Centro Internacional de Agricultura Tropical - CIAT

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

Reducción de escala

http://ccafs-climate.org

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

Modelos de cultivo

Impacto del CC sobre pasturas

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

NUESTROS SOCIOS:

www.aclimatecolombia.org

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

Dónde?

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

Pronóstico de clima

Pronóstico de clima

Rad

iaci

ón

Tm

in

Tmax

P

reci

pit

ació

n

Espinal (Tolima)

Pronóstico de clima +

modelo de cultivo

Pronóstico agroclimático

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

Aplicativo móvil

Aplicativos para la colecta de información

Aplicativo web

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

Gracias!

www.aclimatecolombia.org