Our latest impressions and news
Kenyan maize and beans production is estimated at 2.4 and 0.3 million metric tonnes, against a consumption requirements of about 3.6 and 0.9 million metric tonnes, respectively (World Bank, 2012). A farm profile study conducted in the region revealed that the two crops’ yields are low at 1.2 and 0.5 t ha-1 against the expected 6.0 and 2.3 t ha-1 season-1 for maize and bean, respectively.
…The problems are compounded by low adoption of appropriate farming methods due to lack of appropriate local institutional to foster and promote innovative practices; lack of access to extension services, poor state of transport and other infrastructure ( Nyariki et.al.,2004). It is also attributed to low or too high rainfall coupled with degradation of land ,reduced tree cover and water resources (Nyariki et al.2004;Simpson et al.,1996)
Of Kenya’s population roughly 80% are involved in agriculture ( according to the Kenya National Bureau of Statitics, KNBS, 2017.) Approximately 4.8 million households (average household of 7 persons) are smallholders farming on less than two hectares representing 75% of the country’s population. At any specified period at least 10 million Kenyans are estimated to suffer from chronic food insecurity and poor nutrition. An estimated 98% of 3.5 million small-scale farmers in Kenya grow maize where it accounts for 56% of cultivated land in Kenya (ASDS, 2012; Kilimi 2012). The main cropping system for smallholders is maize-legume system which entail intercropping and crop rotation. There are also incidences of maize mono-cropping and relay cropping is also being practised.
Key risks faced by smallholder farmers include; variability in markets (prices of produce and inputs); emerging diseases and pests including Maize Lethal Necrosis (MLN) and Fall Army Worm (FAW) , and variability in rainfall causing drought or floods. Although crop production vary between households, low soil fertility, climate variability, pests and high cost of inputs are among the most common challenges faced by farmers (Ouma and DeGroote., 2011).
SIMLESA undertook on-farm research in different agro-ecological zones to assess the benefits of CASI and to develop appropriate technological packages for farmers. It increased the range of maize, legume and fodder/forage varieties available to smallholder farmers. Farmers were involved in participatory seed selection trials to identify the seed with qualities that they prefer.
SIMLESA helped establish Agricultural innovation platforms (AIPs) to bring members along the value chain together (including farmers, seed producers, agro-dealers, NGOs and extension workers) to better serve farming communities, help mobilize resources, and support scaling. SIMLESA also provided training and capacity strengthening for national agricultural research systems and worked with government, business, and civil society organizations to provide an enabling environment for the benefits of CASI to be realized by farmers.
The majority of farmers in Kenya belong to groups. It was cost-effective to reach farmer groups through cluster approaches that evolved to innovation platforms ( also included researchers, extension providers, savings and credits, farmer field schools, church based organizations and cooperatives) Many approaches such as field demonstrations and Participatory Variety Selection(PVS) were used, and many were familiar to farmers, but the AIPs were a relatively new approach.
In Kenya, AIPs were formed and managed at location with majority of members coming from the same region. However, the initiatives had memberships with regional and national levels of operations. Examples of such members included Equity bank, Crop Insurance Companies and Seed Companies.
Direct beneficiaries reached through SIMLESA support : 172,621
Innovation Platforms: 13
Farmers reached: 10,000
Researchers trained 651
Adoption target: 130,708
Thematic Area | Kenya |
Area under dedicated for maize (millions) | 1.6 |
Production per ha (tonnes) | 1.8 |
Baseline reports | 1 |
In Kenya, SIMLESA operated in two regions that represent about 39% of the arable land. In eastern Kenya, the Programme covers three counties: Embu, Meru and Tharaka Nithi (intial Counties). Later outscaled to, Meru, Embu, Nyeri and Kitui Counties (NCCK). In western Kenya, two counties are covered, Siaya and Bungoma (initial Counties) and later outscaled to Vihiga and Busia Counties) (Egerton University)
