Impacto del cambio climático en Mesoamérica

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LACRO 2011

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  • How is suitability been defined? The probability that coffee grows well. Suitability here is probability of being less suitable? It is the future suitability minus the current suitability. Negative area loose in suitability and positive gain in suitability. This is Maxent, correct? Yes
  • Maxent? YesSuitability as before? CorrectIs this suitability an average from all the 16 downscaled model inputs? Yes, CV is of crude data input in Maxent and Measure of agreement of Maxent output. We did run the Maxent 16 times.Or derived from input of one specific model to Maxent? 16 times
  • Can you please take area per altitude line out? This is very important is shows that there is no more area available further up and that coffee will compete even more with protected areas. PES discussion.If you cannot, explain to what does it pertain: current or 2050? It simply shows the area available at each altitude current and future. Just area per altitude.
  • -What are these municipalities? All the coffee growing areas in Nica or just part of them? Yes
  • Price: 2050 US$ / tPrice/VolumeWe have the data from: http://www.magfor.gob.ni/estadisticas/descargas/estadi_anual/cafe02.pdfIt is 90.000 in stead of 9.000
  • Explanation is needed as to what we see here.This is the summary of the livelihoods analysis for the entire country.Change to same format at previous graphs and text.Has been done
  • Explain Sensitivity and Capacity to adaptExplain how both have been definedMethodology: Is same data as in spider graph but mapped.Livelihoods are characterized by the assets that comprise the resources needed to create new resources, DFID has identified the five most important assets for smallholder farmers (1999). They comprise the human, social, financial, natural and physical asst. We identified 18 relevant indicators through workshops with farmers, expert consultation and literature review (Table 1). Table 1: Eighteen identified indicators with number of question in parenthesis across five assets.Human AssetSocial AssetPhysical Asset- Access to formal and informal education (11)- Level of knowledge of farming system management (8)- Health and feeding (4)- Organization (6)- Take decisions / work distribution (2) - Access routes (3) - Transport of products (2)- Quality of accommodation (3) Natural AssetFinancial Asset- Access and availability of water (7)- Contamination (6)- Conservation (4)- Soil conditions and fertility (6) - Credit access (6)- Variability of production (2)- Price variability (1)- Variability in annual revenue and income diversification (3)- Access to markets (4)- Access to alternative technology (2) Each indicator consists several questions, which are divided in different categories. For example a question of the indicator access and availability of water is “What is the quality of your drinkable water?” and the possible answers cover the categories from low to high sensitivity very bad quality to very good quality. The questions of each indicator are being averaged in a Compound index CI and weighted by a group of experts (W). Equation 2 summarises the approach.  Sensitivity/ Adaptive capacity = W1H (CI1) + W2S (CI2) +W3P (CI3) +W4N (CI4) +W5F (CI5)   H: Human Asset, S= Social Asset, P=Physical Asset, N=Natural Asset, F= Financial AssetW1-W5 = Weighting factorCI1-CI5 = Compound Index by capital The 150 producing families interviewed were selected according to their exposure to climate change regarding coffee and 30 most important crops and the poverty index ( Ref).InterpretationCoffee growing municipalities in Nicaragua have distinct sensitivity and adaptive capacity (graph). In general the families show high sensitivity in their fiscal assets regarding the quality of post-harvest infrastructure, in their financial assets regarding the variability in coffee production and dependency on coffee and in their human assets regarding migration. They show low adaptive capacity regarding their post harvest facilities, if it is raining they cant process their cherries and have to sell them without further processing, regarding the knowledge on pest and disease management during uncommon weather events and regarding their financial assets they show poor access to new technologies and poorly developed market linkages. 
  • See previous mapWhat does this map add? Local scale variability?Previous slides were general for Nicaragua this the vulnerability profile for a specific municipality including the strategies developed in community workshops.
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  • Impacto del cambio climático en Mesoamérica

    1. 1. Impacto del cambio climático en Mesoamérica <br />A Eitzinger, B Rodriguez, A Schmidt<br />CRS- LACRO – Taller de cambio climático, Marcala 2011<br />1<br />
    2. 2. <ul><li>Cambio Climático: Que vamos a hacer?
