Un système open-source de prédiction des risques climatiques (sécheresse, inondations) pour les fermes urbaines au Nord-Bénin, basé sur le Machine Learning.
Ce projet vise à fournir aux agriculteurs urbains du Nord-Bénin des alertes précoces et des prévisions fiables pour les aider à optimiser l'irrigation, à planifier leurs cultures et à atténuer les pertes liées aux aléas climatiques.
- Collecte de données météorologiques historiques et en temps réel.
- Entraînement de modèles de Machine Learning (séries temporelles) pour prédire les indicateurs de sécheresse.
- Génération d'alertes automatisées via plusieurs canaux (Email, SMS).
- Un tableau de bord web pour visualiser les données, les prédictions et les alertes.
- Orchestration : Apache Airflow (via Docker)
- Base de Données : SQLite (pour le prototypage), PostgreSQL (pour la production)
- Backend & Modélisation : Python, Pandas, Scikit-learn, Prophet/TensorFlow
- Dashboard : Streamlit ou Plotly Dash
- Déploiement : Conteneurisation complète avec Docker.
(Cette section sera remplie plus tard)
- Clonez le repository :
git clone ... - ...
Systèmes d'Alerte Précoce : Le Bénin travaille au renforcement de ses systèmes d'alerte précoce pour les crises alimentaires et nutritionnelles, afin de fournir des informations pertinentes pour une meilleure prise de décision.[2] Des efforts sont également en cours pour intégrer la gestion des inondations et des sécheresses dans des systèmes d'alerte précoce, notamment dans le bassin de la Volta qui couvre le Nord du Bénin.[3]
Adaptation de l'Agriculture au Changement Climatique : Des projets comme le PACC (Projet d'Adaptation de l'Agriculture au Changement Climatique) se concentrent sur l'amélioration de la gestion durable des ressources en eau et des sols dans les zones vulnérables du Nord-Bénin.[4]
Recherche et Modélisation : Des études sont menées pour simuler le climat futur et ses impacts sur les rendements agricoles dans la région soudano-sahélienne du Bénin. Ces recherches utilisent des modèles de simulation pour prévoir les baisses de rendement de cultures essentielles et soulignent la nécessité d'adapter les calendriers agricoles.[5]
Agriculture Intelligente face au Climat : Des ONG locales, en collaboration avec des partenaires, introduisent des pratiques d'agriculture intelligente face au climat, comme la création de bas-fonds à eau permanente pour la riziculture afin d'améliorer la résilience des agriculteurs aux aléas climatiques.[6]