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Impactos del cambio climático en el sector de café en Centro América Agroforesteria frente Cambio Climático, 24. – 26 de Marzo 2010 San Juan de  Pasto, Colombia Anton Eitzinger
CIAT – Centro Internacional de Agricultura Tropical ,[object Object]
Mission:Reducir el hambre y la pobrezay mejorar la salud trópicos mediante una investigación que aumenta la eco- eficiencia de la agricultura.DAPA:  Análisis para mejorar decisiones y políticas (Decision and PolicyAnalysis)Dr. Andrew Jarvis Que hacemos: Análisis espaciales, cambio climático, Modelos de análisis de impacto y adaptacion, … DAPA-CAC para Centro América y el Caribe:Dr. Peter Laderach, A. Eitzinger, O. Ovalle, C. Zelaya, L. Rizo, …
Contenido A	Preguntas de la investigación B	Metodología y generación de datos C	Proyecto CUP: objetivos D	Resultados E	Conclusión y resumen F			El próximo paso	frente cambio climático en la regiónCentro América y el Caribe
Preguntas de la investigación A ¿Dónde se pueden cultivar café en el futuro? ¿ Donde no crecerá el café en el futuro? ¿ Donde puede crecer el café todavía con una gestión adaptada? ¿Cuáles son los factores decisivos para la gestión?  Pics  by Neil Palmer (CIAT)
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Estaciones meteorológicas con datos para:
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Modelos GCM B ,[object Object],Modelan desde el pasado (para calibrar) hacia el futuro Modelos Globales de Clima basados en ciencias atmosféricas, química, física y biología ,[object Object],El Cuatro informe de IPCC, basado en los resultados de 21 modelos (GCMs)
Modelos GCM B En CIAT 4-20 modelos (diferentes instituciones)
Caracterización - variables bioclimáticos Bio 1 = Temperatura media anual Bio 2 = Rango de temperatura diurno medio (media todos los meses (Temp. Máxima – Temp. Mínima)) Bio 3 = Isotermalidad (Bio2 / Bio7) (* 100) Bio 4 = Estacionalidad de temperatura (desviación estándar * 100) Bio 5 = Temperatura máxima del mes más caliente Bio 6 = Temperatura mínima del mes más frío Bio 7 = Rango de temperatura anual (Bio5 – Bio6) Bio 8 = Temperatura media del trimestre más húmedo Bio 9 = Temperatura media del trimestre más seco Bio 10 = Temperatura media del trimestre más frío Bio 11 = Temperatura media del trimestre más caliente Bio 12 = Precipitación total anual Bio 13 = Precipitación del mes más húmedo Bio 14 = Precipitación del mes más seco Bio 15 = Estacionalidad de la precipitación (coeficiente de variación) Bio 16 = Precipitación del trimestre más húmedo Bio 17 = Precipitación del trimestre más seco Bio 18 = Precipitación del trimestre más caliente Bio 19 = Precipitación del trimestre más frío B
Generación del clima futuro B ,[object Object]
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Las preguntas ¿Dónde se pueden cultivar café en el futuro?  ¿ Donde no crecerá el café en el futuro ? ¿ Donde puede crecer el café todavía con una gestión adaptada ? B ? Predecir la adaptabilidad de las zonas de café aptos para producir café en el futuro
Predicción de la adaptabilidad B Clima actual Clima futuro Proyección Clave de la investigacion Relación 19 bioclim variables MAXENT is generally considered to be the most accurate model (Elith et al. 2006) and was selected for the analyses of the present study after an initial iteration of analysis in the study region using all four models. Predicción de la presencia de café en el futuro Datos de evidencia de café en hoy día
El proceso B ,[object Object]
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El proyecto CUP  - “Café bajo presión” - objetivos C Predecir la futura adaptabilidad de las zonas de abastecimiento de café GMCR Evaluar los posibles impactos del cambio climático en la calidad y producción del café Identificar cultivos alternativos bajo escenarios predichos de cambio climático Evaluar las implicaciones del cambio climático en parámetros socio-económicos Acompañar a organizaciones de agricultores y actores de cadena de suministro para diseñar escenarios adecuados
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Nichos ecológicos con modelos con Ecocrop D Que es EcoCrop? Algoritmo para ver el ancho del nicho de cada especie; parámetros dentro una estación de crecimiento para calcular  Intervalo de la lluvia absoluta  Intervalo de la temperatura absoluta  Intervalo de la lluvia optima Intervalo de la temperatura  optima  Duración de una estación de crecimiento Temperatura congelada del cultivo(cuando muere el cultivo) Porque otro modelo que para cafe? Por que no hay datos de evidencia del cultivo (datos GPS) !!