    3. 3. Ciencia cambio climático
    4. 4. IPCC - Vulnerabilidad al cambio climático
    5. 5. CCAFS y CIAT
    6. 6. Modelos climáticos
    7. 7. “downscaling” para escala regional / local
    8. 8. Incertidumbre de las predicciones
    9. 9. Herramientas de la investigación
    10. 10. Preguntas de la investigación
    11. 11. Predecir impactos: cultivos / socio-económicos
    12. 12. Determinar “Hot spots”
    13. 13. Desarrollo participativo de estratégicas de adaptación
    14. 14. Resultados de la investigación en CIAT
    15. 15. CUP
    16. 16. TOR
    17. 17. OXFAM
    18. 18. Outlook: “Groundingclimatechange”</li></ul>Contenido<br />2<br />
    19. 19. 3<br />Identificación de la VULNERABILIDAD en los MEDIOS DE VIDA de las FAMILIAS y posiblesESTRATEGIAS DE ADAPTACIÓN<br />Cambio climático<br />Que vamos a hacer?<br />
    20. 20. El desafío<br />Cambio climático<br />4<br />La concentración de <br />Gases de Efecto Invernadero está aumentando<br />Implicaciones a largo plazo para el clima y para la aptitud de los cultivos al clima<br />
    21. 21. IPCC: Modelo de circulación global<br />Ciencia cambio climático<br />5<br /><ul><li>21 “global climatemodels” (GCMs) basados en ciencias atmosféricas, química, física, biología
    22. 22. Se corre desde el pasado al futuro
    23. 23. Hay diferentes escenarios de emisiones de gases</li></li></ul><li>Definición de vulnerabilidad al cambio climático<br />Ciencia cambio climático<br />6<br />Exposición<br />Grado en que un sistema está expuesto a variaciones climáticas importantes <br />(IPCC 2001)<br />Vulnerabilidad<br />Es el grado por el cual un sistema es susceptible o incapaz de enfrentarse a efectos adversos del cambio climático <br />(IPCC 2001)<br />Sensibilidad<br />Es el grado por el que está afectado un sistema, en sentido perjudicial o beneficioso, por estímulos relacionados con el clima (IPCC 2001)<br />Capacidad de adaptación<br />Es la habilidad de un sistema de ajustarse al cambio climático (IPCC 2001)<br />
    24. 24. CCAFS Climate Change, Agriculture and Food Security<br />Ciencia cambio climático<br />Los centros de investigación CGIAR<br />Donde se hace la investigación? <br /> >> En nuestros 15 CG centros y ~70 oficinas regionales<br /> Lead center - CIAT<br />2011<br />2012<br />2013<br />2014<br />2015<br />2016<br />2017<br />2018<br />2019<br />2020<br />7<br />
    25. 25. CCAFS Climate Change, Agriculture and Food Security<br />Ciencia cambio climático<br />DAPA<br />Decision & Policy Analysis<br />Tema 1: Adaptación al cambio climático progresivo<br />Tema 2: Adaptación mediante la gestión de riesgos climáticos<br />Tema 3: Mitigación al cambio climático a favor de los pobres<br />Tema 4: Integración para la toma de decisiones<br />
    26. 26. Experiencia en CIAT de la modelación climática<br />Modelos climáticos <br />Lo que sabemos<br />Cualquier agro-ecosistema responde a variaciones de <br /> factores antropogenicos (sociales), <br /> bióticos (plagas, enfermedades)<br />abioticos (clima, suelos)<br />El clima es el factor menos predecible.<br />El clima va a cambiar<br />Cada sistema es un caso especial<br />9<br />
    27. 27. Experiencia en CIAT de la modelación climática<br />Modelos climáticos <br />Qué condiciones tendremos en 20, 50, 100 años?<br />10<br />Lo que NO sabemos<br />>> INCERTIDUMBRE<br />
    28. 28. Experiencia en CIAT de la modelación climática<br />Modelos climáticos <br />Problemas<br />Conocimiento limitado<br />Complejidad del sistema climático<br />Resoluciones de modelos climáticos no adecuadas<br />Proporcionar los datos del clima futuro a escala fina<br />Incertidumbres<br />11<br />
    29. 29. Experiencia en CIAT de la modelación climática<br />Modelos climáticos <br />12<br />CCCMA-CGCM3.1<br />CSIRO-MK3.0<br />IPSL-CM4<br />MPI-ECHAM5<br />Incertidumbre<br />NCAR-CCSM3.0<br />UKMO-HADCM3<br />UKMO-HADGEM1<br />2050<br />A1B<br />Escenarios de emisión = Incertidumbre político<br />Modelos de Circulación Global = Incertidumbre científico<br />
