Análisis de los impactos del cambio climático en cultivos andinos Emmanuel Zapata-Caldas, Andy Jarvis, Julián Ramírez y Charlotte Lau Neil Palmer, CIAT Noviembre 04 de 2010 Apoyo financiero de AECID
Análisis de los impactos del cambio climático en cultivos andinos
Emmanuel Zapata-Caldas, Andy Jarvis, Julián Ramírez y Charlotte Lau
Neil Palmer, CIAT
Noviembre 04 de 2010
Apoyo financiero de AECID
Metodología general
• 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 24 24 10 10 19 19 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.
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
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0
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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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%
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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
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0,7
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4,3
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Valor de la ganancia Valor de la pérdida Balance
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Impacto
COLOMBIA
Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/Valor total (2007) según FAO
-4.20%-8.83%
-78.78%
-24.72%
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Impacto
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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
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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
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6
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$10,000,000.00
$15,000,000.00
$20,000,000.00
$25,000,000.00
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Valor de la ganancia Valor de la pérdida Balance
-2.54% -0.94%
9.25%
-37.25%-40%
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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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Bolivia Colombia Ecuador Perú Venezuela
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Balance total por país
-13.20%
-21.15%
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-15%
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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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s am
eri
can
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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 transfieran 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 natural (biofortificación).– 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.