFD peut être considéré comme une extension de la régression multiple dans le cas où la variable à expliquer est une variable qualitative décrivant des groupes.
L’Analyse Factorielle Discriminante (AFD) montre la description des classes. Les variables observées dans les systèmes de production sont les suivantes :
– la taille du foncier (superficie) étant donnée qu’en ville, la pression de l’urbanisation tend à limiter les surfaces .
– le type de légume cultivé : légumes-feuilles de cycle court (moins d’un mois), légumes-feuilles de cycle long ou autres légumes sachant que les produits de la ville sont concurrencés par ceux des régions avoisinantes fournisseurs comme Antsirabe, Itasy, Manjakandriana.
– les techniques d’exploitation : matériaux agricoles .
– les itinéraires techniques : la quantité d’engrais minéral apportée, la quantité de matière organique utilisée, la force de travail (la taille de la famille par rapport aux actifs) .
– le profil de l’exploitant : l’âge et le sexe de l’exploitant .
Interprétation des données obtenues
Le résultat du déficit ou excédent va être traduit en termes de durée de consommation et de durée de soudure ainsi que leurs manifestations suivant le calendrier cultural pour chacune des spéculations.
Durée de consommation
La consommation obtenue auparavant étant spécifique pour chaque type d’exploitation et pour chaque spéculation, elle peut nourrir les ménages dans chaque type durant une année. Aussi, on calcule la durée de consommation des productions par rapport à cette consommation annuelle en faisant une règle de trois. On cherchera l’équivalence des résultats en années, en mois, en semaines ou en jours selon leur présentation. Ceux-ci seront ensuite traduits suivant le calendrier cultural en partant de la période de récolte et en considérant la durée de consommation et le nombre de cycle de culture dans une année pour une spéculation donnée.
Les spéculations qui présentent des excédents vont être mises en valeur lors de la représentation des résultats comme le spécifie le tableau ci-dessous.
Connexité et évolution des spéculations
La connexité et l’évolution des spéculations pour chaque type d’exploitation requièrent une étude des liens de dépendance entre les différentes activités agricoles ainsi qu’une dynamisation du système de production à travers le programme informatique MARKOV-MODEL 1.1
Etude des liens de dépendance entre les différentes activités agricoles
Les activités de productions sont connectées ou en corrélations entre elles par l’affectation des ressources. Il convient donc de faire une analyse systémique pour mieux percevoir la logique paysanne à travers le fonctionnement des systèmes de production locaux par type d’exploitation agricole grâce à une matrice variable observation notée M1 et une matrice de corrélation notée M2.
Matrice variable observation notée M1
Dans le logiciel Excel, la première étape consiste à établir une matrice notée M1 montrant la présence ou l’absence d’une activité à chaque individu observé. Si la spéculation est présente, on note 0 et si elle est absente, on note 1.On fait ensuite la somme de toutes les variables en colonne.
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Table des matières
I. MATERIELS ET METHODES
I.1. CONCEPT ET DEFINITION
I.1.1. Concept
I.1.2. Définition
I.2. METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE
I.2.1. Collecte de données
I.2.1.1. Enquête exploratoire
I.2.1.2. Enquête auprès des personnes ressources
I.2.1.3. Enquête formelle
I.2.1.3.1. Phase préparatoire
I.2.1.3.2. Travaux de terrain et choix du terrain
I.2.2. Analyse des données
I.2.2.1. Saisie des données brutes
I.2.2.2. Apurement des données
I.2.2.3. Traitement et analyse des données
I.3. DEMARCHES DE DEMONSTRATION
I.3.1. Hypothèse.1 : L’état de développement des spéculations varie suivant l’allocation des ressources dans le système de production
I.3.1.1. Nuée dynamique
I.3.1.2. Analyse Factorielle Discriminante (AFD)
I.3.2. Hypothèse.2 : Le développement de l’agriculture dépend de la capacité des exploitations à répondre aux besoins de consommation des ménages et à dégager des excédents pour la vente
I.3.2.1. Calcul de la production par type d’exploitation
