Vulnerabilidad agrícola y cambio climático en la Región Aguacatera del estado de Michoacán

Transcripción

1 Vulnerabilidad agrícola y cambio climático en la Región Aguacatera del estado de Michoacán Presentan: Carlos Francisco Ortiz Paniagua Alba María Ortega Gómez Sede Regional: Universidad de Colima Fecha: 13 de octubre de 2015

2 Evidencias del cambio climático Aumento de la temperatura promedio del planeta Cambio en los patrones de precipitación pluvial Aumento e intensificación de los fenómenos meteorológicos extremos

3 Consecuencias del CC Pluviometría irregular e impredecible Aumento de la incidencia de las tormentas y sequías prolongadas Aumento en la aparición de plagas y enfermedades que afectan a cultivos y animales Reducción en los rendimientos de los cultivos Decremento de la disponibilidad de agua Aumento en el número de personas expuestas a enfermedades Aumento en el riesgo de inundaciones, producto de lluvias torrenciales y en el aumento del nivel del mar

4 Escenario A1; para temperatura para 2040 Fuente: IPCC (2007).

5 Escenario A1, para la precipitación al año 2040 Fuente: IPCC (2007).

6 La economía michoacana Está conformada principalmente por los sectores: Comercio Servicios Industrial (siderúrgico) Agrícola Fuente: elaboración propia con información de INEGI, 2012 y SIAP- SAGARPA, 2012 Otro ingreso considerable, son los correspondientes a las remesas, en el 2010 la población michoacana recibió 626 millones de dólares por este concepto

7 Los sectores agropecuario y pesquero contribuyen en un 11% al PIB estatal y ocupan al 37% de la Población Económicamente Activa Michoacán es líder productor en México: Aguacate hass Zarzamora Guayaba Fresa Además de 150 productos agrícolas: Trigo grano Sorgo forrajero verde Limón agrio Jitomate Cebolla Sorgo grano El 43 % del suelo es de uso ganadero, el 27% de uso forestal y el 24% de aptitud agrícola.

8 Producción de aguacate en Michoacán (Toneladas) Fuente: Servicio de Información Agroalimentaria y pesquera, SAGARPA (2011)

9 Vulnerabilidad Es el grado en el que un sistema es capaz o incapaz de afrontar los efectos negativos del cambio climático, incluyendo la variabilidad climática y los eventos extremos (IPCC, 2001) Se reconocen tres componentes: El grado de exposición a las amenazas El grado de sensibilidad La capacidad de adaptación

10 Principales factores que aumentan la vulnerabilidad Aumento en frecuencia e intensidad de los fenómenos hidrometeorológicos. Sensibilidad de los ecosistemas y biodiversidad. Dependencia de las economías de las actividades sensibles al clima (como la agricultura y el turismo, o las actividades ubicadas en zonas costeras). Niveles de pobreza y pobreza extrema. Débil institucionalidad, en especial por falta de descentralización de capacidades hacia gobiernos locales. Escasez de investigación sobre vulnerabilidad y desarrollo de propuestas integrales de adaptación, redes de observación hidrometeorológica que requieren ser fortalecidas y la falta de sistemas de información que contribuyan efectivamente al proceso de toma de decisiones. Fuente: Gutiérrez y Espinosa (2010)

11 Componentes de la vulnerabilidad Vulnerabilidad Grado en el que un sistema es susceptible a (o es incapaz de tolerar) los efectos adversos del cambio climático, incluyendo la variabilidad climática y sus extremos (IPCC) Exposición La naturaleza y el grado al cual un sistema está expuesto a variaciones climática significativas Sensibilidad Grado en el cual un sistema se ve afectado, tanto adversamente como benéficamente por los estímulos climático. Puede ser directo o indirecto Capacidad adaptativa La habilidad de un sistema para ajustarse al cambio climático, moderar daños potenciales, aprovechar oportunidades y tolerar las consecuencias Amenazas del CC (Aumento de temperatura y disminución de la precipitación, aumento del nivel del mar, frecuencia e intensidad de eventos climáticos extremos, sequías, inundaciones, olas de calor, etc.

12 La Región Aguacatera 2 Ocupa 7,752 km lo que representa el 12.9% del territorio Estatal Clima: templado, húmedo, sub-húmedo con temperatura media de 8-20 C anual Precipitación anual de mm msnm Región aguacatera propuesta por Gutiérrez et.al. (2010).

