St 178. Cambio climático en Uruguay compartidos/184290712091… · pueden tener sobre el planeta....

Autores: 1Agustín Giménez1José Pedro Castaño

2Walter E. Baethgen3Bruno Lanfranco

Agropecuaria (INIA), Uruguay.Instituto Internacional de Investigación en Clima y Sociedad (IRI), Universidad de Columbia, EEUU.

1

2

Unidad de Agroclima y Sistemas de información (GRAS) del Instituto Nacional de Investigación

3Economía Agrícola, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay.

CAMBIO CLIMÁTICO EN URUGUAY,POSIBLES IMPACTOS

Y MEDIDAS DE ADAPTACIÓNEN EL SECTOR AGROPECUARIO

Autores: Agustín GiménezJosé Pedro CastañoWalter E. BaethgenBruno Lanfranco

Editado por la Unidad de Comunicación y Transferencia de Tecnología del INIAAndes 1365, Piso 12. Montevideo - Uruguayhttp://www.inia.org.uy

Quedan reservados todos los derechos de la presente edición. Esta publicación no se podrá reproducir total o parcialmente sin expreso consentimiento del INIA.

Serie Técnica Nº 178

©2009, INIA

ISBN:978-9974-38-275-6

Título: CAMBIO CLIMÁTICO EN URUGUAY, POSIBLES IMPACTOS Y MEDIDAS DE ADAPTACIÓN EN EL SECTOR AGROPECUARIO

Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria

Integración de la Junta Directiva

Ing. Agr., Dr. Dan Piestun - Presidente

Ing. Agr., Dr. Mario García - Vicepresidente

Ing. Agr. José Bonica

Dr. Alvaro Bentancur

Ing. Agr., MSc. Rodolfo M. Irigoyen

Ing. Agr. Mario Costa

CONTENIDO

PáginaI INTRODUCCIÓN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

II CAMBIO CLIMÁTICO OBSERVADO. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53. Síntesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

III CAMBIO CLIMÁTICO ESTIMADO EN ESCENARIOS FUTUROS1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112. Escenarios climáticos futuros de precipitación y temperatura media anual. . . . . . . . 123. Escenarios climáticos futuros de precipitación y temperaturas medias para

períodos intra anuales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.1. Escenarios con horizonte temporal 2020 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.2. Escenarios con horizonte temporal 2055 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4. Conclusiones generales sobre cambios en el clima proyectado . . . . . . . . . . . . . . . . 22

IV ALGUNAS ESTIMACIONES Y CONSIDERACIONES SOBRE POSIBLES IMPACTOSDEL CAMBIO CLIMÁTICO EN LA PRODUCCIÓN DE CULTIVOS Y PASTURAS ENURUGUAY Y LA REGIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232. Impactos en algunos cultivos de secano. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233. Impactos en el cultivo del arroz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254. Impactos en la producción de pasturas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

V LA VARIABILIDAD Y LOS EVENTOS CLIMÁTICOS EXTREMOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362. Algunas opciones de respuesta y adaptación a la variabilidad climática. . . . . . . . . . 38

2.1. Sistema de información y soporte para la toma de decisiones (SISTD). . . . . . . . 392.1.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392.1.2. Objetivo general de la propuesta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412.1.3. Productos esperados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

2.2. Gestión de agua . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412.2.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412.2.2. Objetivo general de la propuesta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432.2.3. Productos esperados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

2.3. Seguros y otros instrumentos financieros para la gestión de riesgos . . . . . . . . . 442.3.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 442.3.2. Estrategias propuestas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452.3.3. Propuesta de acciones en el corto y mediano plazo para el logro

de esta opción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

VI REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

1

I) INTRODUCCIÓN

En los últimos 10,000 años, quecorresponde al presente período interglaciar,el clima de la Tierra ha permanecidorelativamente estable. A lo largo de dichoperíodo, el ser humano y las sociedades engeneral han venido evolucionando y enmuchos casos han logrado adaptarse a lascondiciones climáticas y a su variabilidadnatural. Sin embargo, actualmente lasociedad enfrenta cambios potencialmentemucho más rápidos en las condicionesclimáticas futuras debido a actividadeshumanas que afectan tanto la composiciónde la atmósfera como el balance de laradiación solar.

Gran parte de la energía solar que recibela Tierra es absorbida y convertida en calor yparte de ese calor es irradiado desde lasuperficie terrestre hacia la atmósfera. En laatmósfera existen gases que tienen lacapacidad de absorber calor (vapor de agua,dióxido de carbono, óxido nitroso, metano,ozono). De esta manera parte del calor quela Tierra irradia desde su superficie quedaretenido en la atmósfera y resulta en uncalentamiento de la propia atmósfera y de la superficie terrestre. Este mecanismo es elque se denomina efecto invernadero natural,sin el cual la temperatura de la Tierra seríaaproximadamente 33 C más baja que laactual (Baethgen y Martino, 2003).El gran y continuo incremento de la quema decombustibles fósiles, el aumento de ladeforestación y la expansión de las áreascultivadas han resultado en cambiosimportantes en la composición de laatmósfera. La concentración atmosférica degases de efecto invernadero ha venidoincrementando continuamente desde ladécada del 1750 en que comenzó la eraindustrial. El dióxido de Carbono (CO ) ha2

aumentado más del 30%, el metano (CH )4

más del 100%, y el óxido nitroso (N O) en un2

15%. Analizando muestras de hielo extraídasen los polos, se ha logrado estudiar lacomposición de la atmósfera y las

°

condiciones climáticas del planeta de lasúltimas decenas de miles de años. Lasinvestigaciones han concluido que los gasesde efecto invernadero se encuentran en laactualidad en concentraciones más altas queen los últimos 160,000 años (IPCC, 1996).

