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Decision support tools for climate change mitigation interventions in agriculture

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Decision support tools for climate change mitigation interventions in agriculture

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A presentation by Ciniro Costa Junior on the Decision Support Tools (DST) for climate change mitigation interventions in Agriculture. A presentation series under the AGNES Climate Governance, Diplomacy and Negotiations Leadership Program. Presented on Monday, August 22, 2022.

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Decision support tools for climate change mitigation interventions in agriculture

  1. 1. Decision support tools for climate change mitigation interventions in agriculture Ciniro Costa Junior Climate and Food Specialist The Alliance of Bioversity International and CIAT AGNES Climate Governance, Diplomacy and Negotiations Leadership Program
  2. 2. L'agriculture contribue à ~12% des émissions mondiales CH4 x 28 N2O x 265 CO2 x 1 CO2e + + “Carbon balance” • Somme de tous les GES émis et supprimés dans un périmètre donné
  3. 3. Options de développement à faibles émissions • Riz paddy - humidification et séchage alternés (AWD) • Systèmes d'élevage - amélioration de l'alimentation, de la gestion des animaux et des troupeaux; gestion des pâturages • Cultures céréalières - construction de la matière organique du sol, par ex. par la gestion intégrée de la fertilité des sols ; l'efficacité des nutriments grâce à des technologies telles que le placement en profondeur de l'urée ; INB dans les cultures • Cultures pérennes - transition des cultures annuelles ou des terres dégradées vers l'agroforesterie, la foresterie ou les prairies • Réduction des pertes et des déchets alimentaires - stockage, emballage, recyclage des déchets • Consommation d'énergie de la chaîne d'approvisionnement - production d'engrais, refroidissement, transport • Changements alimentaires - passage à des produits alimentaires à faibles émissions, par ex. boeuf au poulet Réduction des émissions et séquestration du carbone Émissions évitées
  4. 4. Établissement des priorités pour l'atténuation dans l'agriculture a. Niveau des impacts de l'atténuation (émissions et intensité des émissions) b. Importance de l'atténuation (% mondial, national et projet) c. Contribution à la sécurité alimentaire et co-bénéfices socio-économiques d. Conditions techniques, financières et politiques requises pour la transformation, en tenant compte des incitations à accroître l'ambition d'atténuation, la crédibilité des réductions, à combler les lacunes technologiques et à attirer des financements supplémentaires.
  5. 5. Évaluation de l'atténuation : référence x année de référence Sources: • WRI – Greenhouse Gas Protocol: https://ghgprotocol.org/sites/default/files/ghgp/Mitigation_Goal_Standard_July15.pdf • IPCC Guidelines - https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/pdf/1_Volume1/V1_5_Ch5_Timeseries.pdf Estimer les émissions de l'année de référence en calculant les émissions (nettes) du projet. Estimation de référence : il peut être nécessaire de tenir compte d'une série de facteurs et d'hypothèses sur la façon dont ceux-ci devraient modifier les émissions (par exemple, le prix des matières premières et la croissance démographique).
  6. 6. Indicateurs clés pour l'atténuation • CO2e per ha Utilisé pour additionner ou comparer les émissions pour un territoire donné • CO2e per kg Utilisé pour montrer l'efficacité GES d'un aliment produit ou chaîne d'approvisionnement. Aussi appelé: - “Emissions Intensity” - “Yield-scaled emissions”
  7. 7. Évaluation de l'atténuation Value(+) = emissions Value(-) = removal Level or extent of practices GHG emissions/removals per unit of activity data (CO2; CH4; N2O) Activity data x Factor (emission) = Factor (removal) = Emission + Removal (sequestration) = (Carbon balance) Net GHG emissions Censuses Apps Global data bases Proxies Measurements Default values (IPCC Tier 1) Modeling Tech Capacity/ Costs Expert consultation + Uncertainty + Info aquisition
  8. 8. DST: liste verte Incertitude Coût/Capacité technique High Low Medium Une revue de la littérature et une consultation sont nécessaires CCAFS, 2021 Livestock Core interventions Examples of practices Mitigation Carbon removal Synergies and trade-offs Productivity Adaptation Other environmental On-farm Pasture management Rotational grazing Agroforestry + + +++ ++ ++ +++ +++ ++ +++ +++ Animal management Improved feeding +++ - +++ ++ + Manure management Anaerobic digesters ++ - + + +++ Composting + - Feed production Soil management Reduced/No-tillage ++ + ++ ++ ++ Nutrient management 4Rs ++ + +++ + +++ Land use change Avoid land conversion +++ +++ +++ - - +++ +++ +++ +++ +++ +++ Avoid peat. cultivation - - Land restoration; R/A +++ - Off-farm Renewable energy Solar panels + - - +++ +++ Biogas + - - +++ +++ Transport Biogas + - - +++ +++ Biofuel + - - - - Reduce food loss Post-harvest ++ - +++ +++ +++
