Clima y Agricultura en México Víctor Magaña Instituto de Geografía UNAM

Las variaciones en el clima tienen impactos en la agricultura

….. dijo que “si no tenemos un proyecto para enfrentar la crisis del agua, las consecuencias serían dependencia total y pobreza”.

Sequía Agrícola Pero se mantiene una visión naturalista de los desastres, sin reconocer condiciones de vulnerabilidad. CIUDAD DE MÉXICO (CNN México) — La falta de lluvias en 19 entidades del país ya provocó pérdidas superiores a los 15,000 millones de pesos por las hectáreas perdidas en cultivos de maíz, frijol y cabezas de ganado, informaron autoridades federales. Jueves, 09 de febrero de 2012

Un esfuerzo por impulsar el uso de información climática A medidos de los años ochenta, después de documentar diversas teleconexiones entre condiciones El Niño y anomalías en el clima regional en diversas partes del mundo, supusimos que sería cuestión de algunos años para que se hiciera uso de la información climática para la gestión y planeación. Sin embargo, en muchos países, como México, ha sido poco el avance en materia de uso de información climática, aunque ya se habla de las acciones de adaptación ante el cambio climático y de los impactos de éste en la agricultura. Parte del reto para actuar aprovechando los avances en materia de información climática está en reconocer que usarla se trata de un problema de gestión de riesgo, es decir analizar vulnerabilidad y peligro en conjunto.

¿qué significa prepararse ante un clima cambiante?

WMO

El (abuso del) tema cambio climático •  El cambio climático climático global es una realidad, pero existen grandes incertidumbres cuando sus señales se llevan a nivel regional o local •  Existe gran incertidumbre sobre los cambios que se tendrán en el ciclo hidrológico •  Por ello, se trata de analizar el riesgo ante un clima cambiante más que frente a proyecciones del clima •  En el caso de la agricultura, se debe generar resistencia y resiliencia frente a las condiciones climáticas actuales y su variabilidad.

Hoy en día hablar de clima parece referirse únicamente a cambio climático. Sin embargo, parece que la mayoría de los que hablan de cambio climático entiende poco de lo que es el clima, sus procesos y el riesgo climático.

Clima y Sociedad ¨ 

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Las condiciones anómalas del clima pueden volverse un peligro para el bienestar de la sociedad, dependiendo del contexto en el que ocurran. México es un país muy vulnerable a condiciones de sequías o lluvias intensas. Aun domina el paradigma naturalista para explicar el desastre. Por ello, se debiera trabajar en establecer a qué y por qué somos vulnerables a un clima cambiante. Gobierno y sociedad de México deben trabajar en un proceso de “adaptación pensada” (no ocurrencias) ante un clima cambiante.

Se requiere considerar el problema desde una perspectiva de RIESGO RIESGO PELIGRO Probabilidad de que

Variabilidad climática

ocurra un evento en espacio y tiempo con suficiente intensidad como para producir daños

Probabilidad de que confluyan condiciones económicas, sociales o ambientales perniciosas por un período determinado y bajo una amenaza específica a la que las personas y sus bienes están expuestos

VULNERABILIDAD Grado al cual un sistema es susceptible e incapaz de hacer frente a los efectos adversos del clima cambiante (el contexto)

Gestión de riesgo y adaptación al clima cambiante

Modelo de riesgo ante cambio climático a)

b)

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Cambios en el tiempo del riesgo climático (línea negra) como consecuencia de la tendencia de:

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a)  la vulnerabilidad (línea roja), b)  la amenaza (línea azul), c)  la amenaza y vulnerabilidad.

precipitación

La Boquilla, Chihuahua

Nivel de la presa

Factores que resultan en riesgo e impacto como sequía hidrológica

precipitación

caudal

San Fernando, Tamaulipas

En México, los costos del desastre agrícola por condiciones extremas en el clima se deben a: Peligros o Amenazas Sequía

Huracán 21%

Lluvia 12%

Heladas Sequía Lluvia

6%

Huracanes Otros

35% 26%

Fuente: Agroasemex

Sequía Lluvia

ESCALAS DE MOVIMIENTO EN LA ATMÓSFERA

Pero, ¿qué es el clima? ¿en dónde está la diferencia entre tiempo y clima?

