Impacto del Cambio Climático sobre Cultivos Andinos
Emmanuel Zapata-Caldas,* Andy Jarvis,* Julián Ramirez,* Charlotte Lau* ©Ambiente y Comercio
Esta presentación en diapositivas describe el posible contexto climático de 25 cultivos importantes de los Andes tropicales en 2050 y propone algunas medidas para la gestión del riesgo (haga clic sobre el gráfico para seguir las diapositivas).La presentación describe el posible contexto climático de 25 cultivos importantes de los Andes tropicales en 2050 y propone algunas medidas para la gestión del riesgo a corto plazo (e.g. como microcrédito, subsidios, mejoramiento de los sistemas de pronóstico y alerta temprana, entre otros) y largo plazo (e.g. fitomejoramiento, desarrollo de cultivos transgénicos, aprovechamiento y conservación de la agro-biodiversidad, entre otros). Algunas sugerencias de medidas de mitigación relacionadas con intensificación de sistemas (e.g., agrosilvopastoril) y pago por servicios ecosistémicos, cierran esta presentación. Entre las conclusiones de este trabajo, el análisis de los 25 cultivos ayudó a identificar el riesgo relativo de los países de la región estando Venezuela con el mayor riesgo relativo y Perú con el menor. Sin embargo, tanto en Ecuador como Perú 17 de los 25 cultivos analizados presentarían cambios positivos en aptitud climática en uno o ambos escenarios de emisiones (A1B o A2) al año 2050. Por otra parte, de la modelación de los cinco cultivos, cabe anotar que el tomate sería el caso más crítico por sus pérdidas en aptitud climática, seguido del trigo, el fríjol, el café y la papa. Este último cultivo tendría muchas posibilidades de mantenerse, sin embargo, en países como Ecuador y Perú.
El trabajo fue desarrollado en el marco del proyecto Panorama Andino durante el año 2010 y contó con el apoyo de la Comunidad Andina (CAN). La presentación aborda tres puntos claves: primero, el cambio climático y los Gases Efecto Invernadero (GEI), segundo, la importancia de tener buenas predicciones climáticas para estimar impactos y, tercero, un caso de estudio en los Andes tropicales.
Para empezar, en las diapositivas 3 – 5, se explica cuáles son los tres principales gases de efecto invernadero emitidos por la agricultura que están concentrándose en la atmósfera y contribuyen al cambio climático: dióxido de carbono (CO2), metano (CH4) y óxido nitroso (N2O). Algunos de los efectos de tal acumulación son la disminución de la aptitud climática en algunos cultivos y los eventos climáticos extremos con consecuencias desastrosas a nivel global (tormentas, heladas, lluvias torrenciales, incendios forestales, entre otros. La relación entre emisiones de GEI y el sector agrícola es bastante cercana, dado que éste último es uno de los mayores emisores. Una muestra de tal relación son actividades como producción y aplicación de fertilizantes, producción de arroz, quema de biomasa, irrigación, entre otros. La diapositiva 5 señala la tendencia al aumento de la temperatura, como consecuencia de la concentración de GEI, registrado entre 1901 y 2005 según el Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC, por sus siglas en inglés), debido a un incremento de 2°C, principalmente en latitudes altas y bajas.
Las diapositivas 6 – 8 dan una breve explicación sobre los Modelos de Circulación Global o GCM, por sus siglas en inglés “Global Climate Models”. En la actualidad, 23 de estos modelos están disponibles en la página Web del IPCC (http://www.ipcc-data.org/ar4/gcm_data.html). La diapositiva 6 ilustra la manera como éstos logran hacer proyecciones del clima futuro. Esta parte de la presentación ayuda a entender que los GCMs describen las condiciones climáticas de un determinado escenario de emisiones, es decir, existen distintos escenarios de clima que asumen diferentes cantidades de GEI emitidos a la atmósfera (de allí que su agresividad sea mayor o menor), cada uno ha sido generado bajo supuestos como crecimiento demográfico, uso de combustibles fósiles o no fósiles, desarrollo tecnológico, entre otros.