    30. 30. … para una escala regional<br />Modelos climáticos <br />Características Principales <br /><ul><li> Resolución horizontal de unos 100 a 300 km
    31. 31. 18 y 56 niveles verticales. </li></ul> Escala global <br />Pero..  Escala regional o local <br />13<br />
    32. 32. GCMs y resoluciones<br />Modelos climáticos <br />14<br />
    33. 33. Dificultades<br />Modelos climáticos <br />15<br /><ul><li>Primero: mezcla de resoluciones</li></li></ul><li>Dificultades<br />Modelos climáticos <br /><ul><li>Segundo: disponibilidad de datos (via IPCC)</li></li></ul><li>Dificultades<br />Modelos climáticos <br /><ul><li>Tercero: cuál es más preciso?</li></ul>Quéhacer?<br />
    34. 34. Downscalingestadístico<br />Modelos climáticos <br /><ul><li>Aún el GCM más preciso es demasiado grueso (100km)
    35. 35. Aumentar resolución, uniformizar… proveer datos de alta resolución, contextualizados
    36. 36. Diversos métodos desde interpolación directa hasta redes neuronales, y RCMs
    37. 37. DELTA (empírico-estadístico)
    38. 38. DELTA-VAR (empírico-estadístico)
    39. 39. DELTA-STATION (empírico-estadístico)
    40. 40. RCMs (dinámico)</li></li></ul><li>Downscaling: Resumen<br />Modelos climáticos <br />GCM<br />
    41. 41. Preguntas de la investigación<br />Herramientas de la investigación<br />0. Como podemos mejorar la escala de los modelos de predicción del clima futuro?<br />Como podemos predecir la aptitud de los cultivos al clima del futuro?<br />Como podemos evaluar los impactos (productor; cadena; sociedad – seguridad alimentaria) del cambio climático en la calidad y producción de los cultivos?<br />Cuales son las zonas que necesitan alta atención?<br />Como se puede traducir las implicaciones del cambio climático en parámetros socio-económicos (renta, pobreza y equidad)?<br />Que opción tenemos para obtener la percepción del productor y acompañar a organizaciones y actores de cadena de suministro para diseñar escenarios adecuados para adaptación y mitigación?<br />Como podemos cuantificar las emisiones de la agricultura para reducir las causas del cambio climático?<br />Como podemos empoderar los agricultores para compartir experiencia entre sitios para construir estrategias de adaptación?(from local to global)<br />…<br />
    42. 42. 1. Como podemos predecir la aptitud de los cultivos al clima del futuro?<br />Respuesta: Modelación de la aptitud del cultivo al clima actual y futuro. (EcoCrop, MaxEnt, …)<br />Cambio de la aptitud del cultivo al clima futuro<br />EcoCrop<br />Base de datos Ecocrop (FAO)<br />(Food and AgricultureOrganization of the UN)<br />Rangos: Temperatura y precipitación<br />Precipitación<br />Calibración con puntos con condiciones optimas<br /><ul><li> Puntos GPS
    43. 43. Rango de altura
    44. 44. Áreas de producción actual
    45. 45. Tipo de suelo</li></ul>WorldClim línea base 2000<br />Temperatura<br />http://worldclim.org<br />Mas que 47,000 estaciones al nivel mundial<br />Predecir los impactos a los cultivos<br />Herramientas de la investigación<br />21<br />
    46. 46. Predecir los impactos a los cultivos<br />Herramientas de la investigación<br />2. Como podemos predecir el impacto a la producción (rendimiento) y calidad?<br />Respuesta: Modelación fisiológica del desarrollo de la planta. (DSSAT, CAF2007, Canasta, …)<br />Presente<br />inicio<br />Futuro<br />Entradas del<br />modelo<br />Inicio Proceso de modelación <br />Clima<br />Temporada inicial<br />Fecha de<br /> siembra<br />Manejo<br />Agronómico<br />Cálculos<br />Irrigación<br />Ciclo diario<br />Ciclo crecimiento del cultivo<br />Integración<br />Fertilización<br />Salida<br />Resumen<br />Suelo<br />Fin<br />22<br />
    47. 47. Predecir los impactos a los cultivos<br />Herramientas de la investigación<br />23<br />DatosClimáticos(Presenteyfuturo)<br />GIS (Datosmensuales) <br />MARKSIM (Genera datosclimáticosdiarios)<br />Sistema de soporte de decisiones para transferencia agroecológica <br />DSSAT<br />