  9. 9. DST: Calculateurs de GHG • Cool Farm Tool • Ex-Act Tool Review of calculators: http://www.fao.org/tc/exact/review-of-ghg-tools-in-agriculture/en/ (Costa Jr et al., 2021) • CCAFS-MOT Des données sur la gestion des terres sont nécessaires Incertitude Coût/Capacité technique High Low Medium
  10. 10. DST: Calculateurs de GHG Ex-Act calcule par phases de capitalisation.
  11. 11. DST: Indicateurs proxy (modèles statistiques) • Relations statistiques entre la gestion agricole et les émissions et absorptions associées. • Autoriser l'utilisation d'un simple indicateur d'émissions, en évitant des mesures plus coûteuses. • Les indicateurs sont idéalement ceux qui sont déjà suivis par les agriculteurs, tels que les rendements Des données sur la productivité et la gestion des terres sont nécessaires • Stehfast – Bouwman • GLEAM • RUMINANT • And many others • Modèles statistiques empiriques Wilkes et al., 2020 Incertitude Coût/Capacité technique High Low Medium
  12. 12. DST: Modèles (basés sur les processus) Incertitude Coût/Capacité technique • Modèles de processus biogéochimiques References: • Overview of models from Nicholas Institute at Duke University: http://nicholasinstitute.duke.edu/ecosystem/t -agg/using-biogeochemical-process • ERL special issue, Overview of quantification issues: Olander, et al. 2013 m.iopscience.iop.org/1748-9326/8/1/011002 • Century • Daycent • DNDC • Roth-C Des données sur les sols, le climat et la gestion et l'histoire des terres sont nécessaires High Low Medium Lugato et al., 2018
  13. 13. DST: calculateur de pertes et gaspillages alimentaires (FLW) • Outil d'estimation des émissions de GES associées à un produit alimentaire tout au long de ses chaînes agro-alimentaires. • Comprend des ensembles de données sur les cultures et les pertes alimentaires pour estimer les émissions associées aux FLW. https://ccafs.cgiar.org/news/how-can-food-loss-and-waste- reduction-best-deliver-climate-benefits
  14. 14. Méthodes et applications de priorisation DST Scale of Application Complexity of Method High Low High Expert Judgements Stakeholder Prioritization Spreadsheet Analysis Simple Optimization Modelling Regional/Global Local National/Sub-national Courtesy: Arun KC
  15. 15. Méthodes et applications de priorisation DST Méthode La description Avantage Désavantage Jugement d'expert Utilisation des connaissances et de l'expérience d'experts sur l'utilisation et les impacts de la technologie CSA Rapide et facile Négliger les besoins et les priorités locales Priorisation des parties prenantes Présenter un large éventail d'options d'AIC et de priorisation participative Connaissances et préférences des intervenants comptables Effet de dominance de la partie prenante influente Analyse de feuille de calcul Analyse coûts-avantages basée sur un tableur Évaluation quantitative des exigences de la CSA avec un ensemble de données minimum disponible Les compromis, les synergies entre les technologies (analyse multi- objectifs) ne sont pas bien saisis Optimisation à objectif unique Limite l'optimisation à l'aide de la programmation linéaire et d'autres méthodes mathématiques simples Quantification rapide des performances de la technologie avec contraintes Les compromis, les synergies entre les technologies (analyse multi- objectifs) ne sont pas bien saisis Modélisation (ex. DSSAT) Modèles de simulation de croissance des cultures basés sur le traitement utilisant des informations biophysiques Simulez un processus de culture complet et fournissez l'effet de la technologie et des pratiques Toutes les technologies et pratiques ne peuvent pas être simulées Modèle d'optimisation mathématique basé sur les processus basé sur des paramètres biophysiques et socio-économiques Analyse des compromis et des synergies entre les options CSA Haute qualité et grand volume de données requises. Intensif en connaissances Le choix de la méthode de priorisation dépend du délai, du coût et de l'impact Courtesy: Arun KC
  16. 16. Améliorer les heures supplémentaires (traiter les lacunes dans les données) 1. Familiarisez-vous avec les variables impliquées pour développer des facteurs d'émission spécifiques (Tier 2 2) (GIEC, 2019) pour hiérarchiser et planifier la collecte de données. 2. Réalisation d'enquêtes par questionnaire et d'entretiens avec jugement d'experts. 3. L'utilisation de méthodes pour combler les lacunes des séries chronologiques peut également être utilisée, comme l'interpolation, l'extrapolation et les données de substitution. 4. Établir des liens entre les systèmes statistiques, y compris les bases de données mondiales (c'est- à-dire FAO-Stat), les recensements agricoles (c'est-à-dire le Programme mondial de la FAO sur les recensements agricoles), la télédétection, le crowdsourcing et l'implication des chaînes d'approvisionnement. 5. Mesures sur le terrain et validation et étalonnage de la modélisation Wilkes et al., 2017 Example for livestock
