Taller de Entrenamiento en Análisis de Vulnerabilidad y Adaptación

Presentación del tema: "Taller de Entrenamiento en Análisis de Vulnerabilidad y Adaptación"— Transcripción de la presentación:

1 Taller de Entrenamiento en Análisis de Vulnerabilidad y Adaptación
Desarrollo de Lineas de Base de Escenarios Socioeconomicos para el Análiss de Vulnerabilidad y Adaptación al Cambio Climático Full references can be found in Chapter 11, Bibliography, of the Handbook.

2 Presentación Cuàles son las lineas de base de escenarios socioeconomicos? Cuatro pasos para el desarrollo de escenarios socioeconomicos Ejemplos estructurados This presentation compliments Chapter 3 of the Handbook.

3 Una Nota antes de Iniciar
Puede ser muy complicado crear escenarios socioeconomicos y ambientales muy detallados y comprensivos. Pueden existir grandes incertidumbres acerca de las condiciones socioeconomicas y climaticas futuras. Try not to get bogged down in this exercise Trate de no obtener,recibir,hacer en este ejercicio La mejor forma de llegar a esto es la identificacion de variables que puedan afectar sustanciablemente la vulnerabilidad al cambio climatico.

4 Que son los Esenarios Socioeconómicos de Linea de Base?
Los escenarios de linea de base estiman los cambios socioecnómicos y ambientales en ausencia del cambio climático. Las condiciones socioeconómicas determinan los aspectos principales de la capacidad de vulnerabilidad y adaptación al cambio climatico. El objeto es el de construir puntos de referencia plausibles de forma a comprender como la vulnerabilidad podria cambiar. No es para la predicción de futuras condiciones socioeconomicas. Baseline scenarios are important to the overall framework of assessment. Changes in socioeconomic conditions are very important in determining vulnerability and adaptation. Stress plausibility rather than predictability. These are not meant to be forecasts.

5 Las sorpresas son Posibles Casos de HIV/SIDA (Avert.org)
País Adultos Tasa de Adultos % Mujeres Niños Muertes SIDA Muertes entre Adultos y Niños Huerfanos debido al Sida Angola 220,000 3.9 130,000 23,000 21,000 110,000 Benin 62,000 1.9 35,000 5,700 5.800 34,000 Botswana 330,000 37.3 190,000 25,000 33,000 120,000 Burkina Faso 270,000 4.2 150,000 31,000 29,000 260,000 Burundi 6.0 27,000 200,000 Cameroon 520,000 6.9 290,000 43,000 49,000 240,000 Central African Republic 13.5 AIDs is a dramatic feature of the social economy, one that probably could not have been foreseen 15 years ago, much less 50 or 100. Changes in the social economy may overwhelm other changes as the future is unveiled.

6 Consideraciones Generales
Paso 1: Analizar la vulnerabilidad socioeconomica actual y las condiciones naturales del futuro cambio climático. Paso 2: Identificar aunque sea un indicador clave de cada uno de los sectores a ser evaluados. Paso 3: Utilizar o desarrollar un esenario de linea de base de aproximadamente 25 años en el futuro. Paso 4: Utilizar o desarrollar un escenario de linea de base de 50 a 100 años en el futuro. A general framework for the process of developing socioeconomic scenarios. Three transparent and doable steps that sequence activities.

7 Paso 1: Análizar la Vulnerabilidad de las Condiciones Actuales del Cambio Climático
Muchos escenarios de Linea de bases directos son para ser utilizados bajso las condiciones de hoy día. Porqué? Las condiciones de hoy dia son conocidas Es más facil comunicar sobre las condicines de hoy dia que la de un futuro hipotético Este es un punto de comienzo Puede comparar desde vulnerabilidades con escenarios hipoteticos para identificar las variables que mas afectan a la vulberabilidad Las condiciones actuales van a cambiar Key sectors are likely to be quite obvious. May be useful to prioritize effort according to relative economic or social importance, so that assessment resources are appropriately applied.