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A Eitzinger - Pasto, Impactos CC Cafe

  • 1. Impactos del cambio climático en el sector de café en Centro América Agroforesteria frente Cambio Climático, 24. – 26 de Marzo 2010 San Juan de Pasto, Colombia Anton Eitzinger
  • 2.
  • 3. Mission:Reducir el hambre y la pobrezay mejorar la salud trópicos mediante una investigación que aumenta la eco- eficiencia de la agricultura.DAPA: Análisis para mejorar decisiones y políticas (Decision and PolicyAnalysis)Dr. Andrew Jarvis Que hacemos: Análisis espaciales, cambio climático, Modelos de análisis de impacto y adaptacion, … DAPA-CAC para Centro América y el Caribe:Dr. Peter Laderach, A. Eitzinger, O. Ovalle, C. Zelaya, L. Rizo, …
  • 4. Contenido A Preguntas de la investigación B Metodología y generación de datos C Proyecto CUP: objetivos D Resultados E Conclusión y resumen F El próximo paso frente cambio climático en la regiónCentro América y el Caribe
  • 5. Preguntas de la investigación A ¿Dónde se pueden cultivar café en el futuro? ¿ Donde no crecerá el café en el futuro? ¿ Donde puede crecer el café todavía con una gestión adaptada? ¿Cuáles son los factores decisivos para la gestión? Pics by Neil Palmer (CIAT)
  • 6. Preguntas de la investigación: cambio climático A Cuándo empezará a cambiar el clima?
  • 7. Preguntas de la investigación: cambio climático y la Agricultura A Existe consenso sobre el cambio en el clima… Existen sólo algunos estudios en Latinoamérica… muchos de macro-escala mayor radiación solar mayor evaporación de agua Atmósfera Calentamiento Global Temperatura3°C Cambios de la precipitación Carbono (CO2) Metano (CH4) afectando los cultivos en su calidad y cantidad y así en el bienestar de los productores
  • 8. Preguntas de la investigación: cambio climático CCCMA-CGCM3.1 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MPI-ECHAM5 A NCAR-CCSM3.0 UKMO-HADCM3 UKMO-HADGEM1 2050 A1B I N C E R T I D U M B R E S
  • 9. Metodología y generación de datos B La generación de los datosdel clima histórico Clima del futuro Predicción de la adaptabilidaddel cultivo (café)
  • 10.
  • 12. El mundo:precipitación: 47,554 Temp. promedia: 24,542 Temp. min/max: 14,835 Precipitation: 736 Mean temp.: 708 Min/maxtemp: 61
  • 13.
  • 14. Modelos GCM B En CIAT 4-20 modelos (diferentes instituciones)
  • 15. Caracterización - variables bioclimáticos Bio 1 = Temperatura media anual Bio 2 = Rango de temperatura diurno medio (media todos los meses (Temp. Máxima – Temp. Mínima)) Bio 3 = Isotermalidad (Bio2 / Bio7) (* 100) Bio 4 = Estacionalidad de temperatura (desviación estándar * 100) Bio 5 = Temperatura máxima del mes más caliente Bio 6 = Temperatura mínima del mes más frío Bio 7 = Rango de temperatura anual (Bio5 – Bio6) Bio 8 = Temperatura media del trimestre más húmedo Bio 9 = Temperatura media del trimestre más seco Bio 10 = Temperatura media del trimestre más frío Bio 11 = Temperatura media del trimestre más caliente Bio 12 = Precipitación total anual Bio 13 = Precipitación del mes más húmedo Bio 14 = Precipitación del mes más seco Bio 15 = Estacionalidad de la precipitación (coeficiente de variación) Bio 16 = Precipitación del trimestre más húmedo Bio 17 = Precipitación del trimestre más seco Bio 18 = Precipitación del trimestre más caliente Bio 19 = Precipitación del trimestre más frío B
  • 16.
  • 18. 19 variables bioclmaticas (WorldClim)
  • 22. Sumar al clima actual (la base)
  • 23. Generación de 19 variables bioclimáticasClima actual + Cambio Climático = Futuro
  • 24. Las preguntas ¿Dónde se pueden cultivar café en el futuro? ¿ Donde no crecerá el café en el futuro ? ¿ Donde puede crecer el café todavía con una gestión adaptada ? B ? Predecir la adaptabilidad de las zonas de café aptos para producir café en el futuro
  • 25. Predicción de la adaptabilidad B Clima actual Clima futuro Proyección Clave de la investigacion Relación 19 bioclim variables MAXENT is generally considered to be the most accurate model (Elith et al. 2006) and was selected for the analyses of the present study after an initial iteration of analysis in the study region using all four models. Predicción de la presencia de café en el futuro Datos de evidencia de café en hoy día
  • 26.
