Agro
Internationaal
THEMA
54
Geo-Info I 2018-4
Figuur2 - Potentiële opbrengstkaart.
Figuur 3 - Sociaaleconomische potentie.
gedeeld door het totale akkerlandareaal van
Afrika fungeerde als wegingsfactor bij de som
matie van de berekende waarden. Gemiddeld
kwam het aantal gewascycli uit op 1,2 per jaar en
de gewasopbrengst per cyclus op 5,8 ton droge
stof per hectare. In de landbouwstatistiek waren
de waarden gelijk aan respectievelijk 0,8 en
1,1. De verschillen, +50 procent voor het aantal
gewascycli en vijf keer voor de opbrengst per
cyclus, illustreren de technische potentie van
productieverhoging op het bestaande akker-
bouwareaal van Afrika. De ruimtelijke variatie
in de potentie van opbrengstverhoging is ook
bepaald door van korrelmaïs de zogenaamde
'yield gap' in iedere rastercel te bepalen.
Hiervoor werd een kaart gebruikt die de huidige
maïsopbrengsten per rastercel bevat. De yield
gap wordt hierbij geschat door het verschil
tussen berekende en huidige opbrengsten.
In grote delen van Afrika bedraagt deze yield
gap meer dan 2,5 ton per hectare en bleek de
huidige opbrengst vaak minder dan 20 procent
te zijn van de berekende (potentiële) waarde.
In bijna alle situaties worden de waargenomen
yield gaps mede veroorzaakt door een tekort
aan voedingstoffen voor het gewas.
Investeringsklimaat
Om de yield gap te verkleinen is een gunstig
investeringsklimaat nodig, dat de ontwikkeling
van de landbouw kan stimuleren. Aspecten
die hierbij een rol spelen, zijn onder andere
financieringsmogelijkheden, adequate infra
structuur, goed werkende markten, voldoende
opleiding/kennis en stabiel bestuur. Deze
aspecten variëren ook ruimtelijk, maar zijn vaak
alleen bekend op nationaal niveau. Hiervoor
zijn gegevens opgezocht in bestaande
databases, zoals die van de Wereldbank.
Om een algemeen beeld te verkrijgen van de
sociaaleconomische omstandigheden zijn de
verschillende aspecten geïntegreerd in één
index (zie figuur 3). De huidige situatie in Afrika
geeft aan dat er grote verschillen zijn tussen
landen in hun potentie om de landbouw verder
te ontwikkelen en de voedselproductie op een
hoger niveau te krijgen. Door de yield gap en
de sociaaleconomische kaarten te combineren,
kan een ruimtelijk beeld verkregen worden van
de omstandigheden die wel/niet gunstig zijn
voor een verhoging van de voedselproductie.
Ontwikkelingen
Met onze analyse zijn we erin geslaagd om
ruimtelijke variatie van landbouwmogelijkheden
in Afrika weer te geven. Door de resolutie van
de gebruikte kaarten is deze kennis niet direct
voor boeren toepasbaar, maar is het bedoeld als
ondersteuning van beleid. Het raamwerk waarin
we alle kaarten hebben bijeengebracht, is na
deze studie uit 2010-2011 ook in andere projecten
gebruikt, voor Afrika en daarbuiten. Daarnaast
zijn er nieuwe ontwikkelingen geweest, zoals het
gebruik van kaarten met een 100X hogere reso
lutie en de ontwikkeling van een stikstofmodel.
Dit model berekent de minimale kunstmesttoe-
diening die nodig is voor een gekozen gewasop
brengst onder lokale omstandigheden. Hiermee
kon de ruimtelijke variatie in kunstmestbehoefte
voor Afrika in beeld gebracht worden.
Referenties
Conijn, J.G., Querner, E.R, Rau, M.L., Hengsdijk, H., Kuhlman,
J.W., Meijerink, G.W., Rutgers, B., Bindraban, RS. (2011). Agricul
tural resource scarcity and distribution: a case study of crop
production in Africa. Report 380, Plant Research International,
Wageningen, 72 pp.
Jing Q., Conijn, J.G., Jongschaap, R.E.E., Bindraban, RS. (2012).
Modeling the productivity of energy crops in different agro-
ecological environments. Biomass and Bioenergy 46: 618-633.
Sjaak Conijn is onderzoeker
bij Wageningen University
Research, business unit Agro-
systeemkunde. Hij is bereikbaar via
sjaak.conijn@wur.nl
overall socio-economic potential
j VUiypwS
