EVALUACIÓN Y PREDICCIÓN DE LA VARIABILIDAD INTERANUAL: SUS POSIBILIDADES DE APLICACIÓN Y VALOR EN LA TOMA DE DECISIÓN DE LA AGRICULTURA PAMPEANA Federico Bert (UBA-CONICET-AACREA) AACREA) Guillermo Podestá (Univ. Miami, USA) Objetivo general de la charla Es posible utilizar información ió climática para mejorar la toma de decisiones en la producción agrícola? Cómo? Qué valor puede tener la información climática? 1
Lo que pretendo de esta charla Identificar oportunidades para el uso de información climática Estimar el valor económico de la información climática Evaluar algunos impedimentos para el uso de información climática Lo que NO pretendo de esta charla Enfocarme en pronósticos específicos para los próximos meses Hacer una revisión de tipos de pronósticos y su performance Dar recetas de manejo Sobrevender la capacidad de los pronósticos 2
Mapa de la charla Potencial de la información climática en la toma de decisiones Oportunidades para el uso de información climática ----------------- Respuestas y valor de la información ió climática Algunos impedimentos para el uso de información climática Potencial de la información climática en la toma de decisiones Oportunidades para el uso de información climática Respuestas y valor de la información climática Algunos impedimentos para el uso de información climática 3
Información climática (IC) Registros históricos Condiciones climáticas recientes Predicciones estacionales Predicciones estacionales Avances Mejor entendimiento del sistema climático Mejor conocimiento de relaciones: fenómenos climáticos clima regional Creciente capacidad de monitorear la evolución del sistema climático: instrumentos a bordo de boyas, satélites, etc. Desarrollo de modelos climáticos RESULTADO: mejor capacidad de anticipar variaciones año a año del clima 4
Fuentes de predictabilidad El Niño Oscilación del Sur (ENSO): interacción océano/atmósfera a en Pacífico tropical Gran parte de la predictibilidad depende de la circulación de la atmósfera tropical Una forma de clasificación: 3 fases: El Niño Neutros La Niña El Niño Oscilación del Sur Por qué preocuparnos por lo que ocurre en el Pacifico tropical? Fuente importante de variabilidad climática en la región pampeana aunque NO la única! Predictibilidad climática en la región pampeana depende fundamentalmente de ocurrencia de eventos ENSO (Niños o Niñas) 5
(Relaciones ENSO clima regional) Probabilidad de que las precipitaciones excedan la mediana climática La Niña El Niño La Niña El Niño Oct(0) Oct(0) Jan(1) Jan(1) 0.00 to 0.20 0.20 to 0.40 0.40 to 0.60 0.60 to 0.80 080 0.80 to 100 1.00 Nov(0) Nov(0) Feb(1) Feb(1) Dec(0) Dec(0) Mar(1) Mar(1) Tomado de Penalba et al. 2005 Potencial de la IC Pronósticos de ocurrencia de eventos ENSO + Conocimiento de relación ENSO-clima regional + Mitigar / atenuar consecuencias adversas Aprovecharcondiciones favorables 6
Lo que se esperaba Información Climática Uso Efectivo Lo que ocurrió Información Climática Uso Efectivo 7
Sistema de información climática Generación Comunicación & interpretación Utilización Adaptado de: R. Pielke Jr. Requerimientos para uso de IC Para una determinada decisión, deben existir opciones alternativas No deben existir barreras o impedimentos tecnológicos, financieros o culturales Las alternativas para una decisión determinada deben responder de forma diferente a diversos escenarios climáticos Exploraremos algunos 8
Potencial de la información climática en la toma de decisiones Oportunidades para el uso de información climática Respuestas y valor de la información climática Algunos impedimentos para el uso de información climática Impactos del ENSO: cultivos - 1 Registros históricos de rendimientos (SAGPyA) Datos reales maíz (producción total/hectareas cosechadas) Niños Anomalías de rendimientos Niñas Terciles de rendimientos Fuente: Podestá et al. 1999 9
