Emmanuel ZC - EGAL 2011 - Evaluación de los impacto del CC sobre cultivos andinos
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ANÁLISIS DE LOS IMPACTOS DEL CAMBIO
CLIMÁTICO SOBRE CULTIVOS ANDINOS
Foto por Neil Palmer, CIAT
Emmanuel Zapata-Caldas, Andy JarvisJulián Ramírez, Charlotte Lau
Costa Rica, julio de 2011
¿Qué buscamos en CIAT?
Reducir el hambre y la pobreza y mejorar la salud humana en los trópicos a través de una agricultura enfocada en aumentar la eco-eficiencia de la agricultura.
•Servicios ecosistémicos y beneficios para los pobres.•Cambio climático y construcción de resiliencia dentro de los sistemas agrícolas.•Diseño de cadenas de suministro equitativas en pro de los pobres en un mundo dinámico.•Evaluación del impacto.
Lo que veremos
1. Un vistazo a la situación de la agricultura.
2. El cambio climático (CC) y los GCMs.
3. Caso Andes tropicales.– Herramientas para
modelación de cultivos.
Foto por Neil Palmer (CIAT).
Fríjoles del Darien, Colombia.
La aptitud de cultivos está cambiandoCambios promedios en la aptitud climática de 50 cultivos en el 2050
50 cultivos seleccionados por tener mayor área cultivada a nivel mundial, según FAOSTAT, 2008
Cultivo Orden
% de
Área
Total
Área
Coechada
(k Ha)
Cambio de
aptitud
(%)
Certeza
(%)
● Wheat, common 1 18.75 216,100 -15.1 87.1
Rice paddy (Jap.) 2 13.39 154,324 5.9 80.9
Maize 3 12.52 144,376 4.2 66.4
● Perennial soybean 4 8.07 92,989 -9.6 62.7
● Barley 5 4.82 55,517 -2.6 91.4
● Sorghum (low altit.) 6 3.6 41,500 -0.2 64.5
Cotton, Amer. upld 7 3.01 34,733 3.2 66.3
Millet, common 8 2.85 32,846 4.5 69.0
● Swede rap 9 2.41 27,796 -4.8 87.6
● Bean, Common 10 2.3 26,540 -2.7 64.9
Sunflower 11 2.06 23,700 7.4 75.4
Groundnut 12 1.93 22,232 6.4 73.0
Sugarcane 13 1.77 20,399 4.2 63.4
Potato 14 1.63 18,830 2.0 82.8
Cassava 15 1.61 18,608 5.1 72.7
Alfalfa 16 1.32 15,214 1.8 81.3
African oil palm 17 1.15 13,277 3.5 67.1
● Oats 18 0.98 11,284 -8.9 92.0
Chick pea 19 0.93 10,672 5.6 76.8
Coconut 20 0.92 10,616 5.4 65.9
● Coffee arabica 21 0.89 10,203 -10.6 71.2
Cowpea 22 0.88 10,176 5.6 72.6
Sweet potato 23 0.78 8,996 2.6 72.1
Cultivo Orden
% de
Área
Total
Área
Coechada
(k Ha)
Cambio de
aptitud (%)
Certeza
(%)
Olive, European 24 0.77 8,894 1.0 77.3
Rubber * 25 0.72 8,259 2.0 61.0
Cacao 26 0.66 7,567 3.9 62.8
Sesame seed 27 0.65 7,539 7.2 74.4
● European wine grape 28 0.64 7,400 -3.8 71.7
Pea 29 0.58 6,730 1.2 78.2
● Rye 30 0.52 5,994 -7.1 91.8
● Perennial ryegrass 31 0.48 5,516 -8.0 84.5
● Sugar beet 32 0.47 5,447 -15.0 83.9
● Plantain bananas 34 0.47 5,439 -6.9 86.1
● Apple 35 0.42 4,786 -1.3 65.3
Pigeon pea 36 0.41 4,683 5.1 72.0
Tomato 37 0.4 4,597 0.8 79.4
White yam 38 0.4 4,591 8.0 70.7
Banana 39 0.36 4,180 5.4 76.3
Mango 40 0.36 4,155 5.2 76.4
Tobacco 41 0.34 3,897 8.0 72.8
Lentil 42 0.33 3,848 3.4 74.6
Watermelon 43 0.33 3,785 6.3 75.0
Sweet orange 44 0.31 3,618 2.2 60.8
Cashew 45 0.29 3,387 4.2 70.9
Onion 46 0.29 3,341 1.8 76.5
Cabbage 47 0.27 3,138 1.0 84.9
Linseed 48 0.26 3,017 2.1 85.0
Common buckwheat 49 0.24 2,743 9.7 77.6
● Tea 50 0.24 2,717 -2.7 58.0
All crops 100.0 1,152,825 10.8 78.5
¿Qué cultivos se verán afectados?
