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Impactos e implicaciones del cambio
climático para la banana en
Latinoamérica y el Caribe
Julian Ramirez y Andy Jarvis
Centro Internacional de Agricultura Tropical, CIAT
Contenido
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Cambio climático: El reto
Modelos: como saber que pasará?
Incertidumbre: entonces sabemos o no?
Cómo evaluar el impacto?
Números para el sector bananero
Impacto sobre la adaptabilidad
Impacto sobre las áreas productoras
actuales
• Impacto sobre Sigatoka negra
• Qué necesita el sector?
• Conclusiones
El Reto
Concentraciones de
gases de efecto
invernadero
Implicaciones a largo
plazo en el clima, y
aptitud climática para
producir cultivos
Historical impacts on food security
Observed changes in growing
season temperature for crop
growing regions,1980-2008.
Lobell et al (2011)
% Yield impact
for wheat
Crop suitability is changing
Average projected % change in suitability for 50 crops, to 2050
Seguridad alimentario en riesgo
In order to meet
global demands,
we will need
60-70%
more food
by 2050.
“Unchecked climate change will result in a
20% increase in malnourished children by
2050,” relative to the full mitigation scenario.
-Gerald Nelson, IFPRI/CCAFS
Sources of Agricultural Greenhouse Gases
excluding land use change Mt CO2-eq
Source: Cool farming: Climate impacts of agriculture and mitigation potential, Greenpeace, 07 January 2008
Cambio climático: por qué? dónde?
cuándo?
• Cuándo empezará a cambiar el clima?
…en realidad ya comenzó
Cambio climático: por qué?
dónde? cuándo?
Modelos: Cómo saber qué pasará?
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
Incertidumbre: entonces sabemos
o no?
Entonces, ¿qué es lo que dicen?
Variabilidad y linea base
Climate
+
_
Timescale
Short
(change in baseline and variability)
Long
BCCR-BCM2.0
CCCMA-CGCM2
GISS-AOM
GFDL-CM2.1
MIROC3.2-MEDRES
MIUB-ECHO-G
CCCMA-CGCM3.1
CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3
T47
GFDL-CM2.0
MPI-ECHAM5
CSIRO-MK3.0
MRI-CGCM2.3.2A
IPSL-CM4
NCAR-PCM1
IAP-FGOALS-1.0G
MIROC3.2-HIRES
UKMO-HADCM3
Mensaje 1
La incertidumbre cientifico SI es
relevante para la agricultura:
tenemos que tomar decisiones
dentro de un contexto de
incertidumbre
Algunos numeros para el sector bananero
Numeros para el sector bananero
Ejemplo: Cambios esperados para
Piura
• Future values are averages of 20 GCMs
under the SRES-A2 emissions scenario
40.0
70
35.0
60
50
25.0
40
20.0
30
15.0
20
10.0
5.0
10
0.0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Precipitation (mm)
Temperature (C)
30.0
Present-day (Prec)
2030s (Prec)
2050s (Prec)
Present-day (Tmin)
2030s (Tmin)
2050s (Tmin)
Present-day (Tmax)
2030s (Tmax)
2050s (Tmax)
Present-day (Tmean)
2030s (Tmean)
2050s (Tmean)
Impactos esperados sobre la
producción bananera
Cómo evaluar el impacto?
Clima
actual
Clima
futuro
Relación
Clave en
investigación
Cultivo actual
Rendimiento, presión de
plagas, enfermedades, etc
Cultivo futuro
Rendimiento, presión de
plagas, enfermedades, etc
Adaptabilidad del cultivo
• Cómo funciona el modelo?
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…
Adaptabilidad del cultivo
• Parámetros de crecimiento y potencial actual
Estacion de
crecimiento (días)
Temperatura de
congelamiento
Temperatura
mínima absoluta
Temperatura
mínima óptima
Temperatura
máxima óptima
Temperatura
máxima
Lluvia mínima
Lluvia mínima
óptima
Lluvia máxima
óptima
Lluvia máxima
365
0
16
24
27
35
700
1000
1300
5000
Impactos del cambio climatico
sobre adaptabilidad del cultivo
• Impedimentos climáticos para cultivar
banano
La mayoría de las zonas
actualmente aptas podrían
estar limitadas por
temperatura
Qué pasaría si hay un
aumento de 2-3 ºC?
Impactos del cambio climático
sobre adaptabilidad del cultivo
Como siempre… la incertidumbre
Acuerdo
entre
modelos
Coeficiente
de
variación
Impactos sobre areas productoras
actuales
0.85
Costa Rica
0.80
Banana suitability
0.75
0.70
Banano
0.65
0.60
0.55
Latin America
Latin America +-95%
Costa Rica
Costa Rica +-95%
0.50
0.45
0.40
2000
2010
2020
2030
Latinoamérica
2040
2050
2060
2070
2080
Considerando expansión agrícola
0.55
Costa Rica
Banana suitability
0.50
0.45
Latin America
Latin America +-95%
Costa Rica
Costa Rica +-95%
0.40
Latinoamérica
0.35
0.30
2000
2010
2020
2030
2040
2050
2060
2070
2080
nies_99
ncar_pcm1
mri_cgcm2_3_2a
mpi_echam5
miub_echo_g
miroc3_2_medres
miroc3_2_hires
ipsl_cm4
iap_fgoals1_0_g
hccpr_hadcm3
giss_aom
summary
gfdl_cm2_1
gfdl_cm2_0
csiro_mk3_0
csiro_mk2
cnrm_cm3
cccma_cgcm3_1_t63
cccma_cgcm3_1
cccma_cgcm2
bccr_bcm2_0
Impactos sobre áreas productoras
actuales -2050
0.00
-0.05
-0.10
-0.15
-0.20
-0.25
-0.30
-0.35
Impactos sobre areas productoras
actuales
• 72% de las áreas bananeras están abajo
de 500m.
0.35
2080 (2070-2099)
2050 (2040-2069)
2020 (2010-2039)
Baseline
0.30
Suitability
0.25
0.20
0.15
Banano
0.10
0.05
0.00
50
300
550
800
1050 1300 1550 1800 2050 2300 2550 2800 3050
Altitude (m)
Impactos sobre Sigatoka negra
Laos
Taiwan
Brazil
South Africa
Bangladesh
Ecuador
Costa Rica
Colombia
China
Vanuatu
Japan
Burundi
Myanmar
Venezuela
Cen. Africa
Mexico
Cuba
Haiti
BLS disease severity change
Impactos sobre Sigatoka negra
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
Regresiones multivariadas
(stepwise) con bootstrapping
• Hoja mas joven infectada
HMJI  493.144  1.23 * HRP4  201.17 * Log HRP4   0.1076* HRX 1  0.377 * HRN 3