  17. 17. Ressources Plateformes • Innovation sur le MRV des émissions de GES pour fournir des estimations fiables et abordables et éclairer les décisions d'atténuation. • Focus sur les petits exploitants: AgMRV fournit des ressources pour analyser leurs performances et des études de cas sur leur utilisation. • Ressources pour évaluer les émissions de GES des activités sur le bétail, le riz, les sols, l'agroforesterie, les pertes et gaspillages alimentaires et l'agriculture en général.
  18. 18. Ressources Méthodologies et bases de données Lignes directrices rentables pour la mesure des émissions et des absorptions de GES agricoles
  19. 19. Ressources Données d'activité • National surveys and statistics. Surveys provide agricultural statistics that can be used for greenhouse gas inventories. At the national level, these are often compiled by national statistical agencies or agricultural ministries (e.g. USDA National Agricultural Statistics Service). • Producer organizations and industry associations (e.g. IFA) • Project monitoring data (e.g. FAO World Programme on Agricultural Censuses; FAO-GRA Livestock Activity Data Guidance (L-ADG); Wilkes et al. 2020) • FAO-Stat: http://www.fao.org/faostat/en/ • iSDAsoil: https://www.isda-africa.com/isdasoil/?location=-75.525%2C- 47.511%2C145.579%2C51.176
  20. 20. Ressources Facteurs d'émission • EFDB: la base de données des facteurs d'émission du GIEC est un référentiel pour les facteurs d'émission et les paramètres associés (c'est-à-dire la documentation technique et de référence et les références) qui peuvent être utilisés pour estimer les émissions et les absorptions de GES. • SAMPLES Database:ce site Web du CCAFS héberge les facteurs d'émission et les métadonnées associées des mesures des gaz à effet de serre dans les systèmes agricoles. • Global Nitrogen database: hébergée par SAMPLES, elle compile une base de données à jour des mesures sur le terrain des émissions d'oxyde nitreux (N2O) provenant de l'agriculture à partir de données publiées. • Global N2O database: gérée par la Colorado State University, la base de données mondiale sur le N2O compile les émissions d'oxyde nitreux (N2O) des systèmes agricoles. • Publications scientifiques : les facteurs d'émission peuvent être utilisés à partir d'articles scientifiques qui rendent compte des mesures d'émissions. Les rapports d'émissions peuvent devoir être ajustés en fonction de la période, une fois que les publications estiment souvent les émissions par saison plutôt que par année. En outre, il est souhaitable que les facteurs d'émission soient vérifiés par rapport à des études couvrant plus de trois ans pour tenir compte de la variabilité saisonnière ou sur la base d'études multiples.
  21. 21. Ressources Projections • IIASA - Explorateur de scénarios IAMC 1.5°C. Cet explorateur de scénarios présente les voies d'atténuation du changement climatique selon le IPCC Special Report on Global Warming of 1.5°C (SR15). • CAT. Le Climate Action Tracker évalue les engagements des pays en matière d'atténuation du changement climatique et suit s'ils suivent en conséquence. Le CAT détermine également l'augmentation probable de la température d'ici la fin du siècle en fonction des actions nationales agrégées. • En-ROADS, C-Roads and ALPS simulators. Développé par Climate Interactive, En-ROADS est un modèle qui estime comment les changements dans les politiques économiques et publiques pourraient affecter les émissions de GES et les résultats climatiques à l'échelle mondiale. C-Roads est configuré pour estimer l'impact de la réduction des émissions de GES dans les NDC des pays. En cours de développement, le simulateur de politique agricole et foncière (ALPS) permettra aux utilisateurs de visualiser l'effet probable de différentes décisions politiques sur le système alimentaire et les émissions de GES.
  22. 22. • CCAFS Resource Guide on Low Emissions Development: https://samples.ccafs.cgiar.org • CCAFS SAMPLES: https://samples.ccafs.cgiar.org • MRV platform for agriculture: https://www.agmrv.org • IPCC guidelines (2019): https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2019rf/index.html • World Resource Institute (WRI) Agricultural Protocol: https://ghgprotocol.org • Sustainable Agriculture Network (SAN) certification guidelines: https://www.sustainableagriculture.eco • FAO-Stat: http://www.fao.org/faostat/en/ Ressources Les lignes directrices, les mesures, les indicateurs et les outils d'estimation de l'atténuation sont largement disponibles
  23. 23. Mercy!

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