Variabilidad Climática y Seguridad Alimentaria-Disponibilidad.

Transcripción

1 Variabilidad Climática y Seguridad Alimentaria-Disponibilidad. Congreso Colombia Economía Verde Presentadora Ana Maria Loboguerrero Subdirección de Desarrollo Ambiental DNP Autores Oscar A. Alfonso Carlos E. Alonso M. Mayo de 2012

2 Objetivos del Estudios Objetivo General Estimar los efectos (asociación) de la variabilidad climática sobre el nivel de precios de los alimentos. Objetivo Específicos Analizar la Dinámica de la Población Construir una Medida de Vulnerabilidad. Realizar Estudios de Caso, para medir la asociación: Variabilidad Climática Nivel de Precios.

3 Definiciones Variabilidad Climática La variabilidad climática se refiere a la condición natural de cambio permanente en el clima.el cambio climático se refiere al impacto de la actividad humana sobre la variabilidad climática. Este trabajo versa sobre el primer concepto. Nivel de Precios Para los ejercicios longitudinales se utiliza el nivel de precios de los alimentos, medido a partir del Índice de Precios al Consumidor de Alimentos para cuatro ciudades - DANE. Para los ejercicios transversales se utiliza la Línea de Indigencia. GEIH DANE.

4 Alcance del Estudio Se busca medir los efectos-asociación de la variabilidad climática sobre el nivel de precios de los alimentos, objetivo que lleva implícito que sólo se trabaja sobre el ítem de disponibilidad, es decir seguridad alimentaria en el sentido de disponibilidad.

5 Vínculos Teóricos entre la Variabilidad Climática y la Pobreza

6 Ejercicios Realizados 1. Dinámica de la Población 2. Adaptación Regionalización - Snow(1976) 3. Análisis de Producción por Zonas 4. Construcción de un Índice de Vulnerabilidad 5. Estudios de Caso

7 Dinámica de la Población 2005 Crecimiento Zona Mpios % Población Tasa Urb Zonas Metropolit % 95.1 % 57.4 % Capitales Departamento % 90.9 % 15.5 % Resto del País Crec. Estable % 55.1 % 37.0 % Crec. Moderado % 41.7 % 4.5 % Crec. Negativo % 40.9 % % Total % 74.4 % % Fuente: Datos Censales ,DANE.

8 Distribución de la Población

9 OB-E AL-E Vin Intro D-P P-Di Regionalizacio n Utilizada - Snow (1976) Source: Mesa-Poveda-Carvajal (1997)

10 Regionalización - Adaptada Adaptación: Se ubicó el municipio en la región donde tiene la mayor parte de su territorio.

11 Producción de Alimentos Zona Grupo de Plan Cost. P.A. Cord P.M. Cord. V. Río V. Río Alimentos Mompo. Occ-Cent Occ-Cent Cauca Magda Cereales 23.2 % 0.8 % 1.1 % 4.0 % 28.6 % Leguminosas 2.1 % 13.8 % 1.0 % 1.1 % 6.4 % Frutas - H. 1.4 % 9.5 % 3.2 % 3.0 % 5.8 % Tubérculos 13.3 % 10.1 % 1.7 % 2.2 % 4.1 % Azucares 0.0 % 1.9 % 16.9 % 70.3 % 1.9 % Otros Ali. 1.8 % 1.2 % 0.3 % 1.4 % 42.2 % Total 8.2 % 5.0 % 9.0 % 35.1 % 7.4 % Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera Min. Transporte.

12 Vulnerabilidad Conceptos Básicos SES: Sistema socio-ecológico. Compuesto por Seres humanos y ecosistema. Stress: Presión a la que está sometido constantemente el sistema. Perturbación: Es un pico abrupto en la presión habitual. V: Viento-Huracán. Sensibilidad: Grado en el cual un sistema es cambiado ante una perturbación o stress. Vulnerabilidad:: Susceptibilidad de recibir un daño.

