Análisis de los impactos del cambio climático en los sistemas productivos alto-andinos Andy Jarvis, Emmanuel Zapata-Caldas...
- Datos climáticos PA - Reporte de incertidumbres - Selección de 25 cultivos - Modelos de nicho - Calibración de parámetro...
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-Tn B...
Reporte de incertidumbres – SRES A1B 2020
Reporte de incertidumbres – SRES A1B 2050
Reporte de incertidumbres – SRES A2 2020
Reporte de incertidumbres – SRES A2 2050
Metodología general <ul><li>Seleccionar 25 cultivos de importancia regional </li></ul><ul><li>Modelar adaptabilidad presen...
Selección 25 cultivos No. Cultivo Nombre científico Máxima altitud (m.s.n.m) 1 Arrachacha Arracacia xanthorriza 3,500 2 Ar...
Evaluación de impacto Clima actual Clima futuro Clave en investigación Cultivo actual Rendimiento, presión de plagas, enfe...
Evalúa las condiciones climáticas adecuadas de temperatura y precipitación dentro de una estación de crecimiento. Además, ...
Parámetros para el funcionamiento de EcoCrop <ul><li>Gmin : duración mínima de la estación de crecimiento (días) . </li></...
Calibración de parámetros de cultivos (EcoCrop) <ul><li>Parámetros de crecimiento por cultivo basados en: </li></ul><ul><l...
Resultados preliminares – Café
Resultados preliminares – Batata
Modelación de nicho ecológico con Maxent <ul><li>Modelo de nicho ecológico (probabilidad de presencia) </li></ul>Distribuc...
Ejemplo de síntesis <ul><li>Cambio de la adaptabilidad por cultivo para identificar cultivos mas vulnerables </li></ul>
Ejemplo de síntesis
Ejemplo de síntesis
Lo que sigue <ul><li>Recolectar información de censos agrícolas y consultar expertos para validación de resultados de prod...
Lo que sigue <ul><li>Seleccionar 5 sistemas  productivos por su importancia en la región alto-andina de los países involuc...
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Emmanuel ZC - avances análisis Panorama Andino

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  • Varianza observada entre juegos de GCMs (24 versus 11 para el escenario A1B) en países Panorama Andino
  • Varianza observada entre juegos de GCMs (24 versus 11 para el escenario A1B) en países Panorama Andino
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  • Varianza observada entre juegos de GCMs (24 versus 11 para el escenario A1B) en países Panorama Andino
  • Las principales premisas para esta selección de estos 25 sistemas productivos fue que se encontraran por encima de 500 metros sobre el nivel del mar (msnm) y fueran importantes para la región en términos de áreas cosechada, producción y redimiendo, además de ser cultivos importantes para comunidades minoritarias de los Andes (e.g. comunidades indígenas).
  • Café - Adaptabilidad actual, adaptabilidad futura, cambio en adaptabilidad y conformidad entre modelos – 2020
  • Café - Adaptabilidad actual, adaptabilidad futura, cambio en adaptabilidad y conformidad entre modelos – 2020
  • Emmanuel ZC - avances análisis Panorama Andino

    1. 1. Análisis de los impactos del cambio climático en los sistemas productivos alto-andinos Andy Jarvis, Emmanuel Zapata-Caldas, Julián Ramírez Neil Palmer, CIAT
    2. 2. - Datos climáticos PA - Reporte de incertidumbres - Selección de 25 cultivos - Modelos de nicho - Calibración de parámetros (EcoCrop) - Evaluación del impacto (modelos de nicho) - Resultados preliminares - Lo que sigue Contenido Neil Palmer, CIAT
