Parte 1 Datos Cambio Climatico

Escenarios del Impacto del Clima Futuro en Áreas de Cultivo de Café en
Nicaragua: Parte 1.- Datos de cambio climático generados para todo el país.
Informe Final
Cali, Colombia y Managua, Nicaragua: Mayo, 2012
Tabla de Contenido.
1.
Autores, coordinación y auspicio ..................................................................................................... 2
2.
Resumen ejecutivo .......................................................................................................................... 2
3.
Antecedentes del proyecto y objetivos ............................................................................................ 4
4.
Objetivos claves ............................................................................................................................... 5
5.
Metodología .................................................................................................................................... 5
5.a
Clima actual ............................................................................................................................. 5
5.b
Clima Futuro ............................................................................................................................ 7
Modelos de circulación global .......................................................................................................... 7
Generación de las predicciones del clima futuro .............................................................................. 8
5.c
6.
Medidas de confianza ............................................................................................................ 10
Resultado I: Resumen de Cambio Climático en los sitios de producción de café ............................. 11
6.a
Síntesis de las características climáticas en los sitios de café en Nicaragua. ............................ 11
Características climáticas generales ............................................................................................... 11
Condiciones extremas.................................................................................................................... 12
Estacionalidad del clima ................................................................................................................. 12
Variabilidad entre modelos ............................................................................................................ 12
6.b
Cambios regionales en la precipitación anual (2020) .............................................................. 16
6.c
Cambios regionales en la precipitación anual (2050) .............................................................. 17
6.d
Cambios regionales en la temperatura media anual (2020) .................................................... 18
6.e
Cambios regionales en la temperatura media anual (2050) .................................................... 19
7.
Conclusiones.................................................................................................................................. 19
8.
Referencias .................................................................................................................................... 20
i
Tabla de figuras
Figura 1: Zona de estudio de áreas productoras de café en Nicaragua ..................................................... 5
Figura 2: Síntesis de la tendencia del clima para 2020 y2050 para los sitios de muestreo. ...................... 11
Figura 3: Comparación de las precipitaciones (2050) según los 19 modelos de cambio climático. .......... 13
Figura 4: Comparación de las temperaturas (2050) según los 19 modelos de cambio climático. ............. 14
Figura 5: Cambio en la precipitación anual para 2020 en las zonas productoras de café en Nicaragua. .. 16
Figura 6: Cambio en la precipitación anual para 2050 en las zonas productoras de café en Nicaragua.... 17
Figura 7: Cambio en la temperatura media anual para 2020 en las zonas productoras de café en
Nicaragua.. ............................................................................................................................................ 18
Figura 8: Cambio en la temperatura media anual para 2050 en las zonas productoras de café en
Nicaragua. ............................................................................................................................................. 19
ii
Tabla de tablas
Tabla 1. Modelos de circulación global utilizados para el estudio de cambio climático en zonas
cafetaleras de Nicaragua. ........................................................................................................................ 9
iii
Índice de Acrónimos
BIOCLIM
CIAT
CV
DAPA
ECOCROP
ESG
FAO
FUNICA
GARP
GBIF
GCM
GHCN
GIZ
GPS
IPCC
Msnm
MaxEnt
NWP
R-HYdroNET
SPAM
SRES
SRTM
WMO
Bioclimatic Analysis and Prediction System
Centro Internacional de Agricultura Tropical
Coeficiente de Variación
Decision and Policy Analysis
Base de Datos de Requerimientos Ambientales de los Cultivos
Earth System Grid
Food and Agriculture Organization
Fundación para el Desarrollo Tecnológico Agropecuario y Forestal
de Nicaragua
Genetic Algorithm for Rule-set Production
Global Biodiversity Information Facility
Global Circulation Model
Global Historical Climatology Network
German International Cooperation
Global Position System
Inter-governmental Panel on Climate Change
Metros sobre el nivel del mar
Maxima entropía
Numerical Weather Prediction
Regional, Electronic Hydro meteorological Data Network
(Para Latino América y el Caribe)
Spatial Production Allocation Model
Special Report on Emissions Scenarios
Shuttle Radar Topographic Mission
World Meteorological Organization
iv
1
1.
Autores, coordinación y auspicio
Autores
Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT)
Dr. Peter Läderach,
Dr. Carlos Zelaya,
Oriana Ovalle,
Antón Eitzinger,
María Baca
Coordinación
Fundación para el Desarrollo Tecnológico Agropecuario y Forestal
María Auxiliadora Briones
Danilo Saavedra
Auspicio
Embajada Real de los Países Bajos- Managua, Nicaragua
2.