Tiempo: determinístico, condición inicial Clima: Probabilístico, condición de frontera

¿qué???

Más estaciones no significan mejor capacidad de pronóstico climático pero si de pronósticos de tiempo ¿por

qué?

Caos, tiempo y clima Edward Lorenz • 

La atmósfera es un sistema caótico: muy sensible a cambios en las condiciones iniciales

• 

Existen límites a la predecibilidad del sistema atmosférico, dados por la razón del crecimiento de los errores (inevitables) en el estado inicial

• 

Lorenz (1982): El estado preciso de la atmósfera no puedes ser pronosticado con más de dos semanas de anticipación.

¿Por qué podemos proyectar el clima? •  El Clima está relacionado con las estadísticas de la atmósfera por un periodo, y la importancia de la condición inicial disminuye sensiblemente. •  Las estadísticas de la atmósfera dependen de la condición de frontera (forzamiento radiativo, gases de efecto invernadero, SST, uso de suelo) que tienen escalas temporales de variabilidad o cambio relativamente grandes. •  La clave para la predicción del clima o los escenarios de cambio climático es la predicción (proyección) de las condiciones de frontera.

Analogía con una máquina de canicas A

Los caminos individuales son como el tiempo

B

C

D

E

Posición inicial

Condición inicial postes

Condición de frontera

La distribución de las canicas indica la condición del clima (más probable)

Son diversos los factores que modulan el clima El Niño (SST) Deforestación Cambio climático (GEI) Urbanizanción Actividad Solar

El Niño summers Frequently result in negative precipitation anomalies and even in drought

El Niño summer

!!NO TODOS LOS NIÑOS SON IGUALES!!

Veranos El Niño

Veranos El Niño han resultado en severas sequías en la mayor parte de México El Niño

Veranos La Niña implican un retorno a la Normal o incluso lluvias por encima de la media.

La Niña

El noroeste de México tiene poca predecibilidad en verano si sólo se utiliza información de SST.

Los impactos de la sequía han puesto de manifiesto la alta vulnerabilidad de nuestro país a esta condición climática. NASA, 2011

Tipos de sequía Podemos distinguir cuatro tipos de sequía principales que contemplan el nivel de intervención en el manejo del agua: - Sequía meteorológica: niveles de precipitación. - Sequía hidrológica: niveles de agua en los embalses. - Sequía agrícola: agua disponible para los cultivos. - Sequía social: insuficiente agua para los centros urbanos

Periodos prolongados importantes de sequía y humedad

1930s (1934-1939) Sequías en 1940s (1941-1943) el norte lluvias en el sur

1950s (1953-1957)

Sequías en el sur lluvias en el norte

1970s (1972-1979)

1990s (1996-2002) 1980s (1985-1988) Índice de precipitación normalizadaSPI-24

Las sequías prolongadas pueden explicarse con base en la condición de la temperatura de superficie del mar en el Pacífico y el Atlántico

SEQUÍA JUNIO 2011

+AMO y –PDO.

PDO AMO

-AMO y +PDO.

Difícil asociar las sequías recientes a CC y más difícil hablar de que se pondrá peor More realistic calculations, based on the underlying physical principles8 that take into account changes in available energy, humidity and wind speed, suggest that there has been little change in drought over the past 60 years.