13 Municipios que conforman la Región Aguacatera Acuitzio Apatzingán Ario Cotija Madero Nuevo Parangaricutiro Peribán Los Reyes Salvador Escalante Tacámbaro Tancítaro Tangamandapio Tangancícuaro Taretan Tingambato Tingüindín Tocumbo Turicato Tuxpan Uruapan Ziracuaretiro Zitácuaro Región aguacatera propuesta por Gutiérrez et.al. (2010).

14 Materiales y métodos Aspectos meteorológicos La selección de las estaciones meteorológicas Control de calidad de los datos (mayor número de observaciones diarias)

15 Homogeinización de datos RHtest V4

16 Materiales y métodos Selección de escenarios climáticos No. Id_Estación Nombre Municipio Escenarios climáticos X Y V. Madero (CFE) Madero Tacámbaro Tacámbaro Taretan (CFE) Taretan Los Limones (CFE) Los Reyes El Puerto Cotija San Ángel Tinguindín Tangancícuaro Camécuaro Tangancícuaro Urepetiro Uruapan (CFE) Uruapan

17 Estos criterios resultaron en la selección: 10 estaciones meteorológicas Municipios: Cotija Los Reyes Madero Tacámbaro Taretan Tinguindín Tangancícuaro Uruapan

18 Proyecciones de temperatura 2025, 2050 y 2075 Software LARS WG versión 4.0 ( El LARS WG (Long Ashton Research Station Weather Generator, por sus siglas en inglés) genera datos diarios de tiempo de un sitio particular con las mismas características estadísticas de la serie real de la estación (Semenov et al., 1998). Es un generador estocástico que se basa en series autoregresivas y utiliza una distribución normal que se aproxima a una distribución de probabilidad de series húmedas y secas, precipitación diaria, temperatura máxima, temperatura mínima.

19 Software LARS WG versión 4.0 ( Primero se calibró el modelo analizando las características estadísticas de los datos observados diarios por períodos de 30 años. Se generaron las muestras diarias (30 años) bajo cambio climático a partir de los parámetros estadísticos obtenido de las estaciones meteorológicas correspondiente LARS WG construyó las series sintéticas de datos futuros para la climatología 2025 (periodo ), 2050 (periodo ) y 2075 (periodo )

20 Materiales y métodos Aspectos socioeconómicos Índice de Vulnerabilidad Total (IVT) El IVT se integra como resultado de varios índices sociales, económicos y agrícolas. Los resultados mostrarán aquéllos municipios dentro de la región aguacatera que presenten mayor vulnerabilidad social, económica y agrícola. IVT = IVEIMA + IVSO Índice de vulnerabilidad económica del impacto agrícola

21 Índice de vulnerabilidad económica del impacto agrícola Componentes: Indica que tanto depende de la agricultura cada municipio Especialización económica Concentración de la población en el sector primario Participación de la agricultura en la economía municipal Diversificación de las actividades económicas municipales Componentes: Tecnicidad Riego Tracción Instalaciones Calidad de la superficie Acceso a financiamiento

22 Índice de vulnerabilidad social Componentes del índice de Vulnerabilidad social: Desarrollo humano Pobreza FGT Marginación Dependencia Económica Marginación PIB*1-GINI

23 Materiales y métodos Aspectos climáticos Índice de Vulnerabilidad Total (IVTclim) El IVTclim se obtuvo integrando los resultados del IVT (sociales, económicos y agrícolas). Aumento de la temperatura en los escenarios de cambio climático Valores de las ecuaciones de tendencias de la precipitación Los resultados muestran los municipios dentro de la región aguacatera que presenten mayor vulnerabilidad social, económica y agrícola ante eventos extremos producto del cambio climático.