Impactos del ENSO: cultivos - 2 Maíz p<<0.001 Tercil de rendimientos Fase ENSO Inferior Medio Superior Total El Niño 3 (14%) 5 (24%) 13 (62%) 21 Neutro 13 (25%) 22 (42%) 17 (33%) 52 La Niña 16( (70%) 5 (22%) 2(9%) 23 Total 32 32 32 96 Hist. El Niño Neutro La Niña Promedio -0.5 9.0 3.3-17.9 Desvio 20.6 15.6 15.7 24.5 Fuente: Podestá et al. 1999 Impactos del ENSO: cultivos - 3 Trigo p=0.631 Tercil de rendimientos Fase ENSO Inferior Medio Superior Total El Niño 7 (33%) 5 (24%) 9 (43%) 21 Neutro 16 (31%) 20 (39%) 15 (29%) 51 La Niña 9 (39%) 6 (26%) 8 (35%) 23 Total 32 31 32 95 Hist. El Niño Neutro La Niña Promedio 0.07-1.1-0.01 1.3 Desvio 14.3 15.9 13.9 15.3 Fuente: Podestá et al. 1999 10
Impactos del ENSO: cultivos - 4 Soja p=0.003 Tercil de rendimientos Fase ENSO Inferior Medio Superior Total El Niño 2 (33%) 0 (0%) 4 (67%) 6 Neutro 2 (14%) 8 (57%) 4 (29%) 14 La Niña 4 (100%) 0 (0%) 0 (0%) 4 Total 8 8 8 24 Hist. El Niño Neutro La Niña Promedio 0.16 4.4 2.7-15.1 Desvio 11.6 12.6 8.9 6.0 Fuente: Podestá et al. 1999 Impactos del ENSO: cultivos - 5 Modelos de simulación herramientas fundamentales Simulaciones Pergamino (1931-04): 11
Impactos del ENSO: cultivos - 6 Heterogeneidad espacial de los impactos (Magrin et al. 1998) Simulaciones Pilar (CO; 1931-05) Impactos del ENSO: manejos - 1 Maíz Simulaciones i Pergamino: Fechas de siembra & Nivel de fertilización con N. El Niño La Niña Expected Margin 455 442 429 416 Margin Expected 324 306 288 270 High Nitrogen Low 266 270 276 280 286 Planting Date High Nitrogen Low 260 265 270 275 280 285 Planting Date Fuente: F. Royce, Univ. of Florida 12
Impactos del ENSO: manejos - 2 Maíz Simulaciones i Pilar (CO): Nivel de fertilización ió con N El Niño La Niña Impactos del ENSO: manejos - 3 Soja Simulaciones Pergamino: Genotipos & Fechas de siembra El Niño La Niña 13
Impactos del ENSO: manejos - 4 Soja Simulaciones i Pilar: Genotipos & Fechas de siembra Var FS Hist. El Niño La Niña M3700 D DM 4800 15 Oct 2685 3356 2054 1 Nov 2749 3446 2065 15 Nov 2637 3183 2140 10 Dic 2568 2911 2376 15 Oct 2766 3420 2092 1 Nov 2751 3521 2011 15 Nov 2674 3280 2166 10 Dic 2689 3058 2491 Resumen (hasta aca ) Las señales climáticas del ENSO se manifiestan en cambios en el rendimiento de los cultivos Las señales climáticas del ENSO también determinan diferencias a nivel del manejo de los cultivos: decisiones x escenario climático 14
Potencial de la información climática en la toma de decisiones Oportunidades para el uso de información climática Respuestas y valor de la información climática Algunos impedimentos para el Siembra uso de información climática temprana información climática Maíz Soja Siembra tardía Recapitulamos La respuesta diferencial de los cultivos y manejos de los cultivos a las fases del ENSO permite adaptar el manejo del sistema al escenario climático esperado 15
Toma de decisiones e IC Teorías normativas de toma de decisión respuestas a la IC Funciones objetivo: Lo que lo decisores realmente quieren conseguir Considera características personales de los decisores (ej. aversión al riesgo) Preferencias de los individuos frente a resultados posibles de sus decisiones Simulaciones & decisiones óptimas Histórico ENSO: - El Niño - La Niña -Neutros 16
Asignación óptima - 1 Establecimiento hipotético: Pergamino Menor aversión al riesgo Esc. Clim. Cultivo Promedio (USD/ha) Desvio Histórico T-S 77 122 Soja 70 90 El Niño T-S 165 91 Soja 78 114 La Niña T-S -7.5 99 Soja 24 92 Asignación óptima - 2 Establecimiento hipotético: Pergamino, CON rotaciones 17
Valor de la IC - 1 Cambios en decisiones en respuesta a la IC Mejores resultados ($$$$) Beneficios del uso de IC Valor de la IC - 2 Resultados de decisiones tomadas CON la información ió (pronósticos) - Resultados de decisiones tomadas SIN la información (valores históricos o climatológicos ) VALOR DE LA INFORMACION (VOI) Consideraciones Sistema de pronóstico ENSO: Niño + Neutro + Niña Manejo óptimo (del establec.) CON y SIN pronóstico 18
