Source: http://www.slideshare.net/ciatdapa/navarro-c-201403modelacionclimaticaccagricultura
Timestamp: 2016-02-12 02:48:35+00:00

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Navarro c 201505_modelacion_climati...
A. Eitzinger - Pereira_Agricultura ...
- Además del CC- Ultimo siglo1000  7000 millones!+ personas  impactomedioambientehuella de carbono
+ 2000-3000 mas en 2050 (~9000 millones) Producir 60 a 70%Agriculturamásdíficil
Mismatierra, + producciónExpansiónagrícola --&gt; Impacto, e.g. deforestaciónTierra limitada, otrosrecursoslimitados. Camilo Barrios
Necesidades 1) Cualquier agroecosistema responde a: Factores antropogénicos, Bioticos, Abióticos 2) Cálculos de vulnerabilidad Desarrollar modelos -&gt; Conocer incertidumbres -&gt; Planes de acción -&gt; Generación de políticas Limitaciones1) Modelos todavía no pueden representar cientos de procesos de forma adecuada2) Resoluciones de modelos inadecuadas: Se requieren modelos con escalas finas.3) Incertidumbres: futuras emisiones f(suposiciones concentraciones, población, desarrollo económico, tecnológico)
Fuerzas sobre emisiones futurasRepresentannuestracapacidad de respuesta (mitigación)… desarrollotecnológico, sostenibilidadambientalA1B : Rápidocrecimientoeconómico y demográfico con pico a ½ sigloA2 : Crecimientoeconómico regional y lento, población en contínuocrecimientoB1 : Población A1 pero con introducción de tecnologíaslimpiasB2 : Desarrolloeconómicointermedio y regional, crecimientopoblacionalmenor. Son plausibles
1) Escenario condicionan GCMsMundo el grillasParametrizaciones (fenómenos incomprensibles)+ complejo, menos suposicionesSe corre desde el pasado hasta el futuroCambiosantropogénicosllevan a cambiosatmosféricosCrecimientopoblacional + Expansion industrial + Tecnologias no amigables = gases de efectoinvernadero6 oC en 2100Sin precedentes… necesitamos los modelos..
MuchosnivelesverticalesOrografíacompleja, líneacostas. Características del clima no observables en los GCMsTemperaturasfrias de los alpesAmpliorango de temperaturasCorrección BiasMuchoscultivos son sensibles a umbrales de T
Correlacion En comparación con lasobservaciones….
Difieren en escalaespacio-temporal
DSSATDiferencias cambios Producción frijol – maíz(2020s)Resultados modelación 4 paísesZonas donde la producción se reducirá drásticamenteOtros están mejorando su potencial de producción. frijol&gt; T decrecimiento en la producción de biomasa, # el numero y tamaño de las semillas (menos vainas por planta) maíz:&gt; temperatura,número de nucleos por plantaEl estrés hídrico reduce el número y tamaño de granos.
LinkearCambios en adaptabilidadTestimonials from farmers in the area of interestDescripciones de los sitiosWill be linked to Agtrials and the Analogue tool.
resultados delos ensayos realizados
Modelación Climática;
Cambio Climático &
J. Ramirez, A. Jarvis, J. Tapasco,
… con menos agua, tierra y
¿Qué condiciones tendremos en
30, 50, 100 años?
• ¿Cómo responderán
nuestros sistemas a estas
• ¿Cuándo, dónde, y qué tipo
de cambio se requiere para
• ¿Quién debe planear?
¿Quién debe ejecutar?
– Múltiples variables
– Muy alta resolución
espacial (1 km, 90m??).
– Alta resolución temporal
(i.e. mensual, diaria).
– Alta certidumbre
, previsiones precisas del
tiempo y las proyecciones
• Tanto para presente como
–T°
• Min,
–Prec
Mascertidumbre
“Bussiness as
OPTIMISTAMundo perfecto
Los Escenarios de Emisión
Variaciones en la temperatura de la superficie de la tierra: de 1000 a 2100
Qué es lo que dicen los modelos??
Los GCMs son la
podemos predecir el
clima a futuro
IPCC CMIP5 Transición a nuevos Escenarios…
• Representative Concentration Pathways (RCPs)
• Más y mejores modelos (i.e. mayor resolución).
R. Knutti, J. Sedlácek, 2012
Global temperature change and
uncertainty (mean and one
standard deviation as shading)
relative to 1986–2005
En la agricultura, los
de emisiones no son
importantes… de aqui
a 2030 la diferencia
entre escenarios es
