CPWF Volta V1: Targeting and scaling out

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CPWF Volta Science Workshop: Targeting and Scaling Agricultural Water Management Interventions

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CPWF Volta V1: Targeting and scaling out

  1. 1. CPWF Volta V1: Targeting and  scaling out Volta Basin Science and Reflection Meeting Ouagadougou 3‐6 July 2012
  2. 2. Outline‐ V1 research question and expected outputs, timelines and linkages‐ Research findings : synthesis of Stakeholder Consultations‐ Research findings (draft) : do we know how much AWMi already exist?‐ Research findings (draft): Cases of AWMi in Ghana and Burkina Faso with PGIS‐ Young Professionals poster presentations with draft results(LUNCH)‐ Research findings (draft): Outscaling tool developments using Bayes model, database and interface‐ Findings (draft): Innovation and learning‐ Next steps of V1 Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  3. 3. CPWF Volta V1: Targeting and scaling outProject aim, status and linkages  in VBDC
  4. 4. Objective of V1  is to develop and evidence a knowledge‐based tool to assess and map the likelihood that a given intervention will be successful in given locations, at the basin scale. Secondly , evaluate potential environmental impacts of outscaling at basin‐scale.“The project seeks to answer the question of what  AWMi can work where and why”V1 Expected Results & Contribution to Volta BDCOutscaling tool with improved capacity to target areas of particular interventions to contribute to poverty alleviation and (resilient ) development pathways in a collaborative way with boundary partners Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  5. 5. An iterative research process in dialogue with stakeholders and potential end usersSeveral human capacity elements incl. MSc and professional training Research activity: Research activity: Develop protocol Assess cases Research activity: Synthesise data Develop model tool Improve tool and database CPWF phase 1 and databases Characterise CPWF L/V field sites Characterise potential outscaling locations 12 m 24 m 36 m Consultation activity: Consultation activity:Consultation activity: Test prototype tool Provide learning events in out-scaling toolProtocol, identify cases Demonstrate/share /distribute research outputs External actors: External actors:External actors: Local/regional agents Local/regional/national, international agentslocal agents in ag. development, in ag. water and rural development,in ag. development, (public, NGO) public, NGOs, possibly private sector( public, NGO) Investors in ag. development InvestorsResearchers in ag-water National, international decision makers Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  6. 6. LINKAGES with other VBDC projects and CPWF basinsInitial plan:  Actual interactions: - Cross-project partners - V1 contributing to V2 review - In-kind contribution of information - Ex-post domain analysis of sites (outstanding) - Topic Working Groups - Initiative by Kizito, and contribution of resources - Collaborations external to VBDC Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  7. 7. CPWF Volta V1: Targeting and scaling outV1 (& L1) Synthesis of initial  stakeholder consultations By V1 partners prepared by Annemarieke de Bruin 
  8. 8. Result: No pattern in success or failure related to complexity of technology Type of technology Rainfed Soil and water  Failure Successful SA ‐ BF ?? BF conservation/DRS/CES Planting pits BF‐Zim Trench technology SA  SA Conservation agriculture SA SA Bunding Gha Gha BF Contour  Zim Gha‐Zim bunds/ridges/ploughing Tied ridges Sa‐Zim Sa‐Gha‐BF Cover crop Gha Tree planting SA‐ Gha‐BF Bunding Gha Gha Mulching SA‐Zim SA Zim Shallow groundwater Gha Shallow wells Gha BF Waste water re‐use Zim Zim Treadle pump SA BF Water pumps (small scale  Gha Gha irrigation) Sprinkler irrigation SA‐Zim Zim Zim Drip irrigation SA‐Zim SA‐Zim BF‐Zim Punched bag Zim Micro irrigation Gha Supplemental irrigation (rice) BF Roof Rainwater Harvesting Zim Ferro‐cement tanks SA Earth dams SA ‐ Gha BF Underground level dams  SA Full irrigation Small dams/reservoirs Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta SA BF BF‐Zim Large scale irrigation SA
  9. 9. Result: Best practises (‘due diligence’) was stated as having  significant  impact on success/failure of AWMi South Africa (n=11) Zimbabwe (n=13) Ghana (n=16) Burkina Faso (n=6)Factor  Success  Failure % Success  Failure % Success  Failure % Success  Failure %category % % % %Natural 9 9 27 31 24 10 25 16Human 26 13 25 28 18 21 14 8Social 30 6 7 3 3 6 11 24Physical 4 17 11 14 18 25 11 28Financial 4 17 9 6 9 15 7 12Other 26 38 20 19 27 23 32 12 Definition of a success Other= ‘BEST PRACTISE IN IMPLEMENTATION’ • Direct benefit of well-being •Community owns initiative • Substantial practise beyond •Early engagement with stakeholders >2 years intervention to end- •Continuous assistance/backstopping, Appropriate implementation user •Direct benefit, Clear demand •Clear objective Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta •Appropriate design of technology