8 Paso 2: Identificar Sectores e Indicadores Claves y Examinar las Condiciones Actuales.
Apoderado general Bueno para el sector Sanitario Esta relacionado de modo más cercano con la vulnerabilidad del sector Mayor o menor el indicador es correlativo con la mayor o menor vulnerabilidad del sector Permite conectar los cambios para en variables socioeconomicas mas grandes como es la población o el ingreso por cambiar en el sector Key point: identifying and defining the key indicators is crucially important to the process and effectiveness and usefulness of the outcomes. An indicator is a number, ratio, or measure derived from a series of observed facts; it can reveal relative changes in the state of a system over time or in relation to other systems or regions. Essentially it is a numeric scoring that can be consistently monitored or measured across regions and time. Stress: good quality effort placed here will be well rewarded later.

9 Ejemplos de Indicadores
Sector Agrícola Seguridad Alimentaria Importación y contribución de la ayuda alimentaria Sector Agua Intensidad en la utilización del agua Porcentaje de población servida por plantas de tratamiento de agua

10 Ejemplos de Indicadores para el Sector Agua
Indicadores Demograficos Acseso a agua saludabler y saneamiento Disposición como de un % de agua disponible % utilización (casero, industrial, agricola) e incremento eb frecuencias de uso Indicadores Económicos Presencia o ausencuia de mercados de agua Contribución del agua a la producción (ej:irrigación a productos agricolas) Cantidada/clases de infraestructura de agua (reservorios, represas, etc) Indicadores de administración y politica Tratados o acuerdos de reabastecimiento de recursos de hídricos % de recursos de hídricos sin control regional Planes de desarrollo para el área (crecimiento de población, desarrollo agrícola e implicaciones de uso del agua) Indicadores Culturales y Sociales Significado Cultural y uso recreacional de rios y lagos (sagrado o uso prohibido) % de corrientes sin contaminar y kilometros de playas ( y protección natural) Indicadores de Recursos Naturales Medidas de la calidad y cualidad de agua Intrusion de agua salada Examples (see Source: Malone and La Rovere, 2004.

11 Los Indicadores deben ser Cuantificables

12 Paso 3: Desarrollo ~Del escenario de Línea de Base para 25 años
Pronóstico de las condiciones socioeconómicas para ~25 posee muchas incertidumbres ~25 años consistente con muchos horizontes de planeamiento Nada Mágico acerca de 25 años; puede ser en un periódo más largo o más corto.

13 Desarrollando Escenarios de Linea de Base
Utilizar Escenarios Gubernamentales u otros si estan disponibles Pueden ser utilizados para estimar como las variables del indicador han cambiado? Puede utilizar a otros paises como analogías? Desarrollar escenarios propios. Using a government source may be easier than developing an independent estimate. Since the National Communication is an official communication, it makes sense to use national socioeconomic projections. If government projections are not available, other countries at more advanced stages of development could be used as an analogue projection for the analyst’s country. Alternatively, socioeconomic scenarios can be developed as described in this presentation and the Handbook.

14 Plan de Desarrollo Económico de Túnez
Ejemplo de la Utilización de Documentos de Planeamiento Nacional para Desarrollar Escenarios Plan de Desarrollo Económico de Túnez Tunisia’s Economic Development Plan presents a useful example.

15 Metas Económicas Identificadas en el Plan de Desarrollo Económico de Tunez
Incrementar la liberalización del comercio Privatización continua de la producción en los sectores competitivos Incremento del crecimiento economico a un 6% Mejoramiento de recursos humanos y capital Crecimiento de la población anual del 1.6% Ingreso anual per capita del 4.3% Key point is that planning documents can provide insight and numerical information relating to changing variables or changing sectors.

16 Metas de la Agricultura en Túnez
Incremento de la producción (4.3% de crecimiento annual) Mejorar la seguridad alimentaria Incrementar el ingreso por exportación Movilizar los recursos hídricos Incrementar la capacidad de almacenamiento Mejorar la reutilización del agua Again, insight that may be relevant for particular indicators. Also, these documents may be helpful in identifying relevant indicators – and can be a source of data as well.