Resumen ejecutivo
Este documento reporta sobre los métodos y resultados del estudio que se realiza en el
marco del acuerdo de colaboración entre La Fundación para el Desarrollo Tecnológico
Agropecuario y Forestal de Nicaragua (FUNICA) y el Centro Internacional de Agricultura
Tropical (CIAT) con el propósito de predecir el impacto de cambio climático sobre la
producción de café y los medios de vida de los productores y desarrollar estrategias de
adaptación para brindar el apoyo experto y elaborar una Propuesta de Adaptación de la
caficultura al cambio climático en Nicaragua, como un aporte para las políticas nacionales.
Este esfuerzo ha venido siendo apoyado en los últimos años por la Embajada Real de
Países Bajos en el marco del proyecto “Acceso a mercados de café diferenciados”
La metodología aplicada se basó en la combinación de datos de clima actual con
predicciones futuras de cambio climático provenientes de 19 modelos de circulación
global en el Cuarto Informe de Evaluación (2007) para el escenario de emisiones SRES-A2 y
de dos diferentes períodos de 30 años calculando promedios (es decir,2010-2039 [2020],
2040-2069 [2050]). Los análisis proveen predicciones del clima futuro y predicciones de
aptitud de las áreas productoras de café actualmente, para saber si seguirán cultivando
café para el año 2020 y 2050. Una segunda fase de esta investigación se ha iniciado con
apoyo de FUNICA donde se estudiarán más en detalle las interacciones entre las
condiciones ambientales actuales y futuras con la calidad del café.
2
Según los modelos de predicción de cambio climático, la precipitación anual disminuirá y
las temperaturas máximas y mínimas mensuales se incrementarán moderadamente para
el año 2020 y continuarán aumentando progresivamente para el año 2050. El clima en
general se volverá más estacional en términos de la variación a través del año con un
aumento en la temperatura en las zonas cafetaleras de 0,9 ºC para el 2020 y 2,1 ºC en el
2050 y será más estacional en precipitación con un número acumulativo de meses secos
que disminuye de 5 meses a 4 meses y una reducción de 93 mm en la precipitación anual.
3
3.
Antecedentes del proyecto y objetivos
La Fundación para el Desarrollo Tecnológico Agropecuario y Forestal de Nicaragua
(FUNICA) está constituida por instituciones públicas y privadas del sector agropecuario y forestal,
promueve la innovación tecnológica e institucional. Su misión es contribuir al
fortalecimiento de la competitividad del sector agropecuario y forestal de Nicaragua
mediante la incidencia en políticas, la promoción y el desarrollo de capacidades para la
innovación tecnológica. Promueve el mercado de servicios tecnológico para el desarrollo
rural, la investigación, asistencia técnica y el mercado de tecnologías.
Para los fines del proyecto, surge la oportunidad de crear sinergias institucionales para el
fortalecimiento técnico institucional en temas como el cambio climático, desarrollando
competencias necesarias a través de la transferencia y adopción de conocimientos y
tecnología para hacerle frente a este tema.
La producción y comercialización de café es una fuente importante de ingresos para
muchos pequeños productores en zonas rurales de Nicaragua. Los precios del café son
muy volátiles, sin embargo, la falta de maquinaria, transporte y capital hacen que sea
difícil para los pequeños productores de café a producir la calidad y la cantidad de café
necesaria para recibir un precio justo. El proyecto está ayudando a los pequeños
productores de café a mejorar las prácticas de producción y procesamiento con el fin de
acceder a mercados de mayor valor, como el comercio justo y orgánico.
Los objetivos de este estudio, contando con el apoyo significativo de FUNICA es
desarrollar escenarios climáticos futuros que sirvan para indicarla capacidad de
adaptación del cultivo de café en las cambiantes condiciones climáticas de las zonas
cafetaleras en Nicaragua.
Actualmente, las áreas de cultivo de café en Nicaragua se encuentran en los siguientes
departamentos: Jinotega, Matagalpa, Madriz, Nueva Segovia, Estelí, Boaco, Managua,
Carazo y Granada.
4
Figura 1: Zona de estudio de áreas productoras de café en Nicaragua
4.
Objetivos claves



5.
5.a
Predecir el cambio en el clima para las áreas con cultivos de café en Nicaragua.
Describir las principales variaciones del clima en las zonas cafetaleras para el año
2020 y el 2050.
Determinar la magnitud de este cambio de clima en las zonas cafetaleras y el nivel
de confianza entre los modelos.
Metodología
Clima actual
Para el clima actual (línea base) se utilizaron la base de datos históricos del clima de
www.worldclim.org (Hijmans et al., 2005). Los datos de WorldClim son generados
5
mediante la interpolación de la media de los datos climáticos mensuales de las estaciones
meteorológicas de una red de resolución de 30 segundos de arco (a menudo denominado
como "1 km " de resolución).
Las variables incluidas son la precipitación total mensual, y la temperatura media mensual,
mínima y máxima, y 19 variables bioclimáticas (Hijmans et al., 2005a).