  10. 10. CPWF Volta V1: Targeting and scaling outDo we know how much land  already under AWMi? Prepared by Joanne Perry, Jennie Barron based on review by  Douxchamps et al,  
  11. 11. Learning from the  past – following V2 review Douxchamps et al , V1 Presentation  from 3rd IFWF 16 Nov 2011Farmers already manage rain and have AWMi, but to what extent and to what impact?• We have identified 3 major streams of technology adoption and  adaptation SWC, small reservoirs, irrigation with small electric/diesel pumpsWhat impact have these changes?• Look at high level impacts  addressing  desired benefits (yield food  security, income), undesired  externalities  on environment (water  resources ,flows appropriation, ES loss)Can we measure these benefits and impacts at various scales? Can we estimate extent of AWMi in use? Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  12. 12. Learning from the  past: map with sites of documented  ground assessment of  SWC adoption Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  13. 13. Learning from the  past: example of dataAWMi development per region Cereal yield (t/ha) per region No conclusions yet More data needed Verification? (we don’t agree…..) Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  14. 14. Participatory GIS Assessment ‐ Burkina Faso and Ghana presented by Mariam Balima (INERA)  and  Mathias Fosu (CSIR‐SARI)
  15. 15. Purpose of PGIS• To validate information from consultation meeting• To validate the Bayesian Model Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  16. 16. Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  17. 17. Methodology• Google maps of selected  towns in Burkina and  Ghana• High Level stakeholder  consultation and mapping• Community level  consultation & mapping • ‐ identification of prominent  features, landmarks & techs. Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  18. 18. Methodology cont.. Community level mapping• ‐ Take GPS  coordinates of  features, landmarks &  techs not captured on  Google map• ‐ Georeferencing of features,  landmarks and  technologies. Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  19. 19. Technologies  GHANA BURKINA FASOidentifiedTreadle Pumps + +Shallow wells + +Dugouts + +Small reservoirs + +Stone and Earth bunds + +Water pumps + +Tree /Field crop integration ‐ + Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  20. 20. Résultats préliminaires (Ghana)1. Petits réservoirs• Largement rependus et communément utilisé• Disponible en saison sèche• Réduction de l’exode rurale Problème: maintenance des infrastructures2. Puits de bas-fond utilisable en saison pluvieuse maistarissent pendant la saison sèche3. Pompage nécessite une source d’eau pérenne Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  21. 21. Résultats préliminaires (Ghana) (cont)4. Boulis, spécifiquement pour l’abreuvement des animaux Problèmes:• Faiblement construits• N’est pas adapte pour l’agriculture de contre-saison• Généralement de petite taille et par conséquent l’eau tarit rapidement• Perte de l’eau par infiltration• Ensablement des ouvrages5. Digues en terre et en pierreCommunément utilisé en zones dotées en pierres avec une pente > 20%Observations généralesAu delà des pompages, toutes les techniques identifiées sont utiliséespar les hommes et aussi bien les femme Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  22. 22. Résultats préliminaires (Burkina Faso)• Croissance de l’adoption et de l’adaptation des technologies par les bénéficiaires• Accès des ouvrages à toutes les couches sociales• Amélioration du niveau de vie des communautés (sécurité alimentaire, éducation, santé)• Diversification des revenus (réduction de la pauvreté)• Participation à la gestion durable des infrastructures• Renforcement des capacités des producteurs en terme d’organisation et d’engagement• Contribution à la réduction de l’exode rurale• Amélioration des facteurs de productions Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  23. 23. • Meilleure disponibilité de l’eau pour des usages multiples en saison sèche: irrigation et l’abreuvement des animaux• Meilleure rétention d’eau pour l’agriculture pluviale Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  24. 24. Similarities and différenceSimalarité – même technologie utilisée au Ghana et au Burkina  Faso – Les problèmes des technologies sont identiques  (exemple la gestion et l’utilisation des petits  réservoirs sont identiques) Différence ‐ 7 technologies (Burkina) et 6 (Ghana) ‐ Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  25. 25. Conclusion• Les informations obtenues lors des PGIS confirment  celles des ateliers de consultations• Les petits barrages sont plus importants dans la  gestion de l’eau• Toutes les technologies sont accessibles de façon  égale aux hommes et aux femmes à l’exception des  motopompes• Les technologies ont contribué à la réduction de  l’exode rurale• Les technologies ont contribué à l’augmentation des  productions et a l’amelioration du niveau de vie des  beneficiaires Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  26. 26. Limites• difficultés d’obtention  de données  quantitatives• Longueur du temps d’enquête (4 à 5 heures)• Indisponibilité d’image récente et de cartes  topographiques aux échelles adaptées  (1/50 000 eme)  Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  27. 27. Perspectives• Utilisation des données PGIS pour valider le   modèle bayésien Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  28. 28. Merci pour votre attention Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  29. 29. CPWF Volta V1: Targeting and scaling outV1 Young professionals (poster session)
