1. Análisis con Geotecnologías para mejores toma de
decisiones frente cambio climático
Foto Neil Palmer (CIAT)
GIS day USFQ/UNIGIS, Ecuador 2011
Anton Eitzinger, Peter Laderach & Andy Jarvis

2. Que es? CIAT, DAPA, CCAFS, … B
International Center for Tropical Agriculture
• CIAT: Parte del grupo consultivo sobre
Investigación Agrícola Internacional
• Mission: Reducir el hambre y la pobreza
y mejorar la salud trópicos mediante una
investigación que aumenta la eco-
eficiencia de la agricultura.
DAPA - Decision and Policy analysis Leader DAPA: Dr. Andrew Jarvis
Que hacemos: Análisis de impacto, servicios de
ecosistemas, cambio climático, conectar
mercados, Agricultura especifico por sitio, …
…al día 85 investigadores
Adaptación al cambio climático progresivo CIAT/DAPA - Lead Center en CCAFS

3. Nuestra vision DAPA – Decision & Policy analysis B
Creemos fuertemente en el poder de la
información para tomar mejores decisiones
respecto a las inversiones sobre los recursos
naturales y la agricultura, desde la finca hasta
la escala global.
Números. Mapas. Gráficos.
Mejores políticas públicas y privadas

4. contexto SIG y agronomia B
Es todo sobre agronomía!
Suelo y topografía
Clima y paisaje Manejo agronómico
• Productividad y calidad
• Condiciones ambientales optimas
• Practicas adecuadas
• La adaptación varietal
4

5. contexto SIG y agronomia B
Es todo sobre geotecnologia!
Mapas de suelo, modelos de
Datos de clima (Distribución
de lluvia y elevación, pendiente, orientación, …
temperatura, radiación Control de plagas, trazabilidad y
solar), modelos de la manejo de información, …
predicción del cambio
climático, evaluación del
paisaje, modelación de
ecosistemas, monitoreo de
reforestación, uso de la
tierra, …
• Identificar nichos ambientales (ecológicos)
• Evaluar los impactos (del cambio climático)
• Agricultura especifico por sitio (pe. frutas)
• Agricultura de precisión (logística, inventar de
producción por lote, monitoreo satelital), …
5

6. B
Cambio Climático
Métodos y modelos para cuantificar el
impacto de cambio climático en la agricultura
6

7. Cambio climático El desafío B
La concentración de
Gases de Efecto Invernadero
está aumentando
Implicaciones a largo plazo
para el clima y para la aptitud
de los cultivos al clima
7

8. Cambio climático La aptitud de cultivos está cambiando B
Cambios promedios en la aptitud climática de 50 cultivos en el 2050