Entre otros efectos, este cambio en lacomposición de la atmósfera ha resultado enun efecto invernadero intensificado,alterando el equilibrio natural que existíaentre la energía solar entrante y la energíaterrestre saliente y resultando en un aumentode la temperatura de la superficie de la Tierra.La comunidad científica internacional havenido dedicando muchos esfuerzos alestudio de estos cambios y a la evaluación delos posibles impactos que los mismospueden tener sobre el planeta. Estudiosconducidos por el Panel Intergubernamentalde Cambio Climático (IPCC, 1995) hanpermitido concluir que la temperatura global del aire ha incrementado entre 0.3° y 0.6° Cdesde fines del siglo XIX. Por otro lado,ut i l izando modelos cl imát icos queconsideran las concentraciones de los gasesde efecto invernadero y de los aerosoles, seha estimado que la temperatura global de lasuperficie de la Tierra podría aumentar entre1° y 3.5° C para el año 2100. Este rango en lasproyecciones se basa en estudios realizadospor el IPCC y otras instituciones científicas,considerando tanto la sensibilidad del clima alos gases de invernadero como lasestimaciones de emisiones de dichos gasesproyectadas para el futuro. Dichasvariaciones proyectadas en la temperaturapromedio global significarían un cambioclimático más rápido que cualquier otroexperimentado desde la última era glaciarhace 10,000 años.

Así mismo, los estudios indican que estasvariaciones climáticas presentarían impactosimportantes sobre el planeta. Algunos de loscambios considerados como más posiblesincluyen: alteraciones en las zonas actualesde vegetación, cambios en la cantidad ydistribución de las precipitaciones,

CAMBIO CLIMÁTICO EN URUGUAY, POSIBLES IMPACTOSY MEDIDAS DE ADAPTACIÓN EN EL SECTOR AGROPECUARIO

2

derretimiento de glaciares, aumento en elnivel del mar e inundaciones de las zonascosteras.

La comunidad internacional también hareaccionado a estos cambios mediante lacreación de programas y convenciones paraunificar criterios de investigación, y adoptarmedidas para enfrentar posibles cambiosglobales. Una de las iniciativas másimportantes fue la Convención Marco de lasNaciones Unidas sobre el Cambio Climático(UNFCCC). Otro resultado de esta accióncoordinada internacional ha sido elestablecimiento del Panel Interguberna-mental sobre el Cambio Climático (IPCC),que está constituido por científicos dediferentes países y cuyo cometidofundamental es el actualizar la informacióncientífica sobre cambio climático y asesorar alos gobiernos en este tema.

El Tercer informe del IPCC (IPCC, 2001)incluye una recopilación de casos en loscuales hay suficiente evidencia científica de lacausa antropogénica del Cambio Climático.Las últimas décadas del siglo XX, han sidocaracterizadas por un incremento en lapoblación humana mundial que impone unapresión sin precedentes en los ecosistemas ye n l o s s i s t e m a s d e p r o d u c c i ó nagropecuarios.

El sector agropecuario es uno de lossectores en los que se esperan mayoresimpactos del cambio climático. Lasproyecciones realizadas por científicos dediferentes partes del mundo indican que laproductividad agropecuaria disminuiría enalgunas regiones y aumentaría en otras. Lamayoría de dichos estudios coinciden en quelos impactos más negativos ocurrirían en laszonas tropicales y subtropicales (Reilly et al.,1996). Estos resultados son de una granimportancia ya que justamente en esasregiones se encuentran algunos de losecosistemas más frágiles del planeta. Porotro lado en estas mismas regiones seencuentra la mayor parte de los paísesmenos desarrollados y por lo tanto másvulnerables a efectos negativos sobre suprincipal sector productivo (Baethgen yMartino, 2003).

Muchos estudios conducidos en losúltimos 20 años (citados en los informes delIPCC) sugieren que los rendimientos de loscultivos podrían ser severamente reducidosen condiciones de temperaturas más altascomo consecuencia del acortamiento de laestación de crecimiento y por aumentos en lapresión de enfermedades (Parry et al.,Rosenzweig y Iglesias, 1994, Baethgen yMagrin, 1995; Schneider et al., 2001). Másaún, algunos de los sistemas agropecuarios,que ya son frágiles en las condicionesactuales (tales como el Nordeste de Brasil, elSahel de Áfr ica), podrían volverseinsostenibles bajo las condiciones esperadaspor algunos escenarios climáticos del IPCC(Baethgen, 1997). La mayoría de losestudios sugieren que las regiones másseveramente afectadas desde el punto devista socioeconómico serían las que seencuentran alrededor de los trópicos dondese encuentra la mayoría de los países en víasde desarrollo.

A continuación se presenta un resumende información sobre Cambio Climáticoobservado en Uruguay y la región y posiblesescenarios futuros.

Dicha información se basa fundamen-talmente en estudios realizados y finalizadosmás recientemente (2005 - 2009) en Uruguay,en el marco del Programa "Assessment ofImpacts and Adaptation to Climate Change", (AIACC - START, TWAS, GEF) (AIACC, 2006),en el "Análisis de la estadística climática ydesarrollo y evaluación de escenariosclimáticos e hidrológicos de las principalescuencas hidrográficas del Uruguay y la ZonaCostera" (Unidad de Cambio Climático de laDINAMA del MVOTMA de Uruguay, PNUD,GEF, 2005), en el estudio de "Identificación deposibles impactos del Cambio Climático en laproducción de pasturas naturales y de arrozen Uruguay" (PNUD URU/05/G32-252,Unidad de Cambio Climático de la DINAMAdel MVOTMA de Uruguay, Unidad GRAS delINIA, 2008) y en el proyecto "Vulnerabilidad alcambio climático en los sistemas deproducción agrícola en América Latina y elCaribe: "desarrollo de respuestas yestrategias" (Banco Mundial, Universidad deCornell, Unidad GRAS del INIA, 2009).