Valor de la IC - 3 Valor de la IC: Pergamino Valor de la IC - 4 Variaciones del valor de la IC VOI (USD/ha) 35 30 25 20 15 10 5 0 VOI Maiz 85 USD 100 USD 175 USD Pergamino Santa Rosa Junin - + Fuente: Messina et al. 1999; Magrin y Travasso 1998 VOI (USD/ha) 14 12 10 8 6 4 2 0 Junin VOI Soja 145 USD 190 USD 290 USD Diego de Alvear 19
Resumen (hasta aca ) Manejo diferencial según el escenario ENSO esperado Mejores resultados (ej. márgenes) con el manejo usando IC Valor económico de la información climática: Potencialmente este valor puede ser cercano a 15 USD/ha en Pergamino, pero varia para distintas situaciones Potencial de la información climática en la toma de decisiones Oportunidades para el uso de información climática Respuestas y valor de la información climática Algunos impedimentos para el uso de información climática 20
Incertidumbre de los pronósticos - 1 Los pronósticos generalmente indican una desviación con respecto a una distribución de probabilidad esperada: (ej., distribución climatológica de lluvias en diciembre) Que ciertos valores pronosticados sean más probables que otros, no implica que esos otros valores no puedan ocurrir Incertidumbre de los pronósticos - 2 1 Dado honesto Frecuencia 1 2 3 4 5 6 Tiramos el dado 600 veces 2 Dado cargado Frecuencia 1 2 3 4 5 6 21
Incertidumbre de los pronósticos - 3 Pronósticos ENSO: Incertidumbre del pronóstico: Habilidad o acierto del pronóstico: ej. que se pronostique El Niño y ocurra La Niña Variabilidad intra-fase: ej. un Niño anormalmente seco Buenas decisiones Malos resultados Incertidumbre del pronóstico -1 Predicción de SST pronósticos ENSO: gran tiempo de anticipación y moderada habilidad Costo de pronósticos erróneos Escenario ocurrido Escenario pronosticado El Niño Climatología La Niña El Niño Manejo Niño 393 387 279 +20 Sin pronóstico - climatol 373 374 296-17 La Niña Manejo Niña 362 373 346-67 22
Incertidumbre del pronóstico -2 Impacto de la incertidumbre en el valor de la IC (Pergamino) a parametro de habilidad a=0.15, habilidad del 70%. De cada 10 Niños que se pronostican ocurren 7 Niños, 1.5 Neutros y 1.5 Niñas. - + (a) Decisiones diferentes: no se arriesga tanto t porque sabe que el pronóstico puede ser erróneo (b) Malos resultados: porque realiza el manejo en respuesta a un pronóstico erróneo (transp. anterior) Letson et al., en preparación Variabilidad intra-fase - 1 Efecto análogo a la incertidumbre del pronóstico (aunque sea perfecto!) No todos los fenómenos ENSO son iguales: varían en inicio, duración e intensidad de las fases Otras fuentes de variabilidad d Fuente: Grondona et al. 1999 23
Variabilidad intra-fase - 2 Resultado económico (USD/ha) manejos óptimos (Pergamino) El Niño 82/83 El Niño 97/98 La Niña 75/76 La Niña 88/89 Variabilidad intra-fase - 3 Beneficio (año a año) del uso de IC (Pergamino) Beneficio neto (USD/ha) Beneficio acumulado (USD/ha) Rojos=39% Años Años 24
Impedimentos operativos Ej. Rotaciones: flexibilidad limitada para responder a la IC 25% Maíz 30% Trigo-soja 45% Soja Otros impedimentos Cómo usar la IC? Proyecto CLIMA: trabajo con asesores y productores CREA Bajo nivel de uso & mal uso de la IC Resolución espacial e incertidumbre de los pronósticos Conocimiento incompleto de señales climáticas modelos mentales Dificultades en anticipar impactos agronómicos de cambios en las decisiones herramientas de ayuda a la toma de decisiones 25
Resumen Existen impedimentos que dificultan el uso y limitan el valor: Incertidumbre asociada a los pronósticos Buenas decisiones Malos resultados Disminuye el Valor de la IC, Beneficios de largo plazo vs. perdidas puntuales Debemos tener en cuenta la naturaleza probabilística de los pronósticos Impedimentos operativos, cognitivos, etc.: ej. rotaciones El balance - VOI + 26