  • 27. La generación de los climas futuros(los 20 modelos)
  • 28. Predicción de la distribución de café futuro(la adaptabilidad en percentage)
  • 29.
  • 30. El proyecto CUP - “Café bajo presión” - objetivos C Predecir la futura adaptabilidad de las zonas de abastecimiento de café GMCR Evaluar los posibles impactos del cambio climático en la calidad y producción del café Identificar cultivos alternativos bajo escenarios predichos de cambio climático Evaluar las implicaciones del cambio climático en parámetros socio-económicos Acompañar a organizaciones de agricultores y actores de cadena de suministro para diseñar escenarios adecuados
  • 31. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D Ejemplo: Impacto de Cambio Climático en Nicaragua
  • 32. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D
  • 33. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D Ejemplo: Chipas/México Datos de evidencia 8.024 Estaciones meteorológicas Prec: 257 Temp: 41
  • 34. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D Ejemplo: Chipas/México Cambio = futuro - actual (adaptabilidad de café)
  • 35. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D Ejemplo: Chipas/México Relación entre el cambio y zonas de elevación
  • 36. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D
  • 37. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D ? ¿Cuáles son los factores decisivos para la gestión? Cuales de los bioClims influyen mas? “Stepwiseregression” Ejemplo: AtapCC - Adaptabilidad de café en Kenia (2010)
  • 38. Resultados: objetivo “Impactos en la calidad” D
  • 39. Resultados: objetivo “Impactos en la calidad” D Ejemplo: Impacto de Cambio Climático en Mexico/Veracruz
  • 40. Resultados: objetivo “Cultivos alternativos” D Ejemplo: Cultivos de importancia en Nicaragua
  • 41. Nichos ecológicos con modelos con Ecocrop D Que es EcoCrop? Algoritmo para ver el ancho del nicho de cada especie; parámetros dentro una estación de crecimiento para calcular Intervalo de la lluvia absoluta Intervalo de la temperatura absoluta Intervalo de la lluvia optima Intervalo de la temperatura optima Duración de una estación de crecimiento Temperatura congelada del cultivo(cuando muere el cultivo) Porque otro modelo que para cafe? Por que no hay datos de evidencia del cultivo (datos GPS) !!
  • 42. Resultados: objetivo “Cultivos alternativos” D Ejemplo: cambio de la adaptabilidad
  • 43. Resultados: objetivo “Cultivos alternativos” D
  • 44. Resultados: objetivo “Cultivos alternativos” D
  • 45. Resultados: objetivo “Cultivos alternativos” D
  • 46. Resultados: objetivo “implicaciones socio-economicos” D
  • 47. Resultados: objetivo “Acompañar agricultores” D Talleres con “case-studys” Incluir expertos e ingenieros locales Compartir de conocimiento Generar manuales de adaptación
  • 48. Resultados: objetivo “Acompañar agricultores” Los colores muestran: Precipitación promedio anual Cruz Alejandro Gomez La Maravilla | ID: NIC_024 Matagalpa, Nicaragua Factores ambientales: Precipitación promedio anual: 1.900mm D
  • 49. Resultados: objetivo “Acompañar agricultores” Los colores muestran: Cambio de la Adaptabilidad (%) para el año 2050 Cruz Alejandro Gomez La Maravilla | ID: NIC_024 Matagalpa, Nicaragua Factores ambientales: Cambio Adaptabilidad año 2050: -37% Cultivosalternativos(Adaptabilidad): Cacao 70% Frijol 56% Papa 34% D
  • 50.
  • 51. El cambio climático no sólo traerá malas noticias, pero también un montón de nuevas posibilidades.Solución es gestión específico por sitio Los ganadores serán aquellos que estén preparados para el cambio y saben adaptarse.
  • 52.
  • 53.
  • 54. Incluir el conocimiento de los expertos locales
  • 56. Adaptación de la gestión agronómica, tales como la sombra, variedades, riego, etc
  • 57. Planificación estratégica de nuevas áreas con potencial para la producción de café.
  • 58.
  • 59. Impactos del cambio climático en el sector de café en Centro AméricaEl grupo DAPA y DAPA-CAC del CIAT: Dr. A. Jarvis, Dr. Peter Laderach, A. Eitzinger, J. Ramirez, O. Ovalle, C. Zelaya, L. Rizo, … a.eitzinger@cgiar.org Gracias!