Avances en modelar los impactos del cambio climático en los rendimientos de cultivos y pasturas en Bolivia

Transcripción

1 Avances en modelar los impactos del cambio climático en los rendimientos de cultivos y pasturas en Bolivia Taller Avances y vacíos en la gestión de conocimiento de cambio climático y seguridad alimentaria en Bolivia Noviembre 2011 La Paz, Bolivia

2 CONTENIDO Introducción Cultivos y zonas estudiadas Metodología Resultados Cuantificación de impactos del cambio climático en el rendimiento de cultivos Análisis de posibles medidas de adaptación al cambio climático Conclusiones

3 El cambio climático y la producción agrícola Aumento de la temperatura Períodos más largos de sequía Concentración de lluvias Variabilidad climática Estrés por calor, deterioro características químicas y estructurales del suelo, efectos fisiológicos adversos, disminución de rendimientos, pérdida de cultivos. Disminución de la humedad del suelo; descenso del nivel freático del agua; estrés hídrico; alteraciones en especies y comportamiento de malezas y plagas; alteraciones en períodos de labranza, fechas de siembra, cosecha, prácticas de cultivo. Inundación, anegamiento de parcelas; aumento de escorrentía, erosión; alteraciones en períodos de labranza, fechas de siembra, cosecha, prácticas de cultivo. Eventos extremos: tormentas, riadas, heladas, olas de calor. REDUCCIÓN DE LA PRODUCTIVIDAD Aumento en concentraciones CO 2, Efecto fertilización

4 Investigación: Proyección de impactos del CC Modelos Climáticos Globales Modelo Climático Regional (PRECIS) Modelos de impacto Temperatura Humedad Tipo de suelo Modelo de cultivos Impactos en el rendimiento de cultivos DSSAT v.4 Decision Support System for Agrotechnology Transfer

5 Cultivos y zonas estudiadas Arroz Yapacaní, San Pedro, Portachuelo, San Julián y Ascensión de Guarayos. Soya Cotoca, Minero, Okinawa 1, Pailón, Viru Viru, Yapacaní, San Pedro, San Julián y Guarayos. Maíz Gutiérrez, San Julián, San Pedro, Okinawa 1, Pailón y Mairana. Pasturas Cotoca, Gutiérrez, San Matías, San Ignacio, Concepción, San José y Vallegrande

6 Cultivos y zonas estudiadas Arroz Yapacaní, San Pedro, Portachuelo, San Julián y Ascensión de Guarayos. Soya Cotoca, Minero, Okinawa 1, Pailón, Viru Viru, Yapacaní, San Pedro, San Julián y Guarayos. Maíz Gutiérrez, San Julián, San Pedro, Okinawa 1, Pailón y Mairana. Forrajes Cotoca, Gutiérrez, San Matías, San Ignacio, Concepción, San José y Vallegrande

9 Cultivos y zonas estudiadas Arroz Yapacaní, San Pedro, Portachuelo, San Julián y Ascensión de Guarayos. Soya Cotoca, Minero, Okinawa 1, Pailón, Viru Viru, Yapacaní, San Pedro, San Julián y Guarayos. Maíz Gutiérrez, San Julián, San Pedro, Okinawa 1, Pailón y Mairana. Pasturas Cotoca, Gutiérrez, San Matías, San Ignacio, Concepción, San José y Vallegrande

10 DSSAT Modelando el rendimiento de los cultivos INPUTS OUTPUTS Datos climáticos Temperatura Máxima (ºC) Temperatura Mínima (ºC) Precipitación (mm) Radiación Solar (Mj/m2) SENAMHI, FAN Análisis Físico y Químico de Suelos Rendimiento Etapas Peso de 1000 granos Tamaño de grano LAI. CIAT Bolivia, ANAPO Datos experimentales y fenológicos CIAT Bolivia Modelos: CERES-Rice CERES-Maize CROPGRO-Soybean CROPGRO-Pasture