13 Medidas de Stress Modelo Ajustado Temperatura Se asume que la serie de temperatura obedece una ecuación, Y t = T t + Z t, (1) donde: Y t = temperatura observada en el momento t, T t la componente de tendencia, y Z t otras componentes. Metodología A la componente de tendencia T t se le ajusta un polinomio con tendencia β 1 que aumenta en un momento del tiempo t c, es decir se acelera β 2.

14 Medidas de Stress Estimados β 1 y β 2 se plantean como medidas de stress 1. Velocidad Relativa 2. Aceleración Relativa 3. Velocidad Final V ED r = A ED r = β 1 x , (2) β 2 x , (3) V ED f = β 1 + β 2 x (4)

15 Mapa de Velocidad Nota: Zonas con temperatura estacionaria Guajira-Planicie Costera. Aumentos Importantes en el Macizo Colombiano

16 Mapa de Aceleración Nota: Aceleraciones Importantes en el Macizo Colombiano, Zona Andina y Sierra Nevada

17 Mapa de Velocidad Final Nota: Velocidad Final Alta en el Macizo Colombiano, Zona Andina y Sierra Nevada. Temperaturas estacionarias en la Guajira y Valle del Magdalena

18 Sensibilidad: Nivel de Precios - Indigencia Metodología: Nivel Departamental La sensibilidad a este nivel se mide como el porcentaje de personas que caerían en condiciones de indigencia, cuando se da un aumento en el nivel de precios de la canasta de alimentos. El indicador planteado esta dado por S I = αc 1 + (1 α)c 20 (5) Donde C 1 porcentaje de nuevos indigentes al aumentar el IPC de alimentos en un 1 %, C 20 porcentaje medio de nuevos indigentes al aumentar el IPC en un 20 %, α=0.9.

19 Sensibilidad: Nivel de Precios - Pobreza Metodología: Nivel Departamental La sensibilidad a este nivel se mide como el porcentaje de personas que caerían en condiciones de pobreza, cuando se da un aumento en el nivel de precios de la canasta de alimentos. El indicador planteado esta dado por S P = αd 1 + (1 α)d 20 (6) Donde D 1 porcentaje de nuevos pobres al aumentar el IPC de alimentos en un 1 %, D 20 porcentaje medio de nuevos indigentes al aumentar el de IPC alimentos en un 20 %, α=0.9.

20 Resultados Sensibilidades Departamentales Sensibilidad NP-Indigencia Pobreza Extrema Depto δ 0 δ 1 δ 20 C 1 C 20 S I Antioquía 8.34 % 8.48 % % 0.13 % 0.14 % 0.13 % Cesar % % % 0.42 % 0.29 % 0.40 % Bogotá 2.92 % 2.99 % 4.38 % 0.07 % 0.07 % 0.07 % Si leemos S I como el riesgo medio de caer en indigencia, podemos pensar en riesgos relativos. El riesgo relativo de una persona de Antioquía es 1.86 veces el riesgo que enfrenta una persona residente de Bogotá. Este valor para el departamento del Cesar es 5.71.

21 Metodología Municipal Sensibilidad Municipal Las medidas de sensibilidad a nivel municipal están dadas por y V I ij = p ij P ij S I 100 = f ij S I 100, (7) V P ij = p ij P ij S P 100 = f ij S P 100, (8) donde P ij y f ij son la población total del municipio y la proporción de personas en la cabecera. Si Vij P =2.1 indica que población en riesgo representa cerca del 2.1 % de la población total del municipio.

22 Mapa de Sensibilidad frente a la Pobreza Extrema Nota: Muy Altas Sensibilidades en Magdalena, Cesar, Córdoba y Chocó

23 Mapa de Sensibilidad frente a la Pobreza Nota: Pocos municipios con Muy Altas Sensibilidades. Sin embargo Magdalena, Cesar, Córdoba y Chocó aparecen con Altas Sensibilidades

24 Índice de Vulnerabilidad Índice Propuesto V ij = R A = (R c R a ) A ij. (9) Donde se asume como riesgos R c = V f :Velocidad final del aumento en temperatura, R a :Pérdida agrícola 2008 promedio de las tres zonas de mayor provisión, y como medida de la población expuesta al riesgo A ij = 0,7Vij I + 0,3V ij P, V ij I y V ij P sensibilidades IPC indigencia y pobreza a nivel municipal, respectivamente.