El aumento de emisiones de CO2 …conlleva aumentos en las acumulaciones y subidas de temperatura

Necesidad de Mitigación

No tenemos muchas dudas de que el CC se observará en aspectos del planeta relacionados con la temperatura media global

Tendencias en la preciitación s.XX

El PELIGRO está cambiando

El cambio climático involucra cambios en la media, pero también en la variabilidad y los valores extremos

Tendencias Temperatura y Precipitación MÉXICO Noches y Días cálidos

Noches y Días frescos

La época de calor (Tmax > 30°C) inicia más temprano y termina más tarde Nayarit

Tendencias de la temperatura máxima en México (detección, pero no atribución)

DEF

JJA

MAM Pavía et al 2008

¿por qué los patrones de tendencias se diferencian regionalmente?

1901-2000

1951-2000

Las tendencias de largo plazo está lloviendo más en México Tendencia de precipitación anual (mm/año) durante el periodo 1901-1950

a)  1901-2000, b)  1901-1950 c)  1951-2000 Fuente de datos: CRU

Tendencia (1979-2008) Intensidad promedio de precipitación diaria en mm/día

Ciclones Tropicales que afectan costas mexicanas Pacífico del este

Mares Intra Americanos

Pero en México la clave del peligro está en la intensidad de la lluvia asociada a los ciclones tropicales por lo que la escala Saffir-Simpson debe ser substituida con evaluaciones de riesgo.

¿Qué es un modelo? •  modelo: herramienta para simular o predecir el comportamiento de un sistema dinámico como la atmósfera

•  Tipos de modelos incluyen: heuristico: reglas basadas en experiencia o sentido común empírico: predicción basada en el comportamiento pasado conceptual: basado en razonamientos científicos analítico: soluciones exactas a sistemas de ecuaciones que describen una versión simplificada del sistema dinámico •  numérico: integración de ecuaciones por métodos numéricos (aproximación), dadas condiciones iniciales y de frontera. •  •  •  • 

Un sistema moderno diario de pronóstico del tiempo consiste en cinco componentes: Colección de datos Asimilación de datos Predicción numérica del tiempo Modelos de post-procesamiento de las salidas Presentación del pronóstico al usuario final (comunicación)

Data Assimilation

Capacidad de pronóstico climático a seis meses

Escalas de los modelos – área y resolución espacial •  Modelos Globales - para todo el planeta, representan procesos atmosféricos de gran escala •  Modelos de área limitada sinóptica y de mesoescala – con dominios a nivel continental y regional, describiendo procesos atmosféricos de mesoescala •  Modelos computacionales de fluidos– resuelven el flujo alrededor de edificios calles, etc.

Si no hay factores de frontera de mesoescala da lo mismo, pero ….

Si damos la topografía con más detalle, entonces el modelo sabe donde hay montañas

….pero pasar de tal planteamiento a encontrar las causas de los desastres requiere algo más que discursos y ocurrencias….

•  ¿cómo abordar el problema?

Las relaciones clima - productividad agrícola en Oaxaca Comparación del ciclo anual de la precipitación durante año Niño (1998) y año No-Niño (1980) en la Estación Oaxaca de Juárez

Relación de El ENOS y el grado de siniestralidad (sup. siniestrada/ sup.sembrada) del maíz

El caso de la agricultura de maíz de temporal (ciclo primavera verano) en Oaxaca

La vulnerabilidad

El déficit de lluvia es un peligro. En 1994 se convirtió en amenaza por sequía. 1800 1000 Pero la misma sequía puede tener pcp  (mm)  may-­‐sep   Oaxaca impactos diferentes, dependiendo del 900 1600 Pcp  (mm)  jun contexto de vulnerabilidad800 en que 1400 ocurra 700

1200

600

1000

500 800

400

600

300

400

200

200

100 0

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

0

60

1.4

1.3 1.2

40

1.1 30 1 20

0.9

10

0.8

0

0.7 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

Ton/ha.