En la base de datos WorldClim, se interpolaron capas climáticas usando:
1. Las principales bases de datos climáticas compiladas por el Global Historical
Climatology Network(GHCN),la FAO, la OMM, el Centro Internacional de
Agricultura Tropical(CIAT), R-HYdronet, y un número de bases de datos
adicionales de menor importancia para Australia, Nueva Zelanda, los Países
Europeos Nórdicos, Ecuador, Perú, Bolivia, entre otros.
2. La base de datos de elevación SRTM(agregadaa30segundos de arco,"1km").
3. El software ANUSPLIN.ANUSPLIN es un programa para la interpolación de
datos multivariados ruidosos utilizando un suavizado denominado splines.
Además se utilizó la latitud, longitud y altitud como variables
independientes.
Para las estaciones en que había registros de varios años, los promedios se calcularon para
el período 1960-1990.Sólo se utilizaron los registros para los que había al menos 10 años
de datos. En algunos casos el plazo se amplió para el período 1950-2000 para incluirlos
registros de las zonas donde habían disponibles pocos datos recientes o
predominantemente recientes.
Después de eliminar las estaciones con errores, la base de datos consiste de los registros
de precipitación a partir de 47.554 localidades, la temperatura media de 24.542
localidades, y la temperatura mínima y máxima de 14.835 localidades.
Los datos en que se basa WorldClim para Nicaragua, son de 225 estaciones con datos de
precipitación, 220 estaciones con temperatura media, y 2 estaciones con temperaturas
mínimas y máximas, todas ellas ubicadas en territorio Nicaragüense.
Dentro de la base de datos WorldClim, hay variables bioclimáticas que se derivaron de la
temperatura mensual y valores de precipitación para generar las variables más
significativas biológicamente, que a menudo se utilizan en modelos de nicho ecológico
(por ejemplo, BIOCLIM, GARP).Las variables bioclimáticas representan las tendencias
anuales (por ejemplo, la temperatura media anual, la precipitación anual), la
estacionalidad (por ejemplo, el rango anual de temperatura y precipitación) y la extrema o
la limitación de los factores ambientales (por ejemplo, la temperatura del mes más cálido
y más frío, y la precipitación de los trimestres más húmedos y más seco).Un cuarto es un
período de tres meses (1/4 de todo el año).
Las variables bioclimáticas derivadas son:
6
Bio1= Temperatura Media Anual
Bio2= Rango Medio Diurno (Media mensual (Temperatura máxima–Temperatura min))
Bio3=Isotermalidad (Bio2/Bio7)(*100)
Bio4= Estacionalidad de la Temperatura (desviación estándar*100)
BIO5=Temperatura Máxima del Mes más Cálido
Bio6=Temperatura Mínima del Mes más Frío
Bio7=Rango de Temperatura Anual(BIO5-Bi06)
Bio8=Temperatura Media del Trimestre más Húmedo
Bio9=Temperatura Media del Trimestre más Seco
Bio10=Temperatura Media del Trimestre más Caliente
Bio11=Temperatura Media del Trimestre más Frío
Bio12=Precipitación Anual
Bio13=Precipitación del Mes más Lluvioso
Bio14=Precipitación del Mes más Seco
Bio15=Estacionalidad Precipitación (Coeficiente de Variación)
Bio16=Precipitación del Trimestre más Húmedo
Bio17=Precipitación del Trimestre más Seco
Bio18=Precipitación del Trimestre más Caliente
Bio19=Precipitación del Trimestre más Frío
5.b
Clima Futuro
Modelos de circulación global
Para poder predecir el futuro de nuestro clima, se necesitan herramientas para poder
medir cómo responde la Tierra a los cambios. Algunas de estas herramientas son, modelos
de clima global. Mediante el uso de estos modelos, se pueden entender mejor cómo
funciona la Tierra, y cómo reaccionará a los cambios futuros.
Un modelo de circulación global (GCM) es un modelo informático que calcula y predice los
patrones climáticos que habrán en un número de años en el futuro. Los GCMs utilizan las
ecuaciones de movimiento como un Modelo Numérico de Predicción del Clima (Numerical
Weather Prediction, NWP), con el propósito de simular numéricamente los cambios en el
clima como resultado de cambios lentos en algunas condiciones de frontera o alrededor
(por ejemplo, la constante solar) o parámetros físicos (tales como la concentración de
gases de efecto invernadero).El modelo se centra en cada celda y la transferencia de
energía entre las cuadrículas. Una vez que se calcula la simulación se puede determinar
una serie de patrones climáticos, a partir de las corrientes oceánicas y el viento a los
patrones de las precipitaciones y las tasas de evaporación que afectan, por ejemplo, los
niveles del lago y el crecimiento de las plantas agrícolas. Los GCMs se hacen en una serie
de laboratorios de computación especializados de todo el mundo. Nosotros utilizamos en
nuestros análisis los datos de estos laboratorios. Cientos de investigadores del clima usan
7
los modelos de clima global para comprender mejor los efectos a largo plazo de los
cambios globales tales como los crecientes gases de efecto invernadero o la disminución
del hielo marino en el Ártico. Los modelos se usan para simular condiciones sobre cientos
de años, y así poder predecir cómo cambiará el clima de nuestro planeta.