9. Cambio climática ¿Qué cultivos se verán afectados? B
50 cultivos seleccionados por tener mayor área cultivada a nivel
mundial, según FAOSTAT, 2008
% de Área Cambio de % de Área
Certeza Cambio de Certeza
Cultivo Orden Área Coechada aptitud Cultivo Orden Área Coechada
(%) aptitud (%) (%)
Total (k Ha) (%) Total (k Ha)
● Wheat, common 1 18.75 216,100 -15.1 87.1 Olive, European 24 0.77 8,894 1.0 77.3
Rice paddy (Jap.) 2 13.39 154,324 5.9 80.9 Rubber * 25 0.72 8,259 2.0 61.0
Maize 3 12.52 144,376 4.2 66.4 Cacao 26 0.66 7,567 3.9 62.8
● Perennial soybean 4 8.07 92,989 -9.6 62.7 Sesame seed 27 0.65 7,539 7.2 74.4
● European wine grape 28 0.64 7,400 -3.8 71.7
● Barley 5 4.82 55,517 -2.6 91.4
Pea 29 0.58 6,730 1.2 78.2
● Sorghum (low altit.) 6 3.6 41,500 -0.2 64.5 ● 30
Rye 0.52 5,994 -7.1 91.8
Cotton, Amer. upld 7 3.01 34,733 3.2 66.3 ● Perennial ryegrass 31 0.48 5,516 -8.0 84.5
Millet, common 8 2.85 32,846 4.5 69.0 ● Sugar beet 32 0.47 5,447 -15.0 83.9
● Swede rap 9 2.41 27,796 -4.8 87.6 ● Plantain bananas 34 0.47 5,439 -6.9 86.1
● ● Apple 35 0.42 4,786 -1.3 65.3
Bean, Common 10 2.3 26,540 -2.7 64.9
Pigeon pea 36 0.41 4,683 5.1 72.0
Sunflower 11 2.06 23,700 7.4 75.4 37
Tomato 0.4 4,597 0.8 79.4
Groundnut 12 1.93 22,232 6.4 73.0 White yam 38 0.4 4,591 8.0 70.7
Sugarcane 13 1.77 20,399 4.2 63.4 Banana 39 0.36 4,180 5.4 76.3
Potato 14 1.63 18,830 2.0 82.8 Mango 40 0.36 4,155 5.2 76.4
Tobacco 41 0.34 3,897 8.0 72.8
Cassava 15 1.61 18,608 5.1 72.7
Lentil 42 0.33 3,848 3.4 74.6
Alfalfa 16 1.32 15,214 1.8 81.3 43
Watermelon 0.33 3,785 6.3 75.0
African oil palm 17 1.15 13,277 3.5 67.1 Sweet orange 44 0.31 3,618 2.2 60.8
● Oats 18 0.98 11,284 -8.9 92.0 Cashew 45 0.29 3,387 4.2 70.9
Chick pea 19 0.93 10,672 5.6 76.8 Onion 46 0.29 3,341 1.8 76.5
Coconut 20 0.92 10,616 5.4 65.9 Cabbage 47 0.27 3,138 1.0 84.9
● Linseed 48 0.26 3,017 2.1 85.0
Coffee arabica 21 0.89 10,203 -10.6 71.2
Common buckwheat 49 0.24 2,743 9.7 77.6
Cowpea 22 0.88 10,176 5.6 72.6 ● Tea 50 0.24 2,717 -2.7 58.0
Sweet potato 23 0.78 8,996 2.6 72.1 All crops 100.0 1,152,825 10.8 78.5

10. Colombia Un Ejemplo mas local B
El susto de café en Cauca (Colombia)

11. Café en Cauca Climas mueven hacia arriba B
Tmedia
Tmedia Tmedia Ppt total Ppt
Rango anual
anual anual anual an
Altitudinal cambio
actual futuro actual fut
(ºC)
190-500 25.54 27.70 2.16 5891
501-1000 23.47 25.66 2.19 3490
1000-1500 21.29 23.50 2.21 2537
1500-2000 18.36 20.58 2.22 2519
2000-2500 15.60 17.82 2.22 2555
2500-3000 13.33 15.54 2.21 2471
Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la
zona cafetero. Un cambio de 2.2oC equivale a una diferencia
de 440m.

12. Café en Cauca Aptitud al clima 2020 y 2050 B
• Cambios significativos en el año
2020, los cambios drásticos de
2050
• El caso del Cauca: reducción del
área de café crecimiento y
cambios en la distribución
geográfica.
MECETA
Algunas nuevas oportunidades

13. Café en Cauca Café mueve hacia arriba B

14. Cambios De la aptitud de los cultivos B
Mensaje 3
Localmente va a ver cambios drásticos
con la geografía de los cultivos
cambiando

15. Cambio Climático La contribución de la agricultura B
• Fuentes agrícolas de gases de efecto invernadero
excluyendo el uso del suelo cambio Mt de CO2 eq

16. Cambio Climático Retos y oportunidades B
• Retos: como reducir impactos sobre el clima
global:
– Reducir deforestacion en fronteras agropecuearios
– Reducir fermentacion enterica por medio de
mejor alimento y mejor manejo (rotacion, por ej.)
• Oportunidades: Mercados de carbono
– Recuperacion de tierras degradadas (aumento de
carbono en el suelo)
– Incentivar procesos de intensificacion
– Sistemas silvopastoriles

17. Ciencia Cambio Climático Los modelos de pronostico de clima B
• Porque tan seguros que el clima esta cambiando?
• 21 “global climate models” (GCMs)
basados en ciencias atmosféricas,
química, física, biología
• Se corre desde el pasado al futuro
• Hay diferentes escenarios de
emisiones de gases

