Post on 08-Jul-2015
Análisis de los impactos del cambio climático en los sistemas productivos
alto-andinos
Andy Jarvis, Emmanuel Zapata-Caldas, Julián Ramírez
Neil Palmer, CIAT
- Datos climáticos PA- Reporte de incertidumbres- Selección de 25 cultivos- Modelos de nicho- Calibración de parámetros (EcoCrop)- Evaluación del impacto (modelos de nicho)- Resultados preliminares- Lo que sigue
Contenido
Neil Palmer, CIAT
Datos climáticos disponibles para los dos escenarios A1B y A2
WCRP CMIP3 A1B-P A1B-T A1B-Tx A1B-Tn A2-P A2-T A2-Tx A2-Tn
BCCR-BCM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OK
CCCMA-CGCM3.1-T63 OK OK NO NO NO NO NO NO
CCCMA-CGCM3.1-T47 OK OK NO NO OK OK NO NO
CNRM-CM3 OK OK NO NO OK OK NO NO
CSIRO-MK3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK
CSIRO-MK3.5 OK OK OK OK OK OK OK OK
GFDL-CM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OK
GFDL-CM2.1 OK OK OK OK OK OK OK OK
GISS-AOM OK OK OK OK NO NO NO NO
GISS-MODEL-EH OK OK NO NO NO NO NO NO
GISS-MODEL-ER OK OK NO NO OK OK NO NO
IAP-FGOALS1.0-G OK OK NO NO NO NO NO NO
INGV-ECHAM4 OK OK NO NO OK OK NO NO
INM-CM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK
IPSL-CM4 OK OK NO NO OK OK NO NO
MIROC3.2.3-HIRES OK OK OK OK NO NO NO NO
MIROC3.2.3-MEDRES OK OK OK OK OK OK OK OK
MIUB-ECHO-G OK OK NO NO OK OK NO NO
MPI-ECHAM5 OK OK NO NO OK OK NO NO
MRI-CGCM2.3.2A OK OK NO NO OK OK NO NO
NCAR-CCSM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK
NCAR-PCM1 OK OK OK OK OK OK OK OK
UKMO-HADCM3 OK OK NO NO OK OK NO NO
UKMO-HADGEM1 OK OK NO NO OK OK NO NO
Total 24 24 11 11 19 19 9 9
Reporte de incertidumbres – SRES A1B 2020
Reporte de incertidumbres – SRES A1B 2050
Reporte de incertidumbres – SRES A2 2020
Reporte de incertidumbres – SRES A2 2050
Metodología general
• Seleccionar 25 cultivos de importancia regional
• Modelar adaptabilidad presente y futura de estos 25 cultivos
• Seleccionar 5 cultivos para análisis de impacto más detallado
• Validación con expertos regionales• Cruce con datos de producción y socio-
económicos
Selección 25 cultivosNo. Cultivo Nombre científico Máxima altitud (m.s.n.m)
1 Arrachacha Arracacia xanthorriza 3,500
2 Arroz Oryza sativa 2,500
3 Arveja Pisum sativum 2,700
4 Banano Musa sp. 2,400
5 Café Coffea arabica 2,800
6 Camote Ipomoea batatas 2,800
7 Cebada Hordeum vulgare 4,400
8 Fríjol Phaseolus vulgaris 3,000
9 Lechuga Lactuca sativa var. capitata 3,000
10 Maíz Zea mays 4,000
11 Naranja Citrus sinensis 2,100
12 Papa Solanum tuberosum 2,800
13 Papaya Carica papaya 2,100
14 Pepino Cucumis sativus 2,000
15 Plátano Musa balbisiana 2,000
16 Quinoa Chenopodium quinoa 4,000
17 Repollo Brassica oleracea L.v capi. 2,000
18 Sorgo Sorghum bicolor var. sweet 2,500
19 Soya Glycine max 3,000
20 Tomate Lycopersicon esculentum 2,400
21 Trigo Triticum aestivum 4,500
22 Ulluco Ullucus tuberosus 4,000
23 Uvas Vitis vinifera 2,000
24 Yuca Manihot esculenta 2,000
25 Zanahoria Daucus carota 2,600
Evaluación de impacto
Climaactual
Cultivo actual
Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc
Climafuturo
Rela
ción
Cultivo futuro
Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc
Proyección
Clave en investigación
Evalúa las condiciones climáticas adecuadas de temperatura y precipitación dentro de una estación de crecimiento.