    3. 3. 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-Tn BCCR-BCM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OK CCCMA-CGCM3.1-T63 OK OK NO NO NO NO NO NO CCCMA-CGCM3.1-T47 OK OK NO NO OK OK NO NO CNRM-CM3 OK OK NO NO OK OK NO NO CSIRO-MK3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK CSIRO-MK3.5 OK OK OK OK OK OK OK OK GFDL-CM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OK GFDL-CM2.1 OK OK OK OK OK OK OK OK GISS-AOM OK OK OK OK NO NO NO NO GISS-MODEL-EH OK OK NO NO NO NO NO NO GISS-MODEL-ER OK OK NO NO OK OK NO NO IAP-FGOALS1.0-G OK OK NO NO NO NO NO NO INGV-ECHAM4 OK OK NO NO OK OK NO NO INM-CM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK IPSL-CM4 OK OK NO NO OK OK NO NO MIROC3.2.3-HIRES OK OK OK OK NO NO NO NO MIROC3.2.3-MEDRES OK OK OK OK OK OK OK OK MIUB-ECHO-G OK OK NO NO OK OK NO NO MPI-ECHAM5 OK OK NO NO OK OK NO NO MRI-CGCM2.3.2A OK OK NO NO OK OK NO NO NCAR-CCSM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK NCAR-PCM1 OK OK OK OK OK OK OK OK UKMO-HADCM3 OK OK NO NO OK OK NO NO UKMO-HADGEM1 OK OK NO NO OK OK NO NO Total 24 24 11 11 19 19 9 9
    4. 4. Reporte de incertidumbres – SRES A1B 2020
    5. 5. Reporte de incertidumbres – SRES A1B 2050
    6. 6. Reporte de incertidumbres – SRES A2 2020
    7. 7. Reporte de incertidumbres – SRES A2 2050
    8. 8. Metodología general <ul><li>Seleccionar 25 cultivos de importancia regional </li></ul><ul><li>Modelar adaptabilidad presente y futura de estos 25 cultivos </li></ul><ul><li>Seleccionar 5 cultivos para análisis de impacto más detallado </li></ul><ul><li>Validación con expertos regionales </li></ul><ul><li>Cruce con datos de producción y socio-económicos </li></ul>
    9. 9. Selección 25 cultivos No. Cultivo Nombre científico Máxima altitud (m.s.n.m) 1 Arrachacha Arracacia xanthorriza 3,500 2 Arroz Oryza sativa 2,500 3 Arveja Pisum sativum 2,700 4 Banano Musa sp. 2,400 5 Café Coffea arabica 2,800 6 Camote Ipomoea batatas 2,800 7 Cebada Hordeum vulgare 4,400 8 Fríjol Phaseolus vulgaris 3,000 9 Lechuga Lactuca sativa var. capitata 3,000 10 Maíz Zea mays 4,000 11 Naranja Citrus sinensis 2,100 12 Papa Solanum tuberosum 2,800 13 Papaya Carica papaya 2,100 14 Pepino Cucumis sativus 2,000 15 Plátano Musa balbisiana 2,000 16 Quinoa Chenopodium quinoa 4,000 17 Repollo Brassica oleracea L.v capi. 2,000 18 Sorgo Sorghum bicolor var. sweet 2,500 19 Soya Glycine max 3,000 20 Tomate Lycopersicon esculentum 2,400 21 Trigo Triticum aestivum 4,500 22 Ulluco Ullucus tuberosus 4,000 23 Uvas Vitis vinifera 2,000 24 Yuca Manihot esculenta 2,000 25 Zanahoria Daucus carota 2,600
    10. 10. Evaluación de impacto Clima actual Clima futuro Clave en investigación Cultivo actual Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc Relación Cultivo futuro Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc Proyección
    11. 11. Evalúa las condiciones climáticas adecuadas de temperatura y precipitación dentro de una estación de crecimiento. Además, calcula la adaptabilidad resultante de la interacción entre temperatura y precipitación. Modelación de nicho ecológico con EcoCrop
