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Impactos cambio clima_en_productividad_cultivos

  1. Los impactos del cambio de clima en la productividad de cultivos, con trayectorias adaptativas por el futuro… Sharon Gourdji Presentación para el CIAT, Cali, Colombia 13 de febrero, 2013
  2. Esquema temático 1. Un poco de mi… 2. Cuáles son los factores globales del cambio de clima que afectan a los cultivos? Podemos modelar sus impactos? 3. Cómo podemos identificar los sistemas (en el mundo) que seran los más afectados? 4. La adaptación: qué es, y cómo pueden los científicos contribuir en este aspecto? 5. La adaptación como desarollo – No todo el estres ambiental es cambio de clima
  3. 1. Un poco de mi… • Educación: – B.A. en matemáticas – M.A. en economía – Ph.D. en ingeniero ambiental con enfoque en estadística espacial (usando modelos para entender el ciclo de carbono biosférico) • Ahora, post-doctorado en el laboratorio de David Lobell en Stanford University, Center on Food Security & the Environment • Aquí en CIAT por 3 meses con un programa que se llama “Fulbright NEXUS” – En DAPA, extendiendo el proyecto de Tortillas en el Comal (o TOR), evaluando el potencial para adaptación al cambio de clima por los productores pequeños de maíz y frijol en Centroamérica
  4. 2. Impactos del cambio de clima en la productividad de cultivos • Cambios en: – Temperatura – Precipitación (cantidad y estacionalidad) – Humedad de suelo (impacto neto de T y P) – Concentraciones de CO2 & O3 en la atmósfera • Cambios en T, P, CO2 son de los gases invernaderos; en O3, de la polución del aire (e.g. emisiones de NOx y CO de carros)
  5. Cambios en T T: calentamiento más rápido en la tierra vs. oceanos, y en los polos vs. los trópicos Latitudes Tmin Tmax Tropicos (23N – 23S) 0.16 0.18 Templados (23-45N; 0.30 0.39 23-45S) Polares (>60N, <60S) 0.35 0.51 Tasas de calentamiento (˚C/decada) de 1980-2012 en las bandas latitudinales Lobell & Gourdji, 2012
  6. Cambios en P Historico Proyectado • Ciclo hidrológico más rápido con lluvias más intensas – Pero los cambios en la cantidad total de P no son grandes relativos a la variabilidad natural – Cambios en la estacionalidad? Lobell & Gourdji, 2012 Cambios lineares desde 1980 a 2008, expresados como # de desviaciones estándares (relativos a la variabilidad de 1960 a 2000); Lobell et al., 2011
  7. Humedad del suelo Mas sequía agricola en el futuro debido a las tasas más alta de ET (y menos precipitaciones en los sub- trópicos?) Cambios proyectados a 2080-2099 relativo a 1980-1999 con el SRES A1B escenario; Dai, 2011
  8. CO2/ O3 de la atmósfera • CO2 aumentando…. – Fertilizante para los cultivos C3, pero afecta la calidad nutricional? Estimula también las malas hierbas? – Mejora la eficiencia en el uso del agua por cultivos C3 y C4 (e.g. maiz); puede ser beneficio en los sistemas sin riego • Cambios en O3 de la tropósfera de la polución del aire; hace daño a la maquinaria de fotosintesis
  9. Impactos netos? • Puede ser muy dificil modelar todos los impactos y sus interacciones en escalas más grandes que en un solo terreno – CO2 & O3 frecuentemente están excluidos de los estudios de impactos globales – Es dificil saber cuáles de los procesos llegarán a ser los más importantes – Las proyecciones pueden ser muy sensibles a las suposiciones
  10. Ejemplo con cacao en Nicaragua Del informe “Predecir el impacto del cambio climático sobre las áreas de cultivo de cacao en Nicaragua” de CIAT, Junio 2012
  11. Filosofía para manejar el cambio de clima • Mitigación: absolutamente necesaria para evitar riesgo a los sistemas planetarios que soportan la vida en el largo plazo • Adaptación: en un sistema complejo sin modelos perfectos del futuro, mira bien lo que esta pasando cuando los cambios climáticos empiezan a pasar…. – Dónde y cuándo será el cambio de clima un estres grande en la subsistencia de la gente? – Cómo ya se estan adaptando a los cambios climaticos evidentes? – Cuáles otros cambios socioeconómicos están ayudando o dificultando la habilidad de adaptarse? – Dónde y cuándo no vale la pena preocuparse demasiado por el cambio de clima porque hay otros problemas más urgentes?