J. Rogelj et al, 2012
 Escala global
Pero..  Escala regional o local
Dificultad 1. Acerca de la resolución
• Resolución horizontal 100 a 300 km
• 18 y 56 niveles verticales.
Mezcla de Resoluciones
Model Country Atmosphere Ocean
BCCR-BCM2.0 Norway T63, L31 1.5x0.5, L35
CCCMA-CGCM3.1 (T47) Canada T47 (3.75x3.75), L31 1.85x1.85, L29
CCCMA-CGCM3.1 (T63) Canada T63 (2.8x2.8), L31 1.4x0.94, L29
CNRM-CM3 France T63 (2.8x2.8), L45 1.875x(0.5-2), L31
CSIRO-Mk3.0 Australia T63, L18 1.875x0.84, L31
CSIRO-Mk3.5 Australia T63, L18 1.875x0.84, L31
GFDL-CM2.0 USA 2.5x2.0, L24 1.0x(1/3-1), L50
GFDL-CM2.1 USA 2.5x2.0, L24 1.0x(1/3-1), L50
GISS-AOM USA 4x3, L12 4x3, L16
GISS-MODEL-EH USA 5x4, L20 5x4, L13
GISS-MODEL-ER USA 5x4, L20 5x4, L13
IAP-FGOALS1.0-G China 2.8x2.8, L26 1x1, L16
INGV-ECHAM4 Italy T42, L19 2x(0.5-2), L31
INM-CM3.0 Russia 5x4, L21 2.5x2, L33
Dificultad 2. Disponibilidad de datos
WCRP CMIP3 A1B-P A1B-T A1B-Tx A1B-Tn A2-P A2-T A2-Tx A2-Tn B1-P B1-T B1-Tx B1-Tn
BCCR-BCM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
CCCMA-CGCM3.1-T63 OK OK NO NO NO NO NO NO OK OK NO NO
CCCMA-CGCM3.1-T47 OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
CNRM-CM3 OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
CSIRO-MK3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
CSIRO-MK3.5 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
GFDL-CM2.0 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
GFDL-CM2.1 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
GISS-AOM OK OK OK OK NO NO NO NO OK OK OK OK
GISS-MODEL-EH OK OK NO NO NO NO NO NO NO NO NO NO
GISS-MODEL-ER OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
IAP-FGOALS1.0-G OK OK NO NO NO NO NO NO OK OK NO NO
INGV-ECHAM4 OK OK NO NO OK OK NO NO NO NO NO NO
INM-CM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
IPSL-CM4 OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
MIROC3.2.3-HIRES OK OK OK OK NO NO NO NO OK OK OK OK
MIROC3.2.3-MEDRES OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
MIUB-ECHO-G OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
MPI-ECHAM5 OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
MRI-CGCM2.3.2A OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
NCAR-CCSM3.0 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
NCAR-PCM1 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
UKMO-HADCM3 OK OK NO NO OK OK NO NO OK OK NO NO
UKMO-HADGEM1 OK OK NO NO OK OK NO NO NO NO NO NO
Dificultad 3. Habilidad limitada de representar clima presente.
Depender de un solo GCM no es recommendable!
Cómo utilizar esta información?
Downscaling por
estadísticos o
dinámicos..
uniformizar… proveer
datos de alta resolución,
Aún el GCM más
preciso es demasiado
grueso (100km).
Cómo combinar GCM & Observaciones?
Estaciones x variable:
• 47,554 precipitación
• 24,542 tmean
• 14,835 tmax y
•GHCN
•FAOCLIM
•R-Hydronet
•Redes nacionalesRamirez-Villegas and Challinor 2012
Definiendo la Línea Base WorldClim
Definiendo la Línea Base
GHCN (Global Historical
Climatological Network)
• Very robust weather
station dataset
• Used for many
– WorldClim
– CRU datasets
– Hockey-stick
Información Satelital: TRMM
TRMM 3B43 Characteristics
Temporal Coverage Start Date: 1998-01-01; Stop Date: -
Latitude: 50°S - 50°N; Longitude:180°W -
Horizontal Resolution 0.25° x 0.25°; nlat = 400, nlon = 1440
Average File Size Compressed: ~4.95 MB; Original: ~4.95 MB
File Type HDF
Resolución espacial (~ 28 km),
TRMM tiende a sobreestimar
precipitación real (aunque la
distribución espacial de la
precipitación es bastante
Combining TRMM and Surface Observations of Precipitation:
Technique and Validation over South America
J. Rozante and D. Moeira, 2010
Downscaling: Método Delta
–Base climatológica: WorldClim
–Tomar superficies GCM originales
(series de tiempo)
–Calcular promedios para línea
base y períodos específicos
–Calcular anomalías
–Interpolar anomalías (spline)
–Sumar anomalías a WorldClim
– Usan resultados de GCMs