  30. 30. CPWF Volta V1: Targeting and scaling out Targeting and scaling out toolEric Kemp Benedict with contributions from Annemariekede Bruin, Frank Annor, Douglas  Wang
  31. 31. Background
  32. 32. V1 Project• Aim: To produce a framework and web‐based “decision support”,  (or targeting and scaling out tool) that will assist in identifying sites  where the introduction of  AWM interventions for smallholder  farming systems are likely to be successful.• Related projects – Extrapolation domains – Bayesian poverty mapping – AgWater Solutions suitability maps – Nile Basin outscaling tool• The novelty of this approach – Including social and institutional factors – Eliciting information from experts on the ground – Open‐source infrastructure Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  33. 33. CPWF History (1): Extrapolation DomainsAndes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  34. 34. CPWF History (2):Bayesian Poverty MappingAndes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  35. 35. Outside of CPWF: AgWater Solutions• Suitability map for  small reservoirs• Data – Biophysical – Economic Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  36. 36. Current CPWF Work: Nile BDC N3 • Similar goals • Similar inputsLandscape-levelPerhaps less flexible (?) • analysis • Outscaling is important, and the world  needs more than one method Combining expert insights and data Including social and institutional data Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  37. 37. The Targeting Problem• We want to out‐scale agricultural water  management (AWM) technologies• We want to pick sites where the chances of  success are relatively good• A good way to decide is through rapid  assessment in the field at prospective sites• But where to do the rapid assessments? Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  38. 38. The Pre‐targeting Problem• Decide where conditions are promising  enough that it is worth investing in a rapid  field assessment• Only use existing and easily accessible data  that is available over a large part of the basin• Other considerations: – Make it affordable – Build on accumulated experience and knowledge Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  39. 39. Conceptual Model• There are factors that contribute to the  success or failure of AWM technologies – Biophysical – Social and institutional – Technological – Implementation‐specific• The factors usually cannot be observed  directly, but there is indirect evidence that  that they are present or absent Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  40. 40. Realities• The needed data are incomplete and  imperfect• No model can capture all the complexities of  agricultural communities and their  environments• There will be continued learning and  therefore a need to update the model Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  41. 41. Specifics
  42. 42. Structure of Bayesian Model Evidence Factors of success “Pseudo-factors”* Indicator of success Implementation score Implem. Implementation factorsAndes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta * Reduce the number of model parameters
  43. 43. Experts Provided Guidance on  Sources of Evidence Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  44. 44. Experts Provided Guidance on  Sources of Evidence Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  45. 45. Experts Provided Guidance on  Sources of Evidence …but we still need to collect  most of the data Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  46. 46. For the Mathematically Inclined P ( s | {e j }) = ? Probability of success given observations (evidence) Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  47. 47. For the Mathematically Inclined P ( s |{e j }) = ∑ P ( s |{ f i }) P ({ f i }|{e j }) { fi } Probability of Probability of success given factor of success factors of given evidence success Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  48. 48. For the Mathematically Inclined ⎛ n ⎞P ( s |{e j }) = ∑ A( s |{ f i }) ⎜ ∏ P ( f ′i | f i ) ⎟ P ({ f i } |{e j }) ′ { fi′ }{ fi } ⎝ i =1 ⎠ A “noisy-and” «et-bruyant» relationship: Factor of success 1 and factor of success 2 and factor of success 3 … must be present, but we don’t have perfect information Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  49. 49. Status
