Impacto del Cambio Climático en Cultivos Andinos
Emmanuel Zapata-Caldas, Andy Jarvis, Julián Ramírez y Charlotte Lau
Seminario Internacional: Restauración Ecológica y Soberanía Alimentaria para Enfrentar el Cambio Climático – San Juan de Pasto, marzo 24 de 2011
¿Qué veremos?
• Cambio climático y gases de efecto invernadero.
• La importancia de tener buenas predicciones de clima para estimar impactos.
• Caso de estudio Andes tropicales
La concentración de gases de efecto invernadero (GEI) está
subiendo
Implicaciones de largo plazo para el clima y la aptitud climática de los cultivos
Fuentes de GEI AgropecuariosExcluyendo los cambios en el uso de tierra, cifras en Mt CO2-eq)
Source: Cool farming: Climate impacts of agriculture and mitigation potential, Greenpeace, 07 January 2008
Modelos GCM : “Global Climate Models”
• 21 “global climate models” (GCMs) basados en ciencias atmosféricas, química, física, biología.
• Se corren desde el pasado hasta el futuro.
• Existen diferentes escenarios de emisiones de gases.
INCERTIDUMBRE POLÍTICA (EMISIONES), E INCERTIDUMBRE CIENTÍFICA (MODELOS)
23.0
23.5
24.0
24.5
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1870 1890 1910 1930 1950 1970 1990 2010 2030 2050 2070 2090Año
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Colombia
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Año
Pre
cip
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Precipitación total anual (mm)
Tendencia temporal
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Tem
pera
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al (º
C)
Temperatura media anual (ºC)
Tendencia temporal
Intervalo de confianza (95%)
Mundo +4.5ºC+14%
+3.1ºC+8.1%
¿Para qué sirven estos datos?: descripción de clima y tendencias
La incertidumbre científica es relevante:
Tenemos que tomar decisiones dentro de un contexto de incertidumbre
Entonces, ¿qué análisis 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.
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-TnBCCR-BCM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OKCCCMA-CGCM3.1-T63 OK OK NO NO NO NO NO NOCCCMA-CGCM3.1-T47 OK OK NO NO OK OK NO NOCNRM-CM3 OK OK NO NO OK OK NO NOCSIRO-MK3.0 OK OK OK OK OK OK OK OKCSIRO-MK3.5 OK OK OK OK OK OK OK OKGFDL-CM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OKGFDL-CM2.1 OK OK OK OK OK OK OK OKGISS-AOM OK OK OK OK NO NO NO NOGISS-MODEL-EH OK OK NO NO NO NO NO NOGISS-MODEL-ER OK OK NO NO OK OK NO NOIAP-FGOALS1.0-G OK OK NO NO NO NO NO NOINGV-ECHAM4 OK OK NO NO OK OK NO NOINM-CM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OKIPSL-CM4 OK OK NO NO OK OK NO NOMIROC3.2.3-HIRES OK OK OK OK NO NO NO NOMIROC3.2.3-MEDRES OK OK OK OK OK OK OK OKMIUB-ECHO-G OK OK NO NO OK OK NO NOMPI-ECHAM5 OK OK NO NO OK OK NO NOMRI-CGCM2.3.2A OK OK NO NO OK OK NO NONCAR-CCSM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OKNCAR-PCM1 OK OK OK OK OK OK OK OKUKMO-HADCM3 OK OK NO NO OK OK NO NOUKMO-HADGEM1 OK OK NO NO OK OK NO NO
Total 23 23 10 10 18 18 8 8
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
Ocurrencias de los cinco cultivos seleccionados
(A) Área de estudio.
(B) Café.
(C) Fríjol.
(D) Papa.
(E) Tomate.
(F) Trigo.
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.
Venezuela: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
-20
-15
-10
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5
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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
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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
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0
5
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SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Ecuador: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
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SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
Perú: porcentaje de cambio en aptitud climática por cultivo
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SRES-A1B 2020 SRES-A1B 2050 SRES-A2 2020 SRES-A2 2050
¿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.
