Escenarios de Cambio climático en Colombia y la agricultura: Impactos sobre productividad<br />Andy Jarvis, Julian Ramirez...
Contenido<br />La importancia de tenerbuenospredicciones de climaparapoderestimarimpactos<br />La demanda de informacionpa...
La demanda - resolucion<br />Agricultura esunaindustria de nicho<br />Entoncesnecesitamosdatos de climarelevantesparacarac...
La demanda - variables<br />Necesitamos multiples variables<br />Temperatura<br />Max, min, media<br />Precipitacion<br />...
La demanda - tiempos<br />Necesitamoscomominimodatosmensuales<br />Para algunasaplicacionesdetallados (ej. modelosmechanis...
Estamosbuscandopronosticosparavariabilidadclimatica (within season, seasonal, annual, Nino/Nina)
Y paracambio en linea base: 2020-2030</li></li></ul><li>La demanda - certidumbre<br />Los cultivos son supremementesensibl...
Los modelos de pronostico de clima <br />
Los modelos<br />Empezo con los GCMs<br />Grillasgrandes, muycomplejos<br />Vamoshacia los RCMs<br />Grillasmaspequenhas, ...
Modelos GCM : “Global ClimateModels”<br />21 “global climatemodels” (GCMs) basados en cienciasatmosféricas, química, físic...
Mensaje 1<br />En la agricultura, lasdiferentesescenarios de emisiones no son importantes: de aqui a 2030 la diferencia en...
CCCMA-CGCM3.1<br />T47<br />BCCR-BCM2.0<br />CCCMA-CGCM2<br />CCCMA-CGCM3.1-T63<br />CNRM-CM3<br />IAP-FGOALS-1.0G<br />CS...
CCCMA-CGCM3.1<br />T47<br />BCCR-BCM2.0<br />CCCMA-CGCM2<br />CCCMA-CGCM3.1-T63<br />CNRM-CM3<br />IAP-FGOALS-1.0G<br />CS...
La incertidumbrecientificoSIesrelevantepara la agricultura: tenemosquetomardecisionesdentro de un contexto de incertidumbr...
Bases de Datos<br />Bases de datos de CIAT para 2030 y 2050<br />Para elaboración de senderos de adaptacion<br />http://gi...
La demanda vs. la oferta<br />
Entonces que hacemos frente todo esto?<br />
Entoncesquehacemosfrentetodoesto?<br />No hay una sola estrategiagana-gana<br />Necesitamos multiples acercamientosparamej...
Un análisis sectorial para Colombia<br />
Un sector con mucho cultivopermanente<br />
The Model: EcoCrop<br />It evaluates on monthly basis if there are adequate climatic conditions within a growing season fo...
Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivelNacional<br />
Cambiospromediospordepartamento<br />
Dos casosdiferentes: Bolivar vs. Cauca<br />
Conclusiones preliminares<br /><ul><li>Cultivospermanentes (66.4% del PIB de 2007) seriamenteafectados: y son cultivos de ...
Tema de seguridadalimentaria, y pobreza: muchas de los cultivosafectados son de agicultorespequenos
Clarasprioridadesnacionales (porejemplo. Costa Caribe, cultivosespecificos)
Prioridades locales: enfoquehaciaseguridadalimentario</li></li></ul><li>Pest and Disease Impacts<br />
Impacts on green mite to 2020<br />
Impacts on whitefly to 2020<br />
Mensaje 3<br />Hay retos y oportunidades: el paisdeberiatenerunaestrategiaparaenfrentar ambos<br />
Un Ejemplo mas local<br />El susto de café en Cauca<br />
Climas mueven hacia arriba<br />Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la zona cafetero.  Un cambio de 2.2oC...
MECETA<br />Suitability in Cauca<br />Significant changes to 2020, drastic changes to 2050<br />The Cauca case: reduced co...
Mensaje 4<br />Localmenteva a vercambiosdrasticos con la geografia de los cultivoscambiando<br />
Minimising impacts:  Breeding for beans (PhaseolusvulgarisL.) towards 2020<br />
How are beans standing up currently?<br />Parameters determined based on statistical analysis of current bean growing envi...
What will likely happen?<br />2020 – A2<br />2020 – A2 - changes<br />
Technology options: breeding for drought and waterlogging tolerance<br />Drought tolerance<br />Some 22.8% (3.8 million ha...
Technology options: breeding for heat and cold tolerance<br />Some 42.7% (7.2 million ha) would benefit from heat toleranc...
Distribución del arroz en Colombia por sistemas de producción<br />
Espinal<br />2020 y 2050<br />
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Andy Jarvis - Climate change scenarios for agricultural production and crop diseases in Colombia Cancilleria bogota may 2010

1,719 views
1,638 views

Published on

Presentation made on 21st May 2010 by Andy Jarvis on the "Dialogo sobre cambio climatico en el sector agropecuario en Colombia: Una mirada hacia Mexico 2010".

