El documento discute los impactos del cambio climático en la agricultura colombiana y la necesidad de mejorar las proyecciones climáticas. Señala que para 2030 habrá cambios en la productividad de cultivos permanentes que afectarán la seguridad alimentaria. También, habrá cambios drásticos en la geografía de los cultivos. El país debe desarrollar una estrategia para enfrentar tanto los retos como las oportunidades del cambio climático.

1. Escenarios de Cambio climático en Colombia y la agricultura: Impactos sobre productividad Andy Jarvis, Julian Ramirez, Emmanuel Zapata, Peter Laderach, Edward Guevara Program Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT

2. Contenido La importancia de tenerbuenospredicciones de climaparapoderestimarimpactos La demanda de informacionpara la agricultura Un breveresumen de los modelos Impactos en productividad Impactos en pestes y enfermedades Perspectivaspara el futuro

3. La demanda - resolucion Agricultura esunaindustria de nicho Entoncesnecesitamosdatos de climarelevantesparacaracterizar el nicho Escala: 1km, 90m?

4. La demanda - variables Necesitamos multiples variables Temperatura Max, min, media Precipitacion Humedadrelativa Radiacion solar Vientos ……. Menosimportantes Mascertidumbre

6. Estamosbuscandopronosticosparavariabilidadclimatica (within season, seasonal, annual, Nino/Nina)

8. Los modelos de pronostico de clima

9. Los modelos Empezo con los GCMs Grillasgrandes, muycomplejos Vamoshacia los RCMs Grillasmaspequenhas, igualmentecomplejos

10. Modelos GCM : “Global ClimateModels” 21 “global climatemodels” (GCMs) basados en cienciasatmosféricas, química, física, biología Se corre desde el pasado hasta el futuro Hay diferentesescenarios de emisionesde gases INCERTIDUMBRE POLITICO (EMISIONES), Y INCERTIDUMBRE CIENTIFICO (MODELOS)

12. Mensaje 1 En la agricultura, lasdiferentesescenarios de emisiones no son importantes: de aqui a 2030 la diferencia entre escenarioses minima

13. CCCMA-CGCM3.1 T47 BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3

14. CCCMA-CGCM3.1 T47 BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3

16. La incertidumbrecientificoSIesrelevantepara la agricultura: tenemosquetomardecisionesdentro de un contexto de incertidumbre Y Depender de un limitadonumero de GCM espeligroso Mensaje 2

17. Bases de Datos Bases de datos de CIAT para 2030 y 2050 Para elaboración de senderos de adaptacion http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage/

19. La demanda vs. la oferta

20. Entonces que hacemos frente todo esto?

21. Entoncesquehacemosfrentetodoesto? No hay una sola estrategiagana-gana Necesitamos multiples acercamientosparamejorar la base de informacionacerca de escenariosde cambioclimatico Desarollo de RCMs (multiples: PRECIS NO ES SUFICIENTE) Downscaling empirico, metodoshybridos Probamosdiferentesmetodologias Se requiereflujo de informacion (CCC): compartimos, comparemos, charlamos (chismoseamos)

22. Un análisis sectorial para Colombia

23. Un sector con mucho cultivopermanente

25. The Model: EcoCrop 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… So, how does it work?

27. Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivelNacional

28. Cambiospromediospordepartamento

29. Dos casosdiferentes: Bolivar vs. Cauca

31. Tema de seguridadalimentaria, y pobreza: muchas de los cultivosafectados son de agicultorespequenos

32. Clarasprioridadesnacionales (porejemplo. Costa Caribe, cultivosespecificos)

34. Impacts on green mite to 2020

35. Impacts on whitefly to 2020

36. Mensaje 3 Hay retos y oportunidades: el paisdeberiatenerunaestrategiaparaenfrentar ambos

37. Un Ejemplo mas local El susto de café en Cauca

38. Climas mueven hacia arriba Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la zona cafetero. Un cambio de 2.2oC equivale a una diferencia de 440m.

39. MECETA Suitability in Cauca Significant changes to 2020, drastic changes to 2050 The Cauca case: reduced coffeee growing area and changes in geographic distribution. Some new opportunities.

41. Mensaje 4 Localmenteva a vercambiosdrasticos con la geografia de los cultivoscambiando

42. Minimising impacts: Breeding for beans (PhaseolusvulgarisL.) towards 2020

43. How are beans standing up currently? Parameters determined based on statistical analysis of current bean growing environments from the Africa and LAC Bean Atlases.

44. What will likely happen? 2020 – A2 2020 – A2 - changes

45. Technology options: breeding for drought and waterlogging tolerance Drought tolerance Some 22.8% (3.8 million ha) would benefit from drought tolerance improvement to 2020s Waterlogging tolerance

46. Technology options: breeding for heat and cold tolerance Some 42.7% (7.2 million ha) would benefit from heat tolerance improvement to 2020s Cold tolerance Heat tolerance

47. Distribución del arroz en Colombia por sistemas de producción

48. Espinal 2020 y 2050

49. Sikasso, Mali

50. Como adaptamos? Necesitamos saber quehacemos, como lo hacemos, cuando lo hacemos y donde? Primeropasoesanalisar el problema Segundo, analisaropciones de adaptacion Evaluarcosto-beneficiopara el sector Implementar HAZLO AHORA! INVESTIGACION Y DESARROLLO TECNOLOGICO POLITICAS PUBLICOS Y PRIVADOS BUEN AGRONOMIA

51. a.jarvis@cgiar.org