25 Mapa de Índice de Vulnerabilidad Nota: Problemas en algunos municipios de Cesar, Magdalena, Guajira y Nariño

26 Estudio de Casos Variabilidad Climática Nivel de Precios Metodología Estimación del esqueleto de la serie Detección de datos atípicos. Variables climáticas a dos colas. Temperatura media, notación T t. Dias/mes sin lluvia, d t. Cantidad de lluvia mes C t. Índice de Precios de Alimentos - a una sola cola. Ajuste Modelo de los Valores Extremos en IPC como función de los extremos de la climatología de las tres zonas de mayor provisión.

27 Modelo a Ajustar La estructura a analizar, tiene las características para ajustar un modelo logit ( ) πt ln = α π t 6 β j Ut j T j=1 6 τ j A C t j (10) Donde π t = P (N t = 1), N t indicadora de extremos superiores en el IPC, Ut T, Ut d, Ut C, A T t, A d t y A C t indicadores de valores extremos superiores e inferiores en las variables climáticas de interés, Temperatura, días sin lluvia y Cantidad de lluvia-mes. j=1

28 Resultados Bogotá Origen Alimentos Prioritarios Región de Origen Municipios Participación Valle del Río Cauca % Parte Media Cord. Occid. y Central % Llanos orientales % Macizo Colombiano % Sierra de la Macarena % Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera - Min. Transporte, 2008.

29 Resultados Bogotá Modelo Estimado Parámetro Error Variable Estimado Estándar P-value Intercepto A d t Ut 1 C A T t Ut 3 T A C t A C t Factores de protección. A d t 1 : Meses con muy pocos días sin lluvia. Reduce la probabilidad de tener un aumento atípico en el IPC, en un 15.8 %. Ut 1 C : Meses con altas - extremas - cantidades de lluvia. Reduce la probabilidad de tener un aumento extremo en el IPC de alimento, en un 21.7 %.

30 Resultados para Bogotá Factores de Riesgo Ut 3 T : Meses con altas - extremas - temperaturas medias. Aumenta la probabilidad de observar un aumento atípico en el IPC, en un 28.5 %. A C t 1 : Meses con escasas - extremas - cantidades de lluvia. Aumenta la probabilidad de un evento extremo en el IPC en cerca de 27.1 % Todos son significativos con α=0.05.

31 Resultados Cali Origen Alimentos Prioritarios Región de Origen Municipios Participación Macizo Colombiano % Valle del Río Cauca % Parte Alta Cord. Occid. Central % Valle del Río Magdalena % Cord. Orie. Zona Andina % Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera - Min. Transporte, 2008.

32 Resultados Cali Modelo Estimado Parámetro Error Variable Estimado Estándar P-value Intercepto Ut 3 d Ut 6 C Sólo se observan factores de riesgo. Ut 3 d : Meses con una gran cantidad de días sin lluvia. Tres meses después de observar un mes con pocos días de lluvia la probabilidad de tener un aumento atípico en el IPC crece en un 28 % aprox.

33 Conclusiones César y Nariño presentan distribuciones del ingreso con altos porcentajes de hogares o personas que pueden caer en condiciones de pobreza o indigencia ante una caída del ingreso real asociada a aumentos en el nivel de precios de alimentos. Los tiempos grandes cantidades de lluvia son seguidos de meses de bajos o moderados crecimientos del IPC; es decir, buenas cantidades de lluvia son un factor de protección. Tiempos con escasez en la precipitación están asociados, en términos probabilísticos, con meses de alta inflación en la canasta de alimentos.

34 Conclusiones Es importante definir los ecosistemas estratégicos en términos de seguridad alimentaria. Problema con la información: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera, mejorar el formato de recolección. Tener la Información Climatológica en un Sistema decente, de fácil y ágil manejo.

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