INIACAMBIO CLIMÁTICO EN URUGUAY, POSIBLES IMPACTOS Y MEDIDAS DE ADAPTACIÓN EN EL SECTOR AGROPECUARIO

3

II) CAMBIO CLIMÁTICOOBSERVADO

1) IntroducciónEl área pampeana comprendida por el

centro de Argentina, el sur de Brasil yUruguay constituye una de las mayoresregiones productoras de alimentos delmundo.Dada la importancia de esta zona para lahumanidad y en el marco del ProgramaAIACC (Assessment of Impacts andAdaptation to Climate Change), se desarrollóun proyecto de investigación a fines deestudiar y determinar cambios en el clima deesta región y posibles impactos en laproducción agropecuaria. El proyecto LA27"Climate Change/Variability in the MixedCrop/Livestock Production Systems of theArgentinean, Brazilian and UruguayanPampas: Climate Scenarios, Impacts andAdaptive Measures" ( AIACC, 2006), fueejecutado conjuntamente por el InstitutoNacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)de Argentina, el Instituto de InvestigaciónAgropecuaria (EMBRAPA) de Brasil, y elInst i tuto Nacional de Invest igaciónAgropecuaria (INIA) de Uruguay, con elapoyo del Instituto Internacional deInvestigación en Clima y Sociedad (IRI) de laUniversidad de Columbia de los EstadosUnidos de Norteamérica y de la Unidad deInvestigación en Sistemas de ProducciónAgropecuaria (APSRU) de Australia.

Una de las principales actividadesdesarrolladas en este proyecto consistió enestimar los cambios en el clima observadodurante el siglo XX en la región de estudio(sur de Brasil, centro de Argentina y todoUruguay), enfocado en dos variablesclimáticas que afectan en gran medida a lossistemas de producción agropecuarios:temperatura del aire y precipitaciones. Paraello se analizó la información mensual detemperaturas máximas medias y mínimasmedias y de precipitaciones, obtenida devarias estaciones climáticas distribuidas portoda la región.

Adicionalmente y para un número menorde estaciones se analizaron los datos diarios

de temperaturas con el fin de cuantificar loscambios observados en las temperaturasextremas y en el régimen de heladas. Lastemperaturas extremas (temperatura máximaabsoluta -Tmax, y temperatura mínimaabsoluta -Tmin) son también importantespara los s is temas de producc iónagropecuarios. Tanto valores de Tmax muyaltas o de Tmin muy bajos afectan eldesarrollo y crecimiento de cultivos ypasturas y el comportamiento animal,pudiendo resultar en una pérdida muyimportante de productividad. El régimen deheladas (día de primera y última helada,número de días con heladas, y temperaturamínima del día con helada) es también unfactor relevante. De hecho, en muchos casoslas fechas recomendadas para la siembra decultivos anuales se definen considerando laschances de que las etapas críticas para eldesarrollo de los cultivos (ej: floración)escapen al período en que ocurren lasheladas. Cuando ocurren heladas tardías enla zona de estudio (setiembre - octubre segúnla localización) éstas coinciden por ejemplocon la floración de los cultivos de cerealeros (trigo y cebada), afectando drásticamentelos rendimientos y la calidad del producto.

Por otro lado gran parte de los sistemasde producción ganadera en Uruguay sebasan predominantemente en pasturasnaturales mayoritariamente compuestas porespecies estivales, en las cuales laocurrencia de la primera helada resulta ser unfactor fundamental para determinar el cesede su productividad. Por otra parte, losperíodos de heladas también inciden en lapersistencia de patógenos y en el desarrollo de enfermedades de cultivos, pasturas yanimales. En ausencia de heladas, algunospatógenos sobreviven todo el año enresiduos vegetales y/o en el suelo lo quepuede resultar en una mayor presión deenfermedades para plantas y animales.Finalmente, es clara la incidencia negativaque tienen las heladas sobre las nuevasplantaciones forestales (quemando lasplantas jóvenes), así como sobre laproducción de frutales y hortalizas(afectando la floración, formación de frutos ycausando necrosis foliar).

CAMBIO CLIMÁTICO EN URUGUAY, POSIBLES IMPACTOS Y MEDIDAS DE ADAPTACIÓN EN EL SECTOR AGROPECUARIOINIA

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El área de estudio comprendió la regiónabarcada entre la latitud 27 Sur y 39 Sur yentre la longitud 51 Oeste y 64 Oeste. Seelaboró una base de datos climáticosobservados mensuales para el período Enerode 1931 - Diciembre de 2000 con lainformación registrada en estacionesmeteorológicas distribuidas en la región deestudio (Figura 1) de las siguientes variables:precipitación acumulada, temperaturasmáximas medias y temperaturas mínimasmedias.

Figura 1. Región de estudio (enblanco) y distribuciónespacial de las estacio-nes climáticas utilizadas(puntos).

Para precipitación se utilizaron los datosprovenientes de 49 estaciones climáticas (26de Argentina, 14 de Uruguay y 9 de Brasil).Se llevaron a cabo dos tipos de análisis. En primer lugar las precipitaciones observadas(mensuales y trimestrales) de cada una de las49 estaciones climáticas se utilizaron paraajustar modelos de regresión lineal y seestudió la significancia estadística de loscoeficientes de regresión obtenidosutilizando el test no paramétrico de Kendall.Este test es menos afectado por valoresextremos que los test convencionales(Hundecha y Bárdossy 2005; Arora et al.2005; Mekis y Vincent 2005). Se elaboraronmapas de cambio de las precipitacionestrimestrales para toda la región de estudioutilizando solamente los coeficientes deregresión significativos al 90%. Para larealización de estos mapas se utilizó el

software Surfer versión 8.0 (Golden Software,Inc.) con el método de interpolación espacialde Kriging. En segundo lugar se compararonlos valores de precipitación trimestral de dosperíodos: 1931-1960 y 1971-2000. Seelaboraron mapas para cada trimestre (esdecir EFM, FMA, MAM, etc.) con las regionesen las que las di ferencias fueronestadísticamente significativas (P<0.10).