    48. 48. Determinar “Hot spots”<br />Herramientas de la investigación<br />3. Cuales son las zonas que necesitan alta atención?<br />Respuesta: Identificar focos de riesgo (Hot-Spots).<br />Áreas donde los sistemas de la producción de los cultivos se pueden adaptar<br /><ul><li>Enfoque en la adaptación</li></ul>Áreas donde los sistemas de la producción de los cultivos ya no son una opción<br /> Enfoque en la diversificación de los medios de subsistencia<br />Áreas donde los sistemas de la producción de los cultivos se estableció<br /> Migración frontera agrícola - el riesgo de la deforestación!<br />
    49. 49. Predecir impacto socio-económico<br />Herramientas de la investigación<br />4. Como se puede traducir las implicaciones en parámetros socio-económicos?<br />Respuesta: Definirindicadores (relación con clima) de los medios de vida y recopilación de datos<br />Humano<br />Social<br />Físico<br /><ul><li>Acceso a educación</li></ul>Nivel de conocimiento del manejo agrícola<br />Salud y alimentación<br /><ul><li>Organización
    50. 50. Tomar decisiones, distribución de trabajo
    51. 51. Vías de acceso
    52. 52. Transporte de productos
    53. 53. Calidad de la vivienda</li></ul>Financiero<br />Natural<br /><ul><li>Acceso al crédito
    54. 54. Variabilidad de la producción
    55. 55. Variabilidad del precio
    56. 56. Variabilidad de los ingresos anualesy diversificación de los ingresos
    57. 57. Acceso a los mercados
    58. 58. Acceso a la tecnología alternativa
    59. 59. El acceso y la disponibilidad de agua
    60. 60. Contaminación
    61. 61. Conservación
    62. 62. Condiciones y fertilidad del suelo</li></ul>DFID Livelihood Framework, Indicadores en los 5 capitales<br />
    63. 63. Percepción y estrategias de adaptación<br />Herramientas de la investigación<br />26<br />5. Que opción tenemos para obtener la percepción del productor y acompañar a organizaciones y actores de cadena de suministro para diseñar escenarios adecuados para adaptación y mitigación? <br />Respuesta: Grupos focales participativos con perspectivas de género. <br />Diagnóstico rural participativo (PRA)<br />Talleres para desarrollar estrategias de adaptación con todos los actores de la cadena.<br />Priorizar las estrategias según importancia<br />
    64. 64. Mitigación<br />Herramientas de la investigación<br />27<br />6. Como podemos cuantificar las emisiones de la agricultura para reducir las causas del cambio climático?<br />Respuesta: Estimar la huella carbono de la producción<br /><ul><li>Decisiones que protegen el medio ambiente
    65. 65. Comunicación con compradores
    66. 66. Opciones para marketing</li></ul>CoolFarmTool: Unilever<br />& University of Aberdeen<br />
    67. 67. Análogo del clima<br />Herramientas de la investigación<br />28<br />6. Como podemos empoderar los agricultores para compartir experiencia entre sitios para construir estrategias de adaptación?<br />Respuesta: Calcular las medidas de disimilitud climáticas entre una proyección del clima futuro en un lugar especificado por el usuario y el clima actual a nivel mundial<br />Clima 2030 = clima actual<br />28<br />
    68. 68. Metodología y marco analítico<br />Herramientas de la investigación<br />29<br />Statistical Downscaling of Climate Information<br />Future Climates<br />at Local scale<br />Global Climate Model (GCM) Outputs<br />Crop Suitability and Niche Modeling<br />Yield and Quality Impacts<br />Production and Quality Data<br />EXPOSURE<br />Vulnerability Analyses<br />Socio Economic Information<br />ADAPTIVE CAPACITY<br />Alternative Livelihood Strategies<br />SENSITIVITY<br />
    69. 69. Como trabajamos en café<br />Herramientas de la investigación<br />30<br />Price and Productivity Data<br />Climate data (worldclim, GCM)<br />Field Survey<br />Quality<br />ProductivityChange<br />Exposition<br />Probability<br />Physiological modelling<br />Crop niche modelling<br />Analysis<br />Market Models<br />Exposition of<br />Crop alternatives<br />Cost Benefit Analysis<br />Zonification<br />Mitigation<br />CafAdap Fontagro<br />CUP<br />Funica<br />ADAP-CC<br />DO<br />FNC<br />GIZ<br />Borderlands<br />Coffee Market<br />Fontagro<br />Caf2007<br />Carbon Footprint<br />Workshops<br />Economic Scenarios<br />Peru<br />Mexico<br />Kenya<br />Nicaragua<br />El salvador<br />Guatemala<br />Mexico<br />Colombia<br />Ecuador<br />Central<br />America<br />Brazil <br />Vietnam<br />Tanzania<br />Guatemala<br />Nicaragua<br />Multi-Regional<br />Colombia<br />Mexico<br />Nicaragua<br />Decision Support<br />Indonesia<br />Papua N.G<br />