% siniestralidad

50

0,65  

Índice de vulnerabilidad de la agricultura de temporal a la sequía

Índice  de  vulnerabilidad

0,6   0,55   0,5   0,45  

V.  Física

Fertilidad del suelo

V.  Social

%campesinos > 50 años

V.  Económica PIB per cápita e inflación

0,4   0,35  

años

2010  

2008  

0,45  

2006  

2004  

2002  

2000  

1998  

1996  

1994  

1992  

1990  

1988  

1986  

1984  

1982  

1980  

0,3   60  

0,4   50  

0,3  

40  

0,25   30   0,2  

0,15  

20  

0,1   10   0,05  

Años

2010  

2008  

2006  

2004  

2002  

2000  

1998  

1996  

1994  

1992  

1990  

1988  

1986  

1984  

0   1982  

0  

1980  

Riesgo  climático

El contexto (vulnerabilidad) en el que se desarrolla la agricultura de temporal es tan importante como la variabilidad climática

%  de  hectáreas  siniestradas

0,35  

El fin último de la cuantificación de la vulnerabilidad a cambio climático es que, en combinación con la información sobre el peligro, resulte en una estimación del riesgo que permita su gestión mediante estrategias de adaptación. !)%'""

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Es necesario mantener en la mente que …. ü  La vulnerabilidad es el elemento clave para estimar los potenciales impactos de una condición climática como la sequía. ü  Es necesario transitar de: “somos muy vulnerables” a “somos vulnerables en X medida” ü  Se requiere contar con conocimientos del objeto de estudio y su dinámica, de forma que se pueda construir un diagnóstico sobre las causas de su vulnerabilidad y los factores que la caracterizan para construir proyecciones del futuro cercano.

Elementos para evaluar la vulnerabilidad •  Vulnerable ¿a qué? Dinámica de los factores de peligro (probabilidad del fenómeno que me hace daño) que existen en el entorno y su relación geoespacial con la población, permitiendo estimar el nivel de exposición.

•  ¿Quién o qué es vulnerable? Condiciones de sensibilidad de individuos regiones o sectores, a partir de la caracterización del objeto de análisis, así como las relaciones que guarda con el peligro.

•  ¿Por qué es vulnerable? Análisis de los factores que hacen a los sistemas afectables, reconociendo sus capacidades de adaptación.

Las principales causas de la vulnerabilidad de la agricultura de temporal • 

Los más vulnerables son los productores de maíz de temporal; las amenzas: sequía, inundaciones, heladas, granizadas, vientos.

• 

Es necesario considerar degradación de suelos en los escenarios futuros. La erosión afecta a la Agricultura y a otros sectores.

• 

Problemas de políticas agrarias: cero subsidios, apoyos “asistenciales”, tratados comerciales poco favorables (NAFTA);

• 

Maíz transgénico, “patentes” de maíz criollo.

• 

Migración, envejecimiento de la población rural (edad promedio del campesino 50 años).

Al igual que el peligro, la vulnerabilidad debe ser evaluada con base en datos históricos

La evaluación del riesgo debe llevar a identificar el valor umbral a partir del cual se producen los impactos

Evaluación del modelo

500 400 300

RHA VII

0.7 0.6 0.5 0.4 0.3

200

0.2

100

0.1

0

Nivel de riesgo

Superficie siniestrada (miles ha)

600

Impactos agrícultura

0

• 

Hay una falta de registro sistemático de este evento en la historia del país.

• 

Las fuentes de información son múltiples y entre más remotos son los periodos de tiempo que se analizan, la escasez de datos aumenta y carecen de precisión.