Para las temperaturas máximas medias ymínimas medias mensuales se utilizarondatos de 23 estaciones meteorológicas: 7 de

Argentina, 13 de Brasil y 3 de Uruguay. Sellevaron a cabo los mismos análisis que lospresentados para precipitación (regresionesde todo el período y comparación de dosperíodos: 1931-1960 vs 1971-2000), y seelaboraron mapas simi lares a loscomentados previamente.

Finalmente, para el estudio de laevolución de las temperaturas extremas y elrégimen de heladas se elaboró una base dedatos diarios de temperaturas máximas ymínimas absolutas con informaciónproveniente de 10 estaciones climáticas (5 deArgentina, 2 de Brasil y 3 de Uruguay), para elmismo período que los valores mensuales(1931-2000). Se estimaron las diferenciasutilizando modelos de regresión lineal ysignificancia estadística evaluada por elmétodo de Kendall.


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2) ResultadosComo resumen de los resultados

obtenidos se puede indicar que en términosgenerales se determinaron cambios en lasprecipitaciones y en las temperaturas y quelos mismos fueron más evidentes durante lostrimestres de primavera y verano. En estas

estaciones del año en general y en particularen los meses de diciembre, enero y febrero,las precipitaciones aumentaron y lastemperaturas máximas medias descendieronprácticamente en toda la región (Figuras 2 y3). Mientras que las temperaturas mínimasmedias aumentaron a lo largo de todo el año(Figuras 4 y 5).

Figura 2. Cambios en las precipitaciones observadas (mm) entre 1931-1960 y 1971-2000 para el trimestrede verano (DJF).

Figura 3. Cambios en la temperatura máxima media observada (°C) entre 1931-1960 y 1971-2000 para eltrimestre de verano (DJF).

Figura 4. Cambios en la temperatura mínima media observada (°C) entre 1931-1960 y 1971-2000 para eltrimestre de invierno (MJJ).


6

Los resultados también indicaron que los cambios estadísticamente significativos en laprecipitaciones y en las temperaturasmáximas medias fueron más evidentes en la región oriental de las Pampas en Argentina(Figuras 6, 7 y 8), lo que coincide con trabajospublicados previamente (Barros et al. 2000,

Camilloni y Bidegain 2005, Castañeda yBarros 1994) Los coeficientes de regresión

-1(°C año ) de las temperaturas máximas ymínimas medias estimados en base atrimestres móviles en el período 1931-2000,se presentan en las Tablas 1 y 2respectivamente.

Figura 6. Cambios estadísticamente significativos (P<0.10) en las precipitaciones observadas (%cambio) por trimestre entre 1931-1960 y 1971-2000.

Figura 5. Cambios en la temperatura mínima media anual observada (°C) entre 1931-1960 y 1971-2000.


7

Figura 7. Cambios estadísticamente significativos (P<0.10) en las temperaturas mínimas medias (°C)observadas por trimestre entre 1931-1960 y 1971-2000.

Figura 8. Cambios estadísticamente significativos (P<0.10) en las temperaturas máximas medias (°C) observadas por trimestre entre 1931-1960 y 1971-2000.