11 Calibración y validación de los modelos de cultivos Calibración Arroz Campaña 99/00 Pasturas Campaña 01/02 Lugar Lugar Bahia Grass Saavedra Observado Simulado N. de hojas por tallos en la cosecha Indice de Area Foliar (LAI) Peso de hojas en la cosecha (kg/ha) Floración (DAP) Madurez Fisiológica (DAP) Peso Unitario (gr) Rendimiento (kg/ha) Variedad TACÚ Yapacaní San Pedro Observado Simulado Observado Simulado Campaña 01/02 Lugar N. de hojas por tallos en la cosecha Indice de Area Foliar (LAI) Peso de hojas en la cosecha (kg/ha) Brachiaria Saavedra Observado Simulado Soya Campaña 01/02 Maíz Variedad UIRAPURU Lugar Okinawa Saavedra Observado Simulado Observado Simulado Floración (DAP) Madurez Fisiológica (DAP) Peso 100 granos (gr) Rendimiento (kg/ha) Variedad SUWAN Saavedra Lugar San Pedro Mairana Observado Simulado Observado Simulado Floración Masculina (DAP) Campaña Floración Femenina /02 (DAP) Mazorcas por 100 plantas Rendimiento (kg/ha) Fuente: Informes Técnicos Anuales del CIAT 1999/ 2000 y 2001/2002, Viruez (2001), simulaciones calculadas en DSSAT v.4

12 kg/ha kg/ha kg/ha kg/ha Validación Calibración y validación de los modelos de Cultivos Arroz - Rendimientos en San Juan de Yapacaní Soya Rendimientos en Okinawa Campaña 99/00 Campaña 00/01 Campaña 01/02 Campaña 04/05 Campaña 05/06 TARI TARI Simulated Seasonal JASAYE Simulated Seasonal Tacú Simulated Seasonal Pasturas - Peso de hojas en Saavedra Simulado Observado Campaña 01/02 Campaña 02/03 Campaña 03/04 Campaña 04/05 Uirapuru Obs Uirapuru Sim Maíz - Rendimientos en San Pedro SUWAN S. Obs SUWAN S. Sim Fuente: Informes Técnicos Anuales del CIAT para las campañas 99/00, 00/01, 01/02,02/03, 03/04, 04/05 y 05/06

13 kg/ha kg/ha Impactos del cambio climático en el rendimiento de cultivos Impactos en el rendimiento del Arroz por zonas de producción Efectos del Cambio Climático (Aislado) Yapacani San Pedro Portachuelo San Julián Guarayos Promedio Dep. BaseLine A2 20's A2 70's B2 20's B2 70's (+) (-) (+) (-) CC + Efecto Fertilización Yapacani San Pedro Portachuelo San Julián Guarayos Promedio Dep. BaseLine A2 20's (+) (+) A2 70's B2 20's B2 70's Mayores impactos negativos en rendimientos de Guarayos (-44 a -59%) y Portachuelo (-20 a 41%). Incremento en rendimientos en el corto plazo en San Pedro (+8 a +14%) y San Julián (+7 a +10%), con reducciones en el largo plazo (-15 a -20% y -5 a -23%, respectivamente). En promedio para SCZ se esperan reducciones de -13% a -38%. El efecto fertilización del CO 2 atenúa los impactos negativos del CC y en algunos casos aumenta los rendimientos. En promedio para SCZ se esperan reducciones de menor magnitud (-11 a - 26%) con efecto fertilización.