18. Ciencia Cambio Climático Global (Climate) Circulation models GCM B
• Usando el pasado para aprender del futuro

19. Ciencia Cambio Climático Escenarios de emisiones futuros B
• Diferentes escenarios para el futuro

20. Modelos climáticos GCMs y resoluciones B
20

21. Modelos climáticos Experiencia en CIAT de la modelación climática B
CCCMA-CGCM3.1CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MPI-ECHAM5
NCAR-CCSM3.0UKMO-HADCM3
UKMO-HADGEM1
2050
A1B
Escenarios de emisión = Incertidumbre político
Modelos de Circulación Global = Incertidumbre científico
21

22. Modelos climáticos Downscaling estadístico B
• Aún el GCM más preciso es
demasiado grueso (100km)
• Aumentar resolución, uniformizar…
proveer datos de alta resolución,
contextualizados
• Diversos métodos desde interpolación
directa hasta redes neuronales, y
RCMs
– DELTA (empírico-estadístico)
– DELTA-VAR (empírico-estadístico)
– DELTA-STATION (empírico-estadístico)
– RCMs (dinámico)

23. Modelos climáticos Usamos todos para nuestra investigación! B

24. Modelos climáticos Incertidumbre B
Mensaje 1
La incertidumbre científico SI es
relevante para la agricultura: tenemos
que tomar decisiones dentro de un
contexto de incertidumbre

25. Ciencia cambio climático Definición de vulnerabilidad al cambio climático B
Exposición
Grado en que un sistema está expuesto a
Vulnerabilidad variaciones climáticas importantes
(IPCC 2001)
Es el grado por el
cual un sistema es Sensibilidad
susceptible o Es el grado por el que está afectado un
incapaz de sistema, en sentido perjudicial o
enfrentarse a beneficioso, por estímulos relacionados con
efectos adversos el clima (IPCC 2001)
del cambio
climático
Capacidad de adaptación
(IPCC 2001)
Es la habilidad de un sistema de ajustarse al
cambio climático (IPCC 2001)
25

26. Ciencia cambio climático Definición de vulnerabilidad al cambio climático B
Exposición:
Impacto directo al cultivo
Vulnerabilidad Sensibilidad
de los medios de vida
al cambio climático
Capacidad de adaptación
26

27. Herramientas de la investigación Preguntas de la investigación B
1. Como podemos predecir la aptitud de los cultivos al clima
del futuro?
2. Cuales son las zonas que necesitan alta atención?
3. Como se puede traducir las implicaciones del cambio
climático en parámetros socio-económicos (renta, pobreza y
equidad)?
4. Que opción tenemos para obtener la percepción del
productor y acompañar a organizaciones y actores de
cadena de suministro para diseñar escenarios adecuados
para adaptación y mitigación?
5. Como podemos cuantificar las emisiones de la agricultura
para reducir las causas del cambio climático (mitigación)?
6. …

28. Herramientas de la investigación Predecir los impactos a los cultivos B
1. Como podemos predecir la aptitud de los cultivos al clima del futuro?
Respuesta: Modelación de la aptitud del cultivo al clima actual y futuro.
EcoCrop model FAO parametros
Cambio de la aptitud del cultivo al clima futuro
Precipitación
calibrados
Temperatura
28

29. Herramientas deResearch tools Predict impactos a los a los cultivos
la investigación Predecir los impactos cultivos
Predecir los impacts on crops (EXPOSURE) B
• Encuentra el nicho de un cultivo o Aptitud de los cultivos: Modelo MaxEnt
especie animal basado en
probabilidades de presencia.
Distribución de probabilidad
alrededor de cada variable
Distribución probabilística
potencial

30. Ejemplo: café Cambio de aptitud al clima 2050 en Nicaragua B

31. Herramientas de la investigación Determinar “Hot spots” B
2. Cuales son las zonas que necesitan alta atención?
Respuesta: Identificar focos de riesgo (Hot-Spots).
Áreas donde los sistemas de la producción de los cultivos
se pueden adaptar
Enfoque en la adaptación
Áreas donde los sistemas de la producción de los cultivos
ya no son una opción
 Enfoque en la diversificación de los medios de
subsistencia
Áreas donde los sistemas de la producción de los cultivos
se estableció
 Migración frontera agrícola - el riesgo de la
deforestación!