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,719
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
97
Actions
Shares
0
Downloads
59
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • Reducir la información, pasar gráficos a otra diapositiva pues no se aprecianHay mucho texto. El cuadro no es funcional a una presentación, por el tamaño de tipografía y la naturaleza de la información. Sería preferible un gráfico de barras verticales con los principales cultivos.
  • Andy Jarvis - Climate change scenarios for agricultural production and crop diseases in Colombia Cancilleria bogota may 2010

    1. 1. Escenarios de Cambio climático en Colombia y la agricultura: Impactos sobre productividad<br />Andy Jarvis, Julian Ramirez, Emmanuel Zapata, Peter Laderach, Edward Guevara<br />Program Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT<br />
    2. 2. Contenido<br />La importancia de tenerbuenospredicciones de climaparapoderestimarimpactos<br />La demanda de informacionpara la agricultura<br />Un breveresumen de los modelos<br />Impactos en productividad<br />Impactos en pestes y enfermedades<br />Perspectivaspara el futuro<br />
    3. 3. La demanda - resolucion<br />Agricultura esunaindustria de nicho<br />Entoncesnecesitamosdatos de climarelevantesparacaracterizar el nicho<br />Escala: 1km, 90m?<br />
    4. 4. La demanda - variables<br />Necesitamos multiples variables<br />Temperatura<br />Max, min, media<br />Precipitacion<br />Humedadrelativa<br />Radiacion solar<br />Vientos<br />…….<br />Menosimportantes<br />Mascertidumbre<br />
    5. 5. La demanda - tiempos<br />Necesitamoscomominimodatosmensuales<br />Para algunasaplicacionesdetallados (ej. modelosmechanisticos) necesitamosdatosdiarios<br /><ul><li>2050 y 2080 son irrelevantespara la toma de decision en agricultura
    6. 6. Estamosbuscandopronosticosparavariabilidadclimatica (within season, seasonal, annual, Nino/Nina)
    7. 7. Y paracambio en linea base: 2020-2030</li></li></ul><li>La demanda - certidumbre<br />Los cultivos son supremementesensibles a suscondicionesclimaticos<br />Para adaptacionesespecificos, necesitamosaltacertidumbre<br />Faltandocertidumbre, trabajamos en resiliencia (peroesmasdificil)<br />
    8. 8. Los modelos de pronostico de clima <br />
    9. 9. Los modelos<br />Empezo con los GCMs<br />Grillasgrandes, muycomplejos<br />Vamoshacia los RCMs<br />Grillasmaspequenhas, igualmentecomplejos<br />
    10. 10. Modelos GCM : “Global ClimateModels”<br />21 “global climatemodels” (GCMs) basados en cienciasatmosféricas, química, física, biología<br />Se corre desde el pasado hasta el futuro<br />Hay diferentesescenarios de emisionesde gases<br />INCERTIDUMBRE POLITICO (EMISIONES), Y INCERTIDUMBRE CIENTIFICO (MODELOS)<br />
    11. 11.
    12. 12. Mensaje 1<br />En la agricultura, lasdiferentesescenarios de emisiones no son importantes: de aqui a 2030 la diferencia entre escenarioses minima<br />
    13. 13. CCCMA-CGCM3.1<br />T47<br />BCCR-BCM2.0<br />CCCMA-CGCM2<br />CCCMA-CGCM3.1-T63<br />CNRM-CM3<br />IAP-FGOALS-1.0G<br />CSIRO-MK3.0<br />IPSL-CM4<br />MIROC3.2-HIRES<br />GISS-AOM<br />GFDL-CM2.1<br />GFDL-CM2.0<br />MIROC3.2-MEDRES<br />MIUB-ECHO-G<br />MPI-ECHAM5<br />MRI-CGCM2.3.2A<br />NCAR-PCM1<br />UKMO-HADCM3<br />
    14. 14. CCCMA-CGCM3.1<br />T47<br />BCCR-BCM2.0<br />CCCMA-CGCM2<br />CCCMA-CGCM3.1-T63<br />CNRM-CM3<br />IAP-FGOALS-1.0G<br />CSIRO-MK3.0<br />IPSL-CM4<br />MIROC3.2-HIRES<br />GISS-AOM<br />GFDL-CM2.1<br />GFDL-CM2.0<br />MIROC3.2-MEDRES<br />MIUB-ECHO-G<br />MPI-ECHAM5<br />MRI-CGCM2.3.2A<br />NCAR-PCM1<br />UKMO-HADCM3<br />
    15. 15.
    16. 16. La incertidumbrecientificoSIesrelevantepara la agricultura: tenemosquetomardecisionesdentro de un contexto de incertidumbre<br />Y<br />Depender de un limitadonumero de GCM espeligroso<br />Mensaje 2<br />
