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Enfrentando los retos impuestos por 
variaciones en el clima: Una mirada a los 
sistemas de producción de papa. 
Presentado por Roberto Quiroz en representación del Programa de Investigación en 
Intensificación de sistemas de cultivo y Cambio Climático
Bosquejo 
• Lo que opinan los expertos sobre el clima: 
presente y futuro 
• Impacto de los cambios de clima sobre 
cultivos 
• Uso de modelos para cuantificar los 
impactos del clima en la papa 
• Estrategias agrícolas Alto-Andinas para 
enfrentar el clima 
• Reflexiones
Lo que afirman los expertos sobre el 
clima: presente y futuro
Figure SPM.1a Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomaly 1850-2012 
All Figures © IPCC 2013 
El calentamiento del sistema es inequívoco, y desde los 1950s muchos de los cambios 
observados no tienen precedente en los últimos milenios. La atmósfera y el océano se han 
calentado, la cantidad de nieve y hielo han disminuido, el nivel del mar se ha elevado y las 
concentraciones de gases de efecto invernadero han incrementado.
Figure SPM.1b 
Observed change in surface temperature 1901-2012 
All Figures © IPCC 2013
Figure SPM.2 
Observed change in annual precipitation over land 
All Figures © IPCC 2013
Figure SPM.4 
Multiple observed indicators of a changing global carbon cycle 
All Figures © IPCC 2013
CC en los Andes Tropicales: Siglo XX 
Variable Estimación 
Temperatura Calentamiento promedio de 
0.09–0.15 ◦C década−1; pend. 
occidental >alturas>pend oriental 
Humedad relativa (niveles 
cerca a la superficie) 
Incrementa 0 – 2.5 % década−1; 
Precipitación Poco cambio desde 1950. Algo 
de incremento en Ecuador, NO 
Argentina llanuras de Bolivia 
Source: Vuille et al., 2003
Clima Proyectado: Andes 
Source: Thibeault et al., 2010
Efecto del cambio climático sobre cultivos 
• Evaluaciones hechas para el hemisferio norte, por falta de datos y 
modelos en el sur. 
• Favorece zonas muy altas o con inviernos severos. 
• Se predice un efecto de fertilización por aumento de CO2. 
• Calentamiento y Ozono reducen la productividad. 
• Mayor incidencia de eventos extremos afectan productividad 
• Efecto indirecto via patógenos y malezas 
• Pérdida de biodiversidad 
•Cambios en la fertilidad del suelo y su diversidad microbiológica 
Main sources: 
Maracchi et al., 2005 
Olesen & Bindi, 2002; 
Reddy & Hodges, 200; 
Rosenzweig & Hillel, 1998
Brechas de conocimiento y 
prioridades de investigación: 
• Experimentos + modelos para cuantificar: 
–Aumento de CO2 en cultivos de importancia a nivel rural (P.ej. 
Papas nativas) 
– Interacción entre rendimiento y otros factores que influyen en la 
producción (pestes, enfermedades, malezas, etc.) bajo 
condiciones de cambio climático 
– Impacto de eventos extremos sobre rendimiento de cultivos 
• Reducir y cuantificar las incertidumbre en futuras 
predicciones (Clima e impactos) 
• Desarrollo de herramientaspara evaluar estrategias 
de adaptación a diferentes escalas 
• Evaluar la aplicabilidad de las estrategias de 
adaptación: 
–Costo/beneficio (económico, social, ambiental) 
–Nuevas tecnologías (P.ej. biotecnología, fertilizantes, etc.) 
– Interacción con estrategias de mitigación 
from Chapter 5 – WGII FAR-IPCC, 2007 
Source: Bindi, 2008
Métodos para cuantificar los 
impactos del clima sobre el 
cultivo de papas 
De: The potato treasure of the Andes
Factores que determinan los niveles de rendimiento 
Germoplasm 
Clima 
Suelos 
Crop Traits 
CO2 
Radiación 
Temperatu 
ra 
Agua 
Nutrientes 
Malezas 
Pestes 
Enfermeda 
des 
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Modified by R. Quiroz from Penning de Vries & Rabbinge, 1995
SOLANUM 
Modelo de producción de papa 
Rad Temp Water 
Soil moisture 
Trans Evap Perc 
FFii 
ETo 
Dry Matter To Eo 
growth 
Roots Tubers Stems Leaves 
LLeeaaff aarreeaa 
LUE 
Part. 
