Presentación de PowerPoint

Centro Internacional de Agricultura Tropical - CIAT
Decision and Policy Analysis - DAPA
http://dapa.ciat.cgiar.org/
IPCC CMIP5
Global temperature change and uncertainty
(mean and one standard deviation as shading) relative to 1986–2005
R. Knutti, J. Sedlácek, 2012
Reducción de escala
http://ccafs-climate.org
Necesitamos modelos para cuantificar los impactos y diseñar
opciones de adaptación efectiva
Based on process
GCMs
Statistical Downscaling
MarkSim
Dynamical downscaling:
Regional Climate Model
Based on niches
Probability
DSSAT
Environmental gradient
Statistical
Downscaling
EcoCrop
MaxEnt
Effective
adaptation
options
Modelos de cultivo
Impacto del CC sobre
pasturas
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
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
Ambientales
Servicios
Estrategia Colombiana de
Desarrollo Bajo en
Carbono
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
NUESTROS SOCIOS:
www.aclimatecolombia.org
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 2.000 participantes y de 70
instituciones
>100 Investigadores trabajando en el
convenio
> 70 materiales evaluados
Dónde?
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
Objetivos
1) Probar y validar opciones tecnológicas de adaptación
- Arroz
- Maíz
- Fríjol (arbustivo y voluble)
- Yuca
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
Pronóstico de clima
Pronóstico de clima
Precipitación
Radiación
Tmax
Tmin
Espinal (Tolima)
Pronóstico de clima
+
modelo de cultivo
Pronóstico agroclimático
 Sembrar Fedearroz 733
 Reducir densidades de siembra
si no puede garantizar
suficiente agua
5 May
25 May
19 Jun
14 Jul
Fecha de Siembra
08 Jul
 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
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
Medidas adaptativas para el
período agosto – octubre 2014
LOCALIDAD: ESPINAL
•
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.
•
Recolección = mantener riego hasta un 24% de humedad de grano. Se requiere
calibración de la cosechadora.
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
Cómo hacerlo?
+
Clima
=
+
Suelo
Manejo agronómico
Producción
Rdto/ha
Factores controlables
(incluyendo el genotipo)
Factores no
controlables
PARA:
Identificar factores o combinaciones de factores que conducen a altas o bajas
producciones
%?
+
%? +
%?
= A Explicar (100 %)
Hipótesis de trabajo
la variación del rendimiento en arroz en las diferentes regiones esta
asociada al clima
Lote
Siembra
Cosecha
tiempo
Un evento
productivo de arroz = alrededor de 120 días
Serie climática completa para 5 variables
Cierre de la brecha tecnológica
(AESCE)
Aplicativo móvil
•
Clima: llanos orientales - 2007 – 2012 - 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
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
F174
FORTALEZA
F2000
LAGUNAS
MOCARI
rendimiento(Kg/Ha)
4,564
3,543
4,977
5,052
4,604
Eventos productivos
31
17
8
6
6
Aplicativos para la colecta de información
Aplicativo móvil
Aplicativo
web
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
HUELLA HIDRICA MAIZ
Evaluación de diferentes materiales en 5 localidades
HUELLA HIDRICA AZUL
HUELLA HIDRICA VERDE
3 ciclos completos evaluados
HUELLA HIDRICA GRIS
Buga
Espinal,
Volumen aplicado RIEGO
1369.8 (m3/ha)
Cereté
Rendimiento 9.27 ton/ha
ET real
544.9 mm
ET calc
489.7 mm
Factor dilución
4.96
Percolada total
179 m3/ha
Bella Vista
147.7 m3/ton
541.70 m3/ton
Saban
98.4 m3/ton
HUELLA HIDRICA MAIZ
ESTIMACIONES vs MEDICIONES EN CAMPO
Huella Hídrica (lt/kg)
3000
189
204
12
54
2377
2447
2500
2000
1500
194
81
1000
98
237
947
500
602
0
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)
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
Evaluacion
Parametros de crecimiento
Medición
evapotranspiración
FEBRERO - AGOSTO
Tratamientos
Longitud
(m)
Ancho
(m)
Área
foliar
(m2)
T1
T2
T3
T4
579,17
560,88
554,71
557,17
7,74
7,69
7,78
7,88
4,88
4,82
4,88
4,84
Peso
seco
hoja
(Kg)
3,41
3,41
3,48
3,48
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
Huella de Carbono en
frutales
Balance = Fijaciones - Emisiones
Especies
Aguacate
Mango
Cítricos
Cacao
Genotipos
Hass y Lorena
Mango azúcar, Tommy, Keitt,
Yulima.
Naranja: Valencia, Salustiana,
Tangelo Minneola
Limón: Tahití
Mandarina: Arrayana, Oneco
Mezcla de clones.
Localidades
Antioquia, Cauca , Tolima, Caldas
Tolima, Magdalena, Antioquia
Antioquia y Corredor del Valle
(Sevilla, Caicedonia, Quindío).
Caldas y Santander.
EMISIONES (Encuentas) FIJACIONES (Cubicacion)
Resiliencia
Climate Smart Agriculture
Tecnologías
aptos
Tecnologías
aptos
+
Manejo sitio
especifico
Tecnologías
aptos
+
Manejo sitio
Tecnologías
especifico
aptos
+
+
Pronósticos
Manejo sitio
agroclimáticos
especifico
+
+
Políticas
Pronósticos
facilitadores de
agroclimáticos
adaptación y
mitigación
Agricultura
Simple
Produccion Climaticamente Inteligente
Gracias!
www.aclimatecolombia.org