Variabilidad y Cambio Climáticos en el Sector Agropecuario: Desafíos y Oportunidades

Transcripción

1 Variabilidad y Cambio Climáticos en el Sector Agropecuario: Desafíos y Oportunidades Walter E. Baethgen Head, Regional and Sectorial Research Program International Research Institute for Climate and Society The Earth Institute Columbia University, New York

2 El Efecto Invernadero: Una parte se refleja en la Tierra y la Atmosfera Parte de los Infrarrojos atraviesan la atmosfera, pero otra parte es absorbida por los Gases de Efecto Invernadero y se re-emiten en todas direcciones. Esto permite calentar la Tierra y las capas inferiores de la atmosfera 50% se Absorbe y Calienta la Tierra

3 Al aumentar las emisiones de Gases con Efecto Invernadero, se incrementa el Efecto Invernadero Natural (Es como si el vidrio del Invernadero se hiciera más grueso: atrapa mas calor ) El calentamiento afecta la circulación atmosférica, intensifica el ciclo hidrológico, y eso afecta el clima de todo el planeta

4 Cambio Climático Cuánto se debe a la acción del hombre? Cuánto es Natural? Certeza: La acción del hombre es parte del problema

5 Diagrama de Flujo de Emisiones Globales CO 2 Cambios Uso del Suelo Sector Agropecuario CH 4 N 2 O

6 Diagrama de Flujo de Emisiones Globales 14% 18% 62% Energia Deforestación Sector Agropecuario

7 Diagrama de Flujo de Emisiones Globales 14% 18% 62% Deforestación Sector Agropecuario Suelos 6% Ganad. 5% 65% CH 4 N 2 O x 25 x 300

8 Acciones en Cambio Climático La Fundamental: ir a las causas Mitigación: Reducir Emsiones Netas 1. Reduciendo Emisiones de GEI 2. Removiendo GEI de la atmósfera (secuestro)

9 Mitigación del Cambio Climático Reducir Emisiones de GEI: Fuentes de Energía Renovable (vs combustibles fósiles) Eficiencia en el Transporte Reducción de emsiones de metano y oxidos de N Remover GEI de la Atmósfera: Secuestro de Carbono en los Suelos (aumento de la MOS) Aforestación

10 Dos Comentarios en Mitigación 1. Huellas de Carbono (CO2 / kg de carne, Lt leche, etc.) Posibles barreras no arancelarias Medir la huella en Uruguay (y medirla bien) (Trabajo de V. Picasso et al., 2014, CIRVCC) 2. Efectos en el Cambio de Uso de los Suelos Necesidad de cuantificar y modelar cambios en el C suelo

11 Contenido de Carbono en el Suelo IFDC (Efecto Uruguay: de las Crop Rotaciones Rotation de Experiment Cultivos (1963 y Pasturas - present) Observed data and Century model Ejemplo: Experimento de Estanzuela (1965) (Con Laboreo) Carbono Soil Carbon en el suelo (g/m 2 (g ) / m 2 ) Modelo CENTURY CC(-F) Century CC(+F) Century CP(+F) Century CC(-F) Obs CC(+F) Obs CP(+F) Obs Cultivos + Pasturas Cultivos - Fertil. Cultivos +Fertil. 0 (Baethgen y Morón, 2000)

12 Contenido de Carbono en el Suelo Efecto de las Rotaciones de Cultivos y Pasturas Efecto de la Siembra Directa 7000 Soil Organic Carbon (g/m 2 ) Erosion CC(-F) Century CC(+F) Century CP(+F) Century No Erosion (Baethgen y Morón, 2000) Evaluar los sistemas de producción de hoy (SNIA)

13 Lo Fundamental es la Mitigación Pero debido a la inercia de emisiones pasadas y presentes: Efectos en el Clima por años Por lo tanto: Necesidad de Adaptarse

14 Adaptarse a qué? Qué podemos Esperar? Informar Planificación Toma de Decisiones Políticas Públicas Se Necesitan Escenarios de Clima del Futuro

15 Como va a ser el Clima del Futuro? Escenarios de Cambio Climático: Uso de Modelos (GCMs) Modelos complejos que simulan los procesos físicos en atmósfera, océanos, y tierra

16 La Resolución Espacial de los Modelos Climáticos en los Informes del IPCC (tamaño de grillas) ha mejorado mucho Capas Verticales FAR 30 AR4

17 Todavía hay mucho para entender y mejorar Modelos Climáticos: Ejemplo en SE South América DJF Anomalías (mm/mes) Modelos IPCC Rango y Promedio IPCC, 2014

18 Todavía hay mucho para entender y mejorar Modelos Climáticos: Ejemplo en SE South América DJF Anomalías (mm/mes) Modelos IPCC Rango y Promedio Observado

