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Cambio climatico y agricultura en Colombia Andy Jarvis, Julian Ramirez, Vanessa Herrera y Emmanuel Zapata Program Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT

Cambio climatico, agricultura y la entomologia

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Presentacion magistral en el 38th Congreso SOCOLEN en Manizales, 27 de julio 2011.

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Page 1: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Cambio climatico y agricultura en ColombiaAndy Jarvis, Julian Ramirez, Vanessa Herrera y Emmanuel

ZapataProgram Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT

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El Reto

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Concentraciones de gases de efecto

invernadero

Implicaciones a largo plazo en el clima, y aptitud

climática para producir cultivos

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Historical impacts on food security

% Yield impact for wheat

Observed changes in growing season temperature for crop growing regions,1980-2008.

Lobell et al (2011)

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Average projected % change in suitability for 50 crops, to 2050

Crop suitability is changing

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In order to meet global demands, we

will need

60-70% more food

by 2050.

Seguridad alimentario en riesgo

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Sources of Agricultural Greenhouse Gasesexcluding land use change Mt CO2-eq

Source: Cool farming: Climate impacts of agriculture and mitigation potential, Greenpeace, 07 January 2008

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Los modelos de pronostico de clima

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Variabilidad y linea base

+

Cli

mat

e

Timescale

Short (change in baseline and variability) Long

Baseline

_

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Usando el pasado para aprender del futuro

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Modelos GCM : “Global Climate Models”

• 21 “global climate models” (GCMs) basados en ciencias atmosféricas, química, física, biología

• Se corre desde el pasado hasta el futuro• Hay diferentes escenarios de emisiones de gases

INCERTIDUMBRE POLITICO (EMISIONES), Y INCERTIDUMBRE CIENTIFICO (MODELOS)

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Entonces, ¿qué es lo que dicen?

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Region DepartamentoCambio en

Precipitacion

Cambio en Temperatura

media

Cambio en estacionalidad de

precipitacion

Amazonas Amazonas 12 2.9 1.4 0 135Amazonas Caqueta 138 2.7 -1.3 0 193Amazonas Guania 55 2.9 -3.2 0 271Amazonas Guaviare 72 2.8 -2.9 -1 209Amazonas Putumayo 117 2.6 0.6 0 170Andina Antioquia 18 2.1 1.3 0 129Andina Boyaca 50 2.7 -3.9 -1 144Andina Cundinamarca 152 2.6 -2.6 0 170Andina Huila 51 2.4 1.0 0 144Andina Norte de santander 73 2.8 -0.4 0 216Andina Santander 51 2.7 -2.4 0 158Andina Tolima 86 2.4 -3.1 0 148Caribe Atlantico -74 2.2 -2.9 2 135Caribe Bolivar 90 2.5 -1.8 0 242Caribe Cesar -119 2.6 -1.3 0 160Caribe Cordoba -11 2.3 -3.8 0 160Caribe Guajira -69 2.2 -1.8 0 86Caribe Magdalena -158 2.4 -1.8 0 153Caribe Sucre 10 2.4 -4.1 -1 207Eje Cafetero Caldas 252 2.4 -4.2 -1 174Eje Cafetero Quindio 153 2.3 -4.1 -1 145Eje Cafetero Risaralda 158 2.4 -3.5 -1 141Llanos Arauca -13 2.9 -6.4 -1 188Llanos Casanare 163 2.8 -5.7 -1 229Llanos Meta 10 2.7 -5.4 -1 180Llanos Vaupes 46 2.8 -1.4 0 192Llanos Vichada 59 2.6 -2.6 0 152Pacifico Choco -157 2.2 -1.2 0 148Sur Occidente Cauca 172 2.3 -1.6 0 168Sur Occidente Narino 155 2.2 -1.4 0 126Sur Occidente Valle del Cauca 275 2.3 -5.1 -1 166

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Climate change predictions for 2050

Analysis of 19 GCM Models from the Fourth IPCC Evaluation Report (2007)

By 2050 the annual temperature will rise on average 2.4 °C

The maximum annual temperature will rise 3°C

The minimum annual temperature will increase 2.3°C

By 2050 annual precipitation will increase by 65 millimeters.

