Post on 30-Sep-2018
ANEXO 1 – INFORME DE RESULTADOS PARA LA ADMINISTRACION Y PRINCIPALES CONCLUSIONES
A continuación se incluyen los resultados de las simulaciones realizadas en el curso de mi vinculación, así como un resumen de la interpretración de las mismas y las principales recomendaciones y conclusiones. Los resultados están organizados en tablas.
Los cultivares ECUA01, ECUA02 y ECUA03 representan los cultivares utilizados en las correspondientes localidades. Se han utilizado siete perfiles de suelo para realizar las simulaciones. Los datos de clima simulado corresponden al ensemble CMIP5, considerando 21 GCMs, escenario RCP 8.5.
Se consideran los cambios en los periodos 2021-2050 y 2071-2100 respecto a la situación actual. Es importante destacar que estas proyecciones no son definitivas, y que su objetivo es detectar tendencias y cuantificar la incertidumbre.
También se incluye el cálculo de los índices descritos en el informe final y una evaluación del sesgo de los datos de clima.
Finalmente, se resumen los resultados, conclusiones y recomendaciones derivadas.
1.1. Simulaciones de impacto
1.4 Simulaciones de adaptación 1: Riego Todas las simulaciones de este apartado están realizadas con riego automático al 100% de la ETc.
1.5. Simulaciones de adaptación 2: Riego+ Cambio de variedad: llenado de grano más largo Todas las simulaciones de este apartado se han realizado sin limitación de agua ni nitrógeno, y con un cultivar con 700ºCd de integral térmica en llenado de grano en luagr de los 470 y 570ºC de los cultivares inciales.
1.6. Simulaciones de adaptación 2: Riego+ Cambio de variedad 2: llenado de grano más largo y mayor tasa de llenado de grano Todas las simulaciones de este apartado se han realizado sin limitación de agua ni nitrógeno, y con un cultivar con 705ºCd de integral térmica en llenado de grano y con una tasa de llenado de 10.3 mg/día respecto al 7.8 mg/día del cultivar inicial.
1.7. Resumen de interpretación de resultados 1. Proyecciones de impacto del cambio climático en el cultivo de maíz, con los datos
disponibles, con datos del CMIP5 (21 GCMs).
- Se proyecta, para el periodo 2021-2015 un adelantamiento de las fenología,
acompañada de una disminución de rendimientos de entre el 1-15%, con la excepción
de Patricia Pilar en donde las proyecciones son de aumento de rendimientos. El
consumo del agua del cultivo aumentaria entre un 1-5%. Para 2071-2100, las
proyecciones indican descensos de rendimiento hasta el 30% y de aumento ene l
consumo de agua hasta el 12%, de nuevo con excepción de Patricia Pilar.
- -La variabilidad interanual de las proyecciones del rendimiento es muy alta.
- -Las incertidumbres asociadas a esta proyecciones son muy altas debido a las
discrepancias entre modelos GCMs, y la falta de datos de suelo y cultivo. Esta
incertidumbre se refire tanto a las proyecciones de rendimiento como a los consumos
de agua. En apariencia las incertidumbres de los consumos de agua son menores al
indicarlos así los menores CVs (spread del ensemble). Sin embargo en este caso esto
es un efecto de una sobrestimación de la precipitación por parte de los GCMs en
general. En otras palabras, se debe a un consenso en el error.
- Simulaciones de cultivo aplicadas a datos de estaciones meteo y a datos del reanálisis
MERRA (Reichle et al., 2011) con fines de control de calidad del sesgo. Los resultados
indican que el sesgos de las proyecciones es alto.
2. Simulación de adaptaciones e interpretación agronómica
- Las medidas de adaptación simuladas señalan que el riego y la fertilización no son los
principales factores limitantes. Estos resultados deben tomarse con precaución pues
dependen de la fiabilidad de las proyecciones de precipitación, que tienen un sesgo
muy elevado. Es de esperar que al corregirse la sobrestimación de la precipitación se
deba considerar el riego como una herramienta de esatbilización del rendimiento y
extensión a nuevas zonas y épocas de cultivo. En cuanto a los cambios de variedad,
sí se ha podido testar que la elección de nuevos cultivares puede ayudar a mantener
los rendimientos en condiciones de cambio climático.