Factor 
SLA 
Senesc. 
T/To 
Simplified scheme of daily crop growth
SOLANUM 
Modelo de producción de papa 
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LUE 
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SLA 
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T/To 
Esquema simplificado del proceso de crecimiento diario del cultivo
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Eventos extremos 
Sequía 
Helada 
Granizo 
Calor 
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foliar 
Tubérculos
Ambientes y clima contrastantes 
CCoommppoorrttaammiieennttoo cclliimmááttiiccoo eexxttrreemmoo ccoonn mmaayyoorr ffrreeccuueenncciiaa ee iinntteennssiiddaadd 
SSeeqquuííaa HHeellaaddaa GGrraanniizzoo
Brecha de rendimiento en sistemas 
paperos de Perú 
70 
60 
50 
40 
30 
20 
10 
0 
Unica Granola Yungay Canchan Perricholi Perricholi Capiro Andina Ccompis Waycha 
Rendimiento (t/ha) 
R. Potencial R. Experimental R. lim. agua
2000 
Fecha de siembra: septiembre 
Dias después de emergencia: 120
Escenario CCMA 2a 
2050 
Fecha de siembra: septiembre 
Dias después de emergencia: 120
Estrategias Agrícolas Andinas para 
enfrentar variaciones en el clima 
• Portafolio agrícola diversificado 
• Uso extensivo de variedades nativas 
• Siembra en etapas 
• Manejo estratégico de nichos micro-climáticos 
• Movimiento de cultivos hacia zonas más 
altas
PPoorrttaaffoolliioo aaggrrííccoollaa ddiivveerrssiiffiiccaaddoo 
Zona Agro- ecológica 
Communi 
ties 
Altitude 
(m) 
Quinoa 
Potato Quinoa Fava bean Cañihua Oca Olluco Isaño Oat forage 
% HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha 
Orillas del lago 
N=107 hh 
Juli 
3835 - 
3860 
100.0 0.7 90.7 0.4 76.6 0.2 5.6 0.4 4.8 0.2 4.5 0.2 3.6 0.05 44.9 0.3 
Suni A 
N=86 hh 
Vilque, 
Manazo, 
Atuncolla 
3860 - 
3890 
91.9 0.7 91.9 0.6 24.4 0.1 20.9 0.2 4.0 0.04 4.0 0.04 3.2 0.02 96.5 1.1 
Suni B 
N=139 hh 
Cabana, 
Cabanilla, 
Cabanillas 
3890 - 
3910 
98.8 0.8 95.3 0.6 36.5 0.3 25.9 0.2 3.5 0.02 3.3 0.04 92.9 0.9 
Altiplano 
N=16 hh 
Achaya 
3910 - 
4000 
85.2 0.6 98.1 0.4 11.1 0.1 33.3 0.3 87.0 0.9 
Cebada 
Habas 
Papa 
Ejemplo en diferentes zonas agroecológicas del Altiplano 
Source: ALTAGRO 2009 and RTA 1998.
