Presentation made by Andy Jarvis in the Mini Conference in Latin America on Agricultural Economics in San Luis, Argentina on the 9th October 2010.

1. Challenges for adaptation to climate change in the agriculture and livestock sectors in Latin America Andy Jarvis, Julian Ramirez, Emmanuel Zapata, Peter Laderach, Charlotte Lau Program Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT

2. Contenido Cambio climatico y gases de efectoinvernadero La importancia de tenerbuenospredicciones de climaparapoderestimarimpactos Un breveresumen de lo queviene Impactos en la agricultura Andina Perspectivaspara el futuro

5. Sources of Agricultural Greenhouse Gases excluding land use change Mt CO2-eq Source: Cool farming: Climate impacts of agriculture and mitigation potential, Greenpeace, 07 January 2008

6. Terra-i Results Deforestation Rate 3,062,064 Ha/año

7. Retos y oportunidades Colombia aporta 0.37% de lasemisionesglobales 38% del sector agropecuario 48% de lo cualproviene de ganaderia Masimpacto de extension de ganaderia en zonasnuevas de bosque: 80,000 Hectareasporanho en Caqueta

8. Greater energy demand…. …..and carbon becomes a commodity, and a profitable one at that

10. Porque tan seguros que el clima esta cambiando?

12. Arctic Ice is Melting

13. Los modelos de pronostico de clima

14. Usando el pasado para aprender del futuro

15. 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)

18. Entonces, ¿qué es lo que dicen?

21. 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

22. 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

24. La incertidumbrecientificoSIesrelevantepara la agricultura: tenemosquetomardecisionesdentro de un contexto de incertidumbre Mensaje 2

25. The Impacts on Crop Suitability

26. 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. Agricultural systems analysis 50 target crops selected based on area harvested in FAOSTAT

28. Average change in suitability for all crops in 2050s

29. La region Andina ¿A quién afectará? En Perú: los 8.1 millones de habitantes (31.6% de la población nacional) que vive de la actividad agropecuaria. En Bolivia: El 40% de la fuerza de trabajo. En Colombia: 40% de exportaciones. Los productores pequeños y todos los consumidores que dependen de los precios bajos de los alimentos. Las personas más pobres.

30. Un clima dinámico cambiará todo Ejemplo de Venezuela: La pérdida de aptitud climática para 18 de los 25 cultivos listados arriba. Análisis de 25 cultivos importantes en los Andes tropicales: número de cultivos que aumenta y disminuye su aptitud climática hacia el año 2050.

31. De los 25 cultivos se hizo un enfoque en 5 cultivos querepresentan diferentes grupos de alimentos Café: Perenne, alto valor. Frijol: Legumbre. Papa: Tubérculo. Tomate: Hortaliza. Trigo: Cereal. (%)

32. En términos sociales… En total: 14 millones en las áreas que pierden y 6.2 millones en las áreas que aumentan

33. En términos económicos… En algunas situaciones sólo habrían balances negativos, como en los casos de Bolivia y Colombia. BOLIVIA Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/ Valor total (2007) según FAO

34. COLOMBIA Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/ Valor total (2007) según FAO

35. Y en otros casos, habrían balances positivos que se podrían aprovechar, como en Perú y Ecuador. PERÚ Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/ valor total (2007) según FAO

36. ECUADOR Ganancias vs. Pérdidas Impacto: valor pérdida (2050)/ Valor total (2007) según FAO

37. Comparaciones por país

38. Comparaciones por cultivo

39. Mensaje 3 Hay retos y oportunidades: la region deberiatenerunaestrategiaparaenfrentar ambos

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

41. 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.

42. 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.

43. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D

44. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D

45. Mensaje 4 Localmenteva a vercambiosdrasticossi no se hace nada paraadaptar

46. El reto de adaptacion

47. Variabilidad y linea base + Climate Baseline _ Timescale Short(change in baseline and variability)Long

48. CASE 1: Transition (win-win) Risk management Progressive adaptation Mitigation Potential examples: ecosystem service payments – risk manages by offering immediate financial capital/relief, mitigates by reducing emissions, and adapts by creating incentives/opportunities to diversity away from just agriculture Adaptacion ideal

49. CASE 2: Disjointed adaptation (win-win) Climate ? Progressive adaptation (transformational change) Risk management (coping) Risk management (coping) Progressive adaptation (transformative change) ? Example: subsidies that would lower emissions and give farmers extra financial capital to invest in higher production (risk management and mitigation, but not significant long-term adaption strategy) Trade-offs CASE 3: Disjointed adaptation (no win-win) Trade-offs e.g.) Taxing fertilizers and pesticides –mitigates at farmer’s cost e.g.) Occupational change from agricultural to industrial work– farmer “adapts” at potential cost to environment Mitigation Mitigation

50. El rol de la ciencia: Un ejemplo de frijol

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

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

53. 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

54. 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

55. Sistemassilvo-pastoriles

56. En América Latina 13% de pastizales del mundo. 77% (550 millones de ha) de las áreas agrícolas son pastos. 25% del área total en pastos E. Murgeuitio, CIPAV Fao2004

57. SSP comovehiculo de adaptacionusandosupotencialpara la mitigacion Risk management (coping) CASE 2: Disjointed adaptation (win-win) ? Progressive adaptation (transformational change) Mitigation Usar los mercados de carbono y otrosserviciosecosistemicosparaincentivar la transformacion de paisajes

58. Agosto 15, 2008 Recuperación de corredores ribereñosPiedemonte llanero 13 meses Octubre 22, 2008 Estado inicial: Julio 17, 2007 15 meses

59. 5 Reasons to consider silvo-pastoral systems Major climate change mitigation potential in converting degraded and low yielding pastures into productive systems with high carbon stocks Silvo-pastoral systems act as corridors and refuges for biodiversity to move through Silvo-pastoral systems have been shown to increase milk and meat production The shade lowers temperatures for the animals, and maintains soil moisture, and hence supports adaptation The diversity in silvo-pastoral systems provides greater resilience to climate variability, and ensures constant provision of animal feed even in times of drought

60. Los SSPi generan un microclima que puede mitigar los efectos de periodos climáticos adversos como la fase cálida del ENSO (El Niño 2009-2010). 2 a 3 ºCMenos de Temperatura Promedio al año. 10 a 20% Más Humedad Relativa Promedio anual. 1,8 mmMenos de Evapotranspiración Promedio anual – FEDEGAN FNG, CIPAV 2009

61. 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 MANEJO AGRONOMICO Y VETERINARIO

62. a.jarvis@cgiar.org