¿Cómo usar los datos de estaciones y convertirlos en información de tiempo y clima? datos à asimilación à diagnósticos à à pronósticos à mapas temáticos à vulnerabilidad à riesgo à riesgo crítico à opciones de acción à toma de decisiones à evaluación del pronóstico à evaluación de la decisión à mejoras al sistema

•  Medidas Estructurales y Medidas Correctivas

Primera fase: Preparación de bases de datos •  Usando la información de datos de estaciones de superficie se prepararon datos diarios de temperatura y precipitación en puntos de malla con resolución de 25kmX25km

•  Se procede a comparar los valores en malla con los valores de estaciones bajo condiciones extremas y tomar en cuenta los errores sistemáticos

Juriquilla, Qro. (22045)

observada simulada

LLuvia mensual 1992 en Juriquilla 180 160

Los análisis de precipitación en malla son estimaciones de la precipitación. Por ello, no son exactamente iguales a los de las estaciones de superficie

120

pcp (mm)

Análisis de Lluvia en puntos de malla

observaciones en 22045 datos de malla 22045

140

100 80 60 40 20 0

1

2

3

4

5

6

7

meses

8

9

10

11

12

• 

Ventajas

1. 

Permiten hacer un análisis de calidad de datos

2. 

Permite estimar datos faltantes

3. 

Permite un manejo de datos con SIG (operaciones con campos)

4. 

Permite un despliegue de información práctico

5. 

Fácil de comparar con estimaciones de satélite o modelos de pronóstico

6. 

Permite manejar incertidumbre por región y consideraciones físicas

• 

Desventajas

1. 

Tienen errores sistemáticos (requiere correcciones. Hasta 25% por debajo del observado)

2. 

Disminuye magnitud y frecuencia de eventos extremas

3. 

Depende de criterios de control utilizados

4. 

Requiere manejo de herramientas de cómputo más avanzadas que EXCEL

Ejemplos: precipitación

Permite cálculos de productos de la precipitación

Ejemplos: temperatura

simulado observado

Días con T > 30°C en Acámbaro, Gto.

Segunda Etapa: Analizar los eventos amenaza (derivados de pcp y T)

Con datos de malla P(sequía | El Niño) = P (sequía ∩ Niño) / P (Niño

Probabilidad de verano seco bajo condiciones El Niño

P(lluvias intensas | La Niña) = P (lluvias intensas ∩ Niña) / P (Niña)

Probabilidad de verano húmedo bajo condiciones La Niña

La evolución de la salud de la vegetación (e.g., cultivos) puede ser seguida utilizando información de satélite como se hace calculando el Índice de Verdor a partir del NDVI

mayo

junio

julio

agosto

…. y comparada con datos de precipitación de malla

… de esta manera se puede dar seguimiento a la salud de la vegetación en diversas fases del ciclo fenológico del cultivo

CLIMATOLOGÍA NDVI y PCP en Gto. 80

0.6

70

pcp NDVI

PCP (mm)

60

0.5

0.4

50 40

0.3

30

0.2

20 0.1

10

Desfase de dos o tres semanas entre NDVI y PCP

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 QUINCENAS

NDVI

Ciclo fenológico del maíz criollo, valores medios de precipitación y de NDVI

Los impactos de anomalías de lluvia se pueden percibir en la evolución quincenal de NDVI o Índice de Verdor

Tiempo en que la precipitación resulta en humedad del suelo y se tiene respuesta de la planta

Humedad del Suelo (estimada)

NDVI

Las anomalías de humedad del suelo reflejan los cambios en la salud de la vegetación (NDVI). Dado que las anomalías de humedad del suelo se pueden obtener de la precipitación, la temperatura y del tipo de suelo, se puede estimar la salud de la vegetación usando pronósticos de clima. Forma indirecta de estimar la salud de los cultivos de temporal en cada fase fenológica

Fases fenológicas del maíz

1 2 3 4 5

Fases de desarrollo Germinación Crecimiento vegetativo Floración Llenado de grano Madurez TOTAL

Tercer Etapa : Estimación de Riesgo Fechas Jun 10-25 Jun 26 –Jul 31 Ago 1- 31 Sept 1 – 30 Oct 1 – Nov 5

Duración (días) 15 35 30 30 35 150

Precipitación mínima (mm) 45 (20) 170 (85)

Temperatura mínima 10 – 30 ºC 10 – 30 ºC

220 (90) 210 (85) 90 (45) 735 (325)

