Presentation made by Andy Jarvis of the Decision and Policy Analysis program for the CVC in Cali, Colombia March 2010. See http://dapa.ciat.cgiar.org for more information.

1. Escenarios de Cambio climático en Colombia y planificacion Andy Jarvis, Julian Ramirez y Emmanuel Zapata Program Leader, Decision and Policy Analysis, CIAT

2. Contenido Acerca de cambioclimatico y los modelos GCM El futuro de Colombia Café y areas protegidas Impactos en la biodiversidad Lo que se debehacer

5. Sources of Agricultural Greenhouse Gases excluding land use change Mt CO2-eq Source: Cool farming: Climate impacts of agriculture and mitigation potential, Greenpeace, 07 January 2008

6. Resultados Terra-i Tasa de Deforestacion 151,754 Ha/año

10. Porque tan seguros que el clima esta cambiando?

12. Deshielo en el Arctico

13. Los modelos de pronostico de clima

14. Variabilidad y linea base + Climate Baseline _ Timescale Short(change in baseline and variability)Long

15. Usando el pasado para aprender del futuro

16. Modelos GCM : “Global ClimateModels” 21 “global climatemodels” (GCMs) basados en cienciasatmosféricas, química, física, biología Se corre desde el pasado hasta el futuro Hay diferentesescenarios de emisionesde gases INCERTIDUMBRE POLITICO (EMISIONES), Y INCERTIDUMBRE CIENTIFICO (MODELOS)

19. Entonces, ¿qué es lo que dicen?

23. Que viene para Valle?

26. CCCMA-CGCM3.1 T47 BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3

27. CCCMA-CGCM3.1 T47 BCCR-BCM2.0 CCCMA-CGCM2 CCCMA-CGCM3.1-T63 CNRM-CM3 IAP-FGOALS-1.0G CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MIROC3.2-HIRES GISS-AOM GFDL-CM2.1 GFDL-CM2.0 MIROC3.2-MEDRES MIUB-ECHO-G MPI-ECHAM5 MRI-CGCM2.3.2A NCAR-PCM1 UKMO-HADCM3

28. Mensaje 1 La incertidumbrecientificoSIesrelevantepara la agricultura: tenemosquetomardecisionesdentro de un contexto de incertidumbre

29. Un Ejemplo El susto de café en Cauca y las areas protegidas

30. Pongámoslo en perspectiva Café prefiere 19 a 21.5oC y 1,800 a 2,800mm de lluvia Mes mas seco > 120mm Mucha lluvia durante floración resulta en poca productividad – ej. 2008/2009 Aumento en broca y roya con mas calor (>21.5oC) La sombra reduzca temperatura del cafetal por unos 1-2oC, pero reduzca también la variabilidad de temperaturas día a noche

31. Climas mueven hacia arriba Temperatura media reduce por 0.51oC por cada 100m en la zona cafetero. Un cambio de 2.2oC equivale a una diferencia de 440m.

32. MECETA Suitability in Cauca Significant changes to 2020, drastic changes to 2050 The Cauca case: reduced coffeee growing area and changes in geographic distribution. Some new opportunities.

36. Resultados: objetivo “Predecir la adaptabilidad” D

37. Impactos en la biodiversidad

39. Como manejar la biodiversidad hacia el futuro? Amenazashoy en diadificultanla conservacion Cambioclimaticoamenazarabiodiversidadaunmas, pero hay areas especificasque se mantendranclimaticamenteestables Conservaciondebeenfocarse en estas areas “climaticamenteestables” y con amenazas medias a bajas Conservaciontambiendeberiafacilitar la migracion de especies Seguridadalimentaria y migracion de tierrasagricolasdebetenerse en cuentaparaadaptarbiodiversidad

40. Impactos en recursoshidricos Modificacion de caudalesmaximas y minimas Modificacion de caudalestotales Modificacion en la carga de sedimentos Maximos y sedimentosmuydificiles de predecirpor la importancia de eventosdiarios en regular procesos de inundacion

43. Retos de cambioclimatico

44. Perdida de biodiversidad

45. Masdependencia de serviciosecosistemicos

46. Senderos de desarollo no eco-eficientes

47. Masalimentos

48. En condicionesclimaticosmascomplicados

49. Con menostierra sin perdermasbiodiversidad

51. Adaptación a qué? Dos tipos de adaptación: Inducción de resiliencia para que el sistema sea menos vulnerable a choques o cambios sin importar la dirección de dichos cambios Cambio en el sistema para que sea menos vulnerable a evento(s) futuro(s) especifico(s)

52. Numerosmagicos 2 grados de temperatura ~ igual a 400m de altura La agricultura sube la montana 20m de dosel ~ igual a 2 grados de temperatura Enfrenta 50 anhos de cambioclimaticosimplemente con arboles de sombrio

53. CASE 1: Transition (win-win) Risk management Progressive adaptation Mitigation Potential examples: ecosystem service payments – risk manages by offering immediate financial capital/relief, mitigates by reducing emissions, and adapts by creating incentives/opportunities to diversity away from just agriculture Adaptacion ideal

54. CASE 2: Disjointed adaptation (win-win) Climate ? Progressive adaptation (transformational change) Risk management (coping) Risk management (coping) Progressive adaptation (transformative change) ? Example: subsidies that would lower emissions and give farmers extra financial capital to invest in higher production (risk management and mitigation, but not significant long-term adaption strategy) Trade-offs CASE 3: Disjointed adaptation (no win-win) Trade-offs e.g.) Taxing fertilizers and pesticides –mitigates at farmer’s cost e.g.) Occupational change from agricultural to industrial work– farmer “adapts” at potential cost to environment Mitigation Mitigation

56. Problemas de disponibilidad de agua

58. Irrigacion, y sistemas de distribucion de aguas

59. Uso de ganadoresistente, rustico

60. Manejo de suelos -> reducircompactacion, y mejorardrenaje, sistemas de rotacion

61. Sistemassilvo-pastoriles – sombra reduce temperaturaRegeneración natural en pastos Silvopastoril intensivo Cosecha de agua

62. SSP comovehiculo de adaptacionusandosupotencialpara la mitigacion Risk management (coping) CASE 2: Disjointed adaptation (win-win) ? Progressive adaptation (transformational change) Mitigation Usar los mercados de carbono y otrosserviciosecosistemicosparaincentivar la transformacion de paisajes

63. A.JARVIS@CGIAR.ORG