19 Como va a ser el Clima del Futuro? Escenarios de Cambio Climático: Uso de Modelos (GCMs) 1. Mucho para Avanzar en Modelos: Investigación 2. Un Input clave: Emisiones de GEI Suposiciones en: (e.g., in ) Tecnologías? Población? Fuentes de Energía? Tasas de Deforestación? Incertidumbre (Escenarios IPCC)

20 Clima y Escenarios Socioeconómicos CO2 ppm A1B A1F A2 B1 B CO 2 en la atmósfera Para diferentes Opciones de Desarrollo Fuente: IPCC, 2007 En AR5: Valores de Forzameinto Radiativo (suposiciones similares)

21 RCP (Trayectorias de Concentración Representativas): Trayectorias de cuatro concentraciones de gases (no emisiones) adoptadas por el IPCC para su Quinto Informe (AR5) (Values are radiative forcing values in the year 2100 relative to pre-industrial values (+2.6, +4.5, +6.0, and +8.5 W/m2

22 Se conectan los RCPs con Modelos Climáticos: Escenarios IPCC

23 Proyecciones (Escenarios) para Lluvia de Diciembre-Enero-Febrero Para las Lluvias, la incertidumbre es aun mucho mayor. Fuente: IPCC, 2007

24 A Nivel Regional los Escenarios Climáticos son más Inciertos (Corridas de modelos individuales y medias) Este de Africa Esto es para grandes Ventanas La Incertidumbre es mucho mayor a Nivel Local Giannini et al., 2007

25 SIN EMBARGO: Se publican Resultados como: Cambios en Rendimientos de Cultivos 2020, 2050, Conclusión: Los escenarios de Cambio Climático son Inciertos IPCC no publicó los escenarios para predecir el clima local Cambios esperados en rendimientos de cultivos Para el escenario HadCM2 de cambio climático 2050 PROBLEMA: Esto es fácilmente entendible Puede ser erróneamente creible 2080 Incertidumbre?

26 Downscaling: Aumento de la Resolución Espacial Dinámico o Estadístico (mejor detalle) Bueno para Pronósticos Estacionales (3 meses) Pero en Cambio Climático las incertidumbres son Iguales o aún más grandes

27 Cambio Climático y Tomadores de Decisiones Tomadores de Decisiones (incluyendo Políticas Públicas): Presión para actuar en el plazo inmediato a corto Comunidad Científica: Escenarios para 2080, 2100 Muy bueno para toma de conciencia, bueno para Mitigación pero CC problema FUTURO Escenarios de CC: Incertidumbre a escala local es enorme Resultado: Parálisis Difícil integrar CC en las agendas políticas, planificación Desconectado de programas de desarrollo Se puede incorporar en Toma de Decisiones? Políticas?

28 Necesitamos Nuevos Enfoques Existen Diferentes Escalas de Variabilidad Climática Sahel: Annual Precipitation Ejemplo: Lluvia Annual en el Sahel Observed Variabilidad Interanual 290mm de un año a otro Rainfall (mm) Variabilidad Decadal 250mm en 20 años Cambio Climático 180mm en 100 años

29 Sahel, W África: Linear Lineal (18% Variance) (18% de la Variación) Decadal Decádica (removing Linear (27% Variance) (27% de la Variación) Importancia Relativa de la Variación del Clima a Diferentes Escalas: Lineal (CC), Decádica Interanual Interanual (de un año a otro) (55% de la Variación) Interannual (removing Linear and Decadal) (55% Variance)

30 Existe Variabilidad Climática a Diferentes Escalas Temporales: Interanual (de un año a otro) Decadal o decádica (en períodos de 10 o más años) De más largo plazo ( Cambio Climático ) La importancia relativa de cada una varía en diferentes regiones Ejemplo: Importancia Relativa en todo el mundo (Herramienta del IRI [Greene et al, 2011] en Data Library

31 Importancia de las diferentes escalas de variación del clima en el mundo Tendencias en lluvia ( Cambio Climático ): % varianza Observaciones del siglo XX - Medias Anuales Greene et al, 2010

32 Variabilidad Decadal en Lluvia: % de la Varianza Observaciones siglo XX Media Anual Greene et al, 2010

33 Variabilidad Interanual en Lluvia: % de la Varianza Observaciones siglo XX Media Anual Típicamente 60-90% de la varianza

34 Cambios en PRECIPITACIONES (% cambio) Entre Cambio entre y (%) (Giménez y Baethgen, 2008) (JFM = Verano) Enero Febrero - Marzo Nuevas Áreas de Cultivos Argentina % Aumento de Lluvias Cambio Climático? Variabilidad Decádica? Ambas?