UUssoo ddee mmeezzccllaa ddee vvaarriieeddaaddeess nnaattiivvaass 
Mezcla de variedades usadas en la 
comunidad de Churo (orillas del lago) 
No Variety 
type 
Variety name 
Household number 
Source: ALTAGRO 2009Source: ALTAGRO 2009 
Times 
varieties are 
used per 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 season 
1 
Native varieties 
Cheara Chok'e 
1 
2 Papa seca 
1 
3 Phinocco 
1 
4 Sutamary 
1 
5 Tollc'a c'oc'o 
1 
6 C'ac'a Imilla 
2 
7 Llujtapara 
2 
8 C'oillo 
3 
9 Huaycha 
3 
10 Wila Imilla 
4 
11 Lola 
6 
12 Janc'o Imilla 
10 
13 Sacampaya 
15 
Number 6 5 3 3 2 3 4 2 3 2 5 2 3 3 2 2 
14 
Improved varieties 
Florcita 
1 
15 Puneñita 
1 
16 Tomasa T. Condemayta 
1 
17 Alcatarma 
2 
18 San Juanito 
3 
19 Yungay 
7 
20 Andina 
14 
Number 3 3 2 2 2 3 1 3 2 3 1 2 1 1 0 0 
21 
Native 
Improved 
Ccompi 
5 
22 Peruanito 
7 
23 Chasca 
9 
24 Cheara Imilla 
15 
Number 2 2 3 3 4 2 2 2 2 2 1 2 2 1 3 3 
Total Number varieties / hh /season 11 10 8 8 8 8 7 7 7 7 7 6 6 5 5 5
Uso de la diversidad como estrategia 
de adaptación agrícola en los Andes 
5.0 
4.5 
4.0 
3.5 
3.0 
2.5 
2.0 
1.5 
1.0 
0.5 
0.0 
0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 
Thermal time (°Cd) 
Tuberization rate (g/m2) 
Alpha 
Gendarme 
Ajanhuiri 
Sajama 
Totoreña 
Condori et al, 2010
Impacto de la pérdida de tubérculos 
por las heladas 
Condori et al, 2014
SSiieemmbbrraa eessccaalloonnaaddaa 
Agro-ecological zone Lakeside (Santa Maria) 52 hh Suni (Anccaca) 55 hh 
Planting stage Early Modal Late All Early Modal Late All 
Number of households 27 20 1 4 15 25 14 1 
High yield 21 12 0 2 9 12 5 0 
Intermediate yield 5 7 1 1 4 12 7 1 
Low yield 1 1 0 1 2 1 2 0 
Quinua 
temprana 
Habas 
Papa modal 
Tarwi 
Oca 
Papa temprana 
Quinua 
tardía 
Papa tardía 
Fuente: NOAA 2002
Manejo estratégico ddee nniicchhooss mmiiccrroocclliimmááttiiccooss 
Plot Community 
Distribución de parcelas 
en tiempo y espacio
Movimiento 
vertical de 
cultivos Potato 
Agro-ecological 
zone 
Altitude 
(m.a.s.l.) 
Location 
Distance 
Lake Titicaca 
(Km) 
Observation 
time 
(years) 
Source: Roberto Valdivia personal field notes 2005-2010 
Crops 
Lakeside 3847 Ilave 0 50 potato 
Lakeside 3845 Santa Maria 8 50 potato 
Lakeside 3850 Checca 12 40 potato 
Suni A 3880 Chijichaya 15 25 Potato + Tunta 
Suni B 3900 Chigarani 18 20 Potato + Tunta 
Suni B 3900 Quillisiri 22 15 Potato + bitter potato 
Suni B 3900 Jalla Milla 28 10 Potato + bitter potato 
DRY PUNA 4000 TITIRI 35 10 BITTER POTATO + POTATO 
DRY PUNA 4050 UNTAVE 38 10 BITTER POTATO + POTATO 
Dry puna 4020 Pairumani 35 8 Bitter potato 
Dry puna 4050 Sorocaya 55 5 Bitter potato 
Dry puna 4000 Condoriri 68 5 Bitter potato in sheltered sites 
Dry puna 4070 Mazo Cruz 83 
No crops 
Avance de la frontera agrícola 
en la cuenca Ilave-Huenque
CC y producción de papa en los Andes altos 
3400 msnm 
4200 msnm 
>4300 msnm
Reservas de Carbono en suelos andinos
Pérdidas potenciales de C en suelos al incorporar 
bofedales y pastizales a cultivos: Peru & Bolivia 
Peatlands to potato 
350 
300 
250 
200 
150 
100 
50 
0 
2000 Scenarios 2050 
Gigagrams (10x9) 
Bolivia Peru 
Grasslands to potato 
12000 
10000 
8000 
6000 
4000 
2000 
0 
2000 Scenarios 2050 
Gigagrams (10x9) 
Bolivia Peru
Reflexiones 
• Los climatólogos indican que el calentamiento es inequívoco 
• En los Andes se evidencia incrementos en las temperaturas desde los 