8

Sitio

AR-AZU

AR-COR

AR-PER

AR-SRO

AR-TRA

BR-BAG

BR-CUR

BR-EDS

BR-FPA

BR-PAF

BR-PEL

BR-POA

BR-SDL

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BR-SMA

BR-SRB

BR-SVP

BR-TOR

BR-URU

BR-USS

UY-EST

UY-MER

UY-PAY

Porcentaje

EFM

-0.010

-0.037

-0.012

-0.028

-0.024

ns

0.017

ns

0.008

-0.001

-0.012

ns

-0.018

ns

-0.013

-0.031

-0.025

0.022

-0.023

ns

-0.015

ns

ns

69.6

FMA

ns

-0.022

ns

-0.016

-0.017

ns

0.016

ns

0.014

ns

-0.008

ns

-0.016

ns

-0.013

-0.028

ns

0.026

-0.025

0.016

ns

ns

ns

52.2

MAM

ns

ns

ns

ns

-0.004

ns

ns

ns

0.01

ns

-0.008

ns

-0.016

ns

ns

-0.018

ns

0.026

-0.014

0.011

ns

ns

ns

34.8

AMJ

ns

ns

ns

ns

ns

ns

0.007

ns

ns

0.007

ns

ns

ns

0.005

ns

ns

ns

0.017

-0.015

ns

ns

-0.006

-0.002

30.4

MJJ

ns

ns

ns

ns

-0.004

-0.009

ns

ns

ns

ns

-0.010

ns

-0.013

ns

-0.014

-0.011

-0.013

0.015

-0.012

ns

ns

ns

ns

39.1

JJA

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

-0.017

ns

-0.023

-0.018

ns

0.011

-0.017

ns

ns

ns

ns

21.7

JAS

0.013

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

-0.020

ns

-0.025

-0.022

ns

0.015

-0.018

ns

ns

ns

ns

26.1

ASO

0.013

ns

0.009

ns

ns

ns

ns

ns

0.008

ns

ns

ns

-0.020

ns

ns

-0.023

ns

0.019

ns

ns

ns

ns

0.003

30.4

SON

ns

ns

ns

-0.013

-0.008

ns

0.014

0.008

0.016

ns

ns

ns

-0.020

ns

ns

-0.017

ns

0.024

ns

ns

ns

ns

ns

34.8

OND

ns

-0.029

ns

-0.021

-0.016

ns

0.022

0.013

0.019

ns

ns

ns

-0.015

ns

ns

ns

ns

0.027

ns

ns

ns

ns

ns

34.8

NDE

-0.012

ns

ns

-0.034

-0.025

ns

0.028

0.009

0.013

ns

-0.009

ns

-0.018

ns

-0.009

-0.021

-0.023

0.025

-0.014

ns

ns

ns

ns

56.5

DEF

-0.019

-0.054

ns

-0.043

-0.031

ns

0.026

ns

0.011

-0.007

-0.016

ns

-0.018

ns

-0.015

-0.030

-0.033

0.024

-0.026

ns

-0.023

ns

ns

65.2

Trimestre

Tabla 1. Coeficientes de regresión (°C año-1) para temperatura máxima media de los trimestres móviles enel período 1931-2000 con valores significativos (valores de Tau de Kendall P<0.10). La última filamuestra la proporción de sitios que presentaron coeficientes de regresión significativos. (AR =Argentina, BR= Brasil, UY = Uruguay; ns = no significativos).

Trimestre

Sitio

AR-AZU

AR-COR

AR-PER

AR-SRO

AR-TRA

BR-BAG

BR-CUR

BR-EDS

BR-FPA

BR-PAF

BR-PEL

BR-POA

BR-SDL

BR-SLZ

BR-SMA

BR-SRB

BR-SVP

BR-TOR

BR-URU

BR-USS

UY-EST

UY-MER

UY-PAY

Porcentaje

EFM

0.022

0.015

0.021

0.025

0.033

0.014

ns

0.015

0.014

0.027

0.043

0.044

0.010

0.030

0.037

0.019

0.039

0.012

0.033

0.027

0.024

ns

0.032

91.3

FMA

ns

ns

0.012

0.026

0.028

ns

ns

ns

ns

0.020

0.038

0.021

0.011

ns

0.023

0.018

0.017

ns

0.015

0.027

ns

ns

0.032

56.5

MAM

ns

ns

0.031

0.014

0.027

ns

-0.020

ns

ns

0.035

0.027

0.030

ns

ns

0.032

0.016

0.031

0.040

ns

0.029

0.015

ns

0.022

60.9

AMJ

0.024

0.020

0.034

0.039

0.034

0.010

ns

ns

0.027

0.042

0.036

0.034

0.029

0.036

0.048

0.023

0.031

0.036

0.018

0.029

0.009

0.016

0.044

91.3

MJJ

ns

ns

0.005

ns

0.032

ns

-0.034

ns

ns

ns

0.013

ns

ns

ns

0.022

ns

ns

0.010

ns

ns

ns

ns

ns

26.1

JJA

ns

ns

ns

ns

ns

ns

-0.054

-0.040

ns

ns

ns

ns

ns

ns

ns

-0.024

ns

ns

ns

ns

ns

-0.029

ns

17.4

JAS

ns

ns

ns

0.016

ns

ns

-0.029

ns

ns

ns

0.015

ns

ns

0.022

0.026

ns

0.026

ns

ns

0.016

ns

ns

ns

30.4

ASO

ns

0.009

0.015

ns

0.006

ns

-0.034

ns

0.008

0.024

0.027

0.013

ns

0.021

0.025

ns

0.031

0.029

ns

0.003

0.006

ns

ns

60.9

SON

ns

ns

0.018

0.019

ns

ns

-0.014

ns

ns

0.019

0.012

0.024

ns

0.014

0.018

ns

ns

0.027

ns

0.016

ns

ns

0.014

47.8

OND

ns

ns

0.033

0.029

0.026

ns

ns

ns

0.020

0.030

0.023

0.030

ns

0.028

0.036

0.026

0.028

0.021

ns

0.031

ns

ns

0.023

60.9

NDE

0.023

0.014

0.026

0.035

0.032

0.010

ns

0.015

0.016

0.032

0.040

0.037

0.011

0.026

0.033

0.028

0.037

0.025

0.018

0.031

0.016

0.011

0.037

95.7

DEF

0.028

0.018

0.032

0.040

0.038

0.024

ns

0.018

0.028

0.031

0.039

0.052

0.021

0.029

0.047

0.034

0.038

0.025

0.024

0.043

0.019

0.021

0.048

95.7

Tabla 2. Coeficientes de regresión (°C año-1) para temperatura mínima medias de los trimestres móvilesen el período 1931-2000 con valores significativos (valores de Tau de Kendall P<0.10). La últimafila muestra la proporción de sitios que presentaron coeficientes de regresión significativos.(AR = Argentina, BR= Brasil, UY = Uruguay; ns = no significativos).


9

Los cambios observados en el régimen deheladas en la región de estudio durante elperíodo 1931-2000 se presentan en la Tabla3. La fecha de la primera helada cambiósignificativamente en 4 de los 10 sitiosestudiados (3 en Argentina y 1 en Uruguay).Las estimaciones basadas en el modelo deregresión indican que el período de heladasen el año 2000 comienza 18 a 33 días mástarde que en 1931. La fecha promedio de la

última helada cambió significativamente en 5de los 10 sitios y las estimaciones en base a regresiones muestran que el período deheladas en 2000 finaliza 22 a 35 días mástemprano que en 1931. Como consecuencia,la duración del período de heladas resultaentre 28 y 68 días más corto en 2000 que en1931. La figura 9 presenta ejemplos de loscambios observados en una localidad deArgentina (Santa Rosa) y otra de Uruguay (LaEstanzuela).

