Como enfrentar el cambio climático en la región de la Orinoquia colombiana

Anton EitzingerAndy Jarvis, Glenn Hyman, Julian Ramirez, Carlos Navarro

A.Eitzinger@cgiar.org

CCAFS: the partnership! The largest global

coalition of scientists working on

developing-country agriculture and climate

change

• Producir 60-70 % más alimentos para población creciente

• Manejar las implicaciones negativas del cambio en el clima

• Reducir las emisiones para reducir los niveles de cambio en el clima

Los retos del siglo 21

Impactos históricos en seguridad alimentaria

% cambio en rendimiento para trigo

Cambios observados en temperatura de semestre de cultivo para regiones quecultivan trigo (1980-2008)

Lobell et al (2011)

El sistema del clima

Observar el clima modelar el clima

Un modelo … para una balance energética

Muy sencilloIN=OUT

Con reflexiónCon efectos de gasesde invernadero

… el sistema es todavía mas complejo El sistema (real) completo

~ 5 °C ~ -18 °C ~ 30 °C

Modelar el sistema de clima de la tierra

Observar el clima modelar el clima

Volviendo al tema de la incertidumbre…

• Depender de un solo GCM es peligroso.• Se deben tomar decisiones dentro de un contexto de incertidumbre.

Y qué es lo que dicen los modelos??

Bccr Bcm 2.0 Cccma Cgcm 3.1 T47 Cnrm Cm3 Csiro Mk3.0 Csiro Mk 3.5

Gfdl Cm2.0 Gfdl Cm 2.1 Giss Model Er Ingv Echam4 Inm Cm3.0

Ipsl Cm4 Miroc3 2 Medres Miub Echo G Mpi Echam5 Mri Cgcm 2.3.2a

Ncar Ccsm 3.0 Ncar Pcm1 Ukmo Hadcm3 Ukmo Hadgem1 SRES A2 2030s Prec

Bccr Bcm 2.0 Cccma Cgcm 3.1 T47 Cnrm Cm3 Csiro Mk3.0 Csiro Mk 3.5

Gfdl Cm2.0 Gfdl Cm 2.1 Giss Model Er Ingv Echam4 Inm Cm3.0

Ipsl Cm4 Miroc3 2 Medres Miub Echo G Mpi Echam5 Mri Cgcm 2.3.2a

Ncar Ccsm 3.0 Ncar Pcm1 Ukmo Hadcm3 Ukmo Hadgem1

SRES A2 2030s Tmean

La famosa “cascada de incertidumbre”

Hawkins (2014)

• Agricultura demanda:– Múltiples variables

– Muy alta resoluciónespacial (1 km, 90m??).

– Alta resolución temporal (i.e. mensual, diaria).

– Alta certidumbre.

• Tanto para presente comopara futuro.

• Downscaling estadístico (bajar la escala)

Modelos climáticos – que hacemos en CIAT

• Aún el GCM más preciso es demasiado grueso (100km)

• Aumentar resolución, uniformizar… proveer datos de alta resolución, contextualizados

• Diversos métodos desde interpolación directa hasta redes neuronales, y RCMs– DELTA (empírico-estadístico)

– DELTA-VAR (empírico-estadístico)

– DELTA-STATION (empírico-estadístico)

– RCMs (dinámico)

• Registros desactualizados de la última década. • Limitadas variables independientes (TRMM). • Poco detalle en algunas zonas de los llanos

colombianos (ρ).

mm/year

¯0 25 50 75 10012,5Km

°C

• Inclusión de nuevas estaciones IDEAM, actualización de otras.

• Generación de superficies climáticas interpoladas usando ANUSPLIN-SPLINA

• Validación cruzada con 25 iteraciones.

• Análisis de incertidumbre.

• Generación de las superficies.

°C

3,8

- 23

23,1

- 25

25,1

- 25

,4

25,5

- 25

,6

25,7

- 25

,7

25,8

- 25

,9

26 -

26,1

26,2

- 26

,3

26,4

- 26

,5

26,6

- 26

,8

¯0 25 50 75 10012,5

Km

WorldClim WorldClim reinterpolación

Temperatura Media Anual

CV

RSQ

mm/year

1.22

0 - 2.

305

2.30

6 - 2.

482

2.48

3 - 2.

571

2.57

2 - 2.

637

2.63

8 - 2.

682

2.68

3 - 2.

726

2.72

7 - 2.

770

2.77

1 - 2.

859

2.86

0 - 3.

147

3.14

8 - 6.