“It will be hotter year-round and there will be more precipitation all over the year.”

Extracted Climate Data for Bogotá

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BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2CCCMA-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

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BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2CCCMA-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

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La incertidumbre cientifico SI es relevante para la agricultura: tenemos

que tomar decisiones dentro de un contexto de incertidumbre

Mensaje 1

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Un Ejemplo

El susto de café en Cauca y las areas protegidas

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Desplazamiento de climas hacia altitudes mayores

Rango Altitudinal

Tmedia anual actual

Tmedia anual futuro

Tmedia anual

cambio (ºC)

Ppt total anual actual

190-500 25.54 27.70 2.16 5891 6002 1.88501-1000 23.47 25.66 2.19 3490 3597 3.041000-1500 21.29 23.50 2.21 2537 2641 4.101500-2000 18.36 20.58 2.22 2519 2622 4.082000-2500 15.60 17.82 2.22 2555 2657 4.002500-3000 13.33 15.54 2.21 2471 2575 4.20

Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la zona cafetera. Un cambio de 2.2oC equivale a una diferencia de 440m.

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Adaptabilidad para café en Cauca, Colombia

• Cambios leves a 2020, y cambios drásticos a 2050

• Se reduce el área cultivable. Algunas nuevas oportunidades

MECETA

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Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad”

D

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Un análisis sectorial

Page 31: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

The Model: EcoCrop

It evaluates on monthly basis if there are adequate climatic conditions within a growing season for temperature and precipitation… …and calculates the climatic suitability of the

resulting interaction between rainfall and temperature…

• So, how does it work?

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Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivel Nacional

Plátano Café Caña Sorgo Fríjol Trigo Cebada Yuca Papa Ajonjolí Arroz Coco Ñame Maíz Tabaco Cacao Palma Banano

-20

-15

-10

-5

0

5

Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2

Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2

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Cambios promedios en adaptabilidad por departamento

Vichad

aSu

cre

Casanare

Bolívar

Magdale

na

Córdoba

Meta

Guaviar

eCesa

r

Guajira

Guanía

Arauca

Amazonas

Tolim

a

Vaupés

Antioquia

Atlántico

Choco

Caqueta

Santan

der

Valle d

el Cau

caHuila

QuindíoCau

ca

Putumay

oCald

as

Norte de S

antan

der

Cundina

Nariño

Risaral

da

Boyaca

-15

-10

-5

0

5

10

15

Cambio promedio en adaptabilidad

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Dos casos diferentes: Bolivar vs. Cauca

Ajonjolí

Algodón

Arroz

Banan

oCaca

oCafé Cañ

a

Cebad

aCoco

Fríjol

MaízÑam

ePalm

aPap

a

Plátan

oSo

rgo

Tabaco Tri

go Yuca

-60.00

-50.00

-40.00

-30.00

-20.00

-10.00

0.00

10.00

20.00

30.00

Bolivar

Cauca

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Conclusiones preliminares• Cultivos permanentes (66.4% del PIB agropecuario de

2007) seriamente afectados: y son cultivos de inversiones de largo plazo

• Tema de seguridad alimentaria, y pobreza: muchas de los cultivos afectados son de agicultores pequeños (50-60%)

• Claras prioridades nacionales (por ejemplo. Costa Caribe, cultivos especificos)

• Prioridades locales: enfoque hacia seguridad alimentaria

Page 36: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Y los insectos?

Algo de insectos…

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ÁREA DE DISTRIBUCIÓN – NICHO ECOLÓGICO

El Modelo de Nicho Ecológico • caracteriza la distribución de una especie en un espacio definido por

parámetros ambientales.• Describe la idoneidad del hábitat.• El nicho realizado < Nicho ecológico fundamental (distribución

potencial).