Localidad

AR-Azul

AR-Cordoba

AR-Pergamino

AR-Santa Rosa

AR-Tres Arroyos

BR-Pelotas

BR-Passo Fundo

UY-Estanzuela

UY-Mercedes

UY-Paysandu

AR = Argentina, UY = Uruguay, BR = Brasil; *Días desde principio del año (1-ene)

1931

ns

122

107

80

ns

ns

ns

ns

ns

136

2000

ns

140

133

116

ns

ns

ns

ns

ns

163

1931

ns

272

293

313

ns

ns

ns

253

ns

267

2000

ns

249

261

278

ns

ns

ns

233

ns

241

1931

ns

149

187

233

ns

ns

ns

ns

ns

131

2000

ns

109

128

162

ns

ns

ns

ns

ns

78

1931

ns

42

49

80

ns

ns

ns

18

21

27

2000

ns

22

32

51

ns

ns

ns

7

32

11

1931

ns

-0.8

-0.6

-1.2

ns

ns

ns

0.6

0.1

-0.5

2000

ns

-0.2

-0.2

-0.9

ns

ns

ns

0.9

-0.4

0.6

Día* de 1ra. Helada

Día* de última Helada

Períodode heladas

Días conheladas

Temp. mediahelada (ºC)

Tabla 3. Cambios en las fechas de primera y última helada, duración del período de heladas, número dedías con heladas y temperatura promedio de las heladas en el período 1931-2000. Los valoresfueron estimados con modelos de regresión significativos (P<0.10).

Figura 9. Cambios observados en el régimen de heladas en dos localidades de la región de estudio, unade Uruguay (UY) y otra de Argentina (AR).


10

También, al comparar el año 2000 con1931, se observan entre 13 y 26 días menoscon heladas (días en que la temperaturamínima a 2m se encuentra por debajo de 2°Cdentro del período de ocurrencia deheladas), y la temperatura mínima promediode los días con heladas fue 0.3° a 0.5° Csuperior (con la excepción de un sitio enUruguay donde la temperatura fue inferior).

De esta manera, los resultados muestranque durante el período de estudio (1931 -2000) el régimen de heladas se ha venidosuavizando, las heladas comienzan mástarde, terminan más temprano (acortamientodel período con heladas), hay menoscantidad de días con heladas y sustemperaturas medias son más altas (heladasmenos severas). Estos cambios seevidenciaron en algunos sitios de Argentina yUruguay, pero no en los sitios brasileños.

La comparación de temperaturasextremas muestra tendencias similares a lasobservadas en los valores promediomensuales (Tabla 4). En el año 2000 latemperatura máxima absoluta en los sitiosque mostraron cambios significativos fue enpromedio 4.3°C mayor que en 1931 (en unrango entre 1.5° a 12.3° C). La temperaturamínima se incrementó en promedio en 1.9° C

Localidad

AR-Azul

AR-Cordoba

AR-Pergamino

AR-Santa Rosa

AR-Tres Arroyos

BR-Pelotas

BR-Passo Fundo

UY-Estanzuela

UY-Mercedes

UY-Paysandu

AR = Argentina, UY = Uruguay, BR = Brasil

Día* de 1ra. Helada

Día* de última Helada

1931

46

41.1

ns

41.2

40.2

ns

ns

38.9

40.4

39.8

2000

33.7

37.5

ns

38.3

36

ns

ns

36.3

37.5

38.3

1931

ns

-6.3

-5.9

-8.9

ns

ns

ns

-1.6

ns

-4.5

2000

ns

-4.3

-4.2

-7.1

ns

ns

ns

-0.7

ns

-1.1

(rango: 0.9° a 3.5° C) durante el período 1931-2000. Los cambios también fueronobservados en sitios de Argentina y Uruguay,mientras que no se detectaron cambios enlos sitios de Brasil.

3) SíntesisEn base a lo expuesto y en relación a los

cambios observados de algunas variables climáticas en Uruguay y la región se puede concluir que:

- Los análisis de regresiones realizados conlos datos climáticos de 1931 a 2000 y lacomparación entre los períodos 1931-1960vs. 1971-2000, revelaron incrementos en lasprecipitaciones (principalmente en primavera– verano), disminución de las temperaturasmáximas medias del aire en verano (sincambios en el resto de las estaciones), eincremento en la temperaturas mínimasmedias del aire a lo largo de todo año.

- Las temperaturas máximas absolutas en el2000 en los sitios que mostraron cambiossignificativos fueron en promedio 4.3° Cinferiores que en 1931 (rango: 1.5° a 12.3° C).La temperatura mínima absoluta seincrementó en promedio 1.9° C (rango 0.9° a3.5° C) durante el período 1931 – 2000.

- A través del período de estudio (1931 –2000) el régimen de heladas se ha suavizado:el período con heladas es más corto (lasheladas comienzan más tarde, terminan mástemprano), hay menos cantidad de días conheladas y las heladas son menos severas (lastemperaturas mínimas absolutas de los díascon heladas son generalmente más altas).

Tabla 4. Cambios en la temperatura máxima ymínima absoluta en el período 1931-2000 con valores significativos (valoresde Tau de Kendall P<0.10). (ns = nosignificativos)


11

III) CAMBIO CLIMÁTICOESTIMADO EN ESCENARIOSFUTUROS

1) IntroducciónLa comunidad científica ha venido

desarrollando y mejorando modelosclimáticos que permiten establecer rangosde escenarios climáticos posibles paradistintos períodos del futuro (hasta fin delsiglo XXI) en base a suposiciones sobreniveles de emisiones de gases con efectoinvernadero (GEI), tasas de deforestación,etc. El último informe del IPCC (IPCC 2007a,IPCC 2007b) considera los mejores modelosclimáticos disponibles en la actualidad y haresumido la enorme cantidad de informaciónresultante en mapas en los que por ejemplose presentan los rangos de cambio en latemperatura global esperado para distintosperíodos y para diversos escenariossocioeconómicos. El informe del IPCCtambién presenta los resultados de losmodelos en relación al nivel de coincidenciaen la dirección de los cambios esperados enla lluvia (aumentos o disminuciones).

