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Clima
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Resultados preliminares
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Resultados preliminares
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Resultados preliminares
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Resultados preliminares
Clima (%) + Suelo (%) + Manejo agronómico (%) =

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Resultados preliminares
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Pasos a seguir FENALCE
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Manejo del cultivo
Proyecto anterior
Clima (%) + Suelo (%) + Manejo agronómico (%) =

Zonas
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Grupos de...
Colecta de información primaria

Diseño de encuesta

Compartiendo
Experiencias

Reportes personalizados
Análisis de datos
...
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Talleres realizados:
Manejo de tecnologías de información y comunicación
(TIC’s), departa...
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Asociaciones de productores;
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Fg 1. Ingreso al sistema

Fg 3. Formulario de ingreso de datos

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• Se necesita licencia

• Libre

• Con soporte hasta 2015

• En continuo desarrollo

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Pasos a seguir con otros componentes
Perfiles climáticos
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El techo:

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de eventos productivos

Pronóstico en el corto plaz...
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Resultados componente 2. Cierre de brecha productiva.

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Convenio entre el CIAT y el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) para mejorar la capacidad de respuesta del sector agropecuario en Colombia ante el cambio climático. Vísitanos: http://aclimatecolombia.org/

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  • ATENCION: en el informe de Fedearroz dice que 10 años, peroesto no ha llegado (verCon los datosquetenemospodemosanalisarbajosrendimientos, mas no vaneamientoyaque no tenemos el datos de observacion de vaneamiento, entonces no se le puedeasociardirectamente
  • ATENCION: en el informe de Fedearroz dice que 10 años, peroesto no ha llegado (verCon los datosquetenemospodemosanalisarbajosrendimientos, mas no vaneamientoyaque no tenemos el datos de observacion de vaneamiento, entonces no se le puedeasociardirectamente
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    1. 1. AVANCES: En adaptación Cierre de brechas productivas a través de Identificación de factores que conducen a altas o bajas productividades (C2)
    2. 2. CASOS DE ESTUDIO: Distribución espacial y cooperación
    3. 3. NUESTRO MOTOR: LA INFORMACIÓN (BIG-DATA) Primaria: capturada una vez iniciado el convenio a través de diferentes fuentes – Plataforma en línea Secundaria : Bases de datos existentes Captura Limpieza y organización Reportes para la toma de decisión Validación de Análisis Almacenamiento Análisis e interpretación
    4. 4. INFORMACIÓN DE: + Clima = + Suelo Manejo agronómico Producción Rdto/ha PARA: Identificar factores o combinaciones de factores que conducen a altas o bajas producciones %? + %? + %? = A Explicar (100 %)
    5. 5. FEDEARROZ: Información Secundaria - Datos compartidos ENA (Encuesta Nacional Arrocera) Registros de cosecha (Área técnica) 3 semestres de datos Saldaña 08/2009 a 12/2012 • 2010A : • 2011A : • 2012A : Total : 397 eventos productivos + georeferenciación (216 lotes) Del 2008-2012 para las 5 localidades entre las cuales dos de los Llanos Total: 530 eventos productivos De lo general…………………………………………………….. A lo específico
    6. 6. Panorama actual de la producción Comportamiento nacional de las variedades : Sistema riego integral. Rendimiento de las diferentes variedades en función de la zona Desempeño de variedades de arroz bajo 4 diferentes zonas agroecológicas
    7. 7. Rendimieto (Kg/HA) Nacional 7000 6500 6000 5500 5000 4500 4000 3500 3000 Rendimientos promedios por sistema de riego, periodo 20102012. Fuente ENA FEDEARROZ 2010A Riego integral 2011A Semestre evaluado Riego complementario 2012A Secano mecanizado Zona Llanos 7000 Rendimieto (Kg/HA) Baja productividad atípica Panorama actual de la producción 6200 5400 4600 3800 3000 2010A 2011A Semestre evaluado Riego integral Secano mecanizado 2012A