  12. Enfoque y método estadístico • Los impactos del cambio de clima en escalas grandes es un problema perfecto para los modelos estadísticos (asumiendo datos suficientes) – Procesos extremadamente complejos, aún más con los rendimientos agrícolas los cuales son afectados por factores biofísicos y socioeconómicos – Con bases de datos grandes, quizas se puede encontrar señales pequeñas en todo el ruido – Si se puede entender los controladores de cambio en las últimas décadas, quiza se puede mejorar los modelos de proceso para predicción del futuro
  13. Algunas publicaciones
  14. 3. Cuáles sistemas productivos serán los más afectados en el mundo debido al cambio de clima a largo plazo? En una escala global, dónde debemos enfocar nuestras inversiones y recursos en este tema? (trabajo de CCAFS)
  15. Identificando sistemas en riesgo Podemos usar modelos para proyectar los impactos (e.g. modelos estadísticos sobre la influencia de la temperatura en los rendimientos de trigo en riego) Proyecto con CCAFS, D. Lobell/ S. Gourdji
  16. Exposición al calor extremo reproductivo • O usar modelos muy sencillos, e.g. sabemos que el calor extremo durante la etapa reproductiva puede arriesgar los rendimientos de cultivos – Cómo ha cambiado en el pasado este métrico y cómo va a cambiar con tasas fijas de calentamiento en el futuro? T crítica (˚C) Arroz 36 Calculamos el métrico usando Maíz 35 temperaturas críticas y calendarios por cada cultivo Soya 39 Trigo 34
  17. Hasta ahora, no vemos mucha exposición al calor extremo reproductivo, pero en el futuro, si vamos a ver más…. Tasas proyectadas para los años 2000 + 2˚C Tasas promedias en los años 2000 Gourdji et al., in review
  18. Exposición en escala global Los cambios históricos más significativos están en trigo Los aumentos proyectados más no-lineales están en arroz y maíz Gourdji et al., in review
  19. Nota en los datos climáticos • Base de datos climaticos diarios es una fusión de las estaciones del Global Historical Climatology Network & Global Surface Summary of the Day • A cada punto, interpolamos anomalías de la climatología de WorldClim usando “angular distance weighting” con estaciones en radio de Códigos y base de datos disponible por 100km investigadores en CIAT bajo solicitud…
  20. 4. Cómo podemos soportar la adaptación agrícola? • Una estrategia clara es desarrollar semillas mejoradas con tolerancia al calor y sequía, con alto potencial de rendimiento… • E.g., sabemos que la producción de trigo, particularmente en Sur Asia, está amenazado por el calentamiento futuro (y ya lo está debido al estres por calor al final de ciclo) – Ha habido algún progreso en mejorar la tolerancia a calor en las variedades de alta potencial del rendimiento en las últimas décadas?
