Dapa 2011 español_dj

WWW.ciat.cgiar.org

Decision and Policy Analysis Program

Eco-Efficient Agriculture for the Poor


Creemos en el poder de la información para mejorar la toma de decisiones en la

agricultura y recursos naturales, a escalas que van desde la propia finca hasta todo el mundo

Números. Mapas. Gráficas. Oportunidades.

Nuestra Visión

Mejores políticas públicas y privadas


Temáticamente diversos, unidos por análisis espaciales, económicos e institucionales

Convirtiendo datos en información útil para la toma de decisiones

Impulsado por las necesidades de otros programas en CIAT y socios en Latino América

Tomando en cuenta la eco-eficiencia como principio

Nuestro modus operandi


Escala Continental:Vulnerabilidad a cambio climático en los Andes

Andy Jarvis, Julian Ramirez, Emmanuel Zapata, Peter LaderachProgram Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT


Bases de Datos

• 18 modelos para 2050, 9 para 2020

• Diferentes escenarios, A1b, B1

• Reducción de escala a través de metodologías estadísticas

http://gisweb.ciat.cgiar.org/GCMPage/home.html



Desplazamiento de climas hacia altitudes mayores

Rango

Altitudinal

Tmedia

anual

actual

Tmedia

anual

futuro

Tmedia

anual

cambio

(ºC)

Ppt total

anual

actual

Ppt total

anual

futuro

Cambio

ppt total

(%)

190-500 25.54 27.70 2.16 5891 6002 1.88

501-1000 23.47 25.66 2.19 3490 3597 3.04

1000-1500 21.29 23.50 2.21 2537 2641 4.10

1500-2000 18.36 20.58 2.22 2519 2622 4.08

2000-2500 15.60 17.82 2.22 2555 2657 4.00

2500-3000 13.33 15.54 2.21 2471 2575 4.20


Adaptabilidad para café en

Cauca, Colombia

• Cambios leves a 2020, y cambios drásticos a 2050

• Se reduce el área cultivable. Algunas nuevas oportunidades

MECETA


Y los problemas fitosanitarios?


Bases de datos de presencia

• MaxEnt: Máxima Entropía


Trips: actual, 2020 y cambio


Trips: actual, 2050 y cambio


Qué hacer?

A corto plazo:

Análisis preliminar de impactos sobreprincipales plagas y enfermedades

A largo plazo:

Sistema de monitoreo de plagas, conectado con modelación de zonaspotenciales de llegada de plagas en el futuro IN

VES

TIG

AC

ION

Y D

ESA

RR

OLL

O

TEC

NO

LOG

ICO

PO

LITI

CA

S P

UB

LIC

AS

Y P

RIV

AD

AS


Un análisis sectorial para Colombiaadaptabilidad climática para

producción de alimentos

Escala local:


El Modelo: EcoCrop

…

… y calcula la aptitud climática de la interacción resultante entre precipitación y temperatura …

• Evalúa en forma mensual si las condiciones climáticas son adecuadas en un período de crecimiento en términos de temperatura y precipitación

Cómo funciona?


Impactos en Colombia: cambio (%) en productividad a nivel Nacional

-18

-16

-14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2

Cambio adaptabilidad (%) 2050-A2


Cambios promedios por departamento

-15

-10

-5

0

5

10

15

Cambio promedio en adaptabilidad

Cambio promedio en adaptabilidad


Dos casos diferentes: Bolivar vs. Cauca

-60.00

-50.00

-40.00

-30.00

-20.00

-10.00

0.00

10.00

20.00

30.00

Bolivar

Cauca


Conclusiones preliminares

• Cultivos permanentes (66.4% del PIB agropecuario de 2007) seriamente afectados: y son cultivos de inversiones de largo plazo

• Tema de seguridad alimentaria, y pobreza: muchas de los cultivos afectados son de agicultores pequeños

• Claras prioridades nacionales (por ejemplo. Costa Caribe, cultivos especificos)

• Prioridades locales: enfoque hacia seguridadalimentaria


Como adaptarnos?

• Necesitamos saber que hacemos, comolo hacemos, cuando lo hacemos y donde?

• Primer paso es analizar el problema• Segundo, analizar opciones de

adaptacion (Café y Cacao)• Evaluar costo-beneficio• Implementar• REACCIONAR AHORA!

