Este documento discute los efectos del cambio climático en sistemas de café y banano multi-estrato en Mesoamérica y presenta investigaciones sobre cómo los árboles de sombra afectan el microclima y la fotosíntesis. También analiza el almacenamiento de carbono y las especies más comunes en estos sistemas agroforestales. Finalmente, propone investigaciones futuras sobre la adaptación al cambio climático a través de la selección de cultivares y especies, y el diseño y modelado de sistemas multi-estr

1. Pablo Siles Bioversity Costa Rica
Charles Staver Bioversity France
Cambio climático e investigación en
Sistemas Multi-Estrato con café y banano
CIAN – Agosto 2012
www.bioversityinternational.org
www.musalac.org

2. Introducción
Se proyecta que la región de Mesoamérica estará entre las mas
afectadas por el cambio climático
Este cambio climático y variabilidad ha comenzado a tener
efecto a bajas altitudes en café como un resultado lluvias mas
erráticas y mayores temperaturas
Los arboles son considerados centrales en las estrategias de
mitigación y adaptación

3. Efectos de sombra en microclima
25% FS 50% FS
Irradiance Irradiance
100% FS
75% FS Irradiance
Irradiance
Tree shade typical for banana in coffee agroforestry systems between 25-40%
Tree shade established in 2006 mainly Erythrina poeppigiana,
4000 coffee plants ha-1

4. Efectos de sombra en microclima
38 100
100% Luz
36 75% Luz
50% Luz
25% Luz 90
34
Relative Humidity (%)
Air temperature oC)
32
80
(
30
28 70
26
60
24
22 100% Luz
50
75% Luz
20 50% Luz
25% Luz
18 40
0 500 1000 1500 2000 0 500 1000 1500 2000
Local Time Local Time
Siles et al
ProMusa 2011

5. Efectos de sombra en microclima
32
Air T
30 Leaf T AFS
Leaf T MC
28
Temperature ( oC)
26
24
22
20
18
16
0 5 10 15 20 0 5 10 15 20
Siles et al 2010

7. Mitigación: Almacenamiento de C
Zona
Yasica Sur Monterrey Las Segovias
Suelo (Mg C ha-1) 48.6±2.8 74.8±3.5 67.3±4.5
Hojarasca (Mg C ha-1) 5.5±0.8 4.2±0.6 4.7±1.1
Café (Mg C ha-1) 4.9±1.45 13.5±2.4 16.9±1.2
Musa (Mg C ha-1) 1.2±0.11 1.7±0.5 0.9±0.2
Arboles (Mg C ha-1) 22.1±6.4 26.3±6.5 20.8±4.4
Total (Mg C ha-1) 82.2±6.2 120.3±5.5 110.6±4.8
Siles et al en preparación

8. “Granier” Probes (Granier 1987)
Flujo de savia en arboles de sombra
y cafetos
DynamaxTM SGB19-ws and SGB25-ws gauges
Siles et al 2010 y
Siles et al en prep

9. FEB 2004, MES SECO SEP 2004, MES HUMEDO
1.0
ETo
Coffee MC
0.8 Coffee AFS
Tree
T (mm h)
0.6
-1
0.4
0.2
0.0
0 500 1000 1500 2000 0 500 1000 1500 2000
Hora del dia Hora del dia

10. FEB 2004, DRY MONTH SEP 2004, WET MONTH
1.0
ETo
Coffee MC
0.8 Coffee AFS
Tree
Tree+Coffee
T (mm h)
0.6
-1
0.4
0.2
0.0
0 500 1000 1500 2000 0 500 1000 1500 2000
Local Time Local Time

11. Transpiration
I. densiflora Flujos de agua
Interception
Soil
evaporation
Coffee
Rainfall P = I + E + T + R + D + ΔS
Runoff
∆ Soil water stock
Drainage
2004 2005
MC AFS Shade effect MC AFS Shade effect
(mm) (mm) (%) (mm) (mm) (%)
Rainfall 3245 2685
Interception 233 426 +83% 241 273 +13%
Transpiration 785 1008 +28% 678 905 +33%
Runoff 302 182 -39% 203 88 -56%
Drainage 2060 1768 -14% 1592 1573 -1%

12. Especies más comunes en SAF café y banano
en el Norte de Nicaragua
Sistemas multi-estrato
una tecnologia de Especie Mat Jin Las Seg % Uso
productores Inga oerstediana X X X 36.1 S, L, FN
Inga punctata . X X X 11.4 S, L, FN
Muy variable: Cordia alliodora X X 7.9 M
Especies (hasta 85 sp con Persea americana X X X 4.6 F
1 a 13 sp por parcela) y Cupania glabra X X 2.8 L, M
arreglos (10 a 600/ha) Prunus skutchii. X 2.5 L, M
Solanum sp2 X 2.4 S
Las especies tienen Gliricidia sepium X X 2.0 S, L, FN
diferentes rasgos
Ricinus communis X X 1.8 S
funcionales (poco o no
Inga vera X X 1.7 S, L, FN
caracterizados)
Siles et al en preparación