Some of our field experimental sites:
Latitude Longitude
34.4765 0.5426
Latitude 34.47455
Longitude 0.52956
Longitude 34.46733
Latitude 0.54009
Longitude 34.49352
Latitude 0.52215
Longitude 34.47133
Latitude 0.54638
Longitude 34.46683
Latitude 0.54422
Longitude 34.47133
Latitude 0.54638
Longitude 37.5327
Latitude -0.3318
Longitude 34.76364
Latitude 0.27799
Longitude 34.65049
Latitude 0.55602
Longitude 34.64686
Latitude 0.55027
Longitude 34.63942
Latitude 0.54239
Longitude 34.64646
Latitude 0.55144
Longitude 34.65007
Latitude 0.55835
Longitude 34.34411
Latitude 0.08239
Longitude 34.35207
Latitude 0.08239
Longitude 34.34771
Latitude 0.08898
Longitude 34.35431
Latitude 0.08205
Longitude 34.34411
Latitude 0.08239
Longitude 34.33359
Latitude 0.07339
Longitude 34.34771
Latitude 0.08898
Longitude37.60533
Latitude -0.43013
Longitude 37.62473
Latitude -0.42465
Longitude 37.61544
Latitude -0.42465
Longitude 37.62326
Latitude -0.43291
Longitude 37.60103
Latitude -0.43092
Longitude 34.27886
Latitude 0.12233
Longitude 34.2755
Latitude 0.11429
Longitude 34.26924
Latitude 0.11452
Longitude 34.27055
Latitude 0.11495
Longitude 34.26198
Latitude 0.12174
Longitude 34.26593
Latitude 0.12164
Longitude 34.26198
Latitude 0.12174
Longitude 34.27183
Latitude 0.11624
Longitude 37.72327
Latitude -0.32405
Longitude 37.72946
Latitude -0.3162
Longitude 37.75467
Latitude -0.30106
Longitude 37.74097
Latitude -0.30295
Longitude 37.75155
Latitude -0.30773
Longitude 37.74807
Latitude -0.31147
Longitude 37.72327
Latitude -0.32405
Longitude 37.75376
Latitude -0.1757
Longitude 37.7438
Latitude -0.18784
Longitude 37.67925
Latitude -0.18206
Longitude 37.68126
Latitude -0.18885
Longitude 37.69105
Latitude -0.17859
Longitude 37.70638
Latitude -0.17867
Longitude 37.71393
Latitude -0.17332
Longitude 37.68001
Latitude -0.17142
Longitude 37.71344
Latitude -0.178
Longitude 37.70638
Latitude -0.17867
Longitude 37.71393
Latitude -0.17332
Longitude 37.7438
Latitude -0.18784
Longitude 35.43268
Latitude -0.320304
Longitude 35.34796
Latitude -0.318661
Longitude 35.35552
Latitude -0.321739
Longitude 35.38555
Latitude -0.320881
Longitude 35.03011
Latitude -0.321739
Longitude 35.38584
Latitude -0.320481
Longitude 35.36881
Latitude -0.321762
Longitude 35.35452
Latitude -0.347644
Longitude 37.02066
Latitude -0.647463
Longitude 36.55292
Latitude -0.65492
Longitude 36.55643
Latitude -0.655192
Longitude 36.5538
Latitude -0.654966
Longitude 36.55324
Latitude -0.654839
Longitude 37.22398
Latitude -0.619587
Longitude 37.2123
Latitude -0.62046
Longitude 37.22751
Latitude -0.619822
Longitude 37.22822
Latitude -0.62099
Longitude 37.23607
Latitude -0.621152
Longitude 37.21412
Latitude -0.618817
Longitude 37.23972
Latitude -0.62174
Longitude 37.23476
Latitude-0.62298
Longitude 37.2509
Latitude -0.62159
Longitude 37.31976
Latitude -0.625454
Longitude 37.22584
Latitude -0.621211
Longitude 37.22901
Latitude -0.628893
Longitude 37.23343
Latitude -0.620375
Longitude 35.22499
Latitude -0.35464
Longitude 35.23491
Latitude -0.35844
Longitude 35.24328
Latitude-0.35724
Longitude 35.24441
Latitude -0.357035
Longitude 35.25085
Latitude -0.357123
Longitude 35.23773
Latitude -0.355413
Longitude 35.24697
Latitude -0.356268
Longitude 35.25224
Latitude -0.355811
Longitude 37.26956
Latitude -0.62279
Longitude 37.26175
Latitude -0.621638
Longitude 37.2696
Latitude -0.621884
Longitude 36.52523
Latitude -0.613723
Longitude 36.52965
Latitude -0.61325
Longitude 36.52523
Latitude -0.613723
Longitude 36.5269
Latitude -0.61329
Longitude 36.5279
Latitude -0.612036
Longitude 36.524
Latitude -0.61373
Longitude 36.51689
Latitude -0.611903
Longitude 36.51689
Latitude -0.61903
Longitude 36.53267
Latitude -0.61319
Longitude 35.45606
Latitude -0.317467
Longitude 35.45193
Latitude -0.317359
Longitude 35.45193
Latitude-0.317359
Longitude 35.45289
Latitude -0.318475
Longitude 35.44344
Latitude -0.31846
Longitude 35.44344
Latitude -0.31846
Longitude 35.43268
Latitude -0.320304
Longitude 35.43854
Latitude -0.319442
Longitude 35.45061
Latitude -0.317462
Longitude 35.4522
Latitude -0.318302
Longitude 35.48567
Latitude -0.320856