4. Diseño y cálculo de 5 índices agrometereológicos adaptados a dos ciclos de cultivo de
maiz, de enro a mayo, y de junio a octubre, calculados bajos escenarios de cambio
climático (datos del CMIP5, 21 GCMs):
-I1: Número de eventos de al menos 5 días consecutivos con Tmax>35ºC
Este índice presenta un aumento importante, pero los valores absolutos son pequeños
por lo que no representaría un peligro para la floración.
I2: Integral térmica de temperatura media por encima de la Temperatura base 8ºC
Presenta un aumento importante, lo que indica la posibilidad de ir a ciclos más largos
como medida de adaptación y de incluir nuevas zonas para el cultivo de maíz.
I3: Número máximo de días consecutivos con precipitación por debajo de 1 mm
Este índice disminuye, lo que indica que la sequía no sería una amenaza mayor para el
cultivo de maíz bajo escenarios de cambio climático. No obstante, estos resultados
pueden variar una vez se corrija el sesgo de la precipitación.
I4: Número de días (no consecutivos) con precipitación >20 mm
Este índice aumenta y sus valores absolutos son altos, por lo que en función de la
intensidad de estos eventos existe la posibilidad de que representen una amenaza
para el cultivo de maíz.
I5: Balance de agua (P-ET)
Este índice reflejó bien la estacionalidad de las precipitaciones, siendo casi siempre
positivo para el primer ciclo de año y negativo para el segundo. El valor de índice
aumentó en ambos casos, lo que indica que se mantiene el exceso de agua en el ciclo
1 y se reduce el déficit en el ciclo 2. Esto es coherente con los resultados obtenidos
para el I3. No obstante estos resultados pueden variar una vez se corrija el sesgo de la
precipitación.
1.8 Conclusiones y recomendaciones. Las proyecciones generadas tienen finalidad de diagnóstico y no son definitivas. Este diganóstico permite concluir que:
1- Los datos actuales de campo (estaciones meteorológicas a pie de parcela, parcelas de
exprimentación con datos de cultivo y suelos) son insuficientes para realizar una calibración y
validación de las principales zonas de cultivo en Ecuador.
Recomendaciones: fortalecer la red de ensayos de campo, estaciones meteorológicas y
muestreo de perfiles de suelo (en toda su profundidad, y no en los 40 cm que actualmente se
monitore) en las principales zonas de cultivo. Se incluyen recomendaciones para los
protocolos de campo (ver Anexo 2)
2- Los datos de clima procedentes de los GCMs presentan un sesgo excesivo en el área
correspondiente a Ecuador para generar proyecciones de impacto y adaptación realista, en
especial en el caso de la precipitación.
Recomendaciones: Es necesario aplicar un técnica de postprocesado para reducir el sesgo.
El equipo de investigación recomienda el método de los cuantiles mensual (Willems et al.,
2011).
3- Los impactos indican una disminución ligera de rendimientos para mitad de siglo XXI y más
importante al final. El consumo de agua aumentaría ligeramente para 2021-2050 y algo más
hacia final del siglo. Las simulaciones de adaptación muestran un gran variabilidad interanual
e incertidumbre y no se pueden considerar como definitivas. Sin embargo, las simulaciones
indican que la adaptación es factible, y que sería posible paliar los impactos negativos con
cambios de cultivares en combinación con un buen manejo del riego
Recomendaciones: es necesario reducir la incertidumbre por medio de las recomendaciones
expuestas más arriba, y desarrollar un proyecto que permita implementarlas y obtener una
nueva generación de impactos y adaptaciones con incertidumbre reducida, avanzando hacia
la aplicabilidad de la información generada.
4-Los índices agrometereologicos han permitido indentificar las principales amenazas (los
eventos de precipitaciones intensas) y señalar oportunidades de adaptación (posibilidad de
utilizar cultivares de ciclos más largos y extender el cultivo a zonas hasta ahora no aptas por
limitación de temperatura o por falta de agua).
Recomendaciones: 1) se deben buscar estar cultivares que puedan reunir las
características necesarias para la adaptación, y que puedan resistir una alta variabilidad
interanual en la precipitación y especialemente eventos de precipitaciones intensas, y 2) es
necesario testar estos resultados con proyecciones de clima con sesgo reducido ya que
dependen en gran medida de la fiabialidad de las proyecciones de precipitación.