35 Comentarios Iniciales Los escenarios basados exclusivamente en Modelos son Inciertos (peor para Lluvias, peor para escala de Región, mucho peor para Local) Los escenarios focalizados solo en las tendencias (CC) no consideran Información Importante (Interanual, Decádica, Eventos Extremos) Los Modelos Climáticos de hoy no simulan bien la Variabilidad Decádica (Y esa variabilidad puede ser importante en algunas regiones) La mayor parte de la Variabilidad Climática (observada y esperada) es la de escala Interanual de un año a otro (60-80%)

36 Se necesita un Nuevo Paradigma (Rafael Terra, 2014, in prep) Paradigma Presente: Arca de Noé Tenemos información perfecta sobre el clima del futuro: se viene un Cataclismo Acción: construimos Infraestructura y salvamos la Biodiversidad Pero: No tenemos (no vamos a tener) información perfecta sobre el clima

37 Paradigma 2: Ginkgo biloba 2 millones de años de Evolución Adaptado a amplio rango de condiciones Evento muy extremo (bomba A) 6 Ginkgos Sobrevivieron Paradigma: Adaptar con flexibilidad No vamos a tener información perfecta Adaptarse a un rango de posibles condiciones Empezar por adaptarse al clima de hoy (Rafael Terra, 2014, in prep) Ginkgo biloba (la especie tiene 2,000,000 años) Approx 1,000m del epicentro de Hiroshima

38 Enfoque Complementario al Tradicional de Cambio Climático: Gestión de Riesgos Climáticos Cambio Climático es un problema del PRESENTE (y no un problema del FUTURO) Algunos de los peores impactos esperados del Cambio Climático están relacionados con la Variabilidad Climática (sequías, inundaciones, etc.) Mejorando la Adaptación al Clima de Hoy se tienen Sociedades menos Vulnerables, mejor preparadas para posibles Cambios en el Clima HAY MUCHO PARA HACER HOY (y el resultado se puede evaluar HOY) Futuro: Trabajar en Cambio Climático Cercano (i.e., años) Considerando un AMPLIO RANGO DE CONDICIONES POSIBLES Existe Demanda de Usuarios: Infraestructura, Represas de Agua, Costas, Glaciares, Planes de negocios de largo plazo, Programas de Desarrollo

39 Desafío: Avances en Ciencia no son Proporcionales a sus Aplicaciones Ciencia/Tecnología informando Decisiones/Políticas Públicas: Tomadores de decisiones: enfoque holístico, integrado e intuitivo El avance en las Ciencias requiere especialización cada vez mayor (enfoque reduccionista ) ( islas de conocimiento en un mar de ignorancia ) Meinke et al, 2007 Hace falta Integrar conocimiento (conectar las Islas )

40 Es necesario conectar Avances de la Ciencia y Tecnología con Necesidades de la Sociedad (se deben entender suficientemente bien las dos cosas). Cadenas/Redes de Información / Espacios Interdisciplinarios Se necesitan enfoques de trabajo que aseguren el enfoque Integrado, Holístico para informar decisiones/políticas Contextualizadas Cómo integrar información: Científica Tecnológica Económica Climática De una forma que sea ENTENDIBLE y UTILIZABLE Se necesitan Herramientas que permitan Integrar esa Información

41 Información para Gestión de Riesgos Climáticos: Enfoque de Sistemas Sistemas de Información y Soporte para la Toma de E Decisiones Ejemplo SNIA en Uruguay

42 Aprovechar Herramientas Modernas para Integrar Información y Traducirla (Ejemplo del SNIA en Uruguay) MODELOS SIMULACION SENSORAM. REMOTO BASES DATOS EXISTENTES ESCENARIOS CLIMATICOS ESCENARIOS ECONOMICOS Alertas tempranas Respuestas tempranas Pronósticos de Cultivos Seguros de Índices Factibilidad de Inversiones Evaluación de Tecnologías Impacto Ambiental Colores de Semáforo SIG Estado del Arte de la Ciencia Productos Útiles Información Accionable

43 Comentarios Finales Lo Fundamental es avanzar en MITIGACIÓN Fuentes de energía, reducción de emisiones, secuestro de Carbono La incertidumbre de los escenarios no debe ser barrera ADAPTACIÓN al Cambio Climático (HOY a años) Implementar medidas para mejorar Adaptación al clima de HOY Tecnológicas, Arreglos Institucionales que Reducen Vulnerabilidad Futuro: amplio rango y para años (no para el ) Informar Decisiones, Planes Entender las cadenas / redes existentes Crear espacios Interdisciplinarios Necesidad de profesionales Integradores Enfoque SISTD : Herramientas modernas que integren conocimiento Información accionable (vs solamente interesante)

44 Muchas Gracias Walter E. Baethgen Director, Investigación Sectorial y Regional Líder Programa Regional para América Latina y el Caribe Columbia University, New York baethgen@iri.columbia.edu Internet: