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AGRO CLIMATOLOGÍA Y SISTEMAS DE ALERTA TEMPRANA FEWSNET

  1. Mario Rodríguez USGS Field Scientist – FEWS NET III
  2. Establecer redes de trabajo para el monitoreo de la seguridad alimentaria. Apoyar en el mejoramiento los sistemas de monitoreo y pronóstico de los temas relacionados a seguridad alimentaria (cultivos, mercados, clima, salud). Facilitar y participar en mecanismos de creación de planes de contingencia y emergencia de Seguridad Alimentaria.
  3. FEWS NET Análisis de Alerta Temprana Convergencia de evidencia Análisis basado en Zonas de Medios de Vida Construcción de Escenarios Clasificación del análisis de seguridad alimentaria comparables Apoyo efectivo en la toma de decisiones Covergencia de las pruebas Imágenes satelitales Pronóstico de lluvia Monitoreo de precios y MercadosInvestigación de Campo Información nutricional Información agrícola
  4. FEWS NET Análisis de Alerta Temprana Convergencia de evidencia Análisis basado en Zonas de Medios de Vida Construcción de Escenarios Clasificación de análisis de seguridad alimentaria comparables Apoyo efectivo en la toma de decisiones 90 60 5 5 5 20 25 10 15 10 5 15 20 5 20 10 25 20 20 15 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% E. Pobres Pobres Medios Acomodados Venta producción agrícola Comercio formal Remesas internas Comercio informal Remesas externas Trabajo asalariado Venta producción pecuaria mayor Mano de obra calificada Mano de obra no calificada
  5. Construcción de Escenarios Situación Actual Otra Información: Mercados, Salud,… Pronósticos Climáticos Medios de Vida Calendarios Estacionales Reporte Regional/Nacional de Seguridad Alimentaria (situación actual y proyecciones) FEWS NET Análisis de Alerta Temprana Convergencia de evidencia Análisis basado en Zonas de Medios de Vida Construcción de Escenarios Clasificación de análisis de seguridad alimentaria comparables Apoyo efectivo en la toma de decisiones
  6. Clasificación del análisis de seguridad alimentaria comparables Guatemala, Abril – Junio 2012 FEWS NET Análisis de Alerta Temprana Convergencia de evidencia Análisis basado en Zonas de Medios de Vida Construcción de Escenarios Clasificación de análisis de seguridad alimentaria comparables Apoyo efectivo en la toma de decisiones
  7. Apoyo efectivo en la toma de decisi FEWS NET Análisis de Alerta Temprana Convergencia de evidencia Análisis basado en Zonas de Medios de Vida Construcción de Escenarios Clasificación de análisis de seguridad alimentaria comparables Apoyo efectivo en la toma de decisiones
  8. Sensores al Servicio Agrícola en CA NDVI RFE WRSI
  9. http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/african_desk/cpc_intl/camerica/camerica.shtml
  10. Características Estimados de lluvia con resolución de 8 Km. Producto de 24 horas con espacios acumulativos de 30 minutos Periodos de 24 horas, 7 días, decadales y mensuales http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/fews/c entral_america/cmorph_rainfall.shtml Satélite CMORPH
  11. - Descarga de datos SIG - http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/fews /data.shtml#gis
  12. -TRMM: Misión de Medición de Lluvias tropicales (Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Caracteristicas Es una conjunción de exploración espacial entre la NASA y la Agencia de Exploración Aeroespacial Japonesa (JAXA) diseñada para monitorear y estudiar precipitaciones tropicales y subtropicales Estimados de lluvia con resolución de 4 Km. Periodos de 24 horas, 7 días y mensuales Cuenta con porcentajes de lluvia y anomalías http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/fews /central_america/trmm_rainfall.shtml
  13. Estimado de lluvia
  14. -NAM Model Forecasts Características Pronostico de lluvias con resolución de 4 Km. Periodos de 24, 48 y 72 horas Cuenta con porcentajes de lluvia y anomalias http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/afric an_desk/eta_fcst/camerica/
  15. Información disponible por TRMM
  16. Mario, Lorena, Gabriel, Diego, Chris USGS MFEWS EROS Data Center Sioux Falls, SD 57198 USA Modelo de Balance Hídrico Utilizando Sistemas de Información Geográfica U.S. Department of the Interior http://edcintl.cr.usgs.gov/adds/
  17. ¿Qué es el GeoWRSI? Una herramienta geo-espacial independiente, desarrollada por el USGS para actividades de monitoreo de FEWSNET. El GeoWRSI genera mapas que permiten monitorear el rendimiento de los cultivos en base a la disponibilidad de agua para el cultivo durante las distintas fases de crecimiento basado en el suministro de agua y la demanda del cultivo durante el ciclo agrícola. El programa ejecuta un modelo de balance hídrico específico al cultivo de una región seleccionada en el mundo. .
  18. ¿Qué necesita el GeoWRSI? Suelo Cultivo (kc) Clima (Evapotranspiración Actual) Modelo de Balance Hídrico (IBH)
  19. WRSI = (ppt, pet, WHC, Tipo de Cultivo, SOS, EOS, LGP) Chirps (USGS/UCSB) Información de NOAA NOAA, generado en EDC Mapa de Suelos De FAO a nivel Mundial Kc (FAO) ¿Dónde están los datos del GeoWRSI?
  20. IBH = ETA / RH Variabilidad en el Uso de Agua Durante el Periodo del Cultivo SOS EOS ProfundidaddelAgua (mm) RH ETA Periodo de Crecimiento Actual Extendido al Final del Cultivo ETP (Kc) Fases: Inicial, Vegetativa, Floración, Fructificación, Completa
  21. SOS EOSLGP RFE(Estimacióndelluvia) Lluviaen(mm) Inicio de Lluvias (Start of Season: SOS) (Método de Estimación de las lluvias) Periodo de Crecimiento dependiendo el tipo de cultivo Ejemplo: Maíz 90 días = 9 decadías. 25 mm 1st Start SOS: 25 mm + 20 mm (2 decadías)
  22. Decadías y Pentadas DOMINGO LUNES MARTES MIERCOLES JUEVES VIERNES SABADO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 DOMINGO LUNES MARTES MIERCOLES JUEVES VIERNES SABADO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
  23. Ejecutando el programa
  24. RESULTADOS PRODUCIDOS POR EL MODELO DE INDICE DE BALANCE HIDRICO
  25. Inicio de las lluvias Temporada de Primera 2015
  26. Anomalía del inicio de las lluvias de Primera 2015
  27. Índice de Balance Hídrico Temporada de Primera 2015
  28. Anomalía respecto a la media
  29. Índice de Agua en el Suelo
  30. El Salvador PanamáGuatemala
  31. El visualizador de mapas interactivos permite a los usuarios obtener series administrativas y por zona de cultivo con datos del índice diferencial normalizado de vegetación y lluvia. Datos decadales (10 días) de lluvia, y la lluvia acumulada estacional, incluyendo opciones para la descarga de datos.
  32. Gracias Mario Rodríguez USGS Field Scientist – FEWS NET III mrodriguez@fews.net www.fews.net
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