24 Índice de Vulnerabilidad total climática (IVTclim) Escenarios de CC (Aumento de la T ) Valores obtenidos Valor asignado Ecuaciones (Disminución de la precipitación) Valores obtenidos Valor asignad o Valores obtenidos IVT Valor asignado (-3) (-5) (-7) 4 51-mas 4 IVTclim Sumatoria

25 Resultados Escenarios de cambio climático Estación Municipio Escenario A2 Escenario A1B Los Reyes Cotija Tinguindín Tangancícuaro Uruapan Taretan Tacámbaro Madero

26 Resultados Ecuaciones de las tendencias de precipitación obtenidas con RHtest V4 Estación Municipio Ecuación Los Reyes y = x Cotija y = x Tinguindín y = x y = x Tangancícuaro y = x y = x Uruapan y = x Taretan y = x Tacámbaro y = x Madero y = x

27 ESTACIÓN 16073, LOS REYES ESTACIÓN 16043, COTIJA ESTACIÓN 16106, TINGUINDÍN Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Resultados Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range 1200 Diagramas Box plots Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes ESTACIÓN 16014, TANGANCÍCUARO Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range ESTACIÓN 16125, TANGANCÍCUARO Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range ESTACIÓN 16137, TANGANCÍCUARO Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range ESTACIÓN 16140, MADERO Box Plot (Spreadsheet5 7v*10950c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_ Median 25%-75% 500 Non-Outlier Range Outliers 400 Extremes Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_ Median 25%-75% Non-Outlier Range 500 Outliers Extremes 400 Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_ Median %-75% Non-Outlier Range Outliers 400 Extremes Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Me 25 No Ou Ex ESTACIÓN 16165, URUAPAN Box Plot (Spreadsheet2 7v*30c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range ESTACIÓN 16127, TARETAN Box Plot (Spreadsheet2 7v*31c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range ESTACIÓN 16123, TACÁMBARO Box Plot (Spreadsheet1 7v*30c) Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes Precip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes Percip_obs A2_2050 A1B_2025 A1B_2075 A2_2025 A2_2075 A1B_2050 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes

28 Municipio IVEIMA IVSO IVT Tancítaro Turicato Madero Tuxpan Tangamandapio Ziracuaretiro Tingüindín Peribán Acuitzio Tangancícuaro Cotija Nuevo P Tingambato Taretan Tocumbo Salvador Escalante Los Reyes Apatzingán Zitácuaro Tacámbaro Ario Uruapan Índice de vulnerabilidad económica del impacto agrícola + Índice de vulnerabilidad social

29 Resultados IVT

30 Resultados Vulnerabilidad municipal climática y social Escenarios de CC (Aumento de la T ) Ecuaciones (Disminución de la precipitación) IVT_social IVT_clim Municipio Los Reyes Cotija Tacámbaro Taretan Tangancícuaro Tinguindín Uruapan Madero

31 Resultados Vulnerabilidad municipal climática y social

32 Conclusiones La metodología implementada combina variables económicas, sociales, agrícolas y climatológicas, lo que constituye el principal aporte del presente estudio. El municipio de Tancítaro se muestra como el más vulnerable de la región aguacatera debido a su especialización agrícola. Los valores de cambio climático del pixel al cual corresponde muestran una variación de temperatura máxima por encima de los tres grados, a la vez que la tendencia de precipitación en los últimos 30 años ha sido negativa. Cuando se incorporan las tendencias del clima, (precipitación y temperatura), los municipios más vulnerables de la región aguacatera son: Uruapan y Madero.

33 Conclusiones Los efectos del cambio climático partiendo de los escenarios propuestos por el IPCC pueden impactar en la región aguacatera, según muestran los resultados de los escenarios a 2075 y las tendencias en la precipitación. Lo anterior combinado con una economía especializada como la región de estudio plantea retos importantes, que al momento no se han contemplado como riesgos latentes por parte de los productores o de las autoridades. La metodología empleada sugiere que la variabilidad climática debe ser contemplada para tomar medidas de mitigación o adaptación de impactos en la agricultura, principalmente la del aguacate, por su importancia económica.

34 Conclusiones No obstante los resultados muestran la vulnerabilidad social, económica, de los productores agrícolas ante los escenarios de variabilidad climática; una de las líneas de investigación que se desprenden apunta al estudio de la resiliencia del cultivo de aguacate ante un incremento de 3 grados promedio de temperatura y una reducción superior al 10% en la precipitación.

35 Vulnerabilidad agrícola y cambio climático en la Región Aguacatera del estado de Michoacán Presentan: Carlos Francisco Ortiz Paniagua cfortiz@umich.mx Alba María Ortega Gómez albaortegag@gmail.com