Quel lien entre Faim et Climat ?

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Pourquoi le changement climatique menace-t-il la sécurité alimentaire et nutritionnelle ?

Dégradation des terres, destruction des récoltes, salinisation des cours d’eau, réduction des terres fertiles et des zones de pâturage, fréquence et intensité accrues des inondations et des sécheresses : les impacts des changements climatiques nuisent aux quatre piliers de la sécurité alimentaire - disponibilité, accès, stabilité et utilisation.
Sans réel effort d’adaptation, les capacités de production et les moyens d’existence des populations sont sérieusement menacés. Le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) anticipe une réduction des rendements des principales cultures (blé, riz, maïs…) de 2 % chaque décennie1. Les changements climatiques réduiront l’accès à l’alimentation et sa qualité et risquent d’aggraver la prévalence des maladies infectieuses à transmission vectorielle : ainsi, 5 à 6 milliards de personnes soit 50 à 60% de la population mondiale seront exposées à la dengue d’ici 2085, entraînant un affaiblissement du statut nutritionnel.

600 millions de personnes supplémentaires souffriront de la faim d’ici 2080 en raison des changements climatiques, si nous maintenons nos émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES) au niveau actuel.

Source: PNUD, 2008, Human Development Report 2007/2008- Fighting climate change: human solidarity in a divided world.

A 6 mois de la COP21, et quelques jours avant la session de négociations sur l’accord de Paris à Bonn, représentants des gouvernements, de la recherche, des sociétés civiles du Nord et du Sud se réunissent pour débattre des enjeux liés à l’intégration de la sécurité alimentaire et nutritionnelle dans l’accord de Paris. La société civile appelle à des engagements clairs pour garantir une cohérence des solutions pour lutter contre les changements climatiques et pour relever le défi de la faim.


1 Hales, de Wet, Maindonald and Woodward, Potential effect of population and climate changes on global distribution of dengue fever: an empirical model, 2002.