años 50 
• Las estrategias agrícolas practicadas en los Andes para enfrentar los 
retos del clima deben ser estudiadas y adaptadas 
• La modelación permite evaluar estrategias en condiciones cambiantes 
de clima, pero debe ser complementada por discusiones con 
diferentes actores 
• Se puede evitar la ampliación de la frontera agrícola con variedades 
tolerantes, prácticas de manejo e incentivos por servicios ambientales
Gracias 
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Enfrentando los retos impuestos por variaciones en el clima: Una mirada a los sistemas de producción de papa

  • 1. Enfrentando los retos impuestos por variaciones en el clima: Una mirada a los sistemas de producción de papa. Presentado por Roberto Quiroz en representación del Programa de Investigación en Intensificación de sistemas de cultivo y Cambio Climático
  • 2. Bosquejo • Lo que opinan los expertos sobre el clima: presente y futuro • Impacto de los cambios de clima sobre cultivos • Uso de modelos para cuantificar los impactos del clima en la papa • Estrategias agrícolas Alto-Andinas para enfrentar el clima • Reflexiones
  • 3. Lo que afirman los expertos sobre el clima: presente y futuro
  • 4. Figure SPM.1a Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomaly 1850-2012 All Figures © IPCC 2013 El calentamiento del sistema es inequívoco, y desde los 1950s muchos de los cambios observados no tienen precedente en los últimos milenios. La atmósfera y el océano se han calentado, la cantidad de nieve y hielo han disminuido, el nivel del mar se ha elevado y las concentraciones de gases de efecto invernadero han incrementado.
  • 5. Figure SPM.1b Observed change in surface temperature 1901-2012 All Figures © IPCC 2013
  • 6. Figure SPM.2 Observed change in annual precipitation over land All Figures © IPCC 2013
  • 7. Figure SPM.4 Multiple observed indicators of a changing global carbon cycle All Figures © IPCC 2013
  • 8. CC en los Andes Tropicales: Siglo XX Variable Estimación Temperatura Calentamiento promedio de 0.09–0.15 ◦C década−1; pend. occidental >alturas>pend oriental Humedad relativa (niveles cerca a la superficie) Incrementa 0 – 2.5 % década−1; Precipitación Poco cambio desde 1950. Algo de incremento en Ecuador, NO Argentina llanuras de Bolivia Source: Vuille et al., 2003
  • 9. Clima Proyectado: Andes Source: Thibeault et al., 2010
  • 10. Efecto del cambio climático sobre cultivos • Evaluaciones hechas para el hemisferio norte, por falta de datos y modelos en el sur. • Favorece zonas muy altas o con inviernos severos. • Se predice un efecto de fertilización por aumento de CO2. • Calentamiento y Ozono reducen la productividad. • Mayor incidencia de eventos extremos afectan productividad • Efecto indirecto via patógenos y malezas • Pérdida de biodiversidad •Cambios en la fertilidad del suelo y su diversidad microbiológica Main sources: Maracchi et al., 2005 Olesen & Bindi, 2002; Reddy & Hodges, 200; Rosenzweig & Hillel, 1998