    70. 70. CUP – Coffee Under Pressure<br />Resultados preliminares de <br />31<br />Exposición<br />
    71. 71. Results<br />Resultados preliminares CUP<br />Cambio promedio en aptitud del café al clima 2050<br />Marcala: N 14.157 W 88.021 1243 m.a.s.l<br />
    72. 72. Results<br />Resultados preliminares CUP<br />Cambio climático en áreas de café en Nicaragua<br />
    73. 73. Cambio de aptitud al clima 2050 en Nicaragua<br />Resultados preliminares CUP<br />
    74. 74. Results<br />Resultados preliminares CUP<br />Las áreas de producción suben en altura en Nicaragua<br />
    75. 75. Resultados preliminares CUP<br />Impacto a la producción en Nicaragua<br />
    76. 76. Resultados preliminares CUP<br />Impacto económico en Nicaragua<br />
    77. 77. Aptitud y cambio de areas para los otros cultivos en Nicaragua<br />Resultados preliminares CUP<br />Cambio de aptitud de los cultivos mas importantes vs. áreas con aptitud disminuida (%).<br />Nicaragua suitability change for 30 crops versus proportion of current suitable area that will likely lose suitability, bubble size is total annual production (%). Grey circles are staple food crops and white circles area non staple food crops.<br />
    78. 78. Meojoramiento en las variedades<br />Resultados preliminares CUP<br />39<br />Necesidad de Mejoramiento en las variedades de café para el año 2050 en Nicaragua.<br />
    79. 79. CUP – Coffee Under Pressure<br />Resultados preliminares de <br />Exposición, Sensibilidad, Capacidad adaptiva<br />
    80. 80. Variabilidad en rendimientos altos; dependen de café<br />Manejo post-cosecha<br />Plagas y enfermedades<br />Migracion<br />Resultados preliminares CUP<br />Impactos generales a los medios de vida<br />
    81. 81. Resultados preliminares CUP<br />Vulnerabilidad especifica de productores en Nicaragua<br />
    82. 82. Madriz se caracteriza por una baja exposición (café seguirá creciendo en 2050), de alta sensibilidad (carreteras en mal estado, una alta variabilidad en el rendimiento) y baja capacidad de adaptación (estructura organizativa pobre, pocos beneficios proporcionados por la organización y la alta contaminación de los recursos naturales).<br />El énfasis de su estrategia de adaptación es relativa a la conservación de los recursos naturales, la creación de capacidades, la diversificación y la sensibilización de los gobiernos.<br />Resultados preliminares CUP<br />Perfiles de vulnerabilidad especifico<br />
    83. 83. Matagalpa se caracteriza por una alta exposición (la adaptabilidad de café disminuye drásticamente) de alta sensibilidad (alta variabilidad en los rendimientos) y baja capacidad de adaptación (falta de acceso al crédito, escaso conocimiento sobre manejo de plagas y enfermedades y la baja diversificación).<br />La estrategia de adaptación se centra en la diversificación, la creación de capacidades, el fortalecimiento de las organizaciones y en la aplicación de las leyes ambientales y las políticas de desarrollo para el sector del café.<br />Resultados preliminares CUP<br />Perfiles de vulnerabilidad especifico<br />
    84. 84. Resultados preliminares CUP<br />En una plataforma en línea<br />ENRIQUETA HERRENA<br />PANTASMA, JINOTEGA, Nicaragua<br />Current situationSuitability:78% (Very Good)<br />Alternative crops<br /><ul><li>Cacao: 70%
    85. 85. Beans: 56%</li></ul>Datos topográficos y ambientales<br />Fincas Geo-referenciadas <br />(calidad, manejo de practicas, etc.)<br />Resultados de la investigación (CIAT)<br />
    86. 86. TOR – Tortillas on the Roaster<br />Resultados preliminares de <br />46<br />Cambio de aptitud al clima 2020 y 2050<br />
