Local Climate Trends and Farmers’ Perceptions in Southern Tigray, Northern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate changes in local climate, farmers’ perception to the change and factors affecting perception of farmers to climate change. For trend analysis, we gathered station based rainfall records for the period 1978-2012, while for perception analysis survey was carried out. 600 farming households were randomly selected from four districts using a multi-stage sampling method. Nonparametric analyses were used for analyzing trends and testing significance. Farming households were asked their observation about changes in local climate using structured questionnaires. We also utilized logistics regression to identify factors that influenced perceptions of farming households on climate change. Results indicate that while annual rainfall showed no change across the region, Kiremt and Belg rainfalls exhibited significant increasing and decreasing trends in the last three decades respectively. The study confirmed that the change in rainfall trend varies by agro-ecology. Kiremt rainfall in the lowlands increased by about 106mm/decade; yet, highlands got non-significant change. Besides, when the highlands lost significant amount of Belg rainfall (35mm/d), lowlands didn’t show any significant reduction. As to perception, about 87% and 50% of respondents perceived Belg and Kiremt rainfall decreasing respectively where their observation was more or less consistent with statistical findings. This study learned that gender, education, farm experience, extension, climate information, economic status, drought experience and local agro-ecology positively influenced farmers’ perception. Yet, irrigation negatively affected farmers’ perception. Results suggest further works in the areas of information dissemination, inclusion of local knowledge in adaptation programs and irrigation developments to reduce impacts. Key words : seasonal rainfall , climate change, farmers’ perceptions, perception determinants, Northern Ethiopia
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».