Análisis de riesgo y vulnerabilidad climática en la producción agraria Sonia Quiroga.

Presentación del tema: "Análisis de riesgo y vulnerabilidad climática en la producción agraria Sonia Quiroga."— Transcripción de la presentación:

1 Análisis de riesgo y vulnerabilidad climática en la producción agraria Sonia Quiroga

2 Objectivo Prioritizar las necesidades de la gestión de riesgo entre: – Un rango de cultivos (cereales y leñosos) – Un grupo de localidades con distintos riesgos climáticos Bajo: – Variabilidad climática – Cambio climático 2

3 Nuestro trabajo... 3

4 Otras publicaciones... A escala global: Evaluación de los riesgos del cambio climático basados en funciones de producción – Lobell et al (2008), Science – Parry et al (2004), GEC 4

5 Escenarios de cambio climático

6 Modelo estadístico 6 TIPO DE VARIABLE VARIABLENOMBREDESCRIPCIÓNFUENTE DE DATOS OUTPUT RENDIMIENTORtRt Productividad del cultivo en un área agroclimática MAPA VARIABLE S DE GESTIÓN MECANIZACIÓNMac t CV de la maquinaria agrariaMAPA FERTILIZANTESFertiliz t Total de consumo de fertilizantes FAO PESTICIDASPestic t Total of importación de pesticidas para la agricultura FAO RIEGOIrri t Proporción de suelo irrigado sobre el total MAPA VARIABLE S CLIMÁTIC AS TEMPERATURATme it Temperatura media (i mes)INM TEMPERATURATmax it Temperatura máxima (i mes)INM PRECIPITACIÓNPlut it Precipitación total (i mes)INM HELADASFroz it Días de helada (i mes)INM SEQUÍASDro t Años secosElaborada a partir de INM

7 Modelo estadístico 7

8 Rendimientos observados y ajustados para el trigo en Murcia entre 1940-2000 8

9 Elasticidades 9 Cultivo/S ite Viñedo/ Córdoba Viñedo / La Rioja Estimación P-value Estimación P-value Variables lnR t-1 0.2553(0.0316)Mac 0.0025(0.0000) Tmeoct-0.1162(0.0000)Tmedec-0.0488(0.0442) Tmedjf 0.0781(0.0155)Plutfeb 0.0055(0.0263) Plutfeb-0.0043(0.0000)Plutsep-0.0022(0.0496) Plutaug 0.0130(0.0148)Tmaxmay 0.0748(0.0000) Dro-0.2101(0.0046) Imp 76 -0.7094(0.0005) Ljung-Box Q1Q1 0.6293(0.428) 0.2939(0.588) Q2Q2 2.3256(0.313) 0.3180(0.853) Q3Q3 2.3476(0.503) 0.7825(0.854) Q4Q4 3.1141(0.539) 0.8015(0.938) White test 0.6028(0.8089) 1.3900(0.2230) R2R2 0.84 0.73

10 Grandes diferencias regionales % cambio en la productividad media del trigo (Escenarios de CC. 2080). (Iglesias, Quiroga, Schlickenrieder,2010) 10

11 Indice estandarizado de impacto -riesgo (Standardised impact to risk index) (SIR) Se computa como el ratio entre: – La media probabilística de los impactos – La kurtosis de la función de distribución de los impactos 11

12 Distribución de los impactos

13 Análisis Montecarlo

14 Los patrones observados contienen información sustancial de la importancia relativa del clima y la gestión con respecto a la variabilidad climática Inversiones orientadas a mejorar la adaptación de la agricultura al cambio climático deben inevitablemente primar a unas regiones y cultivos sobre otros La sequía es un riesgo clave en el Mediterráneo. Una gestión proactiva de la sequía es una medida de adaptación estratégica 14

15 Ninguno de los cultivos ofrece una clara ventaja sobre otros en todas las regiones Los impactos negativos son más severos en las regiones del sur en España Las respuestas de adaptación necesitan ser específicas para cada localidad 15