    87. 87. DSSAT en TOR<br />Resultados preliminares de <br />47<br />Ensayo 1.<br />Fertilización 1.<br />Suelo 1.<br />Ensayo 3.<br />Fertilización 2.<br />Cultivar 1.<br />Fertilización 1.<br />Ensayo 5.<br />Suelo 2.<br />Fertilización 2.<br />Ensayo 7.<br />Ensayo 2.<br />Fertilización 1.<br />Suelo 1.<br />Ensayo 4.<br />Fertilización 2.<br />Cultivar 2.<br />Fertilización 1.<br />Ensayo 6.<br />Suelo 2.<br />Fertilización 2.<br />Ensayo 8.<br />
    88. 88. TOR – Tortillas on the Roaster<br />Resultados preliminares de <br />48<br />
    89. 89. TOR – Tortillas on the Roaster<br />Resultados preliminares de <br />49<br />
    90. 90. “Rain has become very irregularly, this year we suffered drought followed by heavy rains during Broccoli season”<br />Two small-holder farmers & brothers, Guatemala, Patzún, October, 2010<br />Resultados OXFAM<br />Percepciones de los productores<br />
    91. 91. Exposicion de los cultivos<br />Resultados OXFAM<br />51<br />Suitability in %<br />Change in suitability in %<br />
    92. 92. Perfil de vulnerabilidad especifico por el sitio<br />Resultados OXFAM<br />52<br />Vulnerabilitad = Exposición + Sensibilidad – Capacitad adaptiva<br />
    93. 93. Calculación de la huella carbona en línea<br />Resultados OXFAM<br />53<br />
    94. 94. Catalogo de estrategias de adaptacion<br />Resultados OXAM<br />Analysis of 19 GCM Models from the Fourth IPCC Evaluation Report (2007) <br />Jamaica<br />Along supply-chain<br />ADAPTATION STRATEGIES<br />Adaptation strategies for crop production systems<br />Crop variety sampling for improved climate-suitability<br />Greenhouses for seedling nursery<br />Evacuation container to protect them in an emergency<br />Diversify crops: e.g.: yam vs. dasheen<br />Irrigation system to control water stress<br />Small, enclosed farming systems (greenhouse, water reservoir, renewable energy) to control harvest season (glut/shortage)<br />Alternative crops for highly exposed crops to climate change<br />Introduce Agroforestry systems: e.g. Quesungual System<br />Low carbon agriculture to mitigate climate change<br />3 main strategies from workshops<br />Education, training, capacity building, information sharing, research<br />Legislation & government policies, marketing, financing<br />Infrastructure development, organization, sustainable implementation<br />Checklist further actions against climate change in Jamaica<br />Choose the best adaptation strategies against climate change<br />Learn to manage the risk associated with climate variability. <br />Implement and adjust adaptation strategies together with policy makers<br />Start mitigating to reduce the adverse affects of climate change by reducing emissions<br />Adaptation strategies for impacts on livelihoods<br />Funding and accompanying of community organizations <br />Training and awareness building of communities for climate change.<br />Building alliance along value-chain<br />Strengthening of local capacity to countered with adaptation strategies<br />Knowledge sharing and best practice learning from climate similar areas.<br />54<br />
    95. 95. Grounding climate change<br />Outlook<br />Pilotos y evaluación de adaptación<br />Conocimiento local para estrategias de adaptación y mitigación<br />Estrategias de mitigación y de gestión de riesgos<br />Estrategias de incidencia públicas y privadas<br />Aprender de los sitios similares del clima en el futuro<br />Sitio 3<br />Sitio 2<br />Sitio 3<br />Sitio 1<br />55<br />
    96. 96. LACRO – Taller de cambio climático, Marcala 2011<br />Eitzinger, Rodriguez, Schmidt<br />Cuilco GTM<br />OXFAM<br />2009<br />2010<br />2011<br />2012<br />CUP Coffee under pressure<br />TOR<br />Tortillas on the Roaster<br />DAPA-CAC Decision & Policy Analysis en Centro America y el Caribe<br />CCAFS Climatechange, agriculture & foodsecurity<br />Gracias por su atención!<br />Video: Subiendo Dos Grados - cambio climático y café en Colombia<br />

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