17 Desarrollando una Línea de Base para la Agricultura
Definir el marco de tiempo analitico relevante (ej: 2030) Porcentaje annual de cambio por Producción de cosecha Tierra cultivable Tierra irrigada Intensidad de uso del agua (e.j., m3/ha) Socioeconomicas (ej: población y PIB) Precios Mundiales de los commodities Timeframe and rates of change are vital for any numerically based assessment. In this case, projections for a number of variables may be necessary for developing the socioeconomic baseline.

18 Utilizando Países Análogos para Estimar el Cambio en los Indicadores
This is an alternative approach involving use of more advanced countries as analogues of potential future development.

19 Lineas de Bases para Bangladesh
Here is a simpler approach, done to develop baseline scenarios for Bangladesh. In this case, two development scenarios were developed. One was a “best guess” based on continuation of current trends. The second scenario used optimistic projections about population and GDP.

20 Indicadores de Vulnerabilidad
This slide uses countries at a current higher level of development as analogues for future development in Bangladesh. A limitation is that it can be hard to take this very far into the future, e.g., beyond several decades. Also, analogues will never completely apply from one country to another. Individual development factors will differ. Nonetheless, this approach is a simple and relatively transparent method for developing baseline socioeconomic scenarios.

21 Un Enfoque para la Creación de una Línea de Base de 25 años Escenario 1
Población estimada total, y población laboral La fuerza de trabajo sera necesaria para ayudar a estimar el crecimiento economico Usar las proyecciones de población de UN por que dan una estimación por grupos de edad Proyectar la de edad de laboralmente activa e.j., 20 to 65 This is another approach for developing a baseline socioeconomic scenario. It was recommended by Dr. Hugh Pitcher of the Pacific Northwest Laboratory in College Park, Maryland, USA.

22 Un Enfoque para la Creación de una Línea de Vase de 25 años Escenario 2
Estimar Cambios en la productividad laboral Obtención de datos desde las proyecciones nacionales La guia incluye proyecciones de productividad regional desde una Mini Cam Multiplicar el % de cambio en la productividad laboral por el % de cambio en la fuerza de trabajo para estimar el cambio en el ingreso nacional. Ej: si la fuerza de trabajo crece 3% por año y la productividad crece un 1%: Multiplicar 1.3  1.01 para obtener 1.04; 4% porcentaje de crecimiento economico Multiplicar, no sumar los porcentajes Esto se vuelve importante a medida que los años transcurren Economic growth is a product of growth in the labor force and labor productivity. If the labor force is growing 3% per year and labor productivity is increasing 1%, then growth in national income is 1.03  1.01 = Subtract the 1 to get 4%. Adding the percentage growth rates would create an error over multiple years. Let’s assume the same growth rate in labor force and workforce productivity continues for 5 years. Adding the changes would get 4% per year for 5 years, or 20%. Multiply the changes, e.g., for labor force, a 3% growth rate for five years = = For productivity growth of 1% per year, the formula is = Multiplied together the result is Subtract 1 and the economic growth over 5 years is 21.8% Mini-Cam projections were supplied by Hugh Pitcher, Pacific Northwest Laboratory (personal communication, September 21, 2005). Other estimates of changes in labor productivity may exist. Analysts are advised to compare actual productivity changes with the numbers in Appendix I of Chapter 3. Results may be calibrated accordingly. Also note that countries with GDP higher than the average for the region they are in may have slower growth rates and countries with GDP lower than the average could have higher growth rates.

