A time series analysis of climate variability and its impacts on food production in north Shewa zone in Ethiopia

North Shewa is among the areas in Ethiopia hardest hit by climate change (CC), mainly through frequent occurrence of CC induced hazards like flooding, insect outbreaks, hailstorm, alien weeds, disease and pests,droughts and all others which are a result of CC. Time series data collected from the Central Statistical Authority of Ethiopia and the National Meteorological Agency of Ethiopia were employed to examine the variability in the trends of precipitation and temperature over the period of three decades. An attempt was made to measure the number of people and area of land vulnerable to CC induced shocks over a time scale. Also, estimation of the impacts of CC on food production was done using an econometric model; where climate variables together with other factors were set to be determinant of food production over time. The co-integrated Vector Auto Regressive and Error Correction Models were employed to empirically analyse the impact of CC factors on food production. The estimated results show that food production was significantly affected by improved technology, area under irrigation, manure usage, Meher rain and temperature, while fertiliser application and Belg rain were found to beless significant in the model. The Johannes’ approach revealed that 90% of the variation in productivity was explained by area under irrigation, area covered by manure per hectare, the change in usage of improved variety,and the three climate parameters (Meher Rain, Belg rain and Average temperature).Le Nord du Shewa en Ethiopie est parmi les régions les plus affectées par les effets du changement climatique (CC), comme les inondations, principalement par des catastrophes fréquents liés au CC comme les inondations, les infestations d’insectes, la grêle, les herbes envahissantes, les maladies, pestes, la sécheresse et autres conséquences dérivant du CC. Une série des données chronologiques collectées dans l’Office central de la statistique et l’agence éthiopienne de la météorologie était utilisée pour examiner la variabilités dans les tendances de la précipitation et la température au cours d’une période de trois décennies. Un effort a été fait pour déterminer le nombre de personnes et les entendues de terre affectées par les effets du CC au cours du temps. Aussi, l’impact du CC sur la production vivrière était estimé sur base d’un modèle économétrique où les variables-climat étaient intégrées comme déterminants de la production vivriere au cours du temps. Le Vecteur co-intégré Auto Régressifet les modèles dit de la Correction d’erreurs étaient employés pour l’analyse empirique de l’impact des facteurs du CC sur la production vivriere. Les résultats prédits montrent que la production vivrière est significativement affectée par la technologie améliorée, l’espace sous irrigation, l’utilisation du fumier, la pluie de Meher et la température alors que l’application d’engrais et la pluie de Belg sont moins signifiants dans le modèle. L’approche de Johannes a révélé que 90 % de la variation dans la productivité est expliquée par la superficie irriguée, la superficie couverte par le fumier par hectare, le changement dans l’utilisation des variétés de semences améliorées, et les trois paramètres climatiques (Pluies de Meher, pluie de Belg et la température moyenne). Les résultatsprédits montrent que, alors que la production alimentaire est  significativement affectée par l’amélioration de la technologie, sous irrigation, l’utilisation du fumier, la pluie de Meher et la température, l’application d’engrais et la pluie de Belg sont moins significatives dans le modèle. L’approche de Johannes a révélé que 90 % de la variation de la productivité est expliquée par la superficie sous irrigation, la région couverte par le fumier par hectare, le changement dans l’utilisation de la variété améliorée et les trois paramètres climatiques (pluie de Meher, pluie de Belg et température moyenne).Mots Clés: Changement climatique, Ethiopie, Approche de Johannes, une série, Vecteur auto régression&#160