How much control do smallholder maize farmers have over yield?

Abstract

Smallholder agriculture is critical for current and future food security, yet quantifying the sources of smallholder yield variance remains a major challenge. Attributing yield variance to farmer management, as opposed to soil and weather constraints, is an important step to understanding the impact of farmer decision-making, in a context where smallholder farmers use a wide range of management practices and may have limited access to fertilizer. This study used a process-based crop model to simulate smallholder maize (Zea mays) yield at the district-level in Zambia and quantify the percent of yield variance (effect size) attributed to soil, weather, and three management inputs (cultivar, fertilizer, planting date). Effect sizes were calculated via an ANOVA variance decomposition. Further, to better understand the treatment effects of management practices, effect sizes were calculated both for all years combined and for individual years. We found that farmer management decisions explained 27–82 % of total yield variance for different agro-ecological regions in Zambia, primarily due to fertilizer impact. Fertilizer explained 45 % of yield variance for the average district, although its effect was much larger in northern districts of Zambia that typically have higher precipitation, where it explained 72 % of yield variance on average. When fixing a specific fertilizer amount, the “low-cost” management options of varying planting dates and cultivars explained 20–28 % of yield variance, with some regional variation. To better understand why management practices impact yield more in particular years, we performed a correlation analysis comparing yearly management effect sizes with four meteorologically based variables: total growing season precipitation, rainy season onset, extreme heat degree days, and longest dry spell. Results showed that fertilizer’s impact generally increased under favorable weather conditions, and planting date’s impact increased under adverse weather conditions. This study demonstrates how a national yield variance decomposition can be used to understand where specific management interventions would have a greater impact and can provide policymakers with quantification of soil, weather, and management effects. In addition, the variance composition can easily be adapted to a different range of management inputs, such as other cultivars or fertilizer quantities, and can also be used to assess the effect size of management adaptations under climate change.

La agricultura en pequeña escala es fundamental para la seguridad alimentaria actual y futura, pero cuantificar las fuentes de variación del rendimiento de los pequeños agricultores sigue siendo un desafío importante. Atribuir la variación del rendimiento a la gestión de los agricultores, en contraposición a las limitaciones del suelo y el clima, es un paso importante para comprender el impacto de la toma de decisiones de los agricultores, en un contexto en el que los pequeños agricultores utilizan una amplia gama de prácticas de gestión y pueden tener un acceso limitado a los fertilizantes. Este estudio utilizó un modelo de cultivo basado en procesos para simular el rendimiento del maíz (Zea mays) de los pequeños agricultores a nivel de distrito en Zambia y cuantificar el porcentaje de variación del rendimiento (tamaño del efecto) atribuido al suelo, el clima y tres insumos de manejo (cultivar, fertilizante, fecha de siembra). Los tamaños del efecto se calcularon mediante una descomposición de la varianza ANOVA. Además, para comprender mejor los efectos del tratamiento de las prácticas de gestión, se calcularon los tamaños del efecto tanto para todos los años combinados como para años individuales. Descubrimos que las decisiones de gestión de los agricultores explicaban entre el 27 % y el 82 % de la variación total del rendimiento en diferentes regiones agroecológicas de Zambia, principalmente debido al impacto de los fertilizantes. El fertilizante explicó el 45 % de la variación del rendimiento en el distrito promedio, aunque su efecto fue mucho mayor en los distritos del norte de Zambia que normalmente tienen mayores precipitaciones, donde explicó el 72 % de la variación del rendimiento en promedio. Al fijar una cantidad específica de fertilizante, las opciones de manejo de “bajo costo” de variar las fechas de siembra y los cultivares explicaron entre el 20% y el 28% de la variación del rendimiento, con alguna variación regional. Para comprender mejor por qué las prácticas de manejo impactan más el rendimiento en años particulares, realizamos un análisis de correlación comparando los tamaños del efecto de manejo anual con cuatro variables meteorológicas: precipitación total de la temporada de crecimiento, inicio de la temporada de lluvias, grados día de calor extremo y la racha seca más larga. Los resultados mostraron que el impacto de los fertilizantes generalmente aumentó bajo condiciones climáticas favorables, y el impacto de la fecha de siembra aumentó bajo condiciones climáticas adversas. Este estudio demuestra cómo se puede utilizar una descomposición de la varianza del rendimiento nacional para comprender dónde las intervenciones de manejo específicas tendrían un mayor impacto y puede proporcionar a los responsables de políticas la cuantificación de los efectos del suelo, el clima y el manejo. Además, la composición de la varianza se puede adaptar fácilmente a una gama diferente de insumos de manejo, como otros cultivares o cantidades de fertilizantes, y también se puede utilizar para evaluar el tamaño del efecto de las adaptaciones de manejo bajo el cambio climático.