867

¯0 25 50 75 10012,5

Km

WorldClim WorldClim reinterpolación

Precipitación total acumulada

CV

RSQ

Region DepartamentoCambio en

Precipitacion

Cambio en

Temperatura

media

Cambio en

estacionalidad de

precipitacion

Cambio en

meses

consecutivos

secos

Incertidumbre

entre modelos

(StDev prec)

Amazonas Amazonas 12 2.9 1.4 0 135

Amazonas Caqueta 138 2.7 -1.3 0 193

Amazonas Guania 55 2.9 -3.2 0 271

Amazonas Guaviare 72 2.8 -2.9 -1 209

Amazonas Putumayo 117 2.6 0.6 0 170

Andina Antioquia 18 2.1 1.3 0 129

Andina Boyaca 50 2.7 -3.9 -1 144

Andina Cundinamarca 152 2.6 -2.6 0 170

Andina Huila 51 2.4 1.0 0 144

Andina Norte de santander 73 2.8 -0.4 0 216

Andina Santander 51 2.7 -2.4 0 158

Andina Tolima 86 2.4 -3.1 0 148

Caribe Atlantico -74 2.2 -2.9 2 135

Caribe Bolivar 90 2.5 -1.8 0 242

Caribe Cesar -119 2.6 -1.3 0 160

Caribe Cordoba -11 2.3 -3.8 0 160

Caribe Guajira -69 2.2 -1.8 0 86

Caribe Magdalena -158 2.4 -1.8 0 153

Caribe Sucre 10 2.4 -4.1 -1 207

Eje Cafetero Caldas 252 2.4 -4.2 -1 174

Eje Cafetero Quindio 153 2.3 -4.1 -1 145

Eje Cafetero Risaralda 158 2.4 -3.5 -1 141

Llanos Arauca -13 2.9 -6.4 -1 188

Llanos Casanare 163 2.8 -5.7 -1 229

Llanos Meta 10 2.7 -5.4 -1 180

Llanos Vaupes 46 2.8 -1.4 0 192

Llanos Vichada 59 2.6 -2.6 0 152

Pacifico Choco -157 2.2 -1.2 0 148

Sur Occidente Cauca 172 2.3 -1.6 0 168

Sur Occidente Narino 155 2.2 -1.4 0 126

Sur Occidente Valle del Cauca 275 2.3 -5.1 -1 166

Impactos en Colombia: cambio (%) en aptitud de cultivos a nivel Nacional

-18

-16

-14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2

Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2

Conclusiones (para Colombia)• 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%)

• Establecimiento de red de cooperación para entenderimpactos, desarrollo de estrategias de adaptación y monitoreo de implementación

• Empoderamiento de sub-sectores para investigación y desarollo con enfoque de adaptación

• Mejor apoyo de Secretarías de agrigultura y de agencias municipales

Punto de entrada Adaptación o Mitigación?

Junto con las comunidades

ConstruirPlanes locales de adaptación

Tenemos una “Alta vulnerabilidad”

a los riesgos climáticos

Queremos una“Alta Resiliencia”

a riesgos climáticos

Resiliencia: Capacidad de los seres humanos para sobreponerse a situaciones adversas

Adaptación

Vías Resilientes al Clima (Climate-resilient-Pathways)

• Decisiones de adaptación y mitigación a corto plazo van a afectar los riesgos climáticos durante este siglo

• Demorar en acciones de mitigación puede reducir las opciones para las VRC’s

Climate-resilient-Pathways

• Vulnerabilidad actual• Percepciones (riesgos

y capacidad adaptiva)• Criterios para la

toma de decisión

1• Priorización

participativa de medidas de adaptación

• Análisis de beneficios y tradeoffs

• Implementación• Evaluación y

monitoreo• Escalamiento

espacial

Víasresilientesal clima

2 3

http://ipcc-wg2.gov/AR5/

Principios de la adaptación• Adaptación es especifico por sitio

• Primer paso es reducir la vulnerabilidad a la variabilidad climática actual

• Planificación y implementación son contingentes a valores de la sociedad, objetivos y percepción de riesgos

• Apoyo en la toma de decisiones es sensible al contexto y a los procesos de la decisión

• Limitaciones pueden impedir la implementación de la adaptación

• Maladaptación por falta de planificación puede aumentar la vulnerabilidad

• Existen co-beneficios, sinergias, tradeoffs entre adaptación y mitigación, diferentes feedbacks de adaptaciones y entre regiones

Cuando hay que adaptarse?

proactivo

reactivo

predictivo

• Respuesta al cambio climático

• Recuperando después de un evento climático

• Reducir la vulnerabilidad

• Aumentar la resiliencia a los riesgos

• Preparse a los cambios futuros

• Toma de decisiones a largo plazo

Adaptación

Vías resilientes al climaRespuesta inmediatamente

Hacia la agricultura sostenible

adaptada al clima: Juntando todoR

esi

lien

cia

Tecnologías aptos

Tecnologías aptos

+Manejo sitio

especifico

Tecnologías aptos

+Manejo sitio

especifico+

Pronósticos agroclimáticos

Tecnologías aptos

+Manejo sitio

especifico+

Pronósticos agroclimáticos

+ Políticas

facilitadores de adaptación y

mitigación

Producción sostenible adaptada al clima

Agricultura Simple

Vulnerability analysisResearch at CIAT

Eitzinger A, Läderach P, Bunn C, et al. (2012) Implications of a changing climate on food security and smallholders’livelihoods in Bogotá, Colombia. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change.doi: 10.1007/s11027-012-9432-0

Vulnerability analysis

IPCC Global Climate Model (GCM)

outputs

19 selected crops(food basket)