  • 11. Brechas de conocimiento y prioridades de investigación: • Experimentos + modelos para cuantificar: –Aumento de CO2 en cultivos de importancia a nivel rural (P.ej. Papas nativas) – Interacción entre rendimiento y otros factores que influyen en la producción (pestes, enfermedades, malezas, etc.) bajo condiciones de cambio climático – Impacto de eventos extremos sobre rendimiento de cultivos • Reducir y cuantificar las incertidumbre en futuras predicciones (Clima e impactos) • Desarrollo de herramientaspara evaluar estrategias de adaptación a diferentes escalas • Evaluar la aplicabilidad de las estrategias de adaptación: –Costo/beneficio (económico, social, ambiental) –Nuevas tecnologías (P.ej. biotecnología, fertilizantes, etc.) – Interacción con estrategias de mitigación from Chapter 5 – WGII FAR-IPCC, 2007 Source: Bindi, 2008
  • 12. Métodos para cuantificar los impactos del clima sobre el cultivo de papas De: The potato treasure of the Andes
  • 13. Factores que determinan los niveles de rendimiento Germoplasm Clima Suelos Crop Traits CO2 Radiación Temperatu ra Agua Nutrientes Malezas Pestes Enfermeda des Rendimiento potencial (Yp) Rendimiento obtenible Medidas que aumentan Rend. Rendimiento actual (Ya) Medidas que protegen Rend. Rendimiento, Mg/Ha Factores que definen Factores que limitan Factores que reducen Situación productiva Modified by R. Quiroz from Penning de Vries & Rabbinge, 1995
  • 14. SOLANUM Modelo de producción de papa Rad Temp Water Soil moisture Trans Evap Perc FFii ETo Dry Matter To Eo growth Roots Tubers Stems Leaves LLeeaaff aarreeaa LUE Part. Factor SLA Senesc. T/To Simplified scheme of daily crop growth
  • 15. SOLANUM Modelo de producción de papa Rad Temp Water Soil moisture Trans Evap Perc FFii ETo Dry Matter To Eo growth Roots Tubers Stems Leaves LLeeaaff aarreeaa LUE Part. Factor SLA Senesc. T/To Esquema simplificado del proceso de crecimiento diario del cultivo
  • 16. Impacto sobre la producción Eventos extremos Sequía Helada Granizo Calor Inundación Cobertura foliar Tubérculos
  • 17. Ambientes y clima contrastantes CCoommppoorrttaammiieennttoo cclliimmááttiiccoo eexxttrreemmoo ccoonn mmaayyoorr ffrreeccuueenncciiaa ee iinntteennssiiddaadd SSeeqquuííaa HHeellaaddaa GGrraanniizzoo
  • 18. Brecha de rendimiento en sistemas paperos de Perú 70 60 50 40 30 20 10 0 Unica Granola Yungay Canchan Perricholi Perricholi Capiro Andina Ccompis Waycha Rendimiento (t/ha) R. Potencial R. Experimental R. lim. agua
  • 19. 2000 Fecha de siembra: septiembre Dias después de emergencia: 120
  • 20. Escenario CCMA 2a 2050 Fecha de siembra: septiembre Dias después de emergencia: 120
  • 21. Estrategias Agrícolas Andinas para enfrentar variaciones en el clima • Portafolio agrícola diversificado • Uso extensivo de variedades nativas • Siembra en etapas • Manejo estratégico de nichos micro-climáticos • Movimiento de cultivos hacia zonas más altas
  • 22. PPoorrttaaffoolliioo aaggrrííccoollaa ddiivveerrssiiffiiccaaddoo Zona Agro- ecológica Communi ties Altitude (m) Quinoa Potato Quinoa Fava bean Cañihua Oca Olluco Isaño Oat forage % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha % HH Ha Orillas del lago N=107 hh Juli 3835 - 3860 100.0 0.7 90.7 0.4 76.6 0.2 5.6 0.4 4.8 0.2 4.5 0.2 3.6 0.05 44.9 0.3 Suni A N=86 hh Vilque, Manazo, Atuncolla 3860 - 3890 91.9 0.7 91.9 0.6 24.4 0.1 20.9 0.2 4.0 0.04 4.0 0.04 3.2 0.02 96.5 1.1 Suni B N=139 hh Cabana, Cabanilla, Cabanillas 3890 - 3910 98.8 0.8 95.3 0.6 36.5 0.3 25.9 0.2 3.5 0.02 3.3 0.04 92.9 0.9 Altiplano N=16 hh Achaya 3910 - 4000 85.2 0.6 98.1 0.4 11.1 0.1 33.3 0.3 87.0 0.9 Cebada Habas Papa Ejemplo en diferentes zonas agroecológicas del Altiplano Source: ALTAGRO 2009 and RTA 1998.
