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UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA
LA MOLINA
Impactos Económicos del Cambio Climático
Ministerio del Ambiente Roger Loyola – Director General de Evaluación, Valoración y Financiamiento del Patrimonio Natural
Estudio Calentamiento Impacto (% GDP)
Rango
Nordhaus (1994) 3ºC -4.8
Fankhauser (1995)
2.5ºC -1,4 -4.7 a -0,7
Tol (1995) 2.5ºC -1,9 -8.7 a -0,3
Nordhaus y Yang 2.5ºC -1,7 -2,1 a 0,9
Maddison (2003) 2.5ºC -0,1 -14,6 a 2,5
Rehdanz y Maddison (2005)
1ºC -0,4 -23,5 a -12,9
Hope (2006) 2.5ºC 0,9 -2,6 a 0,3
Nordhaus (2006) 2.5ºC -0,9
INTRODUCCIÓN
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“La Economía del Cambio Climático en México”
Luis Miguel Galindo Paliza
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PBI
Beneficios al inicio
Perdidas después
Grados centígrados
% P
BI
INTRODUCCIÓN
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INTRODUCCIÓN
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INTRODUCCIÓN
Los impactos se vuelven menos pesimistas a través del tiempo
Impactos serán relativamente mayores en países en vías de desarrollo
por su escasa capacidad de adaptación
y el Perú ????
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• Investigación a escala país basada en lecciones del Informe Stern
• Utiliza el 4to reporte IPCC y los escenarios A1B, A2 y B1
• Demuestra que ante la ausencia de acciones frente al CC, la economía peruana padecería costos económicos considerables.
• Innovaciones frente a otros estudios: utiliza 7 modelos, genera 19 historias futuras y considera proyecciones ecosistémicas
Estudio de Impacto Económico del Cambio Climático en Perú (EIECCP)
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EL INFORME STERN: Principales conclusiones
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EL INFORME STERN: Principales conclusiones
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Metodología
Calcular el impacto en el PBI como consecuencia del CC
PBIsinCC - PBICC
PBICC1
PBIsinCC
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El cálculo del Impacto del CC ….
Horizontes Temporales 2011-2040 2041-2070 2071-2100 Tasas 0.5 % 2.0 % 4.0 % Escenarios A2 A1B B1
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Precipitación
Cambio Climático
Temperatura
Uso de la
Tierra
Biodiversidad
(Ecosistemas)
Agua
Peces marinos
RECURSOS
Ganadería Agricultura
Hidro Energía Pesca
Minería Turismo
Salud Infraestructura
Valoración del
Impacto Económico del Cambio Climático
Actividad
Condición de Productividad
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A) PBI sc
1. Evolución del Producto Bruto Interno (PBI) PBI real en millones de soles (1950 – 2010)
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2. Estimación del Producto Bruto Interno: Proyección del PBI al 2100
• Estimación de Modelos Estadísticos y estructurales
3. Elección del Modelo: Elección en conjunto con el BCRP y el MEF
Modelos Estadísticos Arima
Exponencial Doble Holt Winter (SE y CE)
Filtro de Kalman
Modelos Estructurales: Función de Producción
Modelos Estructurales: Función de Producción
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• Modelo Estructural: Función de Producción
– Yt : PBI
– A : PTF ( Productividad Total de Factores)
» Calculado a partir de la estimaciones econométricas
– L : Mano de Obra (PEA)
» Extraída en base a las proyecciones de población de CELADE
– K : Capital
» Extraída de la tendencia temporal de crecimiento de la Inversión de países desarrollados
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Población Estimada de CELADE hasta el 2100
20 000
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35 000
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45 000
2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Mill
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es
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nas
La población peruana alcanza su máximo crecimiento en el 2062 con 39 996 millones
de personas
UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA
LA MOLINA Resumen de Resultados de Función de Producción
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500
1000
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2500
2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Mill
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So
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Para el 2100 se espera un PBI por encima de los 2 000 millones de soles que
correspondería a un aumento de 7.5 veces del PBI actual
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Modelo de Estimación Crecimiento del
PBIpc Perú a 90
años
PBI pc Perú
en 2100
PBI PC EXP DOBLE GK90 5.770 35,044
PBI PC HOLT WINTERS (SE)
GK90
5.575 33,861
PBI PC FP Hong Kong - Suecia 7.123 43,260
PBI PC Israel-Francia 7.246 44,009
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B) Escenarios Climatológicos : Dotación
de Recursos Naturales Estimación de tres de los cuatro Escenarios climático del
Grupo Intergubernamental de expertos del Cambio Climático
(IPCC) A2, A1B y B1
Dentro de los Escenarios Climatológicos se procedió a
realizar los siguientes trabajos
•Cambios en Biomas
•Cambio de uso de Suelos
•Cambio de dotación de Agua
Proyección del cambio en los recursos naturales
1. Modelo de biodiversidad (ecosistemas):
Cambios en biomas proyectados - Escenario A2 y modelo MIMR
Clima actual
2010-2039
2040-2069
2070-2100
Proyección del cambio en los recursos naturales
2. Modelo de uso de la tierra
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Distribución espacial del crecimiento agrícola según el modelo CSMK35
Escenario A1B
Escenario A2
Escenario B1
Proyección del cambio en los recursos naturales
3. Modelo hídrico
Cambios en la disponibilidad promedio de agua (precipitación efectiva) [%] para los escenarios (A2, A1B y B2) – periodo 2010-2039. Mediana del ensamblaje de los modelos IPCC.
