1. Cambio Climático y las implicaciones en la agricultura Colombiana Programa Decisión y Análisis de Políticas Osana Bonilla-Findji, Andy Jarvis, Peter Laderach, Julian Ramirez, Emmanuel Zapata WWW.ciat.cgiar.org Eco-Efficient Agriculture for the Poor

2. Nuestra Visión Creemos en el poder de la información para mejorar la toma de decisiones en la agricultura y recursos naturales, a escalas que van desde la propia finca hasta todo el mundo Números. Mapas. Gráficas. Oportunidades. Mejorespolíticaspúblicas y privadas

3. Nuestro modus operandi Temáticamente diversos, unidos por análisis espaciales, económicos e institucionales Convirtiendo datos en información útil para la toma de decisiones Impulsado por las necesidades de otros programas en CIAT y socios en Colombia y Latino América Tomando en cuenta la eco-eficiencia como principio

5. factoresantropogenicos (sociales),

6. bióticos (plagas, enfermedades)

7. abioticos (clima, suelos)

8. El climaes el factor menospredecible.

9. El climava a cambiar

11. El clima va a cambiar

12. Cada sistema es un caso específico

13. Qué condiciones tendremos en 30, 50, 100 años?

14. Cómo responderán nuestros sistemas a estas condiciones?

15. Cuándo, dónde, y qué tipo de cambio se requiere para adaptar?

17. Análisis sectorial

18. Problemas fitosanitariosConclusiones

19. Porque estamos tan seguros que el clima esta cambiando?

23. Los modelos de pronostico de clima

24. Modelos GCM : “Global ClimateModels” 21 modelos globales de clima (GCMs) -basadosen cienciasatmosféricas, química, física, biología, y, dependiendo de las creencias, algo de astrología- simulan procesos terrestres y atm. Se corre desde el pasado hasta el futuro Hay diferentesescenarios de emisionesde gases

25. Entonces, ¿qué es lo que dicen? Variaciones en la temperatura de la superficie de la tierra: de 1000 a 2100

26. Calibradosdesde el pasado (usandoserie de tiempo CRU-UEA), y proyectadoshacia el futuro

27. Escenarios de emision

30. Bases de Datos 18 modelos para 2050, 9 para 2020 Diferentes escenarios, A1b, B1, commit Downscaled usando metodos estadisticos http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage/home.html

31. Colombia

32. Colombia y el mundo en cambio climático Colombia +3.1ºC +8.1% Mundo +4.5ºC +14%

34. El Modelo: EcoCrop Cómofunciona? Evalúa en forma mensual si las condiciones climáticas son adecuadas en un período de crecimiento en términos de temperatura y precipitación … … y calcula la aptitud climática de la interacción resultante entre precipitación ytemperatura …

35. MECETA Adaptabilidad para café en Cauca, Colombia Cambios leves a 2020, y cambios drásticos a 2050 Se reduce el área cultivable. Algunas nuevas oportunidades

37. Desplazamiento de climas hacia altitudes mayores

38. Opciones de Adaptacion Alternativas al cafe Manejo Mercadosnuevos

39. Un análisis sectorial

40. Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivelNacional

41. Cambiospromedios en adaptabilidadpordepartamento

42. Dos casosdiferentes: Bolivar vs. Cauca

43. Conclusionespreliminares Cultivospermanentes (66.4% del PIB agropecuario de 2007) seriamenteafectados: y son cultivos de inversiones de largo plazo Tema de seguridadalimentaria, y pobreza: muchas de los cultivosafectados son de agicultorespequeños (50-60%) Clarasprioridadesnacionales (porejemplo. Costa Caribe, cultivosespecificos) Prioridades locales: enfoquehaciaseguridadalimentaria

44. Y los problemas fitosanitarios?

45. Bases de datos de presencia MaxEnt: MáximaEntropía

46. Trips: actual, 2020 y cambio

47. Trips: actual, 2050 y cambio

48. Quéhacer? A cortoplazo: Análisispreliminar de impactossobreprincipalesplagas y enfermedades A largo plazo: Sistema de monitoreo de plagas, conectado con modelaciónde zonaspotenciales de llegada de plagas en el futuro