  • 23. UUssoo ddee mmeezzccllaa ddee vvaarriieeddaaddeess nnaattiivvaass Mezcla de variedades usadas en la comunidad de Churo (orillas del lago) No Variety type Variety name Household number Source: ALTAGRO 2009Source: ALTAGRO 2009 Times varieties are used per 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 season 1 Native varieties Cheara Chok'e 1 2 Papa seca 1 3 Phinocco 1 4 Sutamary 1 5 Tollc'a c'oc'o 1 6 C'ac'a Imilla 2 7 Llujtapara 2 8 C'oillo 3 9 Huaycha 3 10 Wila Imilla 4 11 Lola 6 12 Janc'o Imilla 10 13 Sacampaya 15 Number 6 5 3 3 2 3 4 2 3 2 5 2 3 3 2 2 14 Improved varieties Florcita 1 15 Puneñita 1 16 Tomasa T. Condemayta 1 17 Alcatarma 2 18 San Juanito 3 19 Yungay 7 20 Andina 14 Number 3 3 2 2 2 3 1 3 2 3 1 2 1 1 0 0 21 Native Improved Ccompi 5 22 Peruanito 7 23 Chasca 9 24 Cheara Imilla 15 Number 2 2 3 3 4 2 2 2 2 2 1 2 2 1 3 3 Total Number varieties / hh /season 11 10 8 8 8 8 7 7 7 7 7 6 6 5 5 5
  • 24. Uso de la diversidad como estrategia de adaptación agrícola en los Andes 5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 Thermal time (°Cd) Tuberization rate (g/m2) Alpha Gendarme Ajanhuiri Sajama Totoreña Condori et al, 2010
  • 25. Impacto de la pérdida de tubérculos por las heladas Condori et al, 2014
  • 26. SSiieemmbbrraa eessccaalloonnaaddaa Agro-ecological zone Lakeside (Santa Maria) 52 hh Suni (Anccaca) 55 hh Planting stage Early Modal Late All Early Modal Late All Number of households 27 20 1 4 15 25 14 1 High yield 21 12 0 2 9 12 5 0 Intermediate yield 5 7 1 1 4 12 7 1 Low yield 1 1 0 1 2 1 2 0 Quinua temprana Habas Papa modal Tarwi Oca Papa temprana Quinua tardía Papa tardía Fuente: NOAA 2002
  • 27. Manejo estratégico ddee nniicchhooss mmiiccrroocclliimmááttiiccooss Plot Community Distribución de parcelas en tiempo y espacio
  • 28. Movimiento vertical de cultivos Potato Agro-ecological zone Altitude (m.a.s.l.) Location Distance Lake Titicaca (Km) Observation time (years) Source: Roberto Valdivia personal field notes 2005-2010 Crops Lakeside 3847 Ilave 0 50 potato Lakeside 3845 Santa Maria 8 50 potato Lakeside 3850 Checca 12 40 potato Suni A 3880 Chijichaya 15 25 Potato + Tunta Suni B 3900 Chigarani 18 20 Potato + Tunta Suni B 3900 Quillisiri 22 15 Potato + bitter potato Suni B 3900 Jalla Milla 28 10 Potato + bitter potato DRY PUNA 4000 TITIRI 35 10 BITTER POTATO + POTATO DRY PUNA 4050 UNTAVE 38 10 BITTER POTATO + POTATO Dry puna 4020 Pairumani 35 8 Bitter potato Dry puna 4050 Sorocaya 55 5 Bitter potato Dry puna 4000 Condoriri 68 5 Bitter potato in sheltered sites Dry puna 4070 Mazo Cruz 83 No crops Avance de la frontera agrícola en la cuenca Ilave-Huenque
  • 29. CC y producción de papa en los Andes altos 3400 msnm 4200 msnm >4300 msnm
  • 30. Reservas de Carbono en suelos andinos
  • 31. Pérdidas potenciales de C en suelos al incorporar bofedales y pastizales a cultivos: Peru & Bolivia Peatlands to potato 350 300 250 200 150 100 50 0 2000 Scenarios 2050 Gigagrams (10x9) Bolivia Peru Grasslands to potato 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 2000 Scenarios 2050 Gigagrams (10x9) Bolivia Peru
  • 32. Reflexiones • Los climatólogos indican que el calentamiento es inequívoco • En los Andes se evidencia incrementos en las temperaturas desde los años 50 • Las estrategias agrícolas practicadas en los Andes para enfrentar los retos del clima deben ser estudiadas y adaptadas • La modelación permite evaluar estrategias en condiciones cambiantes de clima, pero debe ser complementada por discusiones con diferentes actores • Se puede evitar la ampliación de la frontera agrícola con variedades tolerantes, prácticas de manejo e incentivos por servicios ambientales
  • 33. Gracias por su atención

Notas del editor

  1. Figure SPM.1, Panel a Complete caption of Figure SPM.1: Figure SPM.1 | (a) Observed global mean combined land and ocean surface temperature anomalies, from 1850 to 2012 from three data sets. Top panel: annual mean values. Bottom panel: decadal mean values including the estimate of uncertainty for one dataset (black). Anomalies are relative to the mean of 1961−1990. (b) Map of the observed surface temperature change from 1901 to 2012 derived from temperature trends determined by linear regression from one dataset (orange line in panel a). Trends have been calculated where data availability permits a robust estimate (i.e., only for grid boxes with greater than 70% complete records and more than 20% data availability in the first and last 10% of the time period). Other areas are white. Grid boxes where the trend is significant at the 10% level are indicated by a + sign. For a listing of the datasets and further technical details see the Technical Summary Supplementary Material. {Figures 2.19–2.21; Figure TS.2}
