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Decision and Policy Analysis Research Area – DAPA

El DNP y el CIAT, midiendo el impacto del cambio climático en Colombia: Ganadería, Recurso Hídrico y Biodiversidad.

Fotos por Neil Palmer (CIAT).

El Departamento Nacional de Planeación (DNP) está desarrollando el “Estudio de Impactos Económicos del Cambio Climático en Colombia” (EIECC), el cual tiene como objetivo evaluar los impactos del CC, estimar sus costos, y evaluar posibles medidas de adaptación. Se espera que esta iniciativa genere información técnica que permita al Gobierno Colombiano identificar estrategias, desarrollar mecanismos e instrumentos y tomar acciones preventivas para enfrentar los retos que impondrá el CC en los principales sectores económicos y en las distintas regiones del país en el largo plazo.

Los sectores que serán materia de evaluación son; Agricultura, Ganadería, Recurso Hídrico, Biodiversidad, Forestal, Pesca, Transporte y Gestión del Riesgo. El CIAT apoyará a DNP en la evaluación de los impactos del cambio climático sobre Ganadería, Recurso hídrico y Biodiversidad. CIAT empleará toda la capacidad de modelamiento que se ha generado en el área de investigación Decision and Policy Analysis (DAPA) para analizar y estimar el impacto del CC sobre estos tres sectores.

La importancia económica de estos tres sectores en Colombia es enorme, y se cree que enfrentarán grandes desafíos en materia de CC. Cambios de temperatura y precipitación podrían ser determinantes en la producción total de materia seca y en la calidad de diferentes tipos de pasturas y forrajes, y por lo tanto pueden influir en la producción de carne y leche. Oleadas de calor pueden provocar estrés calórico en los animales y por lo tanto pueden afectar la producción y la calidad de la carne y la leche. En cuanto a recurso hídrico, el efecto del cambio climático puede provocar excesos de humedad, sequías, y cambios generales en el balance hídrico, tanto desde el lado de la oferta como desde la demanda del recurso. Los diferentes usuarios del recurso, entre quienes se pueden contar la agricultura de secano y de riego, y las generadoras de energía eléctrica, pueden sufrir afectaciones a través de los cambios en los volúmenes totales, como también mediante cambios en la distribución de los flujos hídricos a través del año, o incluso en la regulación horaria de los flujos. Otro elemento importante a considerar en cuanto al recurso hídrico, es la calidad del agua, y por lo tanto, la sedimentación de los ríos puede imponer costos adicionales a los usuarios aguas abajo. En cuanto a biodiversidad, el CC puede afectar la distribución de las especies.

En este estudio se seleccionarán algunos de los sitios más representativos de cada uno de los tres sectores con el fin de adelantar el análisis. En el caso de ganadería, se seleccionaron sitios que concentran la mayor cantidad de cabezas de ganado, o zonas de lechería especializada, y/o zonas con grandes extensiones en pastos (ver Gráfico 1).

Gráfico 1. Sitios priorizados para ganadería de acuerdo con la densidad de animales, orientación del hato ganadero y la superficie en pastos.

Para estos sitios se identificaron y priorizaron los forrajes más importantes: Kikuyo (Pennisetum clandestinum), Brachiaria (humidicola, decumbens y bizantha), Estrella (Cynodon plectostachyus) y Sabana nativa o pasto natural.  Los modelos que se utilizaran para estimar el efecto del CC en pasturas son: Para pasto kikuyo y Estrella, “Hurley Pasture Model”, adaptado para estas especies por Herrero et al (2000) y  Yong-Angel et al (2012) respectivamente. Para Brachiaria, el modelo DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology) y para pastura nativa la metodología desarrollada por Duru et al (2009), utilizando diferentes tipos de plantas funcionales.

En cuanto al recurso hídrico, se seleccionaron cuencas que representen adecuadamente el impacto de los cambios de la disponibilidad del recurso hídrico sobre agricultura de secano, riego, y generación hidroeléctrica. La cuenca del río Ubate es representativa de agricultura de secano en la parte alta de la región andina y corresponde a una zona con alta producción de papa y leche. La cuenca del río Guavio, es de especial importancia, debido a que abastece al embalse del Guavio parte del sistema de generación de energía hidroeléctrica de EMGESA, y por último, la cuenca del rio Frailes, es de alta importancia en la producción de agua para agricultura de riego, en especial para riego de caña de azúcar, uno de los principales cultivos que ejerce presión sobre el recurso hídrico en el país. La evaluación del impacto sobre el recurso hídrico se realizará mediante el modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool).

Respecto a biodiversidad, la priorización de especies se realizó de acuerdo a la identificación de plantas nativas de importancia económica, principalmente aquellas que son fuente de ingredientes naturales para la industria cosmética, farmacéutica y alimenticia.

El área de estudio corresponde a las regiones en dónde se registra la presencia de las especies que han sido seleccionadas como prioritarias por su importancia económica. Estas regiones hacen parte de los departamentos de Amazonas, Caquetá, Putumayo y Chocó de acuerdo con el registro encontrado en la base de datos GBIF (Global Biodiversity Information Facility). El modelo seleccionado para realizar este trabajo sobre biodiversidad es MaxEnt (Modelo de máxima entropía).

Estos estudios alimentarán los modelos de equilibrio general computable desarrollados por el Departamento Nacional de Planeación, mediante la generación de variables o construcción de funciones que muestren el comportamiento y los impactos específicos que se presentan por causa del CC en cada uno de los sectores. Lo anterior permitirá que, a partir de los resultados de los modelos de equilibrio general, se puedan proponer medidas de adaptación, teniendo en cuenta las características particulares de cada sector.

Bibliografia

1. Herrero M., Fawcett R.H., Dent J.B. 2000. Modelling the growth and utilisation of kikuyu grass (Pennisetum clandestinum) under grazing 2. Model validation and analysis of management practices Agricultural Systems 65 99-111

2. Yong, G; Pires, V; Avilés, F and Castelán, O. 2012. Modeling growth of Star grass (Cynodon plectostachyus) in the subtropical regions of central Mexico.  Tropical and Subtropical Agroecosystems, 15 (2012): 273 – 300.

Autores:

Jeimar Tapasco

Jesús David Martínez

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