Emmanuel ZC - Datos, evaluaciones y oportunidades
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Emmanuel ZC - Datos, evaluaciones y oportunidades Emmanuel ZC - Datos, evaluaciones y oportunidades Presentation Transcript

  • Cambio climático: datos, evaluaciones y oportunidades Decision and Policy Analysis Emmanuel Zapata Caldas
  • Cambio climático contenido
    • Modelos de cambio climático (GCMs).
    • Escenarios de emisiones.
    • Ciat y los datos climáticos (actual + futuro).
    • ¿Para qué usamos los datos?
    • Herramientas de análisis.
    • Algunos ejemplos
    • Conclusiones.
    Por: Neil Palmer
  • Modelos de clima global (GCMs)
    • Modelos de clima global (GCMs) que usan algoritmos atmosféricos en una serie de celdas para simular procesos terrestres
    … y producir predicciones futuras con base a mediciones históricas…
  • GCMs y resoluciones
  • Escenarios de emisiones
    • IPCC 1992 (IS92) y mejorado en 2000 y 2007 (SRES)
    Situación actual podría ser incluso peor que A2
  • Escenarios de emisiones IPCC, 2000
  • Ciat y los datos climáticos
    • Worldclim como “línea base”
      • Resolución 1 km
      • Cobertura global
      • Uso local y global
    • Ahora:
      • 20 modelos para 2050 (A2a)
      • 4 modelos para 2020 (A2a)
      • 4 modelos para 2080 (A2a)
    • Alianza con Tyndall Centre (UK)
      • 7 modelos para 2030, 2040, 2050, 2060, 2070, 2080
      • 4 escenarios de emisiones (A2a, A1b, B1, B2)
  • WorldClim
    • Hijmans et al. (2005)
      • 47,554 estaciones meteorológicas (1950-2000)
      • Interpolacion spline (Lat, Lon, Alt)
  • Datos futuros
    • Ramírez & Jarvis (2008)
      • Diferentes resoluciones y cobertura mundial
    http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMpage/
  • Downscaling: datos de entrada
    • 0.5 grados (~55 km)
    • Downscaling hasta 30 sec (~1 km)
  • Downscaling
  • Incertidumbre en precipitaciones
  • ¿Para qué sirven estos datos? descripción de clima y tendencias
  • BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1 T47 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3
  • BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1 T47 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3
  • ¿Para qué sirven estos datos?
    • Descripción del clima y el cambio en el mismo para el mundo y cualquier área.
    • Evaluación de impacto
      • Modelos: MaxEnt, Canasta, EcoCrop, ---DSSAT.
    • Evaluación de impacto de medidas: ¿qué es más costoso?
    • Establecimiento de políticas e incentivos.
  • ¿Para qué sirven estos datos?: descripción de clima y tendencias Colombia Mundo +4.5ºC +14% +3.1ºC +8.1%
  • Evaluación de impacto Clima actual Clima futuro Clave en investigación VARIABLES *19 índices bioclimáticos *Temperaturas y precipitación mensuales *Suelos (si disponible) *Lluvias diarias satelitales *Cambios en vegetación cada 16 días (satelitales) Cultivo actual Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc Relación Cultivo futuro Rendimiento, presión de plagas, enfermedades, etc Proyección
  • Métodos de análisis y modelación
    • Desde lo general a lo local
      • Primer nivel para todos los sistemas: EcoCrop
      • >=1 dato de presencia del cultivo: Homologue
      • >25 Datos de presencia de cultivos: MaxEnt
      • >25 Datos de presencia de cultivo e índice de productividad/calidad en cada punto: CaNaSTA
    • Análisis económico, teniendo en cuenta las incertidumbres
  • 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. ¿Cómo se evalúa entonces el impacto?