Escenarios de emisionesEconómico
Ambiental
Global Regional
Situación actual podría ser incluso
peor que A2
PESIMISTA
OPTIMISTA
Prácticamente irreal
Aumento en temperatura globalentre 2090 y 2099
– SRES A1B –
Aumento en temperatura globalpara todos los SRES
Incertidumbre en precipitaciones al año 2100
…es relevante, sin embargo es necesario tomar decisiones dentro de tal contexto
La incertidumbre científica…
Modelos de clima global o GCMs
• Los GCMs usan algoritmos atmosféricos en una serie deceldas para simular procesos terrestres …
… y producir predicciones futuras con base a mediciones históricas.
GCMs del cuatro reporte IPCC
Short name Model Atmosphere* Ocean*
MIRCH MIROC3.2. (hires), Japan T106, L56 0.28°x0.19°, L47
MIRCM MIROC3.2. (medres), Japan T42, L20 1.4°x(0.5-1.4°), L43
BCCRC BCCR-BCM2.0, Norway T63, L31 1.5°x0.5°, L35
C3T47 CGCM3.1 (T47), Canada T47, L31 1.85°x1.85°, L29
C3T63 CGCM3.1 (T63), Canada T63, L31 1.4°x0.94°, L29
CNRMC CNRM-CM3, France T63, L45 1.875°x(0.5-2°), L31
CSIRO CSIRO-Mk3.0, Australia T63, L18 1.875°x0.84°, L31
GFD20 GFDL-CM2.0, USA 2.5°x2.0°, L24 1.0°x(1/3-1°), L50
GFD21 GFDL-CM2.1, USA 2.5°x2.0°, L24 1.0°x(1/3-1°), L50
GISSA GISS-AOM, USA 4°x3°, L12 4°x3°, L16
GISSH GISS-EH, USA 5°x4°, L20 5°x4°, L13
GISSR GISS-ER, USA 5°x4°, L20 5°x4°, L13
IAPFG IAP-FGOALS1.0-G, China 2.8°x2.8°, L26 1°x1°, L16
INMCM INM-CM3.0, Russia 5°x4°, L21 2.5°x2°, L33
IPSLC IPSL-CM4, France 2.5°x3.75°, L19 2°x(1-2°), L30
MPICM ECHAM5/MPI-OM, Germany T63, L32 1°x1°, L41
MRICM MRI CGCM2.3.2A, Japan T42, L30 2.5°x(0.5-2.0°)
NCARC NCAR-CCSM3, USA T85, L26 1°x(0.27-1°), L40
NCARP NCAR-PCM, USA T42, L18 1°x(0.27-1°), L40
UKMOC UKMO-HadCM3, UK 3.75°x2.5°, L19 1.25°x1.25°, L20
UKMOG UKMO-HadGEM1, UK 1.875°x1.25°, L38 1.25°x1.25°, L20
INGVE INGV-SXG, Italy T42, L19 2°x(0.5-2°), L31
Caso Andes tropicales – lo que se hizo
• Seleccionar 25 cultivos de importancia regional.
• Modelar adaptabilidad presente y futura de estos 25 cultivos.
• Seleccionar 5 cultivos para análisis de impacto más detallado.
• Cruce con datos de producción y socio-económicos.
No. Cultivo Nombre científicoRango altitudinal
(msnm)1 Arrachacha Arracacia xanthorriza Bancr. 600 – 3,5002 Arroz Oryza sativa L. 0 – 2,5003 Arveja Pisum sativum L. 2,7004 Banano Musa sp. L. 0 – 1,6005 Café Coffea Arabica L. 1,300 – 1,8006 Camote Ipomoea batatas L. 0 – 2,8007 Cebada Hordeum vulgare L. 0 – 3,2508 Fríjol Phaseolus vulgaris L. 0 – 3,0009 Lechuga Lactuca sativa var. capitataz L. 3,000
10 Maíz Zea mays L. 0 – 3,80011 Naranja Citrus sinensis Osbeck 0 – 2,10012 Papa Solanum tuberosum L. 400 – 450013 Papaya Carica papaya L. 0 – 2,10014 Pepino Cucumis sativus L. 2,00015 Plátano Musa balbisiana Colla 1,20016 Quinoa Chenopodium quinoa Willd. 4,00017 Repollo Brassica oleracea var. capitata (L.) Alef. 1,000 – 2,00018 Sorgo Sorghum bicolor var. sweet (L.) Moench. 0 – 2,50019 Soya Glycine max L. 0 – 3,00020 Tomate Solanum lycopersicum L. 0 – 2,40021 Trigo Triticum Aestivum L. 3,000 - 4,57022 Ulluco Ullucus tuberosus Caldas 0 – 4,00023 Uvas Vitis vinifera subsp. Vinífera L. 1,200 – 2,00024 Yuca Manihot esculenta Crantz 0 – 2,00025 Zanahoria Daucus carota L. 0 – 2,600
Los 25 cultivos importantes en los Andes Tropicales
Los cinco cultivos seleccionados para análisis detallado
No. Cultivo Nombre científicoRango altitudinal
(m.s.n.m)