10 – 30 ºC 10 – 30 ºC 10 – 30 ºC

Los números de precipitación en paréntesis indican el valor por debajo del cual es segura la pérdida del cultivo (determinado empíricamente)

Probabilidad de que PCP < 460 mm en el periodo de siembra – cosecha (verano)

En la zona café la probabilidad de precipitación por debajo de lo requerido es muy alta (> 60%)

La probabilidad de que se rebasen los umbrales de temperatura que pueden producir siniestro en cultivos de maíz es baja

En Guanajuato, condiciones La Niña reducen el área siniestrada, mientras que la condición El Niño aumenta la superficie siniestrada

Años Niño (Niña) mayor (menor) superficie siniestrada

Empíricamente se pide que la precipitación supere la mitad de la evapotranspiración potencial para dar viabilidad al cultivo

Ciclo anual de evapotranspiración y precipitación para determinar humedad disponible en las estaciones de crecimiento en la estación de Agua Tibia, Guanajuato

Fig. 11 Zonas de superávit (déficit) de humedad en el suelo, obtenidas como precipitación – 0.5 evapotranspiración potencial durante junio, julio, agosto y septiembre de1982

En años Niño las lluvias se retrasan y por tanto no se cumple con la condición PCP – 0.5EP > 0

El retraso en las lluvias en 2005 resultó en que no se cumpliera que PCP – 0.5EP > 0, por tanto los cultivos fracasaron en la primera etapa

En 1990 se cumple la condición PCP – 0.5EP > 0 En todo el verano Existen formas de estimar si el cultivo tendrá condiciones favorables o desfavorables tanto en forma de diagnóstico como pronóstico (probabilidades)

Se cuenta con capacidad para pronosticar El Niño y La Niña y aun más, con capacidad para pronosticar probabilidad de condiciones anómalas del clima regional

Las probabilidades de un inicio de lluvias tardío puede obtenerse con pronóstico climático estacional

Predecibilidad

Escalas Espaciales

Calidad Actual

Requerimientos de los usuarios

Escalas Temporales (CLIVAR 2011)

Tabla 3 Matriz de riesgo Impacto/Amenaza B1 B2 R(A1,B1) R(A1,B2) A1 R(A2,B1) R(A2,B2) A2 R(A3,B1) R(A2,B2) A3

B3 R(A1,B3) R(A2,B3) R(A3,B3)

¿Qué es considerado normal en precipitación y rendimiento de maíz? Rangos de precipitación. para Gto para Gto.

Precipitación en milímetros

Rangos de rendimiento de maíz

Rendimiento (ton/ha)

bajo

< 306

bajo

< 0.72

medio

de 307 a 650

medio

de 0.73 a 1.73

alto

> 651

alto

> 1.74

Precipitación/Rendimiento

Bajo

Medio

Alto

Sequía

25,0%

75,0%

0,0%

Normal

7,1%

78,6%

14,3%

Lluvioso

0,0%

50,0%

50,0%

Guanajuato Superficies Siniestradas

2005

180,000

2006

160,000

ha siniestradas

140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 Frijol

Maiz Grano

Sorgo Grano

Los aspectos económicos •  Una primera aproximación de los costos del riesgo y desastre climático en agricultura se puede obtener pensando en los costos que tiene la producción de una tonelada de grano y los beneficios que se obtienen con tal producción. •  Por ejemplo, en el año 2005 un retraso de un mes en las lluvias provocó pérdidas en el cultivo de temporal de maíz grano en el ciclo primavera verano de aproximadamente $211,000,000.00 pesos, correspondientes a 153,000 toneladas que se dejaron de producir al siniestrarse alrededor de 163,000 hectáreas de las 271,000 hectáreas cosechadas y sólo se tuvo una producción con valor de $140,000,000. •  Si se compara con un año próximo como 2006 en que la superficie siniestrada sólo fue de 62,000 hectáreas, con respecto de las 285,000 sembradas. El valor de producción fue de $712,000,000 pesos por lo que la diferencia en valor de producción de maíz con respecto al 2005 fue de $572,000,000 pesos. •  Si el mismo ejercicio se realiza con respecto del año 2004 la diferencia en valor de producción es de la diferencia es de alrededor de $900,000,000