A ∩ B ∩ M = P P = Nicho Realizado efectivo

Soberón & Peterson, 2005, 3Modificado de Pianka, 1976

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• Knowledge about pest and pathogens behavior - and occurrence records

•Variable selection

•Evaluation of niche models

•Consensus distribution maps

Methodology

CLASSIFICATION

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Yuca: Acaro verde

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Yuca: piojo harinoso (mealybug)

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Picudo: actual, 2050 y cambio

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Distribucion del cultivo y cambio en adaptabilidad

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Hacia modelos mechanisticos

• Temperature-driven phenology model for the potato tuber moth (Phthorimaea operculella) by CIP : good predictions of population growth.

• Linked with GIS and atmospheric temperature the model allows simulating risk indices on a worldwide scale to predict future changes of the species distribution due to global warming.

• Development of Insect Life Cycle Modeling software (ILCYM) to facilitate the development of insect phenology models.

Fuente: Kroschel et al. (in press)

Page 44: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Generation index (generations/ year) under present temperature conditions

Fuente: Kroschel et al. (in press)

Page 45: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Change in # of generations/yr by 2050 using the atmospheric general circulation model

Fuente: Kroschel et al. (in press)

Page 46: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Sistemas complejos

Fuente: Garrett et al. (in press)

Page 47: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Una agenda de modelacion multi-escala de plagas y enfermedades frente cambio climatico

Retos: • Incorporacion de modelos de cultivos y

ganaderia con modelos de plagas y enfermedades

• Alta incertidumbre en la forma que los agricultores manejan plagas y enfermedades hacia el futuro

Fuente: Garrett et al. (in press)

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Hacia Soluciones

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Input Providers Consumer

Other Crops

Structural Adaptation

Action: Common Code for the Coffee Community (C4) introduces an add-on climate module that would indicate when coffee producers have adapted their production system to a changing climate.

Result: Retailers agree to buy only C4-certified “climate-proofed” coffee. Accordingly, changes occur down the coffee supply chain, with collaborative efforts to create a more adaptive structure.

Adaptive Adjustments

Action:a) Shadingb) Changing varietalsc) Changing inputsd) IPM

Result: Improved risk management at the farm level, allowing for long-term adaption.

Wholesale/Retail

C4

Coffee FederationCoffee Producers

a) Shading

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Coffee Producers

Transformational Adaptation

Action: Migrate to keep farmingChange farming systems (agricultural)Switch livelihood sources (non-agricultural)

Result: Long-term adaptation, but requires significant up-front transition costs.

Page 51: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Como adaptamos?

• Necesitamos saber que hacemos, como lo hacemos, cuando lo hacemos y donde?

• Primer paso es analisar el problema• Segundo, analisar opciones de

adaptacion• Evaluar costo-beneficio para el sector• Implementar

INVE

STIG

ACIO

N Y

DES

ARRO

LLO

TE

CNO

LOG

ICO

POLI

TICA

S PU

BLIC

OS

Y PR

IVAD

OS

BUEN AGRONOMIA

Page 52: Cambio climatico, agricultura y la entomologia

Conclusiones pseudo-entomologicos

• Casserola de cambios hacia futuro: Cambios en la geografia de cultivos, plagas, enemigos naturales, polinizadores etc., y insectos altamente sensible al clima

• Pero mucho anecdoto, y poco evidencia cientifica• La importancia de datos:

– Experimentales, bajo condiciones de control para relacionar biologia de especies con variables climaticas

– Captura de presencia/ausencia y/o prevalencia en campo para monitoreo• Integracion de modelos y analises (relacion cultivo-manejo-insecto-

clima)• Datos y ciencia llevando a la identificacion de medidas aptas de

adaptacion