Centro Internacional de Agricultura Tropical - CIAT

Transcripción

1 Centro Internacional de Agricultura Tropical - CIAT

2 Decision and Policy Analysis - DAPA

3 IPCC CMIP5 Global temperature change and uncertainty (mean and one standard deviation as shading) relative to R. Knutti, J. Sedlácek, 2012

4 Reducción de escala

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6 Probability Necesitamos modelos para cuantificar los impactos y diseñar opciones de adaptación efectiva GCMs Statistical Downscaling MarkSim Based on process Based on niches Dynamical downscaling: Regional Climate Model DSSAT Environmental gradient Statistical Downscaling MaxEnt EcoCrop Effective adaptation options

7 Modelos de cultivo

8 Impacto del CC sobre pasturas

9 Fortalecer la capacidad de adaptación del sector agropecuario a la variabilidad y al cambio climático y mejorar la eficiencia del uso de los recursos en los sistemas productivos

10 Aportes PROBLEMA MADR-CIAT Cambio Climático RESULTADO ESPERADO - Evitar pérdidas por variabilidad climática - Sacar el mejor provecho al clima Plan Nacional de Adaptación del sector agropecuario - NAMAs - LEDs - Pago por Servicios Ambientales Estrategia Colombiana de Desarrollo Bajo en Carbono

11 Objetivos 1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación 2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo 3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio 4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles

12 NUESTROS SOCIOS:

13 Qué tenemos: 9 Socios 52 Municipios - 16 Departamentos >800 Parcelas experimentales en 20 localidades > 200 sitios de trabajo en fincas > 120 eventos (Talleres/reuniones/eventos) con participantes y de 70 instituciones >100 Investigadores trabajando en el convenio > 70 materiales evaluados

14 Dónde?

15 Objetivos 1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación 2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo 3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio 4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles

16 Objetivos 1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación - Arroz - Maíz - Fríjol (arbustivo y voluble) - Yuca

17 Objetivos 1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación 2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo 3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio 4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles

18 Pronóstico de clima

19 Tmax Precipitación Tmin Radiación Espinal (Tolima) Pronóstico de clima

20 Pronóstico de clima + modelo de cultivo Pronóstico agroclimático

21 Sembrar Fedearroz 733 Reducir densidades de siembra si no puede garantizar suficiente agua 5 May 25 May 19 Jun 14 Jul 08 Jul Fecha de Siembra Si se decide por Fedearroz 2000 o Fedearroz 60 debería sembrara antes del 15 de Junio o debe garantizar riego para reducir el estrés por agua pero podrá presentar estrés por altas temperaturas y alta radiación

22 GIRA FEDEARROZ -Metodología de talleres dirigidos a Técnicos, Investigadores y agricultores. -11 Localidades: Meta(Villavicencio, Granada), Casanare(Yopal, Aguazul), Córdoba (Monteria), Sucre(San Marcos, Majagual), Antioquia(Nechí) Tolima (Ibague, Espinal), Huila(Neiva). -Coordinación con el C2, estrategia conjunta C1-C2-FEDEARROZ

23 Época de Siembra = última semana del mes de Junio (23 30 Junio). Mejor rendimiento de acuerdo a la simulación de cultivos Variedad = FEDEARROZ 733. Mejor comportamiento de acuerdo a la simulación. Fertilización F733 = Nitrógeno: 75% para fase vegetativa - 25% en fase reproductiva. Se utilizará el sistema SIFA (Sistema de Fertilización Arrocera). Ajuste en las dosis de fósforo y potasio por condición ambiental. Manejo del agua = saturación permanente todo el periodo. Densidad de siembra = 110 Kg/ha. Manejo fitosanitario = derivado de monitoreo, pero con precaución de Spodoptera. Maleza = quema, pre-emergente y sello. Medidas adaptativas para el período agosto octubre 2014 LOCALIDAD: ESPINAL Recolección = mantener riego hasta un 24% de humedad de grano. Se requiere calibración de la cosechadora.