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
En términos económicos…• En algunas situaciones sólo habrían balances negativos, como en los casos
de Bolivia y Colombia.
BOLIVIA
Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/
Valor total (2007) según FAO
11
,13
0,7
31
33
,34
4,4
66
37
9,6
50
-48
,31
4,3
52
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,16
6,1
98
-3,0
14
,81
2
-37
,18
3,6
21
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,82
1,7
32
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35
,16
2
$80,000,000.00
$60,000,000.00
$40,000,000.00
$20,000,000.00
$0.00
$20,000,000.00
$40,000,000.00
Trigo Papa Café
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01
Valor de la ganancia Valor de la pérdida Balance
-10.99%
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-11.19%
-25%
-20%
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Café Papa Trigo
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07
Impacto
COLOMBIA
Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/Valor total (2007) según FAO
-4.20%-8.83%
-78.78%
-24.72%
-90%
-80%
-70%
-60%
-50%
-40%
-30%
-20%
-10%
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Café Fríjol Papa Trigo
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Impacto
0
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2
-2,5
42
,54
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0,8
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01
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$1,000,000,000.00
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Trigo Café Fríjol Papa
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Valor de la ganancia Valor de la pérdida Balance
• Y en otros casos, habrían balances positivos que se podrían aprovechar, como en Perú y Ecuador.
PERÚ
Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/valor total (2007) según FAO
21
,83
8,0
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4,6
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2
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,01
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,14
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4$100,000,000.00
$50,000,000.00
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Valor de la ganancia Valor de la pérdida Balance
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Impacto
ECUADOR
Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/Valor total (2007) según FAO
1,2
26
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6
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05
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$0.00
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$10,000,000.00
$15,000,000.00
$20,000,000.00
$25,000,000.00
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01
Valor de la ganancia Valor de la pérdida Balance
-2.54% -0.94%
9.25%
-37.25%-40%
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10%
20%
Café Fríjol Papa Trigo
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00
7
Impacto
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
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$100,000,000
$200,000,000
Bolivia Colombia Ecuador Perú Venezuela
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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
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
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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
La gestión de riesgo (corto plazo)
• Innovaciones que transfieren el riesgo: – Seguros basados en índices (i.e., vinc. a la lluvia).– Microcrédito.– Subsidios para insumos tales como abonos, pesticidas y mejores
semillas.
• Mejoramiento del flujo de información:– Sistemas de pronóstico y alerta temprana.– Información del mercado y precios.
• Cambios en prácticas de cultivo (e.g., escalonar el calendario de siembra y cosecha).
• Gestión del suelo/agua (e.g., labranza de conservación).• Escogencia de medios de subsistencias (diversificación a
ganadería, acuacultura, u otras fuentes de ingresos no-relacionados con agronomía, e.g. ecoturismo).
La adaptación (largo plazo)
• Objetivo: adaptación acelerada.• Desarrollo de tecnologías que mejoren las cosechas y aumenten la
resistencia a estreses relacionados con el clima.– Fitomejoramiento.– Desarrollo de cultivos transgénicos.– Aprovechamiento y conservación de la agro-biodiversidad.
• Mejoramiento de la infraestructura física y comunitaria.– Para capturar y distribuir agua: sistemas de riego.– Almacenamiento de agua y cereales.
• Facilitamiento de migración de cultivos a zonas con climas más aptos.
• Generación de senderos de adaptación para entrar en otros sectores de trabajo (en los casos mas críticos).
Mitigación
• La intensificación de sistemas– Es necesario revisar los costos potenciales de algunos
métodos de intensificación (e.g. el uso de abonos).
– Se debería mejorar el acceso de los pequeños y medianos productores a las tecnologías y al conocimiento de cómo intensificar sistemas.
• Pagos por servicios ecosistémicos– Sería una solución ideal basada en incentivos económicos.
– Sin embargo, necesitaría: mejorar las herramientas/sistemas de medición y seguimiento, definir bien cómo medir los servicios ecosistémicos para encontrar fuentes de financiamiento confiables.
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