En la actualidad, para la mayoría de análisis realizados por CIAT-DAPA, el escenario de emisiones utilizado es el A2 (business as usual) que asume una contaminación constante hacia al futuro, tomando como referencia las emisiones pasadas hasta el día de hoy. Por lo anterior, surge la siguiente pregunta: ¿para qué sirven estos GCMs? Una de las posibles respuestas se sustenta en la descripción de tendencias climáticas en un sitio o región determinada, pero también son útiles como datos de entrada en algoritmos de modelación de nicho ecológico (para obtener distribuciones potenciales actuales y futuras de especies animales o vegetales). En la diapositiva 8 se observan las tendencias de temperatura y precipitación en Colombia, en contraste con las del mundo según uno de los modelos de cambio climático. Mientras que en Colombia se esperaría un aumento de 8.1% en las precipitaciones, a nivel global el aumento sería de 14%. En cuanto a las temperaturas, Colombia tendría un aumento de 3.1%, mientras que a nivel global sería de 4.5%. Lo anterior demuestra que, incluso a escala de país, no se estaría muy lejos de los promedios climáticos globales, lo que acarrearía grandes impactos en la agricultura de un sitio específico y a escala global. Un ejemplo de esto se encuentra en el post de Charlotte Lau: “Adaptación del sector agropuecuario en América Latina; Retos y oportunidades para enfrentar el cambio climático”.
Las diapositivas 9 y 10 desarrollan el tema de la incertidumbre. La primera, describe las zonas donde aumentarían y disminuirían las precipitaciones en el mundo. La certidumbre de tal proyección la ofrecen los sitios con puntos negros concentrados de algunas zonas como el pacífico ecuatoriano y peruano, o el pacífico chileno, principalmente latitudes altas y bajas. En este caso, los puntos señalan zonas donde el 80% de los modelos están de acuerdo en la proyección. Por tanto, las zonas que carecen de puntos cuentan con un porcentaje alto de incertidumbre, dado que están por debajo del umbral. La diapositiva 10 hace una llamado de atención, pues deja claro que aún con incertidumbre científica se deben tomar decisiones, de lo contrario, las consecuencias de no actuar podrían ser significativas.
Las diapositivas 11 – 15, presentan el panorama de los 25 cultivos importantes en los Andes tropicales a razón de su área cosechada, producción y rendimiento en el año 2008 según FAOSTAT. Además, algunos de estos fueron seleccionados por ser importantes en comunidades indígenas alto-andinas. También se presentan en esta sección, los GCMs usados para la modelación de los cultivos y la selección final de cinco cultivos, teniendo en cuenta su importancia por grupo alimenticio (café-perenne y alto valor, fríjol-legumbre, papa-tubérculo, tomate-hortaliza y trigo-cereal).
Las diapositivas 16 y 17 describen los dos algoritmos usados para modelar los nichos ecológicos de los 25 cultivos –EcoCrop (un modelo orientado hacia la predicción de un índice de aptitud climática de cultivos con base en parámetros básicos de crecimiento de la especie en cuestión (temperaturas y precipitaciones óptimas y absolutas) y Maxent (un modelo de nicho ecológico usado para predecir la distribución de especies (probabilidad de ocurrencia)– (con Maxent sólo se corrió la selección de los cinco cultivos finales). Además, se muestra la relación entre los datos climáticos y los datos de entrada de cada cultivo, haciendo énfasis en la importancia de encontrar una relación óptima de los datos actuales (cultivo – clima) para obtener proyecciones con mayor sentido y, por supuesto, menor incertidumbre.
Los resultados de este análisis son descritos en las diapositivas 18 – 35. Éstos incluyen modelaciones para los periodos 2020 y 2050 dentro de los escenarios de emisiones A2 y A1B. Inicialmente, se presentan los cambios en la aptitud climática del grueso de cultivos, con algunos mapas que ilustran el número de cultivos que ganan y pierden aptitud climática en los Andes tropicales en los dos periodos ya mencionados. Luego, son presentadas algunas gráficas por país donde se ilustra la preocupante situación que tendrían Venezuela (17 de los 25 cultivos con cambios negativos), Colombia (11 de los 25 cultivos con cambios negativos) y Bolivia (10 de los 25 cultivos con cambios negativos), pero también las oportunidades que tendrían Bolivia y Perú, principalmente con cultivos como arroz, banano, papa, plátano (sólo Perú), sorgo, soya, tomate y yuca, que se beneficiarían significativamente de los cambios.