    12. 12. Parámetros para el funcionamiento de EcoCrop <ul><li>Gmin : duración mínima de la estación de crecimiento (días) . </li></ul><ul><li>Gmax : duración máxima de la estación de crecimiento (días) . </li></ul><ul><li>Tkill : temperatura a la que el cultivo detiene su desarrollo (ºC) . </li></ul><ul><li>Tmin : temperatura mínima absoluta a la que el cultivo tiene un desarrollo al menos marginal (ºC) . </li></ul><ul><li>Topmin : temperatura óptima mínima del cultivo (ºC) . </li></ul><ul><li>Topmax : temperatura óptima máxima del cultivo (ºC) . </li></ul><ul><li>Tmax : temperatura máxima absoluta a la que el cultivo tiene un desarrollo al menos marginal (ºC) . </li></ul><ul><li>Rmin : precipitación mínima absoluta a la que el cultivo crece (mm) . </li></ul><ul><li>Ropmin : precipitación mínima óptima de crecimiento del cultivo (mm) . </li></ul><ul><li>Ropmax : precipitación máxima óptima de crecimiento del cultivo (mm) . </li></ul><ul><li>Rmax : precipitación máxima absoluta a la que el cultivo crece (mm) . </li></ul>
    13. 13. Calibración de parámetros de cultivos (EcoCrop) <ul><li>Parámetros de crecimiento por cultivo basados en: </li></ul><ul><li>Datos empíricos </li></ul><ul><li>Conocimiento de expertos </li></ul><ul><li>Completo para 21 cultivos </li></ul>Cultivo/ Arveja Banano Café Camote Parámetro Gmin 90 365 365 120 Gmax 90 365 365 120 Tkill 0 0 0 50 Tmin 5.1 16.0 11.0 6,1 TOPmin 7.8 24.0 15.6 12,0 TOPmax 13.8 27.0 24.8 23.6 Tmax 21.3 35.0 26.4 27.6 Rmin 202 700 294 5 ROPmin 249 1,000 991 9 ROPmax 374 1,300 2,540 641 Rmax 483 5,000 3,315 1,014 Cultivo/ Cebada Fríjol Maíz Papa Papaya Parámetro Gmin 150 90 120 120 365 Gmax 150 90 120 120 365 Tkill 0 0 0 -8 -1 Tmin 3.8 13.5 8.7 3.7 19.4 TOPmin 9.2 17.4 14.3 12.4 23.7 TOPmax 15.9 23 25.6 17.8 26.2 Tmax 24 25.6 29 24 27 Rmin 200 200 5 150 684 ROPmin 293 362 12 251 1,240 ROPmax 684 449 716 326 2,749 Rmax 963 710 1,162 785 3,702 Cultivo/ Quinoa Sorgo Tomate Ulluco Yuca Parámetro Gmin 150 180 120 150 240 Gmax 150 180 120 150 240 Tkill -8 0 0 -4 0 Tmin 3.6 17.2 15.7 1 15 TOPmin 6.5 22.6 21.3 2.18 22 TOPmax 13.2 27.1 24.8 14.7 32 Tmax 19 28 27 21 45 Rmin 25 132 54 6 300 ROPmin 63 155 277 47 800 ROPmax 253 418 1,242 374 2,200 Rmax 480 633 1,540 633 2,800
    14. 14. Resultados preliminares – Café
    15. 15. Resultados preliminares – Batata
    16. 16. Modelación de nicho ecológico con Maxent <ul><li>Modelo de nicho ecológico (probabilidad de presencia) </li></ul>Distribución de probabilidad alrededor de cada variable Modelo probabilístico multivariado Distribución probabilística potencial
    17. 17. Ejemplo de síntesis <ul><li>Cambio de la adaptabilidad por cultivo para identificar cultivos mas vulnerables </li></ul>
    18. 18. Ejemplo de síntesis
    19. 19. Ejemplo de síntesis
    20. 20. Lo que sigue <ul><li>Recolectar información de censos agrícolas y consultar expertos para validación de resultados de producción potencial actual </li></ul><ul><li>Generar tablas de cambios por país que contrasten las áreas donde se cultiva en la actualidad con las áreas potenciales. </li></ul><ul><li>Generar gráficas y mapas resumen por país y región (promedios en adaptabilidad, incertidumbre, conformidad de modelos, número de cultivos ganadores y perdedores). </li></ul>
    21. 21. Lo que sigue <ul><li>Seleccionar 5 sistemas productivos por su importancia en la región alto-andina de los países involucrados. Estos cultivos deberán ser analizados (cuantitativa y cualitativamente) en mayor detalle, por ejemplo: </li></ul><ul><ul><li>cifras como el número de hectáreas que se verían afectadas </li></ul></ul><ul><ul><li>las hectáreas que se beneficiarían si determinado variedad fuese mejorada genéticamente para ser más resistente al calor, al frío, al anegamiento o a la sequía. </li></ul></ul>

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