En relación a la temperatura global, losmodelos coinciden en que bajo todos losescenarios considerados la misma tendería aaumentar, pero el rango de esos aumentos esconsiderablemente grande (desde menos de1°C hasta más de 6°C hacia fines del sigloXXI). En el caso de las lluvias, existenregiones del mundo en las que la mayoría delos modelos coinciden en la dirección delcambio esperado, pero tienen muchadivergencia en relación a la magnitud delmismo. En otras regiones los modelos nisiquiera coinciden en la dirección del cambioesperado. En el caso del SE de América delSur, región que incluye a Uruguay, la mayoríade los modelos climáticos coinciden en queel escenario más probable incluye unaumento en las lluvias, especialmente en losmeses de primavera y verano.

Es decir que aún utilizando las mejoresherramientas disponibles para establecerescenarios posibles del clima futuro, dichosescenarios necesariamente presentan unnivel de incertidumbre muy grande.

Las incertidumbres son mayores para laslluvias que para las temperaturas, y sonmucho mayores cuando se consideranescalas regionales o locales que para losescenarios globales. Estas incertidumbresson el resultado de la naturaleza caótica delclima, de la necesidad de avanzar en losconocimientos científicos en los que sebasan los modelos, y de las suposicionesque es necesario hacer acerca de los nivelesde emisiones netas de GEI que van a existiren los próximos 70-100 años.

La mayoría de las decisiones, planes dedesarrollo, y la elaboración de políticaspúblicas requieren considerar plazos máscortos (por ejemplo para 10 a 30 años en elfuturo) que los que generalmente consideranlos modelos climáticos como los incluidos enlos informes del IPCC (70-100 años en elfuturo). Al trabajar con esos plazos detiempo más cortos ("Cambio ClimáticoCercano") es fundamental considerar ladenominada "var iabi l idad cl imát icamultidecádica", que es la que hace queexistan décadas en las que la lluvia tiende aestar por encima de lo normal y décadas enlas que tiende a estar por debajo de lonormal. En algunas regiones del mundo esavariabilidad multidecádica es muy importante(por ejemplo en el Sahel de África). Losmodelos climáticos actuales no reproducenbien ese tipo de variabilidad y por lo tantocuando se requiere trabajar a plazos máscercanos que 70-80 años, esa limitación leagrega aún más incertidumbre a losescenarios producidos.

Por otro lado, la gran mayoría de losmodelos climáticos coinciden en que, comoconsecuencia del calentamiento global, elnivel de energía de la atmósfera va aincrementar. Esto a su vez resultará en unaatmósfera más inestable y un clima másvariable con alta probabilidad de mayorfrecuencia de eventos extremos tales comosequías e inundaciones.

Dado el alto nivel de incertidumbre de losmejores escenarios disponibles, y dada lanecesidad de considerar plazos máscercanos en el tiempo y escalas geográficasmás pequeñas, la comunidad científica ha


12

venido explorando otras formas de generarescenarios climáticos posibles para el futuro.Uno de estos métodos consiste en estudiarqué es lo que ha venido sucediendo con elclima en los últimos 70 o más años,caracterizar la variabilidad observada en elclima y proyectar esos cambios observadoshacia el futuro.

La información que se presenta acontinuación se basa en los resultados de losdos principales y más recientes estudiossobre escenarios futuros de cambio climáticoen Uruguay.

En primer término se presenta lainformación de escenarios futuros decambios en las precipitaciones y temperaturamedia anual, resultados extractados otranscriptos de la publicación "Análisis de laestadística y desarrollo y evaluación deescenarios climáticos e hidrológicos de lasprincipales cuencas hidrográficas delUruguay y su zona costera", (Unidad deCambio Climático de la DINAMA delMVOTMA, PNUD, GEF, 2005).

En segundo lugar se analiza lainformación de posibles futuros cambiosestimados para Uruguay y la región en lasvariables precipitaciones, temperaturamáxima media y temperatura mínima mediadel aire en períodos intra anuales(trimestrales, mensuales, diarios), resultadosobtenidos en los Proyectos LA27 "ClimateC h a n g e / Va r i a b i l i t y i n t h e M i x e dCrop/Livestock Production Systems of theArgentinean, Brazilian and UruguayanPampas: Climate Scenarios, Impacts andAdaptive Measures" ejecutado en el marcodel programa AIACC (Assessment of Impactsand Adaptation to Climate Change" (GEF,TWAS, 2006) e "Identificación de posiblesimpactos del Cambio Climático en laproducción de pasturas naturales y de arrozen Uruguay" (PNUD URU/05/G32-252,Unidad de Cambio Climático de la DINAMAdel MVOTMA de Uruguay, Unidad GRAS delINIA, 2008), mencionados anteriormente.

2) Escenarios climáticos futuros deprecipitación y temperatura media anual

Los escenarios futuros de cambio climáticotanto para precipi tación como paratemperatura a nivel regional se realizaron parael área del sudeste de América del Sur limitadapor las latitudes 20°S a 40°S y las longitudes45 W a 63°W. Comprende a Uruguay, el este deArgentina, el Paraguay, y los Estados de RíoGrande do Sul, Santa Catarina y Paraná enBrasil. Las estimaciones fueron realizadas enbase al ensamble de cuatro modelosclimáticos globales ( HADCM3, ECHAM4,CSIRO-mk2 y GFDL-R30) , de buencomportamiento en la región (Hoftadter yBidegain, 1997), forzados con los escenariossocioeconómicos A2 (alto) y B2 (medio),fijados por el Panel Intergubernamental deCambio Climático (IPCC, Data DistributionCenter), y para los horizontes temporales 2020y 2050.