    8. 8. Baja productividad atípica Panorama actual de la producción Comparación de rendimientos anuales por sistemas de riego. Departamento del Meta Fuente FEDEARROZ
    9. 9. Baja productividad atípica Panorama actual de la producción Rendimientos en función de la fecha de siembra en SALDAÑÁ Fuente Registros de cosecha FEDEARROZ
    10. 10. Clima Datos de las 28 estaciones que constituyen la red climática de FEDEARROZ Clima (%) + Suelo + Manejo agronómico = Producción
    11. 11. Hipótesis de trabajo La disminución del rendimiento en arroz esta asociada al clima Lote Siembra Cosecha tiempo Un evento productivo de arroz = alrededor de 120 días Serie climática completa para 5 variables
    12. 12. Vincular serie climática a un lote / evento productivo: Todo un desafío…
    13. 13. Caso de estudio Saldaña • Cuenta con estación meteorológica • Compartió información en el marco del convenio CIAT-MADR  Saldaña 08/2009 a 12/2012  Total: 530 eventos productivos
    14. 14. FEDEARROZ – CIAT- Combinación poderosa Para Saldaña: • Algoritmo que busca en “biblioteca de datos climaticos diarios” el pedazo de clima que corresponde a cada evento productivo. • Algoritmo que genera indicadores de acuerdo a su expertisia en arroz (Fisiólogos, agrónomos, mejoradores) 2012 2009 Serie de datos diarios estacion Saldaña Serie climática completa para 5 variables
    15. 15. Resultados preliminares Clima (%) + Suelo (%) + Manejo agronómico (%) = Rdto/Lote Análisis multivariado para Saldaña : Todos los eventos (2010 hasta 2012), con todas las variedades % Contribución al R2 8 6.12 6 5.59 5.04 4 3.39 2.97 2.33 2 0.86 0 Clima explica: 26.3 % del rendimiento
    16. 16. Resultados preliminares Análisis multivariado para Saldaña : Todos los eventos (2010 hasta 2012), con por variedad % de varianza explicada Fedearroz 733 12.00 10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 Para FEDEARROZ 733, el clima explica el 37% del rendimiento 10.43 6.20 6.03 4.78 3.76 3.74 1.92 Factores diferentes! Las variedades responden de manera diferente al clima ! % de varianza explicada Lagunas 10.00 8.00 8.05 6.57 6.00 4.00 2.00 0.00 3.53 1.26 1.03 0.94 0.50 Para Lagunas, el clima explica el 22% del rendimiento
    17. 17. Resultados preliminares Análisis multivariado para Saldaña : Todos los eventos (2010 hasta 2012), con variedad FEDEARROZ 733 % de varianza explicada Fedearroz 733 12.00 10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 10.43 6.20 6.03 4.78 3.76 3.74 1.92 Perfiles de las variables – conocimiento valioso ! – Aprovechando el poder de la tecnología Ener_accu Tmax 9000 7500 7500 Rendimiento Rendimiento 9000 6000 4500 3000 6000 4500 3000 1500 1500 0 0 34 35 36 37 Tmax 38 39 52000 54000 56000 Ener_accut 58000
    18. 18. Resultados preliminares Análisis por ventanas: una forma para generar mas conocimiento. Siembra VEG FLOR FLOR Ini Pan Ini Pan Cosecha VEG Cómo aumentar la predicción? Variedad 1 Variedad 2 Fase vegetativa Iniciación panícula Floración Llenado panícula
    19. 19. Resultados preliminares Trabajando juntos mejoramos la explicación del fenómeno y proveemos conocimiento a tomadores de decisión. Todos los eventos (2010 hasta 2012), todas las variedades 20 Varianza explicada 17.76 Con ventanas explicamos : 44.3 % del rendimiento 15 10 6.03 5 3.06 2.74 2.56 1.87 1.56 1.51 1.46 1.38 1.31 0.85 0.69 0.53 0.53 0.50 0 • • Pasamos de explicar con clima el 26.3% del rendimiento a 44.3% con ventanas Siembras orientadas a aprovechar al máximo Eneraccu_llen. Como Adaptación al clima
    20. 20. Pasos a seguir Arroz • Analísis mas fino de factores climáticos por ventana (FEDEARROZ y CIAT interesados) • Explorar bajas de rendimiento y su relación con vaneamiento y la energia acumulada (radiación) 2011 • Más análisis de los llanos • Seguir trabajando en conjunto (gremio + Edgar Torres, Camila Rebolledo, Eduardo (FLAR), Cecile Grenier, Gloria Mosquera, Myriam Cristina)
    21. 21. FENALCE: Información Secundaria - Datos compartidos Base de datos de Asistencia Técnica, Año 2012, Total : 979 fincas productivas Estadística de pronósticos de áreas y producción Base de datos geográfica - Estudio de incentivos Histórico APR (área, producción y rendimiento), 2004 a 2012. De lo general…………………………………………………….. A lo específico
