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Estimation des pertes post récolte % 2003 - 2017

Les chiffres cités dans les tableaux ci-dessous sont des estimations de la perte de poids cumulé de production engagés au cours de la récolte , le séchage , les opérations de stockage , de l'exploitation, le transport et le stockage de marché de l'assistance. Les valeurs de perte pour chaque maillon de la chaîne post-récolte sont extraites de la littérature scientifique et sont modifiées par plusieurs facteurs saisonniers qui varient d'année en année et sont soumises par le réseau de APHLIS. Plus de détails peuvent être trouvés dans le guide « Comprendre APHLIS » et l'article « Weight Loss Review » (Examen de pertes de poids). Le premier tableau de perte donne un PPR régional moyen pondéré par culture. En cliquant sur les différents pays, il est possible de voir le PPR pour chaque province. En cliquant sur un chiffre PPR provincial, il est possible d'afficher les principales données utilisées dans le calcul, y compris les données saisonnières. Les chiffres utilisés pour estimer les PPR sont affichés et une évaluation de la qualité de ces chiffres est donnée pour savoir si elles sont spécifiques au type de céréales, le type de ferme et le climat en question. La source bibliographique des données peut également être tracé dans une liste référence complète.

pour Millets dans : Angola

Provinces de Angola

Cliquez sur un chiffre de la perte dans le tableau ci-dessous pour voir en détail comment le chiffre a été calculé. Envoyez-nous vos commentaires si vous avez le sentiment que les données sous-jacentes et des hypothèses pourrait être améliorée.
S'il vous plaît envoyer vos commentaires à l'adresse info (at) phlosses.net .

Arrière
Province 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Bengo   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Benguela   -    -    -    -  10.110.110.110.110.110.1  -    -  10.110.110.1  -    -    -    -    -    -  
Bie   -    -    -    -  11.311.311.311.311.311.3  -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cabinda   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cuando Cubango   -    -    -    -  11.311.311.311.311.311.311.311.311.311.311.3  -    -    -    -    -    -  
Cuanza Norte   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cuanza Sul   -    -    -    -  11.311.311.3  -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cunene   -    -    -    -  8.38.38.38.38.38.38.38.38.38.38.3  -    -    -    -    -    -  
Huambo   -    -    -    -  10.110.110.110.110.110.1  -    -  10.110.110.1  -    -    -    -    -    -  
Huila   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Luanda   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Lunda Norte   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Lunda Sul   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  11.311.311.3  -    -    -    -    -    -  
Malanje   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Moxico   -    -    -    -  11.311.311.311.311.311.3  -    -  11.311.3  -    -    -    -    -    -    -  
Namibe   -    -    -    -  8.88.88.88.88.88.88.88.88.88.88.8  -    -    -    -    -    -  
Uige   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Zaire   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Arrière

 

Estimation des pertes post récolte t 2003 - 2017

Arrière
Province 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Bengo   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Benguela   -    -    -    -  177616519618567411090  -    -  242264285  -    -    -    -    -    -  
Bie   -    -    -    -  949101441279263340  -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cabinda   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cuando Cubango   -    -    -    -  1407240621372395343439062013397797880902  -    -    -    -    -    -  
Cuanza Norte   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cuanza Sul   -    -    -    -  10748101  -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Cunene   -    -    -    -  2138239416243304447543363636594511212089  -    -    -    -    -    -  
Huambo   -    -    -    -  2198243746800724738  -    -  7814  -    -    -    -    -    -  
Huila   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Luanda   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Lunda Norte   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Lunda Sul   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  303349  -    -    -    -    -    -  
Malanje   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Moxico   -    -    -    -  149679545051  -    -  204222  -    -    -    -    -    -    -  
Namibe   -    -    -    -  13415016113416016129726687791  -    -    -    -    -    -  
Uige   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Zaire   -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -    -  
Arrière

Calcul matriciel qui documente le calcul de la perte PR,
la qualité des sources de données et de références à des sources.