 27.95 * Log HRN 3   0.41* T1  T

2

 0.402 * e T1 T   5.06 * TN 2  0.272 * TN 1  TN
10
10
9
9
Valor medido
Hoja No.
 271.25 * Log TN 2   2.022 * NDVIN 4
8
7
6

2
R2 = 0.635
8
7
6
Predicho
5
Medido
4
5
4
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69
Medida No.
4
5
6
7
Valor predicho
8
9
Adaptive Adjustments
Action:
a) Shading
b) Changing varietals
c) Changing inputs
Result: Improved risk management at
the farm level, allowing for long-term
adaption.
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.
C4
Input Providers
Coffee Producers
Other Crops
Coffee Federation
Wholesale/Retail
Consumer
Transformational Adaptation
Action:
Migrate to keep farming
Change farming systems (agricultural)
Switch livelihood sources (non-agricultural)
Result: Long-term adaptation, but requires significant up-front
transition costs.
Coffee Producers
•CREAR UNA AGRICULTURA ECO-EFFICIENTE: CONSTRUIR
SISTEMAS AMBIENTALMENTE SOSTENIBLES Y EQUITATIVOS
•MONITOREO DE PRODUCCIÓN Y DE PLAGAS Y
ENFERMEDADES
•EVALUACIÓN DE IMPACTO SECTORIAL, EVALUACIÓN DE
ESTRATEGIAS DE ADAPTACIÓN:
- MANEJO AGRONOMICO, PLAGAS, ENFERMEDADES
- SUSTITUCION VARIETAL
- SISTEMAS DE RIEGO
- MIGRACION?
•ENSAYOS PARA CUANTIFICAR PLASTICIDAD DE CULTIVARES
ACTUALES
•MANEJAR LA INCERTIDUMBRE… DECIDIR EN BASE A ELLA
INVESTIGACION Y DESARROLLO
TECNOLOGICO
POLITICAS PUBLICOS Y PRIVADOS
Qué necesita el sector?
Conclusiones
• Evaluar impactos… 2020 es un limite cercano,
2050 es critico
• Las decisiones deben ir pensando desde ya:
migración, manejo, cambio varietal,
infraestructura
• Impactos economicos del cambio climatico
– Costos de no-adaptacion o mal-adaptacion
– Costos de adaptacion
• Cuidado con la mal-adaptacion… escoger
métodos de evaluación apropiados
• Mejoramiento de cultivos, conservación de
recursos genéticos
Gracias!!!
Contacto: a.jarvis@cgiar.org