Generación de las predicciones del clima futuro
El Cuarto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental de Expertos sobre el
Cambio Climático (IPCC) se basó en los resultados de 21 modelos climáticos globales
(GCMs), los datos que están disponibles a través de una interfaz del IPCC, o directamente
de las instituciones que desarrollaron cada uno de los modelos. La resolución espacial de
los resultados de los modelos es inapropiada para el análisis de los impactos en la
agricultura como en casi todos los casos la medida de las cuadrículas en más de 100 km de
lado. Esto es especialmente un problema en paisajes heterogéneos, tales como zonas de
alta montaña, donde, en algunos lugares, una celda puede cubrir todo la amplitud del
rango.
La reducción de escala es por tanto, necesaria para proporcionar superficies de mayor
resolución de los climas futuros esperados para que los impactos probables del cambio
climático en la agricultura sean pronosticados con mayor precisión. Correr el modelo
podría tomar cientos de horas en una supercomputadora. Los resultados del modelo,
típicamente de muchos gigabytes, son analizados y se comparan con los resultados de
otros modelos, así como con observaciones y mediciones.
Se utilizó un método simple de reducción de escala (llamado método delta), basado en la
suma de las anomalías interpolados a las superficies de alta resolución mensuales para
clima de WorldClim (Hijmans et al., 2005a).El método, básicamente, produce una
superficie suavizada (interpolación) de los cambios en los climas (deltas o anomalías) y
luego se aplica esta superficie interpolada al clima de referencia (de WorldClim), teniendo
en cuenta el posible sesgo debido a la diferencia en las líneas de base. El método supone
que los cambios en los climas sólo son relevantes a escala gruesa, y que las relaciones
entre las variables se mantienen hacia el futuro (Ramírez y Jarvis, 2010).
CIAT ha descargado los datos del portal de datos de la Red del Sistema Tierra (ESG) y se
aplica el método de reducción de escala en más de 19 modelos de circulación global en el
Cuarto Informe de Evaluación (2007) para el escenario de emisiones SRES-A2 y de dos
diferentes períodos de 30 años calculando promedios (es decir,2010-2039 [2020], 20402069 [2050]).Ver tabla 1. Cada conjunto de datos (escenario SRES - GCM - intervalo de
tiempo) se compone de 4 variables mensuales (Temperatura media, máxima, mínima y
Precipitación total), sobre una resolución espacial de 30 segundos de arco –
aproximadamente 1 km cuadrado (Ramírez y Jarvis, 2010).
8
Tabla 1. Modelos de circulación global utilizados para el estudio de cambio climático en zonas
cafetaleras de Nicaragua.
Código del
modelo
Nombre del Modelo Grupo que desarrolló el modelo
País
bccr_bcm2_0
csiro_mk3_0
csiro_mk3_5
gfdl_cm2_0
CSIRO Mark 3.0
CSIRO Mark 3.5
CM2.0 - AOGCM
gfdl_cm2_1
CM2.1 - AOGCM
giss_model_er
GISS-ER
ingv_echam4
INGV-SXG
inm_cm3_0
ipsl_cm4
miroc3_2_medres
INMCM3.0
IPSL-CM4
MIROC3.2(medres)
miub_echo_g
ECHO-G = ECHAM4 +
HOPE-G
mpi_echam5
ECHAM5/MPI-OM
mri_cgcm2_3_2a
ncar_ccsm3_0
MRI-CGCM2.3.2
Community Climate
System Model, version
3.0 (CCSM3)
Parallel Climate Model
(PCM)
Bjerknes Centre for Climate Research
(BCCR), Univ. of Bergen, Norway
Canadian Centre for Climate Modelling
and Analysis (CCCma)
Centre National de Recherches
Meteorologiques, Meteo France,
France
CSIRO Atmospheric Research
CSIRO Atmospheric Research
US Dept. of Commerce / NOAA /
Geophysical Fluid Dynamics Laboratory
US Dept. of Commerce / NOAA /
Geophysical Fluid Dynamics Laboratory
NASA / Goddard Institute for Space
Studie
Instituto Nazionale di Geofisica e
Vulcanologia
Institute for Numerical Mathematics
Institut Pierre Simon Laplace
Center for Climate System Research
(The University of Tokyo), National
Institute for Environmental Studies,
and Frontier Research Center for
Global Change (JAMSTEC)
Meteorological Institute of the
University of Bonn (Germany), Institute
of KMA (Korea), and Model and Data
Group.