INV

ESTI

GA

CIO

N Y

DES

AR

RO

LLO

TE

CN

OLO

GIC

O

PO

LITI

CA

S P

UB

LIC

OS

Y P

RIV

AD

OS

BUEN MANEJO LOCAL Y COMUNITARIO


Escala local - Finca:

Agricultura especifica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia.

http://www.cenicana.org/index.php?icaro=9e8508037b90f0f7e2370256c85cbf80


ClimaTopografía y paisaje

Relieve y Suelo

Manejo del cultivo

• Productividad y calidad• Condiciones ambientales ideales

• Prácticas mas adecuadas• Adaptación de variedades

AESCE información de entrada y de salida


Principio 1 Principio 2 Principio 3

Principios AESCE

Cultura de medición Conocimiento colectivo Uso de tecnología


Caracterización de los sitios de producción

Clima


Topografía: SRTMM

Topografía y Suelos

Suelos: Metodología RASTA: caracteriza suelos y

terreno en forma rápida, confiable y sencilla

en el sitio.

Manejo:TICs


Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Análisis de relevancia

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

Ejemplos reales en frutales en Colombia

(Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales)

Tres variables: 1. Profundidad efectiva, 2. Temperatura y 3. Pendientefueron relevantes para la producción de lulo

Jiménez, D., Cock, J., Jarvis, A., Garcia, J., Satizábal, H.F., Van Damme, P., Pérez-Uribe, A. and Barreto-Sanz, M., 2010. Interpretation of Commercial Production Information: A case study of lulo (Solanum quitoense), an under-researched Andean fruit. Agricultural Systems. In press. published online at: http://dx.doi.org/10.1016/


Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) –Efectos de grupos con condiciones ambientales homogéneas sobre la productividad de lulo

-30.00

-20.00

-10.00

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

1 2 3

Lu

lo y

ield

(k

g/p

lan

t/w

eek

)

Effects of clusters of environmental conditions



Condiciones ambiental homogénea 3 fue la mas productiva – 41 gr de lulo /planta más que el promedio

Variable ranges HEC

Slope (degrees) EffDepth (cm) TempAvg_0

(°C)

5-14 21-40 15 -16.5 1

8-15 32-69 15 -18.9 2

13-24 40-67 15.8 -19 3


HEC como proxy para variabilidad ambientalFinca como proxy para manejo

-80.00

-60.00

-40.00

-20.00

0.00

20.00

40.00

60.00

1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21

1 2 3

Lu

lo y

ield

(k

g/p

lan

t/w

eek

)

Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions



Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) –Conociendo los efectos sobre la productividad de

lulo de grupos con condiciones ambientales homogéneas y fincas

•El modelo mixto explicó mas del 80 % de variación en productividad de lulo.• Ej. Finca 9 en condición ambiental homogénea 3 produce 51 g de lulo /planta más que el promedio


Promoción al consumo - Biblioteca con ruedas – Unidad multimedia móvil


Ambiente habilitador

(políticas públicas / de donantes efectivas)

Compradoresdispuestos

(políticas privadas incluyentes de productores)

Productores capaces

(habilidades, conocimientos &

organización)

Nuevos modelos de negocio –relaciones comerciales

Y los mercados?

Ciencia con impacto: Vinculando a los productores con los mercados


Y el Impacto?

Frijol= Africa Subsahariana

Yuca = Sureste Asiático

Arroz =América Latina


El Equipo


Juventud

Daniel Jimenez Mike Salazar

Osana Bonilla F.

Ovidio Rivera

Juan Carlos AndradePeter Laderach

Natalia Uribe Nora CastañedaElizabeth Barona Katherin Tehelen

Lea Jehin

Mario Muñoz

Julián RamirezHector Tobón Martin Ayling Emmanuel Zapata


Más jóvenes aún

Vanesa Herrera Daniel Amariles

Audberto Quiroga

Victor A. LizcanoAngelica Ma. Henao

Carolina Argote D.

Oriana C. Ovalle Yuli Medina

Jeferson Valencia Jairo Guerrrero Miguel Idrobo

Carlos Navarro Carlos A. Ramirez

Antonio Pantoja David Rodriguez


Blade

Arreglo de disco

Arreglo de disco

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Array disk

Travel

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