23 Un Enfoque para la Creación de una Línea de Base de 25 años Escenario 3
Relacionar el cambio al crecimiento económico ( u otra variable como la población) para el indicador de la variable Puede o no puede haber una relación directa entre el crecimiento economico o población y el indicador de la variable El razonamiento quizás sea requerido

24 Paso 4 (opcional): Desarrollo de un escenario de línea de base para 50-100 años
Desarrollar un escenario de linea de base a largo plazo puede ser conveniente si el anlisis de vulnerabilidad y adaptación tendrá la misma duración. Escenarios socioecoomicos desarrollados para un periodo tan largo tienen una alta incertidumbre Existe mucha incertiduembre en relación a variables claves como; el crecimiento poblacional, productividad, tecnologia, gustos The farther the projection goes in the future, the greater the difficulty in developing the scenario and the uncertainty about future socioeconomic conditions.

25 Un enfoque de Línea de Base para 50-100 años Utilizando el Escenario SRES del IPCC
Reporte Especial de IPCC sobre Emisiones de Escenarios(SRES) estima la población global, actividad economica, y emisiones de gases de efecto invernaderob hasta el 2100. Divide el mundo en grandes regiones Algunas cubren más de un continente

26 Escenarios SRES IPCC SRES Apunta para una estructura interna e hipótesis consistentes relativas a varios factores que incluyen: Emisiones de GEI Condiciones Socioeconómicas Condiciones Climáticas Cada linea histórica describe un paradigma global basado en: Características y actitudes sociales prevalecientes Las relaciones Globales entre el crecimiento economico, industrialización, comercio global y regional, actitudes sociales y condiciones ambientales SRES is a fairly established and recognizable framework for looking to the future in this context. Storylines are stories for the future – embedded with enough reality to be believable but certainly not constrained by current perceptions of the world.

27 Escenarios SRES (continuación)
Para tener Consistencia Interna éste requiere que las relaciones entre variables como emisiones, actividad economica, y comercio global sean mantenidas de modo plausible Por ejemplo, altos índices de incremento en la población podrían no ser consistente con aumentos en los porcentajes de ingreso per capita de la población Las líneas históricas son utilizados para estimar los patrones y cambios en los indicadores socioeconomicos como: Crecimiento Poblacional Crecimiento Económico e industrialización Uso de los Recursos Ambientales Stress the linkages and relationships that underlie the concepts of the storylines and eventually determine the outcomes of the key indicators.

28 Escenarios SRES (continuación)
Cuatro polos a lo largo de dos grandes ejes Economia vs. Ambiente Global vs. Regional Las Combinaciones de estos cuatro polos conducen a cuatro lineas historicas primarias. A1-Crecimiento Economico y globalización liberal A2 –Crecimiento Economico con gran enfoque en lo regional B1 –Sensibilidad Ambiental con fuertes relaciones globales B2 –Sensibilidad Ambiental con alto enfoque regional Basic structure of the SRES scenarios and their internal relationships. A1 and A2 stress economic functionality B1 and B2 stress environmental sensitivity The 1 and 2’s diverge in the degree of globalization versus self-reliance and diversity of culture. SRES report can be found at:

29 Crecimiento de la Población Global a través de Escenarios
Source: Nakicenovic et al.,

30 Países en vías de Desarrollo Niveles de Línea Histórica SRES
Las líneas históricas deberían en la mayoría de los casos ser consistentes con las tendencias de las escalas nacionales y regionales a no ser que las unidades de exposición presenten tendencias diferentes. Los equipos de proyecto entonces necesitarán hacer proyecciones acerca de como los indicadores pueden cambiar en el futuro bajo lineas históricas alternativas. Key is to consider the indicators carefully and deliberately. Reflect on the nature of the SRES themes and their relationship (or lack thereof) to conditions facing the country/region.

31 SRES Storyline Data Dato de linea de argumento SRES
El Dato de escenario es limitado a escalas nacionales y subnacionales Nivel nacional,los datos de reducción de escala estan disponibles para la población y proyecciones de ingreso Con caveat apropiados, los datos de reducción SRES puede ser utilizado para examinar cambios en indicadores especificos. La evaluación cualitativa es importante Opinión experta y e insumos de actores locales son especialmente relevantes en este punto SRES data is available only in limited dimensions (variables). Consideration needs to be given to the linkage between what is available through SRES (i.e., population and GDP) and how that may relate to a given indicator. If the linkage is tenuous at best – don’t be afraid to use qualitative and narrative descriptions.