  • Country : Angola
  • Province : Huambo
  • Climate : Humid subtropical climate dry season (Cfa)
  • Year : 2006
  • Crop : Millets


La production annuelle et les pertes
  tonne %
Production 7309 100
Grain remaining 6571 89.9
Lost grain 738 10.1

La production saisonnière et les pertes
Saison Type de ferme Production (t) Restant (t) Pertes (t) Production (%) Restant (%) Pertes (%)
1 small 7309 6571 738 100.0 89.9 10.1
Saisonnier: 7309 6571 738 100.0 89.9 10.1

NB: Les moyennes annuelles sont une moyenne pondérée des saisons

PPR (%) Calcul

Calcul PPR (%): Saison: 1 Type de ferme: small
Céréales commercialisées au cours des trois premiers mois après la récolte (%) no data
Si les données sont manquantes (pas de données) il est supposé que pour les agriculteurs de subsistance tout le grain est stocké alors que pour les agriculteurs commerciaux tout le grain est commercialisé.

Note: Les chiffres dans ce tableau sont le type de ferme spécifique (fermes, petits ou grands). La valeur Céréales commercialisées au cours des trois premiers mois après la récolte (%) est utilisé pour déterminer le pourcentage de la production totale qui est stocké et commercialisé par ce type de fermes de cette saison particulière (Saison 1, Saison 2, etc). Le calcul ne tient compte que la partie qui est produite par ce type de ferme. Par conséquent, les chiffres ci-dessous pour stockée (%) et commercialisée (%) ne fera qu'ajouter à 100% si tous les grains dans une saison particulière est produite sur ce type de ferme. Sinon, les chiffres correspondants pour cent pour l'autre genre de ferme, dans la même saison, doivent être inclus pour arriver à une somme de 100%.
Pluie à la récolte no data
Si le temps est humide à la récolte, provoquant des dégâts moule exceptionnelle à la culture, alors la valeur est oui et la récolte / séchage au champ chiffre des pertes dans le profil PPR est remplacé par 16,3% .
Durée de stockage (mois) no data
Effet de la durée de stockage:
    Figure%
  1. 0-3 mois pour le stockage est 0 (zéro)
  2. 4-6 mois la figure% du profil de PPR est divisé par 2
  3. cas
  4. plus de 6 mois ou dans des données manquantes (pas de données), le chiffre% dans le profil général est utilisé
"
Grand capucin du maïs no data
Si la culture est le maïs et la valeur est oui , alors le chiffre de la perte de stockage à la ferme dans le profil PPR est multiplié par 2 .
  Destination Stockée (%) Commercialisé (%)
    100 0
Etapes Profil PPR (ajusté) Grain restant Augmentation de la perte Grain restant Augmentation de la perte
Récolte / séchage au champ 3.5 96.5 3.5 0 0
Séchage plate-forme 0 96.5 0 0 0
Battage et décorticage 2 94.6 1.9 0 0
Vannage 2.5 92.2 2.4 0 0
Transports à la ferme 2.5 89.9 2.3 0 0
Stockage à la ferme 0 89.9 0 0 0
Transports au marché 1 89.9 0 0 0
Stockage au marché 2.7 89.9 0 0 0
Total   89.9 10.1 0 0

Profil PPR: affichage de la qualité des données et des références aux sources

Profils PPR sont utilisées pour calculer les pertes, chaque profil est constitué d'une série de valeurs, une pour chaque lien dans la post-récolte de la chaîne. Chaque valeur dans le profil PPR est formé à partir de la moyenne de plusieurs figures tirées de la littérature disponible. Tous ces chiffres sont présentés individuellement dans les tableaux ci-dessous. Des profils PPR sont donnés pour les petites exploitations et les grandes (commerciale) des exploitations agricoles. La fiabilité de chaque donnée contribuant au calcul de chaque valeur du profil PPR est affiché dans le tableau ci-dessous. L'évaluation est basée sur la façon spécifique, le chiffre est à la situation dans laquelle il est utilisé. Pour ce faire, chaque figure est évaluée en fonction de savoir si c'est à partir de céréales à l' même type (maïs, riz, etc), le climat même type (est de Koeppen même code), même type de ferme (à partir d'une petite ferme ou grande ferme commerciale), et si la méthode de l'évaluation des pertes était une mesure réelle de la perte ou était une enquête par questionnaire ou devinette. Le résultat de l'évaluation est indiquée en utilisant le rouge / 0 et vert / 1 système comme suit: -

0 Un système de référence utilisé dans le calcul d'une valeur de profil PPR n'est pas spécifique à cette situation ou provient d'une enquête par questionnaire ou d'une devinette, c'est à dire ne se mesure pas.

1 Un système de référence utilisé dans le calcul d'une valeur de profil PPR est spécifique à cette situation ou est mesurée.