  21. Perfil de temperatura típico del trigo En países tropicales y sub- tropicales, el trigo es cosecha sembrado en el invierno, con aumento de espigadora temperatura hasta el fin del ciclo siembra Y el estres del calor ya es una limitación grande de producción …. Kosina et al., 2007
  22. Usamos datos de 25 años de ensayos internacionales del trigo con riego de CIMMYT… Todos con control de plaga y (la mayoría) con riego, pero con gran variabilidad de rendimientos en la base de datos Gourdji et al., 2013
  23. Ensayos de 3 viveros con estrategias diferentes: – Elite Spring Wheat Yield Trial (ESWYT), n=959 – Semi-Arid Wheat Yield Trial (SAWYT), n=259 – High Temperature Wheat Yield Trial (HTWYT), n=135 Solo los ensayos de SAWYT no tienen riego, pero ponemos todos en el mismo modelo estadístico…
  24. Modelo estadístico Con variables de tiempo reconstruidos, hacemos un modelo: Yield = βW + cj + αn + (αn x year) + ε W: variables ambientales por las 3 etapas (vegetativa, reproductiva, llena de granos) cj : promedios por país αn : promedios por vivero αn x year: cambios en tiempo por vivero ε: errores
  25. Progreso genético por vivero y temperatura durante la etapa de llena de granos ESWYT SAWYT Desde 1983 Desde 1993 Desde 1993 • El único progreso en ESWYT ha sido en las temperaturas más frías, cerca de lo óptimo para producción • En SAWYT, vemos el opuesto, pero no tiene el mismo potencial de rendimiento como en ESWYT
  26. 5. Adaptación o desarrollo? • Necesitamos más que soluciones tecnológicas; aumentando la resiliencia de los productores se ayudaran a adaptarse al cambio (y variabilidad) de clima • Pero cómo se puede aumentar la resiliencia de los productores pequeños?!! – Es una pregunta del gobierno y economía; muchas décadas de experiencia con los proyectos de desarollo, con muchos fracasos y éxitos de los que podemos aprender
  27. Ejemplos de la parte socioeconómica en la adaptación… • Semillas mejoradas con más tolerancia al calor y sequía: cómo promover el uso? • Manejo de agua: quién puede pagar estos sistemas? • Manejo de riesgo: servicios financieros, diversificación, oportunidades de empleo rurales? • Conectando los productores con mercados globales, especialmente con las ventajas comparativas cambiando con el cambio de clima, pero a la misma vez conservando la seguridad
  28. Caso práctico en Nicaragua La sequía temporal (enero a abril) es un problema grande para los productores pequeños en el país, especialmente donde la profundidad del agua del suelo es alta
  29. Cosecha de agua • Sistemas de cosecha de agua pueden ayudar para sembrar 3 veces al año, y suministrar riego de deficit durante las épocas tradicionales • Requiere conocimientos técnicos y capital para invertir; cómo se puede replicar estos éxitos con muy pequeños productores?
  30. Percepciones del cambio de clima en Nicaragua • Muchas personas están reportando que: – La fecha del principio de la temporada lluviosa es más variable que antes – La temporada lluviosa no dura tanto como antes (5 vs. 7 meses) – La canícula es más larga y intensa – Más seca en general – Los dos últimos años eran super-secos!
  31. Que dicen los datos? Podemos probar estas afirmaciones con 44 años de datos diarios de precipitación en Masatepe
  32. primera postrera canícula
  33. Tendencias de lluvia en Masatepe • Aumentos significativos en la intensidad de lluvia (de todo el año) y número de días secos durante la temporada lluviosa • Pero NO hay tendencias significativas en la cantidad de lluvia (por año o temporada), la fecha de sembrar en la temporada Primera, o la longitud de la temporada lluviosa
  34. Menos lluvia durante la canícula, pero NS Única tendencia significativa en diciembre…
  35. 2012 muy bajo comparado con la variabilidad histórica de 1963-2006, pero no tenemos más datos que estos….
  36. Qué significa? • Aumento de temperatura, combinado con lluvias mas intensos (con mas escorrentia)  desminución en la humedad del suelo?? • La variabilidad de clima (en temporalidad/ cantidad de lluvia) se pueden ser más preocupantes para los productores pequeños que las señales moderadas del cambio de clima hasta ahora – 2 años secos en fila no es cambio de clima, pero si, se puede morir de hambre antes de que hay un cambio significativo! – El manejo de agua (e.g. sistemas de cosecha de lluvia) es buena idea sin reparar en el cambio de clima
  37. Trabajo aquí en el proyecto “Tortillas en el comal” Evaluar las opciones de adaptación (relacionados con la intensificación sostenible) por los productores pequeños de maíz y frijol en Centroamérica…
  38. Dos metas (1.) 1. Analizar los cambios climáticos por municipio desde los años 1960’s en Nicaragua y correlacionarlos con la producción, rendimientos, adopción de semilla mejorada y riego, y tasas de migración  podemos ver una relación? (Tendremos datos suficientes??)
  39. Dos metas (2.) 2. Estimar la potencial de sistemas de cosecha de agua y semillas mejoradas con tolerancia al estres a mitigar los impactos proyectados del cambio de clima en 2050 – Cuestión biofísica, también económica; cómo pueden pagar los productores más pequeños por estas tecnologías? – También, tienen el potencial de aumentar los rendimientos y reducir la variabilidad interanual, i.e. el desarollo!!