Max Planck Institute for Meteorology,
Germany
Meteorological Research Institute
National Center for Atmospheric
Research (NCAR),
Noruega
cccma_cgcm3_1_t
47
cnrm_cm3
Bergen Climate Model
(BCM) Version 2
Coupled Global Climate
Model (CGCM3)
CNRM-CM3
National Center for Atmospheric
Research (NCAR), NSF, DOE, NASA, and
NOAA
Hadley Centre for Climate Prediction
and Research / Met Office
E.E.U.U.
Hadley Centre for Climate Prediction
and Research, Met Office United
Kingdom
Reino Unido
ncar_pcm1
ukmo_hadcm3
UKMO-HadCM3
ukmo_hadgem1
Hadley Centre Global
Environmental Model,
version 1 (HadGEM1)
Canadá
Francia
Australia
Australia
E.E.U.U.
E.E.U.U.
E.E.U.U.
Italia
Rusia
France
Japón
Alemania, Corea
Alemania
Japón
E.E.U.U.
Reino Unido
9
5.c
Medidas de confianza
Hay varios tipos de modelos de clima. Algunos se basan específicamente en determinados
componentes que afectan el clima tales como la atmósfera o los océanos. Actualmente
hay muchos otros modelos de clima global complejos, los cuales son usados para predecir
el cambio de clima futuro. Los modelos más robustos son comparados por el IPCC (Panel
Intergubernamental de Cambios Climáticos) para hacer un sumario de sus predicciones de
los cambios climáticos futuros.
La mayor parte de la incertidumbre en estas predicciones del clima futuro no están
relacionados con los procesos naturales. En cambio, la cantidad de contaminación futura
que agregarán los seres humanos a la atmósfera es incierta. Las innovaciones que
detienen o limitan la cantidad de gases de efecto invernadero que se producen, las leyes
que cambian la cantidad de agentes contaminadores liberados, y cómo será en el futuro la
creciente población humana, son todas hasta ahora, desconocidas. Para tratar esto, los
modelos se corren varias veces, cada vez con diferentes cantidades de contaminación y
niveles de desarrollo de los seres humanos (Escenarios).
Para determinar si un modelo de clima está haciendo un buen trabajo, se hacen diferentes
pruebas. El modelo se corre durante un plazo para el cual se tienen medidas reales del
clima de la Tierra, como por ejemplo, los últimos 50 años. Los resultados del modelo se
comparan con las medidas reales del clima verdadero. Si el modelo y las medidas reales
son similares, entonces las ecuaciones matemáticas que se utilizan en el modelo,
probablemente sean bastante exactas. Si los resultados del modelo son muy diferentes a
los registros climáticos de lo que realmente sucedió, entonces el modelo necesita
perfeccionarse.
De acuerdo con el IPCC, la mayoría de los científicos de clima están de acuerdo que si bien
los modelos del clima no son perfectos, actualmente son bastante buenos y mejores
modelos no cambiarían la conclusión a la que se ha llegado de que la temperatura media
de la Tierra está calentando.
Dos medidas de incertidumbre son calculadas:
(1) el acuerdo en modelos calculados como porcentaje de modelos que predicen cambios
en la misma dirección así como el promedio de todos los modelos en una localización
determinada y
(2) el coeficiente de variación (CV) entre los modelos. Después de corridas iniciales, los
modelos que son diferentes significativamente de los otros modelos de acuerdo a pruebas
de Tukey (1977) y resultan atípicos serán removidos de los análisis siguientes.
10
6.
Resultado I: Resumen de Cambio Climático en los sitios de producción
de caféSíntesis de las características climáticas en los sitios de café en Nicaragua.
300
Temperatura
(ºC)
(mm)
Precipitación
250
2050
200
150
-
100
50
0
- - - - +
- - +
ENE
FEB MAR ABR MAY JUN
2020
30
25
20
Actual
15
10
-
5
0
JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Figura 2: Síntesis de la tendencia del clima para 2020 y2050 para los sitios de muestreo.
En la Figura 2, las barras representan la precipitación mensual y las líneas representan las
temperaturas medias mensuales de tres momentos (Actual, 2020 y 2050), notándose un
incremento progresivo de la temperatura a través del tiempo. Los signos positivos (+) y
negativos (-) sobre las barras simbolizan el aumento o descenso de las precipitaciones
para el año 2050 en cada mes respectivo, usando como línea base el clima actual según
WorldClim (datos de clima para el período1950-2000), esto quiere decir que el mes de
Octubre será más lluvioso, sin embargo, se predice que en Mayo, Junio, Julio, Agosto y
Septiembre tendrán menos lluvia, afectando varios cultivos anuales. Asimismo las lluvias
de Abril que aumentan ligeramente podrían provocar en el café el inconveniente de las
floraciones múltiples y favorecer la ocurrencia de plagas como la broca del grano de café.