  2. Figure SPM.1, Panel b Complete caption of Figure SPM.1: Figure SPM.1 | (a) Observed global mean combined land and ocean surface temperature anomalies, from 1850 to 2012 from three data sets. Top panel: annual mean values. Bottom panel: decadal mean values including the estimate of uncertainty for one dataset (black). Anomalies are relative to the mean of 1961−1990. (b) Map of the observed surface temperature change from 1901 to 2012 derived from temperature trends determined by linear regression from one dataset (orange line in panel a). Trends have been calculated where data availability permits a robust estimate (i.e., only for grid boxes with greater than 70% complete records and more than 20% data availability in the first and last 10% of the time period). Other areas are white. Grid boxes where the trend is significant at the 10% level are indicated by a + sign. For a listing of the datasets and further technical details see the Technical Summary Supplementary Material. {Figures 2.19–2.21; Figure TS.2}
  3. Figure SPM.2 | Maps of observed precipitation change from 1901 to 2010 and from 1951 to 2010 (trends in annual accumulation calculated using the same criteria as in Figure SPM.1) from one data set. For further technical details see the Technical Summary Supplementary Material. {TS TFE.1, Figure 2; Figure 2.29}
  4. Figure SPM.4 | Multiple observed indicators of a changing global carbon cycle: (a) atmospheric concentrations of carbon dioxide (CO2) from Mauna Loa (19°32’N, 155°34’W – red) and South Pole (89°59’S, 24°48’W – black) since 1958; (b) partial pressure of dissolved CO2 at the ocean surface (blue curves) and in situ pH (green curves), a measure of the acidity of ocean water. Measurements are from three stations from the Atlantic (29°10’N, 15°30’W – dark blue/dark green; 31°40’N, 64°10’W – blue/green) and the Pacific Oceans (22°45’N, 158°00’W − light blue/light green). Full details of the datasets shown here are provided in the underlying report and the Technical Summary Supplementary Material. {Figures 2.1 and 3.18; Figure TS.5}
  5. RUE=radiation use eficiency or radiation transformed into biomass; WUE=water use efficiency. I did not listed the impact of O3, which seems to be deleterious for the crops were analyzed in growth chambers
  6. The following three slides are based on the current literature on the expected effect of CC on agricultural crops. As listed in the slide, these assessments are basically made for Europ and North America. A greater challenge is to do a similar analysis for data-scarce environments such as the tropics. We try to provide some information based on the short-time experience conducting this type of analysis in the Andes.
  7. Unfortunately, not all is good news. By advancing the agricultural frontier there are other important aspects that must be assessed. Only grasslands and peatlands in the high Andes can be incorporated intro cropped land. The stocks of carbon in the soil, for different land uses was assessed by our team. Grassland and peatlants have above 200 tons oc Carbon per ha in the top layer of the soil (20 – 30 cm) whereas crops only have 50 t per ha. We also showed that the stocks of carbon in peatlands and grassland are very labile i.e. by plowing the soil most of those C incorporated into small molecules will be released to the atmosphere. The present slide shows an estimate the size of the C-stock in grasslands and peatlands today and then also present an estimate of the potential loss of soil C stocks if all the area suitable for potato will be converted from grasslands or peatlands into crops. You can see how devastating that could be. So the message is that we need technology to produce potatoes in the current areas with varieties adapted to warmer environments and with higher pressure from pests and diseases. The last two slides show what CIP is doing about it.