Statistical downscaling

Calibrate ECOCROP parameters

Model Ecocropclimate-suitability

Crop impact as

Exposure

Participatory workshops (PRA)

Semi-structured interviews

Defineclimate-indicators

on livelihood assets

Sensitivity

Adaptive Capacity

Farmers perception of climate change,Historical climate

and genderLiterature review

Land availability & restrictionsAvailability

analysisGeo-dbland use, protection,

road access

Análisis HotspotsResearch at CIAT

1. Adaptation-SpotsÁreas donde el sistema de producción puede adaptarseEnfoque a la adaptación del sistema de producción

2. Hot-SpotsÁreas donde el cultivo no mas es una buena opción en el futuroEnfoque en la diversificación de los medios de vida

3. Pressure-SpotsÁreas nuevas donde el cultivo podría desarrollarseMigración de la agricultura – Riesgo de deforestación!

Eitzinger A; Läderach P; Sonder K; Schmidt A; Sain G; Beebe S; Rodríguez B; Fisher M; Hicks P; Navarrete-Frías C; Nowak A. 2012. Tortillas on the Roaster: Central America’s Maize–Bean Systems and the Changing Climate. CIAT Policy Brief No. 6. Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), Cali, Colombia. 6 p.

Identificación de hot-spots de impacto (IHS)Research outputs: examples

Eitzinger A; Läderach P; Sonder K; Schmidt A; Sain G; Beebe S; Rodríguez B; Fisher M; Hicks P; Navarrete-Frías C; Nowak A. 2012. Tortillas on the Roaster: Central America’s Maize–Bean Systems and the Changing Climate. CIAT Policy Brief No. 6. Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), Cali, Colombia. 6 p.

Hot Spots

Adaptation Spots

Pressure Spots

Usando una versión robusta del root mean square para escalar los datos y identificar hotspots como outlierpositivos y negativos(68% and 95%)

Planes locales de adaptación participativosCitizen Science - crowdsourcing

4. Farmers test and report back by mobile phone

2. Each farmer gets a different combination of varieties

3. Environmental data (GPS, sensors) to assess adaptation

1. A broad set of varieties isevaluated

6. Detect demand for new varieties and traits

5. Farmers receive tailored variety recommendations and can order seeds

Experts(project implementer)

5Q monitoring

Demonstration plot activities

• Invite farmers to demonstrations• Meet regularly on demonstration plot

with farmer• Geocode site• Document progress (take pictures,

write activities)• Post questions on forum

• Register farmer from village on OFID app

• Doing the 5Q baselineTechnicians

Demo plot implementer

• Track activities• Respond questions• advices

Post questions

Post answers

Demo plot implementer • final report of outcomes from demo plot

• Evaluation by expertsExperts

Invite farmers

Marco TIC soportando la implementación de practicas sosteniblesy ajustados al clima (CSA – climate smart agriculture) donor

local institutional support

On-the-ground monitoring

Participatory M&E

Feedback loops

survey5Q

surveysurvey5Q

survey5Q

survey5Q

feedback5Q

Adaptación colectiva, top down … or bottom up?

Responsables de políticas

Cientificos

Productor campesino

Técnicos locales

Instituciones y gremios

Sector privado

Alianza de aprendizaje

Colectividad espacial de

productores

Organizaciones y cooperaciones

Opciones de mitigación

Orinoquia Colombiana es una zona de bajo carbono

• Oportunidad para mitigación?

• Convirtiendo pasturas degradados en sistemas silvopastoriles?

• Mejoramiento de pasturas?

Fuente: Agronet con base en las Evaluaciones Agropecuarias - Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural

Recuperación de corredores ribereños

Piedemonte llanero

Estado inicial: Julio 17, 2007

Agosto 15, 2008

13 meses

Octubre 22, 2008

15 meses

3. Improved pastures

• Mejoramiento de pasturas en los departamentos:

– Arauca (11.228 has)

– Casanare (21.521 has)

– Meta (18.738 has)

• Intervención:51.487 hectáreas

La actividad ganadera en pasturas degradadas resulta una reducción en la eficiencia de producción, pérdida de biodiversidad y aumento en la emisión de GEI. El mejoramiento de pasturas presenta una opción atractiva a nivel económico y ambiental.

4. Silvopastoral systems (SSPi)

• Se plantea la reconversión a sistemas silvopastoriles en los departamentos:

– Atlántico

– Córdoba

– Sucre

– Antioquia: Bajo cauca, Nordeste, Urabá, Oriente

• Intervención: 521.839 hectáreas

Los sistemas silvopastoriles constituyen una opción atractiva para la reconversión de modelos de ganadería extensiva al aumentar la carga animal por hectárea, capturar carbono por medio de la plantación de árboles y un mejoramiento de la alimentación de animal reduciendo la emisión de metano.

Como enfrentar el cambio climático en la región de la Orinoquia colombiana

Anton EitzingerAndy Jarvis, Glenn Hyman, Julian Ramirez, Carlos Navarro

A.Eitzinger@cgiar.org

http://www.slideshare.net/ciatdapa

http://dapa.ciat.cgiar.org/