50. Primer pasoesanalizar el problema

51. Segundo, analizaropciones de adaptacion (Café y Cacao)

52. Evaluarcosto-beneficio de medidas de adaptacion

53. Implementar

54. REACCIONAR AHORA!INVESTIGACION Y DESARROLLO TECNOLOGICO POLITICAS PUBLICOS Y PRIVADOS BUEN MANEJO LOCAL Y COMUNITARIO

55. Agricultura Específica por sitio Compartiendo Experiencias (AESCE) – Programa Decisión y Análisis de Políticas Daniel Jiménez WWW.ciat.cgiar.org Eco-Efficient Agriculture for the Poor

56. Escala local - Finca: Agricultura especifica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia.

57. OBJETIVO PRINCIPAL Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano.

59. Analiza el efecto de un factor o factor por factor sobre la productividad.

60. Modelosrequierenconocimientodetallado de procesosinvolucrados en el crecmiento de lasplantas.(relacionesmás exactas)

61. Mide la variación entre lotes

62. Analiza la combinación de factoressobresuefecto en la productividad

64. Condicionesambientalesideales

65. Prácticasmasadecuadas

68. Analizar e interpretar la información recopilada.

70. Caracterización de los sitios de producción Clima

71. Topografia SRTM GTOPO30

72. Paisaje Aspect Landscape Class Elevation Slope Moisture Solar Radiation Exposure Curvature

73. Suelos RASTA Caracteriza los suelos y terreno en forma rápida, confiable y sencilla en el sitio

74. Suelos: RASTA:

77. Analizar e interpretar la información recopilada Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Análisis de relevancia Tres variables: 1. Profundidadefectiva, 2. Temperatura y 3. Pendientefueronrelevantespara la producción de lulo Jiménez, D., Cock, J., Jarvis, A., Garcia, J., Satizábal, H.F., Van Damme, P., Pérez-Uribe, A. and Barreto-Sanz, M., 2010. Interpretation of Commercial Production Information: A case study of lulo (Solanum quitoense), an under-researched Andean fruit. Agricultural Systems. In press. published online at: http://dx.doi.org/10.1016/

78. Ejemplos reales en frutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) –Efectos de grupos con condiciones ambientales homogéneassobre la productividadde lulo Condiciones ambiental homogénea 3 fue la mas productiva – 41 gr de lulo /planta más que el promedio

81. Aguacate (d) (b) (a) (c) (e)

82. Conocimientocolectivo - estrategias de intercambio de informaciónE Niveles de Intervención a. Investigadores CIAT v Cadenas Asohofrucol MADR b. Facilitadores de lasCadenas Organizaciones Nivel de intervención c. Facilitadores de lasSecretarías de agricultura Federaciones d. Individualesacceso virtual Grupos

83. Talleres e Incentivos a Fruticultores 15 talleres Capacitación Teórico – Practica en: Captura de datos en campo: Donde esa mi finca y mis unidades de manejo con Georefenciación (Múltiples metodologías). Conociendo el suelo con la metodología RASTA. Formatos por módulos para el registros de datos en campo. Importancia de asociatividad: Procesos Rurales de Organización y formación de Grupos de Productores. Establecimiento de grupos de productores. www.frutisitio.org, formatos digitales y registro en línea para compartir información. Interpretación de resultados

84. Talleres e Incentivos a Fruticultores Captura de datos en campo RASTA GPS

85. Promoción al consumo - Biblioteca con ruedas – Unidad multimedia móvil

86. www.frutisitio.org

87. El Equipo

88. Juventud Osana Bonilla F. Peter Laderach Mario Muñoz Juan Carlos Andrade Katherin Tehelen Natalia Uribe Nora Castañeda Elizabeth Barona Daniel Jimenez Mike Salazar Ovidio Rivera Lea Jehin Hector Tobón Martin Ayling Emmanuel Zapata Julián Ramirez

89. Victor A. Lizcano Angelica Ma. Henao Jeferson Valencia Jairo Guerrrero Miguel Idrobo Carlos Navarro Carlos A. Ramirez Vanesa Herrera Carolina Argote D. Daniel Amariles Oriana C. Ovalle Audberto Quiroga Yuli Medina David Rodriguez Antonio Pantoja Másjóvenesaún

90. Arreglo de disco Alternate servers Arreglo de disco Blade Array disk