Características climáticas generales
La precipitación anual actual en las zonas cafetaleras es de 1766 milímetros, esta
disminuye a 1673 milímetros en el año 2050 pasando por 1719 en 2020. Si bien en
Nicaragua, los modelos de clima global predicen una reducción muy ligera de las
precipitaciones, hay cambios importantes en la distribución temporal y espacial que
afectarán significativamente algunos cultivos importantes como el café, el frijol y el maíz.
Las áreas afectadas por que se vuelven más secas, están ubicadas sobre la zona conocida
11
como corredor seco que corresponde a los municipios de Macuelizo, Ocotal, Mozonte,
Totogalpa, Somoto, Yalagüina, Palacagüina, Condega, Estelí, hasta llegar a la costa del
pacífico por Malpaisillo y Nagarote. El número máximo acumulativo de meses secos
disminuye de 5 meses a 4 meses.
La temperatura media anual en las zonas de cultivo de café actualmente es de 21.6 ºC,
con el cambio climático se prevé que habrá un incremento medio de 2,1 ºC para el año
2050, que pasa por un incremento de 0,9 ºC en el 2020.
El rango de temperatura media diaria aumenta de 10,4 ºC a 10,5 ºC en 2050, esta es la
diferencia entre la temperatura mínima y la máxima durante un día.
Condiciones extremas
La temperatura máxima del año aumenta de 28,7ºC a 30,8ºC, mientras que el trimestre
más cálido se calienta en 2,1 ºC en 2050.
La temperatura mínima del año aumenta de 14,4ºC a 16,3ºC mientras que el trimestre
más frío se calienta en un 1,9 ºC en 2050.
El mes más lluvioso (Septiembre) será ligeramente más seco con 280 milímetros en lugar
de 282 milímetros, mientras que el trimestre más lluvioso se vuelve 29 mm más seco en
2050.
El mes más seco (Marzo) se vuelve más seco con 22 milímetros en lugar de 25 milímetros,
mientras que el trimestre más seco se seca más de 2 mm en 2050.
Estacionalidad del clima
En general este clima se vuelve más estacional en términos de la variabilidad de la
temperatura a través del año y más estacional en las precipitaciones.
Variabilidad entre modelos
Para comprobar la concordancia entre los modelos se calculan los coeficientes de
variación entre ellos. También para determinar el nivel de similitud entre modelos se
calculan la uniformidad o el grado de acuerdo entre ellos. Estas medidas estadísticas nos
indican la validez o lo robusto de los resultados.
El coeficiente de variación de las predicciones de la temperatura entre los modelos es de
1,6%.
Las predicciones de temperatura son uniformes entre los modelos y por lo tanto los
valores atípicos no se detectaron.
El coeficiente de variación de las predicciones de precipitación entre los modelos es de
9,9%.
Las predicciones de las precipitaciones son uniformes entre los modelos y por lo tanto los
valores atípicos no se detectaron.
12
Figura 3: Comparación de las precipitaciones (2050) según los 19 modelos de cambio climático.
13
Figura 4: Comparación de las temperaturas (2050) según los 19 modelos de cambio climático.
14
En las figuras 3 y 4 se presentan los mapas de precipitación y temperatura de cada uno de
los modelos de cambio climático, para el 2050. Estos mapas tienen una resolución espacial
de 1km2 y han sido generados para todo el país, para las décadas 2020 (período 2010 –
2039); 2030 (período 2020 – 2049); 2040 (período 2030 – 2059) y 2050 (período 2040 2069). Cada mapa es el promedio de series de tiempo de 30 años.
Las variables generadas para cada modelo son las mismas 19 variables bioclimática de
Worldclim para poder establecer comparaciones entre clima actual y clima futuro. Estas
variables bioclimáticas son muy útiles para los modelos de predicción de cultivos,
aplicaciones para gestión de recursos hídricos y para identificar estrategias de adaptación
al cambio climático.
Para reducir la escala a 1 km2 se realiza un proceso denominado - downscaling - para
adaptar las proyecciones de gran escala generadas por los modelos climáticos globales a
las características regionales o locales muy influidas por la orografía, contraste tierra-agua,
uso de suelo, etc. Estas proyecciones están basadas en distintos escenarios de emisión,
modelos globales y técnicas de regionalización de forma que los usuarios las puedan
utilizar como entrada a sus modelos de impactos.
La base de datos cartográfica tiene una resolución temporal de un mes, es decir se
cuentan con datos mensuales para cada década de los 19 modelos disponibles. Las
proyecciones regionalizadas de cambio climático están especialmente pensadas para su
utilización en el análisis de impactos y adaptación al cambio climático como una
información adicional necesaria para su planificación estratégica.