  50. 50. Status• General model design  Fully implemented Partially implemented• Expert consultation Not implemented (yet) – Measures and factors of success  – Sources of evidence/data layers  – Detailed model structure  These should have been further along.• Tool development Otherwise, we are reasonably on track. – Components  (see next slide) – User feedback and input  Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  51. 51. Summary Status of Tool Components Fully implemented Partially implemented Not implemented (yet) Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  52. 52. Implementation factors in the project’s control Color (hue): estimated likelihood of success Intensity (value): degree of confidenceAndes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  53. 53. Selecting items on the “checklist” changes likelihood of successAndes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  54. 54. Conclusions and Ways Forward• Potential scientific outputs – Demonstrating that social and institutional variables can be  meaningfully included in a targeting tool – Conceptual framework of evidence factors of success indicator  of success as a way of framing the targeting problem – Novel elicitation techniques• Potential practical outputs – Better‐informed decisions of where in a basin to direct resources – Clarity on data needs for improved decision‐making – An open‐source tool with generically useful source code for spatial  Bayesian models• Next steps during this project – Build Bayesian models using expert elicitation – Improve on tool interface through consultation – Continue developing data base – Validation with PGIS and case studies Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  55. 55. What Would We Like to Do?• We are aiming at a tool that could have a life of its  own after this project. Some possibilities to help  make this happen: – Release the code in an open‐source repository (GitHub,  SourceForge) – Seek funding for further data collection, elaboration,  dissemination, and hosting – Identify a potential long‐term home for the web‐based  tool and code Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  56. 56. CPWF Volta V1: Targeting and scaling outInnovation and learning
  57. 57. ACTIONS OUTCOMES   Vision, mission,  changes in  IMPACTSinputs,  activities,  knowledge,  changes in  outputs attitudes, skills,  conditions,  Researchers actions) Unions/ well‐being Associations CP researchers VBDC  researchers NGOs Wider researcher  (DVT agents) community Project Team NGO SEI networks Communities INERA National/ SARI V5  Provincial  KNUST Project Government Univ Ouaga Agric Dept. Extension services Planning Regional  Project Team GovernmentBeneficiaries CAADP (NEPAD)Boundary Partners VBA ..Other stakeholders Project sphere of influence Project sphere of concern Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  58. 58. Partner engagements in 1st project year (2011):Mostly national level researchers and various gvt GVT national GVT national 3% 3% Devt agents/implementors  Devt agents/implementors  (local Gvt, Ngos) (local Gvt, Ngos) farmers  14% farmers  other local stakeholders /  other local stakeholders /  27% private formal‐informal 9% private formal‐informal private parastatsal 55% NARS 3% 3% NARS regional research 71% regional research 12% intl research intl research regional policy regional policy Burkina Faso international policy international policy Ghana Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  59. 59. What have we learned about process?FOR THE V1We have likely missed important stakeholders in consultations (private sectoractors), and we have not yet tried to correct for these potential limitations, andwe recognise the challenges‘Adaptive research’ can be rewarding, but also time-consuming and weunderestimated the time required to fully engage in this as team lead and asteam partners Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  60. 60. CPWF Volta V1: Targeting and scaling outNEXT STEPS AND PRIORITIES
  61. 61. What V1 will doFIRST PRIORITY:• Learning events in Ghana and Burkina Faso (Aug-Sep 2012??)• Revise , and update and improve tool• Learning events In Ghana and Burkina Faso (Feb-Mar 2012?)• NEXT PRIORITY• Synthesise PGIS across cases and sites : writeshop?• Complement with AWMi Rainfed case in BF?• Carry out ex-post domain analysis for VBDC projects• Finalise review on extent of AWMi in adoption over time• Model potential hydrological impacts at basin scale• Contribute to VBDC cross-project on story lines and scenario• Develop documentations and outreach products Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  62. 62. What we would like to do :‘Best practise of AWMi’ needs to be verified more: what does it mean ? Who is doing it ? Costs and impacts?Develop a framework for evidence factors of success indicator of successMeaningful spatial information layers of social and institutional factors: review being done for Limpopo L1 also to benefit V1(Improve the tool accordinglyFind a permanent ‘home’ for tool and associated dataCompare findings of tool application across L1 and V1Test tool fro v2, V3, V4 AWMi Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta
  63. 63. THANK YOU!MERCI!Andes • Ganges • Limpopo • Mekong • Nile • Volta

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