I.3.2.2. Calcul de la consommation par classe d’âge et par catégorie d’exploitation
I.3.2.3. Calcul du déficit ou excédent
I.3.2.4. Interprétation des données obtenues
I.3.2.4.1. Durée de consommation
I.3.2.4.2. Période de soudure
I.3.3. Hypothèse.3 : Une agriculture durable permet l’approvisionnement de la population actuelle et la survie de la génération future
I.3.3.1. Connexité et évolution des spéculations
I.3.3.1.1. Etude des liens de dépendance entre les différentes activités agricoles
a. Matrice variable observation notée M1
b. Matrice de corrélation notée M2
I.3.3.1.2. Utilisation du logiciel Markov 1.1 pour le processus de Markov
I.3.3.1.3. Recherche de circuits représentatifs de chaque classe
I.3.3.2. Evolution de la production et de la durée de consommation
I.4. CHRONOGRAMME DES ACTIVITES
II. RESULTATS
II.1. PLACE DES SPECULATIONS POUR CHAQUE TYPE D’EXPLOITATION
II.1.1. Caractéristiques des ressources foncières et activités de production
II.1.2. Profil de l’exploitant et main d’oeuvre familiale
II.1.3. Moyens de production : matériaux et intrants
II.2. DEFICITS ET EXCEDENTS DES PRODUITS AGRICOLES URBAINS DANS L’APPROVISIONNEMENT DE LA VILLE
II.2.1. Déficits et les excédents de production par rapport à l’approvisionnement
II.2.2. Productions en termes de durée de consommation et période de soudure
II.3. ANALYSE PROSPECTIVE DE PRODUCTION ET DE CONSOMMATION
II.3.1. Etude des liens de dépendance entre les différentes activités agricoles
II.3.1.1. Connexité entre les activités exprime leurs relations de dépendances
II.3.1.2. Circuits représentatifs de chaque classe
II.3.1.2.1. Connexité du groupe1 type1 de spécialité SRT et haricot
II.3.1.2.2. Connexité du groupe2 type1 de spécialité SRT et chou fleur
II.3.1.2.3. Connexité du groupe3 type1 de spécialité SRT et patate
II.3.1.2.4. Connexité du groupe4 type1 de spécialité SRT et SRI (riz)
II.3.1.2.5. Connexité du groupe1 type2 de spécialité SRT et SRI et salade
II.3.1.2.6. Connexité du groupe2 type2 de spécialité SRT, SRI et patate
II.3.1.2.7. Connexité du groupe3 type2 de spécialité SRT
II.3.1.2.8. Connexité du groupe4 type2 de spécialité SRT, SRI et SRA (riz)
II.3.2. Evolution de la production et de la durée de consommation
II.3.2.1. Evolution de la connexité et détermination de la capacité limite de production
II.3.2.1.1. Evolution des groupes du type1
a. Groupe des SRT et haricot
b. Groupe des SRT et chou fleur
c. Groupe des SRT et patate
d. Groupe des SRT et SRI
II.3.2.1.2. Evolution des groupes du type2
a. Groupe des SRT, SRI et salade
b. Groupe des SRT, SRI, patate
c. Groupe des SRT
d. Groupe spécialisé en riz
II.3.2.2. La durée de consommation par rapport à la capacité limite de production
II.3.2.2.1. Dans le cas des groupes de ménages du type1
a. La production en termes de durée de consommation du type1
b. Ménages couverts à la stabilité de production du type1
II.3.2.2.2. Dans le cas des groupes de ménages du type2
a. Production en termes de durée de consommation du type2
b. Ménages couverts à la stabilité de production du type2
III. DISCUSSIONS ET RECOMMANDATIONS
III.1. SPECIFICITES DES SPECULATIONS A TRAVERS LA TYPOLOGIE DES EXPLOITATIONS
III.1.1. Application de la méthode SWOT
III.1.2. Importance de la typologie des exploitations agricoles dans l’état de développement des spéculations
III.2. BILAN GENERAL DE LA SATISFACTION DU BESOIN DE
CONSOMMATION DES EXPLOITANTS AGRICOLES URBAINS
III.2.1. Production – consommation et les produits stratégiques pour le développement
de chaque type d’exploitation
III.2.2. Bilan de la durée de consommation et des périodes de soudures du milieu
III.3. EVALUATION DE L’ANALYSE PROSPECTIVE POUR LA DETERMINATION DE LA DURABILITE DE L’AGRICULTURE URBAINE
III.3.1. Importance de l’analyse des connexités de variables et de l’analyse prospective
III.3.2. Bilan des résultats issus de l’analyse prospective
III.3.2.1. Domaines d’activités stratégiques du type1
III.3.2.2. Domaines d’activités stratégiques du type2
III.3.3. Mise au point des compétences des ressources par rapport aux menaces de l’environnement
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE
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