Este documento descreve o projeto "Adaptação a Mudanças Climáticas: Da pesquisa ao trabalho com técnicos e produtores", que teve duração de 12 meses entre 2008-2009 para avaliar o impacto das mudanças climáticas nos sistemas agroflorestais na Amazônia peruana e equatoriana. O projeto usou modelagem ecológica para mapear a distribuição potencial de espécies agroflorestais sob cenários climáticos atuais e futuros, e difundiu os resultados para técnicos e produt

1. Workshop
“Adaptação a Mudanças Climáticas:
Da pesquisa ao trabalho com técnicos e produtores”
Prevalece_SAFs
Projeto Predição e Avaliação do Impacto da Mudança Climática sobre os Sistemas
Agroflorestais na Região Amazônica Peruana e Andina Equatoriana

2. Sobre o Projeto
Duração: 12 meses - julho de 2008 a abril de 2009
Financiamento: 39.884 euros
Financiado pelo Fundo de Apoio a projetos de pesquisa em mitigação e adaptação a
mudança climática na gestão florestal sustentável (MIA)
Recursos de INIA Espanha
Parceiros
Apoio técnico institucional do Grupo de Sistemas de
Informação Geográfica do CIAT)
No âmbito do Consorcio Iniciativa Amazônica (IA)

3. Ámbito de ação
Bacia do rio Aguaytía, Estado de
Ucayali, Perú
Área de 1.762.086 ha
Limite de la
Zona de
Influencia de
Pucallpa Área de 12.491 ha
El área de
PUCAL
LPA Microbacia do rio Chimborazo,
interés
en el Perú Riobamba, Ecuador
Uso agrícola
Uso forestal AGUAY Río
Ríos / TIA Ucayali
carreteras River
Nubes

4. Objetivos (iniciais)
Prover ferramentas para a seleção de áreas potenciais,
sistemas e componentes agroflorestais;
Fortalecer os processos de planificação e manejo dos
sistemas agroflorestais;
Facilitar a elaboração de políticas, programas e projetos
orientados ao desenvolvimento agroflorestal através da
socialização de resultados do estudo com atores claves a
nível regional.

5. Ciclo do Projeto

6. Metodologia (Passo 1)
Seleção de especies
Criterios para seleção
– Importância para as comunidades
– Presença nos SAF da região
– Localização georeferenciada
Especies Agroflorestais Estudadas
Florestal Cultivo Comercial
Equador Yagual (Polilepis racemosa) Batata (solanum tuberosum)
Colle (Budlleja coriaceae)
Peru Bolaina (Guazuma crinita) Cacau (Theobroma cacao)
Capirona (Calycophy spruceanum)

7. Metodologia (Passo 2)
Sistematização de informação
Requerimentos de clima e solos
Especies
Variaveis climáticas Guazuma crinita Calycophyllum Theobroma cacao
spruceanum
Precipitação Apto 1000 - 3000 1000 - 3000 1300 - 2800
(mm/año) Otimo 1800 - 2500 1800 - 2500 1500 - 2500
Período Seco Apto 1–4 2–5
(nº meses/ano) Optimo 2–3 3–4 <2
Temp. Media Apto 13 – 43 18 – 38 15 – 30
(ºC) Optimo 24 - 26 24 – 29 24 – 26
Altitude Apto 0 - 1000 0 – 1000 0 -1000
(msnm) Optimo 0 - 900 0 – 600 0 -800
Variaveis edáficas
Profundidade Profundos Profundos Medios
Drengem Drenados Bien drenados Bien drenados
Relevo Planos a Planos a ligeramente Planos a ondulados
ligeramente ondulados
ondulados

8. Metodologia (Passo 3)
Capacitação do Grupo
Reunião CIAT, Colômbia

9. Metodologia (Passo 4)
Localização de pontos de coletas
Exemplo Peru
– Coletas 1996-1998 (ICRAF)
– Silvicutura da boliana en plantações e
sucessão secundaria em Ucayali (Soudre
2007)
– Parcelas de produtores de Programa de
Desenvolvimento Alternativo (PDA-Aguaytía)
– Coletas de cacau de alto rendimento ICT
– ACATPA (associação produtores cacau)
– Base de dados de www.gbif.org

10. Metodologia (Passo 4b)
Base de Dados na Internet
http://www.gbif.org/

11. Metodologia (Passo 4c)
Localização de pontos de coletas
Bolaina (ICRAF, Soudre, Capirona (ICRAF, GBIF) Cacau (ACAPTA, PDA,
GBIF) GBIF, ITC)