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32 Objetivos 1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación 2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo 3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio 4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles

33 Cómo hacerlo? + + = Clima Suelo Manejo agronómico Producción Rdto/ha Factores no controlables Factores controlables (incluyendo el genotipo) PARA: Identificar factores o combinaciones de factores que conducen a altas o bajas producciones %? + %? + %? = A Explicar (100 %)

34 Hipótesis de trabajo la variación del rendimiento en arroz en las diferentes regiones esta asociada al clima Lote Siembra Cosecha Un evento productivo de arroz = alrededor de 120 días tiempo Serie climática completa para 5 variables

35 Cierre de la brecha tecnológica (AESCE) Aplicativo móvil Clima: llanos orientales Arroz bajo sistema secano. (N= alrededor 200 eventos productivos Variedad F174 Temperature is a critical driving factor for variety 174 (upland rice) during grain filling

36 Variabilidad climática: pronósticos periódicos agroclimáticos (Llanos) n= 506 Ejemplo pronóstico generado M-A-M 2014 Generamos 24 clusters a partir de más de 500 eventos productivos Cluster 7 Variedad rendimiento(kg/ha) Eventos productivos F174 4, FORTALEZA 3, F2000 4,977 8 LAGUNAS 5,052 6 MOCARI 4,604 6

37 Aplicativos para la colecta de información Aplicativo móvil Aplicativo web

38 Objetivos 1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación 2) Apoyo al sector agropecuario en la adaptación a fenómenos climáticos, incluyendo gestión del riesgo agroclimático, mediante la evaluación y validación de modelos de cultivo 3) Contribuir al cierre de brechas productivas aplicando Agricultura Específica por Sitio 4) Evaluar agro-ambientalmente sistemas de producción y oportunidades para establecer pagos por servicios ambientales para fomentar sistemas de producción sostenibles

39 HUELLA HIDRICA MAIZ Evaluación de diferentes materiales en 5 localidades 3 ciclos completos evaluados HUELLA HIDRICA AZUL HUELLA HIDRICA VERDE HUELLA HIDRICA GRIS Buga Espinal, Volumen aplicado RIEGO (m 3 /ha) Rendimiento 9.27 ton/ha Cereté ET real ET calc mm mm Factor dilución 4.96 Percolada total 179 m3/ha m 3 /ton Bella Vista m 3 /ton 98.4 m 3 /ton Saban

40 Huella Hídrica (lt/kg) HUELLA HIDRICA MAIZ 3000 ESTIMACIONES vs MEDICIONES EN CAMPO MUNDIAL COLOMBIA VALLE BUGA ESTIMACIÓN - Mekonnen, M.M. and Hoekstra, A.Y. (2010) The green, blue and grey water footprint of crops and derived crop products, Value of Water Research Report Series No.47, UNESCO-IHE MEDICIÓN DIRECTA en parcelas experimentales en Buga (Valle del Cauca)

41 Requerimientos Hídricos Determinar la evapotranspiración de la palma Estimar el impacto del déficit y exceso de humedad en el desarrollo y producción Montaje sistemas de riego COSTA Y LLANOS Medición evapotranspiración FEBRERO - AGOSTO Evaluacion Parametros de crecimiento Tratamientos Longitud (m) Ancho (m) Área foliar (m 2 ) Peso seco hoja (Kg) T1 579,17 7,74 4,88 3,41 T2 560,88 7,69 4,82 3,41 T3 554,71 7,78 4,88 3,48 T4 557,17 7,88 4,84 3,48

42 Huella de Carbono en Palma Huella de Carbono en papa potencial de captura de CO2 por parte de zonas de economía campesina Emisiones de CO2eq = Nivel de actividad x Factor de Emisión x Poder de Calentamiento Información detallada por fincas tipo: Productiva Socioeconómica Inventario forestal y de biomasa Muestreos destructivos y/o mediciones alométricas para estimar potencial de captura de carbono

43 Huella de Carbono en frutales B a l a n c e = F i j a c i o n e s - E m i s i o n e s Especies Genotipos Localidades Aguacate Hass y Lorena Antioquia, Cauca, Tolima, Caldas Mango Cítricos Mango azúcar, Tommy, Keitt, Yulima. Naranja: Valencia, Salustiana, Tangelo Minneola Limón: Tahití Mandarina: Arrayana, Oneco Tolima, Magdalena, Antioquia Antioquia y Corredor del Valle (Sevilla, Caicedonia, Quindío). Cacao Mezcla de clones. Caldas y Santander. EMISIONES (Encuentas) FIJACIONES (Cubicacion)

44 Resiliencia Climate Smart Agriculture Tecnologías aptos Tecnologías aptos + Manejo sitio especifico Tecnologías aptos + Manejo sitio especifico + Pronósticos agroclimáticos Tecnologías aptos + Manejo sitio especifico + Pronósticos agroclimáticos + Políticas facilitadores de adaptación y mitigación Agricultura Simple Produccion Climaticamente Inteligente

45 Gracias!