13. Cultivares
Material de siembra: Micro-corm
•Gros Michel (AAA)
•Bluggoe (ABB)
•Manzano (AAB)
•Pisang mas (AA)
•Plátano criollo (AAB)
•Plátano largo (AAB)
•Williams (AAA)
•Morado (AAA)
Establecido en CATIE, Turrialba •Filipita (ABB)
Costa Rica in Abril 2010
Lluvia Anual 2708 mm
Temperature promedio 21.8 °C
Siles et al ProMusa 2011 13
Bustamante et al Tropentag 2011

14. 1.0
Relative Total Biomass (DM / DM Full Sun)
AAB AAA
0.8
ABB
0.6
AAA
0.4
ABB
GM
0.2 Horn
Williams
Av General
0.0
0 20 40 60 80
Shade (%)

15. 1910 CA, Cortesia de 2010 Jinotega
Jeff Daniels

16. Inga oerstediana Inga vera Inga jinicuil
Erythrina poeppigiana Inga punctata
Siles et al Tropentag 2012

17. 140
Biomasa relativa a Pleno Sol (%)
140 120
Area relativa a Pleno Sol (%)
120
100
100
80
80
60
60
E. poeppigiana 40
40
I. juinicuil
I. oerstediana 20
20
I. punctacta
I. vera
0 0
0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100
Radiacion (%) Radiacion (%)
La reducción en área foliar y biomasa según la radiación no es lineal, tampoco es igual
entre especies

18. Parámetros fotosintéticos de árboles
Plantas en 100% radiación !!!!, muy buena relación con LSA
LSA nos predice bien la capacidad fotosintética, varios autores afirman esto
90 120
E. p 110 E. p
80
Vcmax (µmol m-2s-1)
I. vera
Jmax (µmol m-2s-1)
100
70
I. vera
90
60
80
50
I. juinicuil 70
I. juinicuil
40 60
120 140 160 180 110 120 130 140 150 160 170 180 190
LSA (cm2 g-1) LSA (cm2 g-1)

19. 21 Dic 2011 23 Dic 2011
8
10% RAD Día más nublado
EUA instantanea (µmol CO2 mol-1H2O)
40% RAD
100% RAD
pero baja HR
6
4
2
0
E. poeppigiana
I. oerstediana
I. vera
I. punctact
I. juinicuil
I. punctact
I. oerstediana
E. poeppigiana
I. vera
I. juinicuil
La EUA depende de las condiciones ambientales también de la especies
Días mas nublados menor EUA I. juinicuil mas eficiente en sombra, o al
menos en sombra intermedia

20. Simulaciones y diseños de SAF
Baja densidad de Inga,
Arboles adultos grandes
Cual sistemas consume mas agua?
Cual tiene mas fotosíntesis?
Cual es mas eficiente (Fotosíntesis/Transpiración)? Alta densidad de Inga,
Arboles jóvenes pequeños
Modelo MAESTRA
Basado en arquitectura de arboles Cual es nuestro multi-estrato de la
Pero también en parámetros de excelencia contra el cambio climático?
Intercambio gaseoso

21. Adaptación al cambio climático en sistemas
Multi-estratos : algunas preguntas
-Zonificación (tener en cuenta la variación de clima actual y futura)
-Identificar estrategias de adaptación en base a la escala ecológica
de los Sistemas Multi-estrato
-Que investigación debemos de desarrollar para tener mayor
resiliencia ante el CC

22. Practicas adaptativas: resistencia, resiliencia, recuperacion
Variabilidad moderada cerca del
aumentos en promedio promedio eventos extremos
temperatura precipitacion meses ola de mayor sequias rafagas inundaciones ciclon sequia
annual y secos calor precipitacion de lluvias vientos fuerte
mensual ola de frio vientos fuertes
genetica
de planta
Ecosistema
campo:
Ecosistema
finca:
ecosistema
paisaje
local:
Ecosistema
paisaje
regional:
Investigación/extensión/capacitación
Proveedores de servicios
Agencias estatales y administrativas

23. Cambios promedios de temperatura y lluvia
Escala Posibles temas a investigar
Participativa Formal Modelaje
Genética de las especies Selección de especies y eco- Selección de especies y eco-
tipos: tlncia a sequía, con mayor tipos; especies claves y menor
EUA, reducida competencia por variación
agua con cultivos
Mayor rango de variación, mas
criterios de mng
Ecosistema-campo -Cual es el multi-estrato que
soporta la variabilidad del CC
-Prototiposde sistemas, -Prototipos
de sistemas,
entendiendo los mecanismos entendiendo los mecanismo Modelos a nivel de
parcelas que incluye
-Manejo o practicas en los -Manejo o practicas en los
SAF (MAESTRA)
sistemas sistemas
-Determinar el efecto del CC en -Determinar el efecto del CC en
las interacciones árbol-cultivo las interacciones árbol-cultivo
Finca: ecosistema -Recuperación de micro-áreas Recuperación de micro-áreas Biologico,
ecológicamente susceptibles ecológicamente susceptibles Infraestructuras
Paisaje local: multi-finca -Modelos hidrológicos
Paisaje regional: cuencas -Modelos hidrológicos
amplias

24. Capacidad de adaptacion
(tambien para innovacion):
Acceder y generar conocimientos nuevos:
Enredamiento (alianzas, colaboración, gobernabilidad):
Liderazgo (beneficio del sector):

25. Muchas Gracias!