DONNÉES CLIMATIQUES, HYDROLOGIQUES ET AGRONOMIQUES : UN ATELIER DE FORMATION AUX MÉTHODES DE CORRECTION DES BIAIS OUVERT A BINGERVILLE
Abidjan, le 03 février 2025- Un atelier de formation aux méthodes de correction des biais dans les données climatiques, hydrologiques et agronomiques a été ouvert, le lundi 03 février 2025, au Pôle scientifique de l’Université Félix Houphouët-Boigny, à Bingerville, par le directeur général de la Recherche et de l’Innovation du ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche scientifique, Professeur Tidiani Koné.
Ledit atelier qui se tient du 03 au 07 février 2025, est organisé par le Centre d’Excellence africain-Changements Climatiques, Biodiversité et Agriculture durable (CEA-CCBAD).
À l’occasion, Professeur Koné Tidiani a déclaré que « l’objectif de cet atelier est de doter d’outils et de compétences avancées les chercheurs ingénieurs et techniciens pour corriger ces biais, afin de produire des données fiables et exploitables nécessaires à la bonne mise en œuvre des Programmes nationaux de Recherche (PNR) ».
« Cette initiative contribuera, ainsi, à une meilleure modélisation des phénomènes climatiques et une gestion plus efficace des ressources hydriques et une planification agricole plus précise. Ce projet s’inscrit aussi dans une démarche de renforcement des capacités de nos chercheurs ingénieurs et techniciens afin de répondre aux défis climatiques et environnementaux auxquels notre pays fait face », a-t-il expliqué. Ce, en présence du professeur Arouna Djedou, conseiller technique chargé de la Recherche du ministre de tutelle, professeur Adama Diawara.
Le Directeur pays du Centre de Services scientifiques ouest-africain sur le Changement climatique et l’Utilisation adaptée des Terres (en anglais WASCAL), professeur Edouard Kouassi, a souligné que cet atelier de formation vise à renforcer les capacités des équipes qui portent des projets du PNR, ainsi que les étudiants (Master et doctorat), enseignants-chercheurs, chercheurs, professionnels impliqués dans l’exploitation des données.