Además, calcula la adaptabilidad resultante de la interacción entre temperatura y precipitación.
Modelación de nicho ecológico con EcoCrop
Parámetros para el funcionamiento de EcoCrop
• Gmin: duración mínima de la estación de crecimiento (días).• Gmax: duración máxima de la estación de crecimiento (días) .• Tkill: temperatura a la que el cultivo detiene su desarrollo (ºC) .• Tmin: temperatura mínima absoluta a la que el cultivo tiene un desarrollo
al menos marginal (ºC).• Topmin: temperatura óptima mínima del cultivo (ºC) .• Topmax: temperatura óptima máxima del cultivo (ºC) .• Tmax: temperatura máxima absoluta a la que el cultivo tiene un desarrollo
al menos marginal (ºC).• Rmin: precipitación mínima absoluta a la que el cultivo crece (mm).• Ropmin: precipitación mínima óptima de crecimiento del cultivo (mm) .• Ropmax: precipitación máxima óptima de crecimiento del cultivo (mm) .• Rmax: precipitación máxima absoluta a la que el cultivo crece (mm).
Calibración de parámetros de cultivos (EcoCrop)
Cultivo/Arveja Banano Café CamoteParámetr
oGmin 90 365 365 120
Gmax 90 365 365 120
Tkill 0 0 0 50
Tmin 5.1 16.0 11.0 6,1
TOPmin 7.8 24.0 15.6 12,0
TOPmax 13.8 27.0 24.8 23.6
Tmax 21.3 35.0 26.4 27.6
Rmin 202 700 294 5
ROPmin 249 1,000 991 9
ROPmax 374 1,300 2,540 641
Rmax 483 5,000 3,315 1,014
Cultivo/
Cebada Fríjol Maíz Papa PapayaParámetro
Gmin 150 90 120 120 365
Gmax 150 90 120 120 365
Tkill 0 0 0 -8 -1
Tmin 3.8 13.5 8.7 3.7 19.4
TOPmin 9.2 17.4 14.3 12.4 23.7
TOPmax 15.9 23 25.6 17.8 26.2
Tmax 24 25.6 29 24 27
Rmin 200 200 5 150 684
ROPmin 293 362 12 251 1,240
ROPmax 684 449 716 326 2,749
Rmax 963 710 1,162 785 3,702
Cultivo/Quinoa Sorgo Tomate Ulluco YucaParámetr
o
Gmin 150 180 120 150 240
Gmax 150 180 120 150 240
Tkill -8 0 0 -4 0
Tmin 3.6 17.2 15.7 1 15
TOPmin 6.5 22.6 21.3 2.18 22
TOPmax 13.2 27.1 24.8 14.7 32
Tmax 19 28 27 21 45
Rmin 25 132 54 6 300
ROPmin 63 155 277 47 800
ROPmax 253 418 1,242 374 2,200
Rmax 480 633 1,540 633 2,800
Parámetros de crecimiento por cultivo basados en:•Datos empíricos•Conocimiento de expertosCompleto para 21 cultivos
Resultados preliminares – Café
Resultados preliminares – Batata
Modelación de nicho ecológico con Maxent
• Modelo de nicho ecológico (probabilidad de presencia)
Distribución de probabilidad alrededor de cada variable
Modelo probabilístico multivariado
Distribución probabilística potencial
Evidenciade
presencia
Variables ambientales
Evidenciade
presencia
Variables ambientales
Evidenciade
presencia
Variables ambientales
Ejemplo de síntesis• Cambio de la adaptabilidad por cultivo para identificar
cultivos mas vulnerables
Ejemplo de síntesis
Ejemplo de síntesis
Lo que sigue
• Recolectar información de censos agrícolas y consultar expertos para validación de resultados de producción potencial actual
• Generar tablas de cambios por país que contrasten las áreas donde se cultiva en la actualidad con las áreas potenciales.
• Generar gráficas y mapas resumen por país y región (promedios en adaptabilidad, incertidumbre, conformidad de modelos, número de cultivos ganadores y perdedores).
Lo que sigue
• Seleccionar 5 sistemas productivos por su importancia en la región alto-andina de los países involucrados. Estos cultivos deberán ser analizados (cuantitativa y cualitativamente) en mayor detalle, por ejemplo:– cifras como el número de hectáreas que se verían
afectadas – las hectáreas que se beneficiarían si determinado
variedad fuese mejorada genéticamente para ser más resistente al calor, al frío, al anegamiento o a la sequía.