  40. Conclusiones • El cambio de clima afectará los sistemas productivos de agricultura en el mundo en el largo plazo • Los estudios estadísticos pueden ayudarnos a entender lo que esta pasando y mejorar nuestros modelos del futuro • Es dificil separar la adaptación al cambio de clima del manejo del la variabilidad de clima y el proceso de desarrollo para los productores pequeños
  41. 15 participantes de Latinoamérica y 5 de EEUU y Canada Temas del programa: • Ciencia, tecnología y innovación • Empresas emprendedoras • Energía sostenible • Adaptación al cambio y variabilidad del clima Mas información: Reunion en Banff, Canada, noviembre 2012 www.cies.org/nexus/
  42. Preguntas? Contacto: Sharon Gourdji sgourdji@stanford.edu

Editor's Notes

  1. Usandoproyectos de mi trabajoparailustrarcadapuntoaqui…
  2. Soy de Michigan, maestria y doctorado del U. of Michigan
  3. Trends from 1980 to mid-2012; median for tmin ~0.2C/dec and for tmax ~0.3C/dec
  4. Increasing air pollution in places like China &amp; India; decreasing in US/ Europe; however, O3 can be transported across long distances
  5. Problema de escalar los procesos, tambienproblema de los escenariosclimaticospor el futuro, especialmente con la precipitacion!!
  6. Estotipo de resultado no es tan raro!! En la derecha, se consideraadicionalmente los impactos de la temperatura, pero hasta ahora, no sabemosqueimportante son estas variables!
  7. Muchascosaspuedencambiar en el largo plazo mas que el clima!!
  8. Also, recent additions to lab include people working on biofuels and solar energy production, closing yield gaps in China, and small-scale irrigation in Africa.
  9. No considera los efectos de CO2
  10. En la escala global, los mercadosglobalesseranafectados y los preciospor los compradoresnetos de alimentos; no sabemoscuanto se puedemejorar la potencialgeneticaparatolerarestetipo de calor, peroserianecesario; tambien, serianecesario mover los sistemas de produccion a otroslugares??
  11. ~40,000 stations; merger includes some basic error checking and eliminating duplicates
  12. Podemossoportarcomocientificos… Desarrollarsemillasmejoradases lo quehacen los centros de CGIAR!
  13. Resultados de Kosina et al. son de un cuestionario de agronomistas en 19 paises en vias de desarollo
  14. Muchavariabilidad
  15. Contemperaturasfrescas, SAWYT tienerendimientosmenoresque ESWYT; se puedeverunarelacion entre la temperature temporada y los rendimientos, pero con muchavariabilidad
  16. Variablesincluyen la temperatura (lineal y cuadrada), radiacion y periodo de dia, deficit de presion de vapor (VPD) y interacciones con la temperatura
  17. Usamos el modeloparacorrectar los aumentosobservados…
  18. Esposibleaumentar los rendimientos en climascalientes, pero no sabemossiesposible hasta la potencial de ESWYT en ambientesoptimales con riego
  19. Yavisitaba a Nicaragua por 10 dias y hiceentrevistas con algunasproductores y personas de institutos del gobierno y ONG’s
  20. Masatepequedaunahora al sur-oeste de Managua, se crecenmuchos frijoles en esta region, muyfertil, tiene mas precipitacion (150cm/ano) del municipio de Madriz (~60cm/yr) dondehabia el proyecto de cosecha de agua; given how important rainfall variability is in this region to livelihoods, can we find any changes indicative of climate change? Seriabuenotenerotrasestaciones en el futurotambien…
  21. Notice that weather stations are not well distributed, e.g. in Nicaragua!! Significant warming at night, but not really noticed by anyone in the region…
  22. Muchavariabilidadinteranual enlaslluvias!!
  23. Mas lluvia en mayo y octubre!
  24. New program (2nd year) emphasizing applied, interdisciplinary research. Working in groups of 4-5 people across countries &amp; disciplines. My group has people from Colombia, Brazil, Argentina, U.S. &amp; Trinidad/ Tobago. We’re working on linkages between agriculture, water &amp; energy in Nicaragua for sustainable development planning. Just spent 10 days in Nicaragua before coming here.
  25. Please come find me to talk about work in Central America, life at Stanford &amp; the EEUU, Fulbright program, cualquiercosa!
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