Los escenarios regionalizados de cambio climático son las proyecciones de evolución del
clima para el siglo XXI para diferentes supuestos de emisión de gases de efecto
invernadero. Los escenarios abarcan una gran diversidad de las principales fuerzas
determinantes de las emisiones futuras, desde la demografía hasta la evolución
tecnológica y económica. Los 19 modelos de cambio climático están basados en el
escenario A2 el cual está fundamentada en un escenario de crecimiento de población
elevado, de 15.000 millones para el año 2100, derivado de una notable disminución de la
fertilidad en la mayoría de las regiones, seguida de una estabilización en niveles
superiores a los de crecimiento vegetativo.
15
Cambios regionales en la precipitación anual (2020)
-20
-25
-30
-35
-40
-45
-50
-55
Tuma-La Dalia
San Ramón
San Lucas
San Juan del Río Coco
Quilalí
Matagalpa
Managua
Las Sabanas
Jinotega
Estelí
Condega
-60
Boaco
Anormalidad de la precipitación en el 2020 (mm)
6.b
Figura 5: Cambio en la precipitación anual para 2020 en las zonas productoras de café en
Nicaragua.Los límites de las cajas indican los valores máximo promedio y mínimo promedio y los extremos
de las líneas representan los valores máximos y mínimos. Los valores máximo promedio y mínimo promedio
son definidos por + ó – la desviación estándar.
La precipitación anual disminuye en el año 2020 en un promedio de 47 mm y para el año
2050 en 93 mm. En el 2020 los municipios que tiene un mayor descenso de las
precipitaciones son Boaco, Managua (El Crucero) y Matagalpa con una disminución
aproximada de 50 mm (Figura 3). También observamos en la Figura 4 que para el 2050
seguirán disminuyendo las precipitaciones en Boaco, Jinotega, Las Sabanas, Matagalpa,
San Ramón y Tuma-La Dalia que pierden hasta 100mm. Los municipios que menos pierden
precipitación son Managua y Estelí que pierden cerca de 65 mm para el año 2050. Estos
municipios actualmente ya son bastante secos para una aptitud óptima de café y aunque
pierden menos precipitación en el futuro, hay que tomar en cuenta que sus condiciones
actuales ya son marginales para el cultivo de café.
Las variaciones de las precipitaciones son localizadas y dependen del relieve y direcciones
de los vientos, así encontramos algunas zonas en el país donde se aumentan las
precipitaciones y otras donde se reducen. También es notable el cambio de estacionalidad
de las precipitaciones que es la variación entre las fechas del inicio y el final de la época
lluviosa.
16
Cambios regionales en la precipitación anual (2050)
Anormalidad de la precipitación en el 2050 (mm)
6.c
-20
-30
-40
-50
-60
-70
-80
-90
-100
Tuma-La Dalia
San Ramón
San Lucas
San Juan del Río Coco
Quilalí
Matagalpa
Managua
Las Sabanas
Jinotega
Estelí
Condega
Boaco
-110
Figura 6: Cambio en la precipitación anual para 2050 en las zonas productoras de café en
Nicaragua. Los límites de las cajas indican los valores máximo promedio y mínimo promedio y los extremos
de las líneas representan los valores máximos y mínimos. Los valores máximo promedio y mínimo promedio
son definidos por + ó – la desviación estándar.
Para el año 2050, en general disminuye la cantidad de precipitaciones, sin embargo
algunas zonas cafetaleras como Tuma La Dalia y San Ramón en Matagalpa serán más
secas. Jinotega y las Sabanas también se ven afectadas por la disminución de las
precipitaciones, las cajas más amplias en estas zonas nos reflejan que hay menos
homogeneidad en los datos de lluvia indicando que hay fincas dentro de esta zona que
pierden más y otras que pierden menos. En el caso de Tuma La Dalia, casi todas las fincas
pierden casi 100 mm de lluvia.
17
6.d
Cambios regionales en la temperatura media anual (2020)
Anormalidad de la temperatura en el 2020
(ºC)
1.4
1.3
1.2
1.1
1.0
0.9
Tuma-La
Dalia
San Ramón
San Lucas
San Juan del
Río Coco
Quilalí
Matagalpa
Managua
Las Sabanas
Jinotega
Estelí
Condega
Boaco
0.8
Figura 7: Cambio en la temperatura media anual para 2020 en las zonas productoras de
café en Nicaragua. Los límites de las cajas indican los valores máximo promedio y mínimo promedio y los
extremos de las líneas representan los valores máximos y mínimos. Los valores máximo promedio y mínimo
promedio son definidos por + ó – la desviación estándar.
La temperatura media anual incrementará de manera progresiva. Este incremento para el
año 2050 es en promedio de 2.1 ºC (Figura 6) y el año 2020 será entre 1.1 y 1.2ºC (Figura
5). La variación de la temperatura dentro de cada municipio es muy similar, de tal manera
de que este factor se puede considerar de tener una influencia global, no localizada.