Posteriormente se analiza la situación de los cultivos de café según EcoCrop y papa según Maxent, obteniendo como resultado pérdidas generales para ambos, con algunas zonas particulares que tendrían beneficios, principalmente en Perú y Bolivia con el cultivo de papa. A continuación, se encuentran algunas diapositivas que muestran el impacto económico de los cambios en el clima por país (30 – 33). Los países de la parte norte de los Andes tropicales son los más afectados, mientras que Ecuador y Perú, con cultivos como fríjol y papa, mostrarían la otra cara de la moneda, con un balance entre pérdida y ganancia económica del 18% y 4.3% en Perú para papa y frijol, respectivamente, y 9.2% y -0.9% en Ecuador para los mismos cultivos. Además, es interesante observar como Colombia sería el país con mayor pérdida económica de los cinco evaluados. La cifra de 489 millones de dólares americanos de 1999-2001 (el 21% del valor total del cultivo en 2007) sería el costo de los cambios negativas en aptitud climática, mientras que Perú sería el país mejor posicionado con los cambios, pues unos 72 millones de dólares americanos de 1999-2001 (7.4% del valor total del cultivo en 2007) sería el valor de la ganancia para este país ante el cambio climático.
Por último, las diapositivas 36 – 38 proponen algunas medidas para la gestión del riesgo a corto plazo (e.g. como microcrédito, subsidios, mejoramiento de los sistemas de pronóstico y alerta temprana, entre otros) y largo plazo (e.g. fitomejoramiento, desarrollo de cultivos transgénicos, aprovechamiento y conservación de la agro-biodiversidad, entre otros). Algunas sugerencias de medidas de mitigación relacionadas con intensificación de sistemas (e.g., agrosilvopastoril) y pago por servicios ecosistémicos, cierran esta presentación.
Entre las conclusiones de este trabajo, vale la pena mencionar dos. Por un parte, el análisis de los 25 cultivos ayudó a identificar los países con situaciones más críticas y describió la peor y mejor situación, obteniendo como resultado el siguiente orden: Venezuela, Colombia, Bolivia, Ecuador y Perú. Sin embargo, los casos de Ecuador y Perú podrían verse como positivos, dado que en ambos países 17 de los 25 cultivos analizados presentarían cambios positivos en aptitud climática en uno o ambos escenarios de emisiones (A1B o A2) al año 2050. Por otra parte, de la modelación de los cinco cultivos, cabe anotar que el tomate sería el caso más crítico por sus pérdidas en aptitud climática, seguido del trigo, el frijol, el café y la papa. Este último cultivo tendría muchas posibilidades de mantenerse en países como Ecuador y Perú. Además, se pudo identificar que los resultados generados por EcoCrop son muy gruesos y sólo pueden ser usados para describir tendencias generales en tiempo y espacio. Por su parte, los resultados de Maxent se limitan a los países que concentran los puntos de evidencia, por ello, los resultados podrían sub-estimar tanto la presencia actual de los cultivos, como el impacto del cambio climático sobre dicha presencia.
* Sobre los autores:
Emmanuel Zapata-Caldas es asistente de investigación en el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) y está, vinculado al programa Decision and Policy Analysis (DAPA).
Andy Jarvis es investigador del CIAT y lidera los programas DAPA y ‘Adaptación al Cambio Climático Progresivo’ del Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS) del Consultative Group on International Agricultural Research (CGIAR).
Julián Ramírez es asistente de investigación en el CIAT, vinculado con el programa DAPA y estudiante de doctorado en el Instituto de Ciencias Atmosféricas y Climáticas de la Universidad de Leeds, en el Reino Unido.
Charlotte Lau es investigadora visitante en el programa CCAFS dirigido por Andy Jarvis.