    17. 17. Bases de Datos<br />Bases de datos de CIAT para 2030 y 2050<br />Para elaboración de senderos de adaptacion<br />http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage/<br />
    18. 18.
    19. 19. La demanda vs. la oferta<br />
    20. 20. Entonces que hacemos frente todo esto?<br />
    21. 21. Entoncesquehacemosfrentetodoesto?<br />No hay una sola estrategiagana-gana<br />Necesitamos multiples acercamientosparamejorar la base de informacionacerca de escenariosde cambioclimatico<br />Desarollo de RCMs (multiples: PRECIS NO ES SUFICIENTE)<br />Downscaling empirico, metodoshybridos<br />Probamosdiferentesmetodologias<br />Se requiereflujo de informacion (CCC): compartimos, comparemos, charlamos (chismoseamos)<br />
    22. 22. Un análisis sectorial para Colombia<br />
    23. 23. Un sector con mucho cultivopermanente<br />
    24. 24.
    25. 25. The Model: EcoCrop<br />It evaluates on monthly basis if there are adequate climatic conditions within a growing season for temperature and precipitation…<br />…and calculates the climatic suitability of the resulting interaction between rainfall and temperature…<br />So, how does it work?<br />
    26. 26.
    27. 27. Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivelNacional<br />
    28. 28. Cambiospromediospordepartamento<br />
    29. 29. Dos casosdiferentes: Bolivar vs. Cauca<br />
    30. 30. Conclusiones preliminares<br /><ul><li>Cultivospermanentes (66.4% del PIB de 2007) seriamenteafectados: y son cultivos de inversiones de largo plazo
    31. 31. Tema de seguridadalimentaria, y pobreza: muchas de los cultivosafectados son de agicultorespequenos
    32. 32. Clarasprioridadesnacionales (porejemplo. Costa Caribe, cultivosespecificos)
    33. 33. Prioridades locales: enfoquehaciaseguridadalimentario</li></li></ul><li>Pest and Disease Impacts<br />
    34. 34. Impacts on green mite to 2020<br />
    35. 35. Impacts on whitefly to 2020<br />
    36. 36. Mensaje 3<br />Hay retos y oportunidades: el paisdeberiatenerunaestrategiaparaenfrentar ambos<br />
    37. 37. Un Ejemplo mas local<br />El susto de café en Cauca<br />
    38. 38. Climas mueven hacia arriba<br />Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la zona cafetero. Un cambio de 2.2oC equivale a una diferencia de 440m.<br />
    39. 39. MECETA<br />Suitability in Cauca<br />Significant changes to 2020, drastic changes to 2050<br />The Cauca case: reduced coffeee growing area and changes in geographic distribution. Some new opportunities.<br />
    40. 40.
    41. 41. Mensaje 4<br />Localmenteva a vercambiosdrasticos con la geografia de los cultivoscambiando<br />
    42. 42. Minimising impacts: Breeding for beans (PhaseolusvulgarisL.) towards 2020<br />
    43. 43. How are beans standing up currently?<br />Parameters determined based on statistical analysis of current bean growing environments from the Africa and LAC Bean Atlases.<br />
    44. 44. What will likely happen?<br />2020 – A2<br />2020 – A2 - changes<br />
    45. 45. Technology options: breeding for drought and waterlogging tolerance<br />Drought tolerance<br />Some 22.8% (3.8 million ha) would benefit from drought tolerance improvement to 2020s<br />Waterlogging tolerance<br />
    46. 46. Technology options: breeding for heat and cold tolerance<br />Some 42.7% (7.2 million ha) would benefit from heat tolerance improvement to 2020s<br />Cold tolerance<br />Heat tolerance<br />
    47. 47. Distribución del arroz en Colombia por sistemas de producción<br />
    48. 48. Espinal<br />2020 y 2050<br />
    49. 49. Sikasso,<br />Mali<br />
    50. 50. Como adaptamos?<br />Necesitamos saber quehacemos, como lo hacemos, cuando lo hacemos y donde?<br />Primeropasoesanalisar el problema<br />Segundo, analisaropciones de adaptacion<br />Evaluarcosto-beneficiopara el sector<br />Implementar<br />HAZLO AHORA!<br />INVESTIGACION Y DESARROLLO TECNOLOGICO<br />POLITICAS PUBLICOS Y PRIVADOS<br />BUEN AGRONOMIA<br />
    51. 51. a.jarvis@cgiar.org<br />

    ×