El factor principal que influye en la temperatura es la elevación sobre el nivel del mar, al
ocurrir un aumento de las temperaturas a nivel global, ésta se compensa con el aumento
de la altitud, se calcula que por cada 1000 metros de altitud que ascendemos, la
temperatura desciende 6 ºC, lo que suponemos que puede haber una migración de
cultivos hacia zonas más altas. Por cada grado que aumente la temperatura, tendríamos
que subir 170 metros de elevación, sin embargo es difícil encontrar nuevas áreas para café
debido a que se prevén conflictos de uso con áreas protegidas, zonas de recarga hídrica, o
zonas con alto riesgo de deslizamientos.
18
6.e
Cambios regionales en la temperatura media anual (2050)
Anormalidad de la temperatura en el 2050
(ºC)
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
1.8
1.7
Tuma-La
Dalia
San Ramón
San Lucas
San Juan del
Río Coco
Quilalí
Matagalpa
Managua
Las Sabanas
Jinotega
Estelí
Condega
Boaco
1.6
Figura 8: Cambio en la temperatura media anual para 2050 en las zonas productoras de
café en Nicaragua. Los límites de las cajas indican los valores máximo promedio y mínimo promedio y los
extremos de las líneas representan los valores máximos y mínimos. Los valores máximo promedio y mínimo
promedio son definidos por + ó – la desviación estándar.
Para el año 2050, el aumento en la temperatura es mayor a 2 grados, tomando en cuenta
que este aumento de temperatura puede ser compensado con la altitud, esto limita las
áreas óptimas para el cultivo de café, dado que a mayor altura hay menos tierra
disponible. Se estima que para compensar un aumento de un grado de temperatura
debemos ascender 170 metros de altitud, por lo que si queremos compensar 2 grados
esto equivale a 340 metros. De tal manera que el café de estrictamente altura que se
considera arriba de los 1000 msnm, para el año 2050 deberá de estar a 1340 msnm. La
mayoría de las áreas que quedan arriba de estas elevaciones son área protegidas
declaradas o están destinadas a otros usos por que se generarían conflictos por el uso de
la tierra.
7. Conclusiones
1) Los modelos analizados en la región cafetalera de Nicaragua apuntan de manera
uniforme hacia un cambio en las condiciones climáticas del país; además, las
pruebas estadísticas entre los modelos nos muestran poca variación entre los
valores pronosticados por cada modelo.
19
2) En Nicaragua, la precipitación anual y mensual disminuirán y las temperaturas
anuales y mensuales, mínima, media y máxima aumentarán para el año 2020 y
continuarán aumentando progresivamente para el 2050.
3) Los cambios de estacionalidad de las precipitaciones y las temperaturas se prevén
que serán significativos sobre todo en las zonas cafetaleras de Nicaragua, esto lleva
a un cambio en las fechas de floración y cosecha del café, trayendo serios
trastornos en los rendimientos y calidad del grano de café.
4) Dado que el cultivo de café es sensible al aumento de temperatura y cambios
estacionales de la precipitación se prevé que la distribución de aptitud dentro de
las áreas cafetaleras actuales en Nicaragua en general decrecerá seriamente para
el año 2050.
5) Se cuenta con información muy útil para los modelos de predicción de cultivos,
aplicaciones para gestión de recursos hídricos y para identificar estrategias de
adaptación al cambio climático.
8. Referencias
Elith, J., Graham, C.H., Anderson, R.P., Dudík, M., Ferrier, S., Guisan, A., Hijmans, R.J.,
Huettmann, F., Leathwick, R., Lehmann, A., Li, J., Lohmann, L.G., Loiselle, B.A., Manion, G.,
Moritz, C., Nakamura, M., Nakazawa,Y., Overton, J.McC., Peterson, A.T., Phillips, J.,
Richardson, K., Scachetti-Pereira, R., Schapire, E., Soberon, J., Williams, S., Wisz, M.,
Zimmermann, E. 2006. Novel methods improve prediction of species' distributions from
occurrence data. Ecography 29:129-151.
Hijmans, R.J., S.E. Cameron, J.L. Parra, P.G. Jones, and A. Jarvis.2005a. Very high resolution
interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology
25:1965.
Hijmans, R.J., L. Guarino, A. Jarvis, R. O'Brien, P. Mathur, C. Bussink, M. Cruz, I. Barrantes,
and E. Rojas. 2005b. DIVA-GIS Version 5.2, Manual.
Laderach, P., A. Eitzinger, O. Ovalle, J. Ramírezand A. Jarvis. 2010. Climate Change
Adaptation and Mitigation in the Kenyan Coffee. Final report.
Phillips, S.J., R.P. Anderson, and R.E. Schapire.2006. Maximum entropy modeling of
species geographic distributions. Ecological Modelling 190:231-259.
Ramirez & Jarvis. 2010. Disaggregation of Global Circulation Model Outputs.
Disaggregation of Global Circulation Model
Outputs.http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage/
Tukey J.W. (1977) Exploratory data analysis. Addison-Wesley Publishing Co., Reading, MA.
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