El sector tendrá que adaptarse ADAPTACIÓN ü Ajuste de los sistemas humanos a cambios de las condiciones climáticas, con la meta de reducir vulnerabilidad futuro ü Resulta de un proceso de toma de decisiones ü Se puede involucrar transformaciones en tecnología, educación, comportamiento, política pública, infraestructura, ü La transformación es flexible pero definitiva ü Representa una oportunidad ü La adaptación puede ser: Autónoma o planeada ü Realizada por actores privados o públicos ü Reactiva o previsiva : Lo más deseable es que sea participativa, previsiva, pero flexible! ü ¡Advertencia! Una mala adaptación conduce a una mayor vulnerabilidad

Aumentar capacidades •  Trabajo con los productores y especialistas de diferentes disciplinas. •  Reuniones con productores: mapas de recursos naturales; suelos; amenazas climáticas; calendario de actividades e ingresos. Diagnóstico Participativo •  Reuniones con profesores, estudiantes, productores y tomadores de decisiones •  Acuerdos de trabajo conjunto. •  Evaluación en cada paso

Ejemplos de adaptaciones v  Cambios en el manejo de cultivos v  Sistemas de captura de agua de lluvia v  Racionamiento y reciclaje de agua v  Uso información climática en agricultura, ganadería y manejo del agua v  Educación y difusión v  Recuperación de acuíferos v  Muchos Otros

La restauración de hábitats degradados por el pastoreo de ganado tiene que hacerse siguiendo principios ecológicos, utilizando las fuerzas naturales, tales como la sucesión vegetal natural y la acción de los dispersores de semillas, hasta donde sea posible. Con el establecimiento de sistemas silvopastoriles bajo estos principios se busca conseguir una vegetación de varios estratos, intermedia entre los hábitats forestales originales y las pasturas de campo abierto La recuperación de Tabasco tendrá que tomar en cuenta la restauración de la cuenca

Una adecuada gestión del riesgo requiere, entre otras cosas, de la determinación del peligro y la vulnerabilidad para poder definir acciones de prevención Gestión de Riesgo Climático

Análisis de Riesgo

Determinación del peligro

Mitigación del Desastre Medidas Técnicas

Análisis de vulnerabilidad Medidas Determinación del riesgo

No-Técnicas

Prevención

Planeación de la respuesta al desastre (Seguros Agrícolas) Sistemas de Alerta Temprana y esquemas de toma de decisiones

CONCLUSIONES: El esquema de gestión de riesgo debe considerar tanto la información de pronóstico como de diagnóstico climático

•  A través de consideraciones de probabilidad condicional se puede estimar cuál es la viabilidad de un cultivo (e.g., maíz) •  Se pueden utilizar los valores que empíricamente sugieren valores bajos, medios o altos •  El monitoreo de la cosecha (a escala regional) se puede hacer con información de satélite •  Las relaciones El Niño o La Niña modulan el clima y los rendimientos •  Los pronósticos permiten sugerir en qué etapa del cultivo intervenir para reducir la vulnerabilidad •  Los costos de los cultivos, el seguro y los apoyos al campo se pueden determinar como función del pronóstico climático

Gestión de Riesgo Climático en Agricultura

CONCLUSIONES •  Es un buen momento para probar una nueva forma de aproximar el problema clima agricultura •  El problema de la sequía es un reto de mayores dimensiones en un contexto de crisis de agua, por lo que no se deben escatimar esfuerzos ni recursos para enfrentarlo •  Es momento de poner a prueba los avances científicos abandonando viejos paradigmas •  Rendición de cuentas