32. Herramientas de la investigación Predecir impacto socio-económico B
3. Como se puede traducir las implicaciones en parámetros socio-económicos?
Respuesta: Definir indicadores (relación con clima) de los medios de vida y recopilación de datos
Humano Social Físico
• Acceso a educación • Organización • Vías de acceso
• Nivel de conocimiento • Tomar decisiones, • Transporte de productos
del manejo agrícola distribución de trabajo • Calidad de la vivienda
• Salud y alimentación
Natural Financiero
• El acceso y la • Acceso al crédito
disponibilidad de agua • Variabilidad de la producción
• Contaminación • Variabilidad del precio
• Conservación • Variabilidad de los ingresos anuales
• Condiciones y y diversificación de los ingresos
fertilidad del suelo • Acceso a los mercados
• Acceso a la tecnología alternativa
DFID Livelihood Framework, Indicadores en los 5 capitales

33. Herramientas de la investigación Percepción y estrategias de adaptación B
4. Que opción tenemos para obtener la percepción del productor y acompañar a organizaciones
y actores de cadena de suministro para diseñar escenarios adecuados para adaptación y
mitigación?
Respuesta: Grupos focales participativos con perspectivas de género.
Diagnóstico rural participativo (PRA)
Talleres para desarrollar estrategias de adaptación con
todos los actores de la cadena.
Priorizar las estrategias de adaptación según importancia
33

34. Herramientas de la investigación Mitigación B
5. Como podemos cuantificar las emisiones de la agricultura para reducir las causas del cambio
climático?
Respuesta: Estimar la huella carbono de la producción
Decisiones
que protegen el
medio
ambiente
Comunicación
con
compradores
Opciones para
marketing
CoolFarmTool: Unilever
& University of Aberdeen
34

35. Ciencia cambio climático Definición de vulnerabilidad al cambio climático B
Exposición:
Vulnerabilidad Impacto directo al cultivo
al cambio climático
Sensibilidad
Perfiles de
vulnerabilidad Capacidad de adaptación
35

36. Ejemplo Perfiles de vulnerabilidad a nivel comunidad B
Venden directo al consumidor
(Mercado Campesino) SENSITIVITY & ADAPTIVE CAPACITY
Venden a intermediario
Hacen los dos

37. Ejemplo Perfiles de vulnerabilidad a nivel finca B
Vulnerabilidad = Exposición + Sensibilidad – Capacitad adaptiva
37

38. Conclusiones para Colombia B
• Cultivos permanentes (66.4% del PIB 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
agricultores pequeños
• Claras prioridades nacionales (Colombia):
• Costa Caribe por calor/sequia
• Sistemas productivos permanentes (incluido la
ganadería)

39. Conclusiones Opciones de adaptación B
• Cambio varietal/especie de pasturas: especies que
aguantan sequia y tolerancia a encharacamiento de
suelos
• Irrigacion, y sistemas de distribucion de aguas
• Uso de ganado resistente, rustico
• Manejo de suelos -> reducir compactacion, y mejorar
drenaje
• Buenas sistemas de rotacion
• Sistemas silvo-pastoriles – sombra reduce temperatura
• Diversificacion de fuente alimenticia para ganado
• Encillaje
• Lo ultimo en CIAT en mejoramiento de Brachearia:
– Hibridos nuevos con multiples tolerancias

40. Conclusiones Opciones de mitigación B
• Cuantificación de la emisiones y secuestración de carbono
(huella de carbono) de diferentes formas de producción
Product Carbon Footprint (PCF)
10
kg CO2-e/kg-1 parchment coffee
7,8
8,0 Pesticide production Decisiones que
8 5,4
4,9 Gas use protegen el medio
6
ambiente
Diesel use
4
Electricity use Comunicación con
2 Off-farm transport compradores
0 Crop residue managment
Opciones para
Waste water production
-2 marketing
Fertiliser induced N2O
Fertiliser production
Biomass shade
CoolFarmTool: Unilever
& University of Aberdeen
40

41. Geotecnologías en el sector agrícola
Instrumento para apoyar toma de decisiones
Muchas gracias!
A.Eitzinger@cgiar.org
funkbag
http://dapa.ciat.cgiar.org/
GIS day USFQ/UNIGIS, Ecuador 2011
Anton Eitzinger, Peter Laderach & Andy Jarvis