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Cambio
relativo en
(%) de la
disponibilida
d del
recurso
hídrico en el
futuro
Proyección macroeconómica
Valoración económica
Respuesta del EIECCP:
• Estima las variaciones o pérdidas sobre los PBI sectoriales con y sin CC en las seis actividades productivas priorizadas:
• Estima la variación o incremento de costos de reposición con y sin CC de los dos servicios considerados relevantes para el análisis:
Agricultura Minería Pesca Turismo Hidroenergía Ganadería altoandina
Infraestructura Salud
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Impactos del Cambio Climático: Sectores Productivos
Sector Agricultura: – Análisis de principales cultivos en relación al VBP, tales como papa,
arroz, MAD, caña, café, plátano y maíz amiláceo. (47.1%).
Producto
Valor bruto de la
producción (VBP)
agrícola total
Superficie
Cosechada
Participación % Miles de Ha
Papa 13.3 289.9
Arroz 9.4 388.7
Café 7.1 349.6
Caña de azúcar 6.1 77.0
Plátano 4.7 156.1
Maíz amarillo duro 4.6 295.8
Maíz amiláceo 1.9 201.3
TOTAL 47.1 -
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Cálculo Econométrico por cultivo.
Producción del café vs. temperatura máxima (TM)
Qit = -320.49+0.94Sit +21.24TMit -0.36TMit2+uit
T° umbral: 29.59 °C
Agricultura
PBI de agricultura sin CC y PBI con CC, por escenario
PBI de agricultura sin CC y PBI con CC, por escenario 30
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Sector Ganadería
• Estimación del número de unidades ovinos al 2100
– Stock de UO Escenario B1
Escenario B1 Stock UO 2010 45 000 millones Stock UO 2100: 24 000 millones
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Stock UO Escenario A1B
Stock UO Escenario A2
Escenario B1 Stock UO 2010 45 000 millones Stock UO 2100: 18 000 millones
Escenario A1B Stock UO 2010 45 000 millones Stock UO 2100: 21 000 millones
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Sector Pesca: Cálculo de captura de anchoveta en TM ante un escenario
local y uno global hasta el 2100
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Sector Minería – Recopilación histórica de los principales minerales (oro, plata, cobre,
hierro, plomo y zinc) y Proyección de Producción de Minerales
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100
200
300
400
500
600
Mile
s d
e T
M F
inas
Miles TMF COBRE
Miles TMF PLOMO
Miles TMF ZINC
Miles Oz ORO
Miles Oz PLATA
Miles TMF HIERRO
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Análisis del requerimiento de Recursos hídricos para la extracción
de Minerales contrastado con la oferta Hídrica futura por cuenca
Minera
Caso: Cuenca Minera de Zn para Escenario A2
Para el Escenario A2 la producción de Zn requiere un mayor abastecimiento Hídrico comparado a dotación hídrica de la
cuenca (línea verde – modelo extremo)
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Hidroenergía – Análisis de la capacidad de las principales centrales hidroeléctricas que
pertenecen al SINAC las cuales representan el 85%.
Empresa Central Potencia Electrica (MegaWatts)
ELECTROPERU MANTARO 670.66 EGENOR CAÑON DEL PATO 263.49 EDEGEL HUINCO 247.34 ELECTROPERU RESTITUCION 215.36 EDEGEL CHIMAY 45 150.9 ENERSUR YUNCAN 136.76 EDEGEL MATUCANA 128.58 SAN GABAN SAN GABAN II 113.1 EGENOR CARHUAQUERO 95.11 EGEMSA MACHUPICCHU 88.8 EDEGEL CALLAHUANCA 80.43 EDEGEL MOYOPAMPA 66.13 SN POWER CAHUA 43.11 EDEGEL YANANGO 42.61 SN POWER GALLITO CIEGO 38.15 EDEGEL HUAMPANI 30.18
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Análisis de la generación hidroenergética a la capacidad actual de
las centrales en contraste a la generación esperada ante cambios de
caudales
Turismo
• Probabilidad de interrupción del trayecto a Machu Picchu
• Las pérdidas económicas se miden por ingresos no percibidos en el tiempo de reparación de las vías.
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• Sector Salud – Determinación del número de casos de malaria presentados para los
diversos escenarios con cambio climático.
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• Costos de reposición de carreteras
• Probabilidad de ruptura de vías
• Costo con CC = Costo total por factor de
probabilidad de ruptura de carreteras, afectada
por la acción de las variables climáticas.
• El diferencial entre ambas situaciones (con CC y
sin CC) resulta como los costos incrementales
que se asumen como un gasto en el PBI.
Sector Infraestructura
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• Sector Infraestructura
– Análisis de la probabilidad de ruptura de vías debido a un aumento de las variables de climáticas de precipitación.
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A Próximo Paso:
Cálculo del Impacto Económico del Cambio Climático
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A GRACIAS…