– Son de área limitada.. Necesitan condiciones de frontera.
– Datos diarios | Resolucion varia entre 25-50km | > 170
Providing REgional
Climates for Impacts
Downscaling Experiment
(CORDEX) Eta Model
*Rápido de implementar
*  resoluciones
*Aplicable a TODOS los GCMs
*Uniformiza líneas base
* Cambios solo varían en gran escala
*  variables
*Aplicable a GCMs dependiendo
de disponibilidad de datos
* variables
*Pocas plataformas
*Mucho procesamiento y almacenamiento
*Limitada resolución (25-50km)
*Aun falta mucho desarrollo
*Incertidumbre difíciles de cuantificar
¿Qué metodología empleo?
Métodos Estadísticos vs Dinámicos
Necesidades y recursos..
Tiempos? Resultados rápidos? Capacidad de procesamiento?
La incertidumbre cientifica SI es relevante para
la agricultura: tenemos que tomar decisiones
dentro de un contexto de incertidumbre
Comparison (R2 based) of interpolated climatology (WorldClim, The University of East Anglia Climatic Research Unit dataset (CRU)), and each of the
GCMs (average 1961-1990 period) for each of the countries in the study area for mean temperature (left) and precipitation (right) for the annual
mean. All R2 values were statistically significant at p < 0.001. (Ramirez and Challinor, 2012)
Cómo cuantificar?
Emisiones Escenarios de población, energía, modelos
Concentraciones Ciclo del carbono, modelos químicos
Cambio climático Global GCMs
Detalles regionales RCMs,
Impactos Modelos de impacto
Dynamical downscaling:
Necesitamos modelos para cuantificar los impactos y diseñar
opciones de adaptación efectiva
Based on niches
Changes in climate affect the adaptability of crops…
Number of crops with more than 5% gain
Number of crops with more than 5% loss
…But much
more losers in
Evalúa si hay las condiciones
climáticas adecuadas
, dentro de un periodo de
crecimiento para T° y Prec….
… y calcula la adaptabiliad
climática de la interacción
resultante entre la prec y la T°
• Un algoritmo sencillo para mirar el nicho de cada especie
basado sólo en los datos del clima
El Modelo EcoCrop
Jarvis A. et al, 2012
Current Climate Contraint
Cassava suitability change compared with other staples
Cassava consistently outperforms other staples in
terms of changes in suitability
Cassava Impacts by AF REGIONS
• Cambios en días de plantación y sistemas de irrigación
para manejar el stress durante la temporada de
• Cultivos puedesn requerir migración altitudinal.
• Relocalización de las actividades productivas.
• Establecimiento de subsidios para pequeños agricultores
(reducción de la vulnerabilidad).
• Conservación y mejoramiento de recursos genéticos.
• Progressive climate
• Ecology and species
distribution (53%)
• Climate dynamics (3%)
• Non-academic (i.e.
policy making, food
(17% )
¿Donde puedo encontrar el
clima futuro de mi sitio hoy?
clima presente de mi sitio en
¿Donde encuentro el clima
presente (o futuro) de mi sitio
en el mundo actualmente?
Visualizing data for knowledge sharing and research development
www.amkn.org
•Trial sites: 489
•84 countries
• Institutions: 165
- Biotic/abiotic tolerance
- Nutrient efficiency
- Animal nutrition/ health
- Farming practices (crop rotation)
- Soil fertility/conservation
http://agtrials.org/
• New geographic interface
• From repository to database
• Successful integration with
the GCP’s CropOntology.
• New partnerships (i.e University
of California, AgMIP project, Tropical
Legumes project, Monsanto)
• Linkages with CRP RTB
2888 trials
Local implementation grounded in
• Downscaling es inevitable.
• Se está haciendo una mejora
• El foco principal es hacer un
• Mejorar los datos de línea base.
• Evaluar y validar incertidumbres.
• Proyecciones climáticas junto con
modelos mecanisticos y
fisiológicos de cultivos nos
ayudarán a entender como
Navarro C Datos climáticos para Centroamérica; fuentes, metodos y problemas.
Cambio Climático en Nariño

References: resolución

 resolución 
 resolución

 Resolución 

Resolución 
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