Post on 25-May-2018
Decision and Policy Analysis - DAPA
http://dapa.ciat.cgiar.org/
IPCC CMIP5
R. Knutti, J. Sedlácek, 2012
Global temperature change and uncertainty (mean and one standard deviation as shading) relative to 1986–2005
GCMs
Effective adaptation options
MarkSim
DSSAT
Statistical Downscaling
Dynamical downscaling: Regional Climate Model
EcoCrop Statistical Downscaling
MaxEnt
Necesitamos modelos para cuantificar los impactos y diseñar opciones de adaptación efectiva
Based on niches
Pro
bab
ility
Environmental gradient
Based on process
Fortalecer la capacidad de adaptación del sector
agropecuario a la variabilidad y al cambio
climático y mejorar la eficiencia del uso de los
recursos en los sistemas productivos
- Evitar pérdidas por variabilidad climática
- Sacar el mejor provecho al clima
PROBLEMA MADR-CIAT Cambio Climático RESULTADO ESPERADO
- NAMAs - LEDs - Pago por Servicios Ambientales
Plan Nacional de Adaptación del sector
agropecuario
Estrategia Colombiana de Desarrollo Bajo en
Carbono
Aportes
Objetivos
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo
3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio
4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles
Qué tenemos:
9 Socios
52 Municipios - 16 Departamentos
>800 Parcelas experimentales en 20 localidades
> 200 sitios de trabajo en fincas
> 120 eventos (Talleres/reuniones/eventos)
con 2.000 participantes y de 70 instituciones
>100 Investigadores trabajando en el
convenio
> 70 materiales evaluados
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo
3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio
4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles
Objetivos
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
- Arroz
- Maíz
- Fríjol (arbustivo y voluble)
- Yuca
Objetivos
Objetivos
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo
3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio
4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles
5 May 25 May 19 Jun 14 Jul 08 Jul
Fecha de Siembra
Sembrar Fedearroz 733
Reducir densidades de siembra si no puede garantizar suficiente agua
Si se decide por Fedearroz 2000 o Fedearroz 60 debería sembrara antes del 15 de Junio o debe garantizar riego para reducir el estrés por agua pero podrá presentar estrés por altas temperaturas y alta radiación
GIRA FEDEARROZ
-Metodología de talleres dirigidos a Técnicos, Investigadores y agricultores. -11 Localidades: Meta(Villavicencio, Granada), Casanare(Yopal, Aguazul), Córdoba (Monteria), Sucre(San Marcos, Majagual), Antioquia(Nechí) Tolima (Ibague, Espinal), Huila(Neiva). -Coordinación con el C2, estrategia conjunta C1-C2-FEDEARROZ
• Época de Siembra = última semana del mes de Junio (23 – 30 Junio). Mejor rendimiento de acuerdo a la simulación de cultivos
• Variedad = FEDEARROZ 733 . Mejor comportamiento de acuerdo a la simulación.
• Fertilización F733 = Nitrógeno: 75% para fase vegetativa - 25% en fase reproductiva . Se utilizará el sistema SIFA (Sistema de Fertilización Arrocera). Ajuste en las dosis de fósforo y potasio por condición ambiental. • Manejo del agua = saturación permanente todo el periodo.
• Densidad de siembra = 110 Kg/ha. • Manejo fitosanitario = derivado de monitoreo, pero con precaución de Spodoptera. • Maleza = quema, pre-emergente y sello.
• Recolección = mantener riego hasta un 24% de humedad de grano. Se requiere
calibración de la cosechadora.
Medidas adaptativas para el período agosto – octubre 2014
LOCALIDAD: ESPINAL
Objetivos
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo
3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio
4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles
Identificar factores o combinaciones de factores que conducen a altas o bajas producciones
+ + = Clima Suelo Manejo agronómico Producción
Rdto/ha
% ? + % ? + %? = A Explicar (100 %)
PARA:
Cómo hacerlo?