  • EcoCrop: calibrando y analizando Parámetros base según FAO Parámetros revisados por expertos de CIP, y con análisis climático Papa
  • Homologue
    • Al menos un punto donde se ha reportado el cultivo
    Sitios similares a El Tambo
    • Seleccionar sitios aptos para el cultivo
    • Eliminar sitios no reportados en censos
    • Mirar cambios en clima en estos sitios seleccionados
    • Calcular disminución en probabilidad por “pérdida” de nicho
  • MaxEnt
    • Maxent: encontrar el nicho basado en probabilidades de presencia
    Distribución de probabilidad alrededor de cada variable Modelo probabilístico multivariado Distribución probabilística potencial socioeconomicas
  • CaNaSTA: presencias e indicador de productividad/calidad
    • CaNaSTA: modelo probabilístico (bayesiano) para calidad:
  • ¿Cómo se evalúa entonces el impacto?
    • Modelos mecanísticos detallados
      • 2. DSSAT:
        • Más robusto
        • Permite ajustar parámetros de cultivo
        • Sólo para cultivos principales
        • Requiere datos más precisos
  • Evaluación de impacto - resumen
    • Diversos métodos con características comunes:
      • Usan datos ambientales de entrada.
      • Son flexibles.
      • Fácilmente aplicables.
      • Versátiles por sistema productivo/cultivo.
      • Permiten incorporación de más datos si están disponibles.
  • Algunos ejemplos Por: Neil Palmer
  • ¿Dónde está el fríjol en la actualidad? Parámetros determinados con base en análisis estadístico de los actuales ambientes de crecimiento del cultivo LAC y África.
  • Opciones tecnológicas: mejoramiento para tolerancia a sequía o anegamiento Some 22.8% (3.8 million ha) would benefit from drought tolerance improvement to 2020s Drought tolerance Waterlogging tolerance
  • Opciones tecnológicas: mejoramiento para toleracia al calor a al frío Cold tolerance Heat tolerance Some 42.7% (7.2 million ha) would benefit from heat tolerance improvement to 2020s
  • Adaptabilidad en Cauca
    • Modelación del cambio en adaptabilidad de café de 2000 a 2020 y a 2050
    • Cambios significativos a 2020 en algunas
    Zona nueva MESETA
  • Adaptabilidad de papa para los departamentos del Cauca y Huila
  • Cambio en la adaptabilidad de papa para los departamentos del Cauca y Huila
  • Análisis de sistemas agrícolas
    • 50 cultivos seleccionados con base en mayor área cosechada según FAOSTAT
  • Promedio del cambio en adaptabilidad para todos en 2050
  • Ganadores y perdedores Número de cultivos con más de 5% de pérdida Número de cultivos con más de 5% de beneficio
  • Impactos en plagas y enfermedades
    • Nicho ecológico para predecir impactos sobre plagas de yuca
    Ácaro verde Mosca blanca
  • Sumario: ¿cómo construir estrategias?
    • Tenemos los datos.
    • Predecimos impacto en el cultivo.
    • Predecimos impacto en las plagas/enfermedades.
    • Estrategias básicas:
      • Cambio en infraestructura (riego, drenaje).
      • Cambio en variedades (sustitución, diversificación).
      • Cambio de área cultivada (migración).
      • Cambio de cultivo.
    • Buscamos estrategias más específicas (ej. Sombrío para café).
    • Realizar pruebas de campo para validar tecnologías.
    • Estudio de mercado e impacto económico de cambio climático y estrategias.
    • Implementar tecnologías de mejoramiento.
    • Transferir tecnologías.
  • Conclusiones
    • Sabemos que el clima está cambiando, pero, ¿qué tanto resistirán nuestros sistemas productivos de no hacer nada para afrontarlo?
    • Es necesario correr contra el tiempo para evaluar todos los impactos y proponer medidas.
    • Se debe definir una estrategia para cada lugar y cultivo.
    • Se necesita un enfoque multidisciplinar (geográfico, económico, social)
    • Las decisiones deben tomarse ya : migración, manejo, cambio de cultivos.
  • ¡Gracias! e.zapata@cgiar.org Por: Neil Palmer