1Café - perenne, alto valor
Coffea Arabica L. 1,300 - 1,800
2 Fríjol - legumbre Phaseolus vulgaris L. 0 - 3,000
3 Papa - tubérculo Solanum tuberosum L. 400 - 4500
4 Tomate - hortalizaSolanum lycopersicum L.
0 - 2,400
5 Trigo - cereal Triticum Aestivum L. 3,000 - 4,570
Evaluación de impacto
Climaactual
Cultivo actual
Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc
Climafuturo
Rel
ació
n
Cultivo futuro
Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc
Clave en investigación
Métodos de análisis y modelación– Primer nivel para todos los sistemas: EcoCrop
– >25 Datos de presencia de cultivos: MaxEnt
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Evidencia
de
presencia
Variables
ambientales
Distribución
probabilística
potencial
Evalúa las condiciones climáticas adecuadas de temperatura y precipitación dentro de una estación de crecimiento.
Algunos resultados del análisis de los 25 cultivos
Venezuela: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
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SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Colombia: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
-15
-10
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0
5
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SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Bolivia: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
-20
-15
-10
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Yu
ca
Za
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ria
SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Ecuador: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
-10
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0
5
10
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ca
Za
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ho
ria
SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Perú: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
Arr
aca
ch
a
Arr
oz
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Ca
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ad
a
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Ma
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pa
Pa
pa
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So
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So
ya
To
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Tri
go
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co
Uv
a
Yu
ca
Za
na
ho
ria
SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Algunos resultados del análisis de los cinco cultivos
¿A quién afectaría?
• En Perú: los 8.1 millones de habitantes (31.6% de la población nacional) que vive de la actividad agropecuaria.
• En Bolivia: el 40% de la fuerza de trabajo.
• En Colombia: el 40% de exportaciones.
• Los productores pequeños y todos los consumidores que dependen de los precios bajos de los alimentos.
• Las personas más pobres.
Modelación de Café con EcoCrop
Modelación de Papa con Maxent
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
Café Frijol Papa Tomate Trigo
Porcentaje de personas viviendo bajo la línea de pobreza en áreas que pierden y incrementan aptitud climática en 2050
Area que pierde (A1B)
Area que pierde (A2)
Area que incrementa (A1B)
Area que incrementa (A2)
En términos sociales…
En total: 14 millones en las áreas que pierden y 6.2 millones en las áreas que aumentan
Balance económico - Comparaciones por país
-76,640,515
-489,044,965
1,593,169
72,331,935
-57,588,651
-$600,000,000
-$500,000,000
-$400,000,000
-$300,000,000
-$200,000,000
-$100,000,000
$0
$100,000,000
$200,000,000
Bolivia Colombia Ecuador Perú Venezuela
Dó
lare
s am
eri
can
os
de
19
99
-20
01
Balance total por país
-13.20%
-21.15%
1.30%
7.44%
-7.67%
-25%
-20%
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
Bolivia Colombia Ecuador Perú Venezuela
Impacto total por país
Pérdidas y ganancias paralos cinco cultivos evaluados
Balance económico - Comparaciones por cultivo
-$92,607,418
-12,333,606
-$400,043,698
-$8,353,005
-$450,000,000
-$400,000,000
-$350,000,000
-$300,000,000
-$250,000,000
-$200,000,000
-$150,000,000
-$100,000,000
-$50,000,000
$0
Café Fríjol Papa Trigo
Dó
lare
s am
eri
can
os
de
19
99
-20
01
Balance total por cultivo
-4.78% -4.89%
-25.48%
-9.33%
-30%
-25%
-20%
-15%
-10%
-5%
0%
Café Fríjol Papa Tomate
Impacto total por cultivo
Conclusiones
• Sabemos que el clima está cambiando, pero, ¿qué tanto resistirán nuestros sistemas productivos de no hacer nada para afrontarlo?
• Es necesario adelantarnos a los impactos para proponer medidas oportunas.
• Se debe definir una estrategia para cada lugar y sistema productivo – no existe un modelo de eficacia universal.
• Se necesita un enfoque multidisciplinar (geográfico, económico, social) para afrontar el cambio climático.
Para mayor información:[email protected]
Y los sitios Web:http://www.ciat.cgiar.org/http://dapa.ciat.cgiar.org/
¡Gracias!
Por: Neil Palmer
Foto por Neil Palmer (CIAT). Campo de arroz de secano.Caranavi, Bolivia.