    22. 22. 8 6 4 0 2 Rendimiento (Ton/Ha) 200 50 100 0 Eventos productivos Panorama actual de la producción 0 2 4 6 8 10 Rendimiento (Ton/Ha) Comportamiento nacional: eventos de asistencias técnica en maíz (2012), 979 fincas y todas las variedades. Rendimiento Kg/Ha Max 9.20 Min 0.04 Media 4.65 DesvEst 1.59 CV 34.24
    23. 23. Panorama actual de la producción Eventos productivos BOLÍVAR CESAR CORDOBA META SUCRE TOLIMA 100 75 50 25 0 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0.0 2.5 5.0 7.5 10.0.0 2.5 5.0 7.5 10.0.0 2.5 5.0 7.5 10.0.0 2.5 5.0 7.5 10.0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 0 0 0 0 0 Rendimiento (Ton/ha) BOLÍVAR Max Min Media DesvEst CV CESAR CORDOBA META SUCRE TOLIMA 4.50 3.50 4.26 0.19 4.46 7.50 0.50 2.39 1.57 65.66 7.80 0.30 5.07 1.09 21.42 9.20 3.30 6.22 1.18 18.91 7.90 0.04 2.98 1.41 47.20 9.10 0.10 4.08 1.90 46.60
    24. 24. Manejo del cultivo Clima (%) + Suelo (%) + Manejo agronómico (%) = Rdto/Lote 14.00 12.46 % de varianza explicada 12.00 10.00 8.00 6.00 6.83 5.14 4.24 4.00 2.00 0.00 3.61 3.41 3.30 1.78 1.02
    25. 25. Resultados preliminares Clima (%) + Suelo (%) + Manejo agronómico (%) = Rdto/Lote Casos de estudio estudio Bolivar y Cesar, distribución del rendimiento 3.4 3.8 4.2 Rendimiento Ton/HA 45 eventos 4.6 25 15 5 0 5 10 20 Eventos productivos CESAR 0 Eventos productivos BOLIVAR 0 2 4 6 Rendimiento Ton/HA 60 eventos 8
    26. 26. Resultados preliminares Análisis multivariado para casos de estudio Bolivar y Cesar. % de varianza explicada Bolivar 60.00 51.26 Para Bolivar, con manejo explicamos el 86% del rendimiento 40.00 20.00 9.33 8.96 8.04 7.93 0.00 % de varianza explicada Cesar 80.00 60.00 Para Cesar con manejo explicamos el 88% del rendimiento 57.71 40.00 20.00 0.00 12.13 9.68 5.98 2.53
    27. 27. Pasos a seguir FENALCE • Agregar clima a la BDD de asistencia técnica • Visitas a técnicos en las próximas dos semanas para terminar de subir la información • Análisis de la información una vez sea ingresada a la plataforma • Levantar requerimientos de plataforma, orientada a sistema CropCheck - AEPS
    28. 28. Manejo del cultivo Proyecto anterior Clima (%) + Suelo (%) + Manejo agronómico (%) = Zonas homogéneas de clima Grupos de suelo Rdto/Lote ? C6S3 Antioquia (Chigorodó y Turbo) C7S3 Bolívar (Carmen de Bolívar) Aguacate Plátano
    29. 29. Colecta de información primaria Diseño de encuesta Compartiendo Experiencias Reportes personalizados Análisis de datos Verificación en campo
    30. 30. Colecta de información primaria Talleres realizados: Manejo de tecnologías de información y comunicación (TIC’s), departamentos de Risaralda y Antioquia. Cultura de registro y toma de decisiones (Turbo y Chigorodó). Interpretación y validación de análisis por productores Cultura de registro y toma de decisiones
    31. 31. PLATAFORMA Y TOMADORES DE DECISIÓN TIPO • • • • • • • • Agricultor; Asociaciones de productores; Gremio; Personal involucrado en la planeación del sector de agricultura (MADR); Comercializadores, mayoristas, centrales de abasto; Industria procesadora; Universidades, centros de investigación, investigadores; Agencia de desarrollo. PERFIL • Necesidades de información. • Conocimientos en toma y manejo de datos. • Habilidades para el uso de tecnología e interpretación de resultados. • Práctica en el uso de plataformas en línea y toma de registros.
    32. 32. PLATAFORMA Y TOMADORES DE DECISIÓN Fg 1. Ingreso al sistema Fg 3. Formulario de ingreso de datos Fg 2. Listado de datos ingresados Fg 4. Formulario del RASTA
    33. 33. PLATAFORMA Y TOMADORES DE DECISIÓN • Se necesita licencia • Libre • Con soporte hasta 2015 • En continuo desarrollo • Búsquedas limitadas • Autonomía en las búsquedas • Ampliamente usado
    34. 34. Pasos a seguir con otros componentes Perfiles climáticos Tmean El techo: 9000 Rendimiento 7500 Insumo para otros componentes y expertos (fisíólogos, mejora dores, etc.,) 6000 4500 3000 1500 0 26.5 27 27.5 28 28.5 29 Tmean Comportamiento de éste material en otras regiones para sacar perfil completo
    35. 35. Pasos a seguir con otros componentes Biblioteca de perfiles climáticos de eventos productivos Pronóstico en el corto plazo
    36. 36. En este Convenio participan: GRACIAS www.aclimatecolombia.org
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