32 Dato a nivel de paìs SRES
Dato a nivel de la población del paìs estan disponibles en su sitio web CIESIN Available at Source: CIESIN, 2002. Some data are reported in Developing Socioeconomic Scenarios: For Use in Vulnerability and Adaptation Assessments

33 Breve ejemplo para un país en vías de desarrollo
Ejemplo, metodo, y tablas fueron extraidas de Malone et al. (2004). El ejemplo númerico es ilustrativo de un enfoque cuantitativo Metodos análogos pueden ser aplicados a otros indicadores Trate de no ser mecanico en la aplicación Puede necesitar utilizar un poco de imaginación Enfoques cualitativos y narrativos tambien deberán ser utilizados cuando sean apropiados y necesarios Key point: technique is very general and may only be appropriate for certain types of indicators – those that relate directly to population and/or GDP changes. Other methods and ideas can be equally or more appropriate and should be used. These are just guides and descriptive of a “process.” Not meant to be prescriptive at all. Use qualitative and narrative approaches where appropriate and even add them to numerical examples as well.

34 Porcentajes SRES de Cambios en las Poblaciones de Africa y Latino America desde 1990
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 Escenario A1 24 51 81 104 124 141 148 150 147 135 123 Escenario A2 26 58 94 133 172 212 248 281 309 329 349 Escenario B1 Escenario B2 25 55 88 120 151 180 202 219 232 236 239 Source: Malone et al. (2004), who derived them directly from the SRES outputs available at the SRES URL. These are SRES outputs and address only aggregate regional level changes (continental scale). Population is given here, and GDP in the next slide. These are used as inputs to the downscaling to country level described next.

35 Porcentajes SRES de Cambios en las Poblaciones de Africa y Latino America desde 1990
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 Escenario A1 47 147 289 710 1331 2142 3426 4852 6410 8068 9915 Escenario A2 126 226 421 673 989 1452 1978 2578 3284 4073 Escenario B1 657 1147 1773 2636 3510 4405 5242 6152 Escenario B2 136 257 521 868 1310 1926 2589 3300 4052 4884 See previous notes.

36 Pasos para el Desarrollo de Escenarios (pasos 1-3)
Paso 1: usar los escenarios SRES para desarrollar estimaciones de población y cambios en el % del PIB desde el año base (ej: 1990) Paso 2: Estimar cambios en los porcentajes en los consumos totales de alimentos del año base. Es probable que sigua los cambios en la población, pero debe ser ajustado arriba o abajo para que refleje decrecimientos o mejoramientos en la dieta o nutrición en general Paso 3: Estimar las necesidades totales de cereales en miles de toneladas métricas. WRI (2000) reportes por países la “producción promedio de cereales” y las importaciones netas de cereales y ayuda alimentaria como porcentaje del consumo total de cereales. En conjunto, estas dos medidas pueden ser utilizadas para estimar las necesidades totales de cereales. Downscaled data for population (and in theory for GDP – though the website is currently password protected) are used in this process. The steps are carried out numerically in the next slides, row by row for each step (though the first two rows, i.e., pop and gdp, are part of step 1). This is intended to be illustrative of an approach to relating SRES data to a particular indicator. Use as a guide, but don’t be afraid to try something different. These steps and data are more fully described in Malone et al. (2004).