12. Metodologia (Passo 5)
Climatologia atual: Base de WORLDCLIM (Hijmans et al. 2005)
www.worldclim.org
– 47,554 estações meteorológicas (1950-2000)
– Resolução 30 arc seg (~1km)

13. Metodologia (Passo 6)
Utilizando MaxEnt Modelar a distribuição das espécies
(máxima entropia)
Modelo de nicho ecológico (probabilidade
Localização Variáveis de presença)
das coletas climáticas
Modelo
probabilístico
multivariado Distribuição
probabilística
potencial
Distribuição de
probabilidade de
cada variável

14. Metodologia (Passo 7)
Identificação de Variáveis bioclimáticas
• BIO1 = Temperatura promedio anual
• BIO2 = Rango diurno promedio (promedio mensual (temperatura máxima – temperatura
mínima))
• BIO3 = Isotermalidad (P2/P7) (* 100)
•
•
TEMPERATURA
BIO4 = Temperatura estacional (desviación estándar *100)
BIO5 = Temperatura máxima del mes más caliente
• BIO6 = Temperatura mínima del mes más frio
• BIO7 = Rango de temperatura anual (P5-P6)
• BIO8 = Temperatura promedio del trimestre más húmedo
• TEMPERATURA e
BIO9 = Temperatura promedio del trimestre más seco
• BIO10 = Temperatura promedio del trimestre más caliente
• PRECIPITAÇÃO
BIO11 = Temperatura promedio del trimestre más frio
• BIO12 = Precipitación anual
• BIO13 = Precipitación del mes más húmedo
• BIO14 = Precipitación del mes más seco
• PRECIPITAÇÃO
BIO15 = Precipitación estacional (coeficiente de variación)
• BIO16 = Precipitación en el trimestre más húmedo
• BIO17 = Precipitación en el trimestre más seco
• BIO18 = Precipitación en el trimestre más caliente
• PRECIPITAÇÃO E TEMPERATURA
BIO19 = Precipitación en el trimestre más frio

15. Metodologia (Passo 8)
Construção de Mapas
Ex. distribuição da bolaina
Bacia do rio Aguaytía
Peru

16. Metodologia (Passo 9)
Definição de cenário de emissões de GEE
• Cenario A2a. Mínima mudança no padrão de emissões
de GEE e implementações tecnológicas

17. Metodologia (Passo 10)
Seleção do Modelo Global de Circulação

18. Metodologia (Passo 10b)
Seleção do Modelo Global de Circulação
• Clima futuro
– HADCM3 (Handley Centre for Climate Prediction and
Research, UK Met Office)
• Resolución 96x76 celdas
– CCMA-CGCM2 (Canadian Centre for Climate
Modelling and Analysis)
• Resolución: 96x48 celdas

19. Metodologia (Passo 10c)
Seleção do Modelo Global de Circulação
Downscaling
• Diferente resolução e pixels muito grandes
– Passar a uma resolução de 30 arc sec (~1km)

20. Metodologia (Passo 11)
Determinação de Supostos
• El cambio climático ocurre a una velocidad que no
permite la adaptación autónoma de las especies a
las nuevas condiciones ambientales. Esto quiere
decir que todas las especies tendrán los mismos
requerimientos en el presente y en el futuro.
• No se considera la posibilidad de adaptación
inducida a través de mejoras silviculturales.
• Los parámetros edáficos se mantendrán constantes.
Es decir nos concentraremos exclusivamente en
aquellos efectos producidos por variaciones en los
parámetros de clima

21. Metodologia (Passo 12)
Construção de Mapas (modelos futuros)
Ex. Distribução da bolaina no Perú
2020 (HADCM3) 2050 (HADCM3)
Cenário atual
Mudanças em 2020 Mudanças em 2050

22. Metodologia (Passo 12b)
Construção de Mapas (modelos futuros)
Distribução da bolaina na bacia do rio Aguaytía
Cenario atual
2020 (HADCM3)
Mudanças em 2020

23. Metodologia (Passo 13)
Consulta primeiros resultados (Evento Pucallpa, Peru)
45 especialistas de 4 Regiões do Perú

24. Metodologia (Passo 14)
Construção de Mapas
Ex. Distribução da bolaina no Perú
2020 (HADCM3) 2050 (HADCM3)
Cenário atual
Mudanças em 2020 Mudanças em 2050

25. Metodologia (Passo 15)
Construção de Mapas (Clima + Solos)

26. Metodologia (Passo 16)
Difusão e socialização dos resultados

27. Grato
Marcos Rügnitz Tito
m.tito@cgiar.org