Factores no controlables
Factores controlables (incluyendo el genotipo)
Siembra Cosecha
Un evento productivo de arroz = alrededor de 120 días
Serie climática completa para 5 variables
Lote
tiempo
Hipótesis de trabajo la variación del rendimiento en arroz en las diferentes regiones esta asociada al clima
Cierre de la brecha tecnológica (AESCE)
Aplicativo móvil Clima: llanos orientales - 2007 – 2012 - Arroz bajo
sistema secano. (N= alrededor 200 eventos productivos – Variedad F174
• Temperature is a critical driving factor for variety 174 (upland rice) during grain filling
Variabilidad climática: pronósticos periódicos agroclimáticos (Llanos) – n= 506
Cluster 7
Variedad rendimiento(Kg/Ha) Eventos productivos
F174 4,564 31
FORTALEZA 3,543 17
F2000 4,977 8
LAGUNAS 5,052 6
MOCARI 4,604 6
Ejemplo pronóstico generado M-A-M 2014
Generamos 24 clusters a partir de más de 500 eventos productivos
Objetivos
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo
3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio
4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles
Volumen aplicado RIEGO
1369.8 (m3/ha)
Rendimiento 9.27 ton/ha
147.7 m3/ton
HUELLA HIDRICA MAIZ
Evaluación de diferentes materiales en 5 localidades 3 ciclos completos evaluados
HUELLA HIDRICA AZUL HUELLA HIDRICA VERDE HUELLA HIDRICA GRIS
Factor dilución 4.96
98.4 m3/ton
Percolada total 179 m3/ha
ET real ET calc
544.9 mm 489.7 mm
Buga
Espinal,
Cereté
Bella Vista
Saban
541.70 m3/ton
ESTIMACIÓN - Mekonnen, M.M. and Hoekstra, A.Y. (2010) The green, blue and grey water footprint of crops and derived crop products, Value of Water Research Report Series No.47, UNESCO-IHE
MEDICIÓN DIRECTA en parcelas experimentales en Buga (Valle del Cauca)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
MUNDIAL COLOMBIA VALLE BUGA
Hu
ella
Híd
rica
(lt
/kg)
947
194
81
2377
189
12
2447
204
54
602
98
237
HUELLA HIDRICA MAIZ
ESTIMACIONES vs MEDICIONES EN CAMPO
Requerimientos Hídricos
Determinar la evapotranspiración de la palma
Estimar el impacto del déficit y exceso de humedad en el desarrollo y producción
Montaje sistemas de riego
COSTA Y LLANOS
Medición evapotranspiración FEBRERO - AGOSTO
Tratamientos Longitud
(m)
Ancho
(m)
Área
foliar
(m2)
Peso
seco
hoja
(Kg)
T1 579,17 7,74 4,88 3,41
T2 560,88 7,69 4,82 3,41
T3 554,71 7,78 4,88 3,48
T4 557,17 7,88 4,84 3,48
Evaluacion Parametros de crecimiento
Huella de Carbono en Palma
Emisiones de CO2eq = Nivel de actividad x Factor de Emisión x Poder de Calentamiento
Huella de Carbono en papa
potencial de captura de CO2 por parte de zonas de economía
campesina
Información detallada por fincas tipo: • Productiva – Socioeconómica • Inventario forestal y de biomasa • Muestreos destructivos y/o mediciones alométricas
para estimar potencial de captura de carbono
B a l a n c e = F i j a c i o n e s - E m i s i o n e s
Huella de Carbono en frutales
Especies Genotipos Localidades
Aguacate Hass y Lorena Antioquia, Cauca , Tolima, Caldas
Mango Mango azúcar, Tommy, Keitt, Yulima.
Tolima, Magdalena, Antioquia
Cítricos
Naranja: Valencia, Salustiana, Tangelo Minneola Limón: Tahití Mandarina: Arrayana, Oneco
Antioquia y Corredor del Valle (Sevilla, Caicedonia, Quindío).
Cacao Mezcla de clones. Caldas y Santander.
EMISIONES (Encuentas) FIJACIONES (Cubicacion)
Climate Smart Agriculture
Re
silie
nci
a
Tecnologías aptos
Tecnologías aptos
+ Manejo sitio
especifico
Tecnologías aptos
+ Manejo sitio
especifico +
Pronósticos agroclimáticos
Tecnologías aptos
+ Manejo sitio
especifico +
Pronósticos agroclimáticos
+ Políticas
facilitadores de adaptación y
mitigación
Produccion Climaticamente Inteligente
Agricultura Simple