37 Ejemplo de Redución de la Escala a Nivel de País
Ejemplo de Redución de la Escala a Nivel de País. Demanda Básica de Alimentos Estimada Escenario SRES A2 (pasos 1-3) Paìs en Desarrollo 1 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 Porcentaje de cambio en la poblaciòn desde (de la Tabla 1) 26 58 94 133 172 212 248 281 309 329 349 Porcentaje de cambio estimado en GDP desde 1990(de la Tabla 2) 47 126 226 421 673 989 1452 1978 2578 3284 4073 Porcentaje de cambio estimado en la total consumisiòn de comida desde 1990 Total estimado de necesidades de cereal (miles de toneladas mètricas) 1872 2348 2883 3462 4042 4636 5171 5662 6078 6375 6672 Data for steps 1-3 (see Table II.1 in Attachment II in Chapter 3 of the Handbook). Each row is either a set of new data or is a calculated result from rows above. Only simple calculations are used here (add, subtract, multiply, and divide). The calculations flow down by row and should be fairly transparent. Stress the relations between rows. Note that the effect of exponential population growth has a dramatic effect on food needs. Over 100 years compounding can have large and at times incredible effects on indicators.

38 Pasos para el Desarrollo de Escenario (pasos 4-6)
Paso 4: Porciones estimadas de Importación y ayuda alimentaria. La importación de alimentos comienza en 43% para el pais africano como fuera reportado en WRI (2000)para1995. Una manera de proceder es elegir una objetivo de porción de importación para el 2100 que sea consistente con la historia relevante SRES Paso 5:Estimación en la producción del pais. Esta estimación es calculada substrayendo de 1 porción de la importación calculado en el paso 4. Esto da la porción total del cereal necesario que se compara con lo producido en el país. Este número es más tarde, multiplicado por la necesidad total de cereales para tener el nivel estimado de la producción agricola considerado en este escenario. Paso 6: Produccion estimada de cosecha y cambios porcentuales. La produccion de cosecha de cereal es estimada basada en la produccion interna requerida y asume que el area plantada es constante. Same as previous, steps are carried out in the table that follows.

39 Downscaled to Country-Level Example: Estimated Basic Food Demand: SRES A2 Scenario (steps 4-6) Ejemplo de Simplificación del nivel del pais: Demanda Basica Estimada de Comida: SRES A2 Escenario (pasos 4-6) Developing Country 1 Pais en vias de desarrollo 1 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 Importaciòn estimada y porción de ayuda alimentaria(%) 43 42 41 40 38 36 33 30 25 Produccion estimada en el pais (miles de toneladas metricas) 1067 1338 1643 2008 2385 2782 3206 3624 4072 4463 5004 Promedio de producciòn de cosecha(kg/ha)b 906 1136 1395 1705 2025 2362 2722 3076 3457 3789 4248 Porcentaje estimado de incremento en la produccion de cosecha desde 1995 26 58 94 137 182 229 279 328 381 427 491 Note as before. Note also that, as reported in Malone et al. (2004). This analysis assumed crop yields will increase 1.6% per year.

40 Línea de Tiempo Desarrollando escenarios de largos centurias pueden resultar en fantásticos resultados Sí, el análisis no tiene que ir muy lejos en el futuro, entonces solo tiene que ir tan lejos como sea necesario ej: 30 o 50 años Tradeoff con examinación a largo plazo de cambio climatico Timeframe really is important but can’t take too seriously what appears to happen far down the road. Social conditions are going to be very different than we can fathom – possibly.

41 Apreciaciones Finales
Recordar que crear escenarios de linea de base no es el fin por si mismo. El proposito es entender como la vulnerabilidad puede cambiar El producto mas deseable es el de identificar variables que substancialmente cambiarán la vulnerabilidad Examinar la sensibilidad para cambiar esas variables “Take the process and the application seriously but have some fun with these thought experiments.” Don’t stress too much over small details, e.g., don’t worry if the growth rate is 3.6 or 3.7 – it will make a difference in the numbers but not a material difference in the qualitative understanding of the changing conditions.

42 Apreciaciones Finales (continuación)
Identificar variables claves puede ser util para hacer la politica No se deje consumir por escenarios de la linea de base Incluso una comparación relativamente simple de vulnerabilidades usando ningun cambio en las condiciones socioeconómicas y un escenario saliendo en unas decadas puede proveer una visión de cuales son las variables que poseen un particular gran efecto en la vulnerabilidad.