14 kg/ha kg/ha Impactos del cambio climático en el rendimiento de cultivos Impactos en el rendimiento de la Soya por zonas de producción Cotoca Efectos del Cambio Climático (Aislado) Minero Okinawa 1 Pailon Viru Viru Yapacani San Pedro San Julian Guarayos Promedio Dep. Baseline A2 20s A2 70s B2 20s B2 70s Cotoca Minero CC + Efecto Fertilización Okinawa 1 Pailon Viru Viru Yapacani San Pedro San Julian Guarayos Promedio Dep. Baseline A2 20s A2 70s B2 20s B2 70s (-) (+) Impactos negativos en rendimientos de todas las zonas. Mayores impactos negativos en San Julián (-21 a -40%) y Guarayos (-17 a -40%). En promedio para SCZ se esperan reducciones de -19% a -27%. Incremento general en los rendimientos de todas las zonas de producción, con efecto fertilización del CO 2. En promedio para SCZ se esperan incrementos de +8 a +12% con efecto fertilización.

15 Impactos del cambio climático en el rendimiento de cultivos Impactos en el rendimiento dptal. promedio para 4 cultivos Arroz Soya Maíz Pasturas

16 Análisis de posibles medidas de adaptación al cambio climático Medidas de adaptación en producción de Arroz Medidas de adaptación evaluadas: Cambios en la fecha de siembra Cambio de variedad de semillas Mejora integral en tecnología de producción (irrigación, fertilización y cambio de fecha)

17 Análisis de posibles medidas de adaptación al cambio climático Arroz Soya Maíz Pasturas

18 Conclusiones Las pruebas realizadas con los modelos CERES y CROPGRO para el arroz, maíz, soya y pastura, producen simulaciones realistas de los patrones del rendimiento de estos cultivos en las zonas productoras de Santa Cruz. Diferentes características en cada zona de producción (suelo, clima, tecnología) diferentes impactos para cada zona. Impactos predominantemente negativos en los rendimientos promedio a nivel departamental. El efecto fertilización del CO 2 atenúa los impactos negativos del CC e incrementa los rendimientos de los cultivos en algunos casos. Sin embargo, estos efectos en situaciones reales son al momento inciertos. Para obtener proyecciones más precisas, se requiere ampliar investigación incluyendo efectos de eventos extremos, plagas y enfermedades en el rendimiento de los cultivos (limitantes de los modelos).

19 Conclusiones Medidas de adaptación evaluadas: Mejora integral de la tecnología Agricultura a gran escala Cambio en la fecha de siembra Pequeños agricultores Cambio en la variedad resistentes al calor y sequía para algunos lugares, y para otros que tengan resistencia a altas precipitaciones. A pesar de las incertidumbres en las proyecciones, es importante basarse en la información disponible para entender los riesgos y consecuencias potenciales del cambio climático en la producción de alimentos.

20 Gracias por su atención Contacto: Verónica Ibarnegaray Unidad de Adaptación al Cambio Climático

21 Validación Pasturas - Peso de hojas en Saavedra Calibración y validación de los modelos de Cultivos Arroz - Rendimientos en San Juan de Yapacaní Soya Rendimientos en Okinawa 1 TariObserv ado TariSimulado Correlaciones Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Coeficiente de Correlación de Pearson Tari Observ ado TariSimulado UirapuruObserv ado UirapuruSimulado Correlaciones Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N *. La correlación es signif icante al niv el 0,05 (bilateral). Maíz - Rendimientos en San Pedro Uirapuru Uirapuru Observ ado Simulado 1.957* * Correlaciones Correlaciones BahiaObs BahiaSim Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N BahiaObs BahiaSim SuwanObs SuwanSim Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N SuwanObs SuwanSim 1.964* * *. La correlación es signif icante al niv el 0,05 (bilateral). Fuente: Informes Técnicos Anuales del CIAT para las campañas 99/00, 00/01, 01/02,02/03, 03/04, 04/05 y 05/06

22 Investigación: Proyección de impactos del CC Modelos Climáticos Globales Modelo Climático Regional (PRECIS) Modelos de impacto Temperatura Humedad Tipo de suelo Modelo de cultivos Impactos en el rendimiento de cultivos DSSAT v.4 Decision Support System for Agrotechnology Transfer