Chiffres profil PPR fondées sur la 'verte / 1' 'plus les données sont considérées comme plus fiables que celles fondées sur 'rouge / 0' plus de données. En regard de chaque valeur du profil PPR le nombre de rouge / 0 ' et 'vert / 1' est en moyenne des évaluations, et affiché en caractères gras, pour donner une évaluation générale de la valeur . Foire certaines parties du profil sont plus fiables que d'autres, en particulier ceux où la perte de données supplémentaires sont disponibles à partir de la littérature.

References and individual loss figures % for small farms
  Origine du chiffre
Etapes Chiffre de la perte Référence Céréale Climat Type de ferme Méthode
  2.0 Boxall R.A. - 1998 Title:
Grains post-harvest loss assessment in Ethiopia.
Source:
Final report NRI Report No 2377. Natural Resources Institute, Chatham, UK. pp 44.
Author:
Boxall RA
Year of publication: 1998
Geo focus: Ethiopia
0 0 1 0
  5.0 Vervroegen D. - 1990 Title:
Project for the identification of post-production grain losses and training on their eeduction in Wollo Region, Ethiopia. FAO terminal report, Action Programme for the prevention of Food Losses.
Source:
FAO terminal report, Action Programme for the prevention of Food Losses. United Nations Food and Agricaulture Organisation, pp. 17
Author:
Vervroegen D. and Yehwola F.
Year of publication: 1990
Region: Wollo Region
Geo focus: Ethiopia
0 1 1 0
Harvesting/field drying 3.5   0 1 1 0
  1.0 Boxall R.A. - 1998 Title:
Grains post-harvest loss assessment in Ethiopia.
Source:
Final report NRI Report No 2377. Natural Resources Institute, Chatham, UK. pp 44.
Author:
Boxall RA
Year of publication: 1998
Geo focus: Ethiopia
0 0 1 0
  3.0 Singano C. - 2008 Title:
Singano C. (pers comm.) Principal Agricultural Research Scientist, Department of Agricultural Research Services, Malawi.
Source:
Ppers comm. Principal Agricultural Research Scientist, Department of Agricultural Research Services, Malawi.
Author:
Singano C.
Year of publication: 2008
Geo focus: Malawi
1 1 1 0
Threshing and Shelling 2.0   1 1 1 0
  0.0 Boxall R.A. - 1998 Title:
Grains post-harvest loss assessment in Ethiopia.
Source:
Final report NRI Report No 2377. Natural Resources Institute, Chatham, UK. pp 44.
Author:
Boxall RA
Year of publication: 1998
Geo focus: Ethiopia
0 0 1 0
  5.0 Vervroegen D. - 1990 Title:
Project for the identification of post-production grain losses and training on their eeduction in Wollo Region, Ethiopia. FAO terminal report, Action Programme for the prevention of Food Losses.
Source:
FAO terminal report, Action Programme for the prevention of Food Losses. United Nations Food and Agricaulture Organisation, pp. 17
Author:
Vervroegen D. and Yehwola F.
Year of publication: 1990
Region: Wollo Region
Geo focus: Ethiopia
0 1 1 0
Winnowing 2.5   0 1 1 0
  2.0 Boxall R.A. - 1998 Title:
Grains post-harvest loss assessment in Ethiopia.
Source:
Final report NRI Report No 2377. Natural Resources Institute, Chatham, UK. pp 44.
Author:
Boxall RA
Year of publication: 1998
Geo focus: Ethiopia
0 0 1 0
  3.0 Vervroegen D. - 1990 Title:
Project for the identification of post-production grain losses and training on their eeduction in Wollo Region, Ethiopia. FAO terminal report, Action Programme for the prevention of Food Losses.
Source:
FAO terminal report, Action Programme for the prevention of Food Losses. United Nations Food and Agricaulture Organisation, pp. 17
Author:
Vervroegen D. and Yehwola F.
Year of publication: 1990
Region: Wollo Region
Geo focus: Ethiopia
0 1 1 0
Transport to farm 2.5   0 1 1 0
  1.0 Odogola W.R. - 1991 Title:
Post harvest management and storage of maize.
Source:
UNDP/OPS Regional Programme, Harare December 1991. (very useful background on post-harvest handling)
Author:
Odogola W.R. and Henriksson R.
Year of publication: 1991
Geo focus: Africa
0 1 1 0
Transport to market 1.0   0 1 1 0