Cambio climatico y agricultura en ColombiaAndy Jarvis, Julian Ramirez, Vanessa Herrera y Emmanuel
ZapataProgram Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT
El Reto
Concentraciones de gases de efecto
invernadero
Implicaciones a largo plazo en el clima, y aptitud
climática para producir cultivos
Historical impacts on food security
% Yield impact for wheat
Observed changes in growing season temperature for crop growing regions,1980-2008.
Lobell et al (2011)
Average projected % change in suitability for 50 crops, to 2050
Crop suitability is changing
In order to meet global demands, we
will need
60-70% more food
by 2050.
Seguridad alimentario en riesgo
Sources of Agricultural Greenhouse Gasesexcluding land use change Mt CO2-eq
Source: Cool farming: Climate impacts of agriculture and mitigation potential, Greenpeace, 07 January 2008
Los modelos de pronostico de clima
Variabilidad y linea base
+
Cli
mat
e
Timescale
Short (change in baseline and variability) Long
Baseline
_
Usando el pasado para aprender del futuro
Modelos GCM : “Global Climate Models”
• 21 “global climate models” (GCMs) basados en ciencias atmosféricas, química, física, biología
• Se corre desde el pasado hasta el futuro• Hay diferentes escenarios de emisiones de gases
INCERTIDUMBRE POLITICO (EMISIONES), Y INCERTIDUMBRE CIENTIFICO (MODELOS)
Entonces, ¿qué es lo que dicen?
Region DepartamentoCambio en
Precipitacion
Cambio en Temperatura
media
Cambio en estacionalidad de
precipitacion
Amazonas Amazonas 12 2.9 1.4 0 135Amazonas Caqueta 138 2.7 -1.3 0 193Amazonas Guania 55 2.9 -3.2 0 271Amazonas Guaviare 72 2.8 -2.9 -1 209Amazonas Putumayo 117 2.6 0.6 0 170Andina Antioquia 18 2.1 1.3 0 129Andina Boyaca 50 2.7 -3.9 -1 144Andina Cundinamarca 152 2.6 -2.6 0 170Andina Huila 51 2.4 1.0 0 144Andina Norte de santander 73 2.8 -0.4 0 216Andina Santander 51 2.7 -2.4 0 158Andina Tolima 86 2.4 -3.1 0 148Caribe Atlantico -74 2.2 -2.9 2 135Caribe Bolivar 90 2.5 -1.8 0 242Caribe Cesar -119 2.6 -1.3 0 160Caribe Cordoba -11 2.3 -3.8 0 160Caribe Guajira -69 2.2 -1.8 0 86Caribe Magdalena -158 2.4 -1.8 0 153Caribe Sucre 10 2.4 -4.1 -1 207Eje Cafetero Caldas 252 2.4 -4.2 -1 174Eje Cafetero Quindio 153 2.3 -4.1 -1 145Eje Cafetero Risaralda 158 2.4 -3.5 -1 141Llanos Arauca -13 2.9 -6.4 -1 188Llanos Casanare 163 2.8 -5.7 -1 229Llanos Meta 10 2.7 -5.4 -1 180Llanos Vaupes 46 2.8 -1.4 0 192Llanos Vichada 59 2.6 -2.6 0 152Pacifico Choco -157 2.2 -1.2 0 148Sur Occidente Cauca 172 2.3 -1.6 0 168Sur Occidente Narino 155 2.2 -1.4 0 126Sur Occidente Valle del Cauca 275 2.3 -5.1 -1 166
Climate change predictions for 2050
Analysis of 19 GCM Models from the Fourth IPCC Evaluation Report (2007)
By 2050 the annual temperature will rise on average 2.4 °C
The maximum annual temperature will rise 3°C
The minimum annual temperature will increase 2.3°C
By 2050 annual precipitation will increase by 65 millimeters.
“It will be hotter year-round and there will be more precipitation all over the year.”
Extracted Climate Data for Bogotá
BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2CCCMA-CGCM3.1
T47 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G
GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES
MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3
BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2CCCMA-CGCM3.1
T47 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G
GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES
MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3
La incertidumbre cientifico SI es relevante para la agricultura: tenemos
que tomar decisiones dentro de un contexto de incertidumbre
Mensaje 1
Un Ejemplo
El susto de café en Cauca y las areas protegidas
Desplazamiento de climas hacia altitudes mayores
Rango Altitudinal
Tmedia anual actual
Tmedia anual futuro
Tmedia anual
cambio (ºC)
Ppt total anual actual
190-500 25.54 27.70 2.16 5891 6002 1.88501-1000 23.47 25.66 2.19 3490 3597 3.041000-1500 21.29 23.50 2.21 2537 2641 4.101500-2000 18.36 20.58 2.22 2519 2622 4.082000-2500 15.60 17.82 2.22 2555 2657 4.002500-3000 13.33 15.54 2.21 2471 2575 4.20
Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la zona cafetera. Un cambio de 2.2oC equivale a una diferencia de 440m.
Adaptabilidad para café en Cauca, Colombia
• Cambios leves a 2020, y cambios drásticos a 2050
• Se reduce el área cultivable. Algunas nuevas oportunidades
MECETA
Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad”
D
Un análisis sectorial
The Model: EcoCrop
It evaluates on monthly basis if there are adequate climatic conditions within a growing season for temperature and precipitation… …and calculates the climatic suitability of the
resulting interaction between rainfall and temperature…
• So, how does it work?
Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivel Nacional
Plátano Café Caña Sorgo Fríjol Trigo Cebada Yuca Papa Ajonjolí Arroz Coco Ñame Maíz Tabaco Cacao Palma Banano
-20
-15
-10
-5
0
5
Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2
Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2
Cambios promedios en adaptabilidad por departamento
Vichad
aSu
cre
Casanare
Bolívar
Magdale
na
Córdoba
Meta
Guaviar
eCesa
r
Guajira
Guanía
Arauca
Amazonas
Tolim
a
Vaupés
Antioquia
Atlántico
Choco
Caqueta
Santan
der
Valle d
el Cau
caHuila
QuindíoCau
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Putumay
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as
Norte de S
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Cundina
Nariño
Risaral
da
Boyaca
-15
-10
-5
0
5
10
15
Cambio promedio en adaptabilidad
Dos casos diferentes: Bolivar vs. Cauca
Ajonjolí
Algodón
Arroz
Banan
oCaca
oCafé Cañ
a
Cebad
aCoco
Fríjol
MaízÑam
ePalm
aPap
a
Plátan
oSo
rgo
Tabaco Tri
go Yuca
-60.00
-50.00
-40.00
-30.00
-20.00
-10.00
0.00
10.00
20.00
30.00
Bolivar
Cauca
Conclusiones preliminares• Cultivos permanentes (66.4% del PIB agropecuario de
2007) seriamente afectados: y son cultivos de inversiones de largo plazo
• Tema de seguridad alimentaria, y pobreza: muchas de los cultivos afectados son de agicultores pequeños (50-60%)
• Claras prioridades nacionales (por ejemplo. Costa Caribe, cultivos especificos)
• Prioridades locales: enfoque hacia seguridad alimentaria
Y los insectos?
Algo de insectos…
ÁREA DE DISTRIBUCIÓN – NICHO ECOLÓGICO
El Modelo de Nicho Ecológico • caracteriza la distribución de una especie en un espacio definido por
parámetros ambientales.• Describe la idoneidad del hábitat.• El nicho realizado < Nicho ecológico fundamental (distribución
potencial).
A ∩ B ∩ M = P P = Nicho Realizado efectivo
Soberón & Peterson, 2005, 3Modificado de Pianka, 1976
• Knowledge about pest and pathogens behavior - and occurrence records
•Variable selection
•Evaluation of niche models
•Consensus distribution maps
Methodology
CLASSIFICATION
Yuca: Acaro verde
Yuca: piojo harinoso (mealybug)
Picudo: actual, 2050 y cambio
Distribucion del cultivo y cambio en adaptabilidad
Hacia modelos mechanisticos
• Temperature-driven phenology model for the potato tuber moth (Phthorimaea operculella) by CIP : good predictions of population growth.
• Linked with GIS and atmospheric temperature the model allows simulating risk indices on a worldwide scale to predict future changes of the species distribution due to global warming.
• Development of Insect Life Cycle Modeling software (ILCYM) to facilitate the development of insect phenology models.
Fuente: Kroschel et al. (in press)
Generation index (generations/ year) under present temperature conditions
Fuente: Kroschel et al. (in press)
Change in # of generations/yr by 2050 using the atmospheric general circulation model
Fuente: Kroschel et al. (in press)
Sistemas complejos
Fuente: Garrett et al. (in press)
Una agenda de modelacion multi-escala de plagas y enfermedades frente cambio climatico
Retos: • Incorporacion de modelos de cultivos y
ganaderia con modelos de plagas y enfermedades
• Alta incertidumbre en la forma que los agricultores manejan plagas y enfermedades hacia el futuro
Fuente: Garrett et al. (in press)
Hacia Soluciones
Input Providers Consumer
Other Crops
Structural Adaptation
Action: Common Code for the Coffee Community (C4) introduces an add-on climate module that would indicate when coffee producers have adapted their production system to a changing climate.
Result: Retailers agree to buy only C4-certified “climate-proofed” coffee. Accordingly, changes occur down the coffee supply chain, with collaborative efforts to create a more adaptive structure.
Adaptive Adjustments
Action:a) Shadingb) Changing varietalsc) Changing inputsd) IPM
Result: Improved risk management at the farm level, allowing for long-term adaption.
Wholesale/Retail
C4
Coffee FederationCoffee Producers
a) Shading
Coffee Producers
Transformational Adaptation
Action: Migrate to keep farmingChange farming systems (agricultural)Switch livelihood sources (non-agricultural)
Result: Long-term adaptation, but requires significant up-front transition costs.
Como adaptamos?
• Necesitamos saber que hacemos, como lo hacemos, cuando lo hacemos y donde?
• Primer paso es analisar el problema• Segundo, analisar opciones de
adaptacion• Evaluar costo-beneficio para el sector• Implementar
INVE
STIG
ACIO
N Y
DES
ARRO
LLO
TE
CNO
LOG
ICO
POLI
TICA
S PU
BLIC
OS
Y PR
IVAD
OS
BUEN AGRONOMIA
Conclusiones pseudo-entomologicos
• Casserola de cambios hacia futuro: Cambios en la geografia de cultivos, plagas, enemigos naturales, polinizadores etc., y insectos altamente sensible al clima
• Pero mucho anecdoto, y poco evidencia cientifica• La importancia de datos:
– Experimentales, bajo condiciones de control para relacionar biologia de especies con variables climaticas
– Captura de presencia/ausencia y/o prevalencia en campo para monitoreo• Integracion de modelos y analises (relacion cultivo-manejo-insecto-
clima)• Datos y ciencia llevando a la identificacion de medidas aptas de
adaptacion
[email protected]://dapa.ciat.cgiar.org
http://www.slideshare.net/ciatdapa/