En el escenario socio económico A2 lascaracterísticas más distintivas son laautosuficiencia y la conservación de lasidentidades locales y una población encontinuo crecimiento. El desarrollo económicoestá orientado básicamente a las regiones, y elcrecimiento económico por habitante así comoe l c a m b i o t e c n o l ó g i c o e s t á n m á sfragmentados y son más lentos que en otraslíneas evolutivas.El escenario B2 describe un mundo en el quepredominarán las soluciones locales a lasostenibilidad económica, social y ambiental.La población aumenta a un ritmo menor que enel escenario A2, con un nivel de desarrolloeconómico intermedio, y con un cambiotecnológico menos rápido y más diverso queen otros escenarios socio económicos (A1 yB1).La resolución espacial utilizada fue de 2.5° delatitud por 2.5° de longitud.

Los valores de base utilizados paraprecipitación y temperatura corresponden alperíodo 1971 - 2000 (Figuras 10 y 11). ParaUruguay dichos valores son de 1200 mm delluvia acumulada promedio anual y 17° a 18° Cde temperatura del aire promedio anual.

La siguiente información fue extraída de lapublicación "Análisis de la estadística ydesarrollo y evaluación de escenariosclimáticos e hidrológicos de lasprincipalescuencas hidrográficas del Uruguay y su zonacostera", (Unidad de Cambio Climático,DINAMA,MVOTMA y PNUD, GEF, 2005).

°


13

Figura 10. Precipitación acumulada media anualen la región (mm).

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20

TEMPERATURA MEDIA ANUAL (° C)

PERIODO 1971 - 2000

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20

PRECIPITACION ACUMULADA MEDIA ANUAL (mm.)

PERIODO 1971 - 2000

Figura 11. Temperatura del aire media anual en laregión (° C).

El cambio estimado en precipitacionespara la década del 2020 (Figura 12) espositivo para la región con mayoresincrementos (2.5% en promedio) en elescenario A2. En dicho escenario losmayores incrementos se darían en Uruguay yen el este de Argentina con valores quepodrían alcanzar el 4%. El escenario B2 prevépara Uruguay incrementos de lasprecipitaciones algo inferiores al escenarioA2 (entre 2 a 3%).

Para la década 2050 también se estima unaumento en las precipitaciones acumuladasanuales (Figura 13). En el escenario A2 losmayores incrementos en las lluvias se daríanen Uruguay y este de Argentina con valoresde hasta 7%. El escenario B2 muestraincrementos de las precipitaciones anualesalgo inferiores al escenario A2, pero ladistribución espacial de dichos cambios essimilar al anterior.

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20

CAMBIO EN LA PRECIPITACION ANUAL (%)PARA LA DECADA DE 2020

SEGUN EL ESCENARIO SRES A2

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20


SEGUN EL ESCENARIO SRES B2

Figura 12. Cambios en la precipitación acumulada media anual (%) en la década de 2020 respecto al periodo base.


14

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20



-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20



Figura 13. Cambios en la precipitación acumulada media anual (%) en la década de 2050 respecto al periodo base.

En el caso de la temperatura del airemedia anual, en el escenario A2 se estimanpara la región incrementos de la media anualsuperiores a los estimados en el escenario B2(Figura 14). En Uruguay ocurrirían menorestasas de calentamiento promedio anualesque en el resto de la región con valores queirían desde 0.3 a 0.5° C para los escenarios A2y B2 respectivamente.

Para la década del 2050 (Figura 15),serían esperables incrementos de latemperatura del aire media anual mayoresque para la década 2020, con valores para laregión que varían entre 1° y 2° C para ambosescenarios (A2 y B2). En el Uruguay, seexperimentarían tasas de calentamientomedias anuales que irían desde 1.2° a 1.8° Cen el escenario A2 y desde 1.0° a 1.3° C en elescenario B2.

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20

CAMBIO EN LA TEMPERATURA MEDIA ANUAL (° C)PARA LA DECADA DE 2020


-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

-34

-32

-30

-28

-26

-24

-22

-20



Figura 14. Cambios en la temperatura del aire media anual (°C) en la década de 2020 respecto al período base.


15

En síntesis se puede resumir que:

- El cambio en la precipitación acumuladapromedio anual estimado para Uruguay enlos horizontes temporales 2020 y 2050 seríaincremental en todo el territorio.

- Los mayores incrementos para la décadadel 2020 ocurrirían en el escenario A2 convalores de 2.5% en promedio, y máximos de 4%. En el escenario B2 se estimanincrementos de la lluvia acumulada mediaanual ligeramente inferiores a los estimadosen el escenario A2.

- Para el horizonte temporal 2050 los mayoresincrementos de la precipitación media anualse darían en el escenario A2, con valoresmáximos de 7%. En el escenario B2 sedeterminaron posibles incrementos de laprecipitación promedio anual ligeramenteinferiores a los estimados en el escenario A2.

- La temperatura del aire media anual, en losescenarios A2 y B2 y para la década de 2020incrementaría entre 0.3 a 0.5° C.

- En la década 2050 el incremento de latemperatura del aire media anual seríamayor, alcanzando valores de entre 1.2° a

-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

-36

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-30

-28

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-63 -61 -59 -57 -55 -53 -51 -49 -47 -45-40

-38

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-20



Figura 15. Cambios en la temperatura del aire media anual (°C) en la década de 2050 respecto al periodobase.

1.8° C en el escenario A2, y de 1.0° a 1.3° Cen el escenario B2. Los mayores incrementosde la temperatura del aire promedio anualocurrirían al norte de Uruguay y los menoresen las áreas cercanas al litoral atlántico.

3) Escenarios climáticos futuros deprecipitación y temperaturas mediaspara períodos intra anuales

3.1 Escenarios con horizonte temporal2020En el proyecto LA 27 del Programa AIACC(AIACC, 2006), se utilizaron dos métodosdiferentes de estimación de escenariosfuturos de cambio climático en base mensualy diaria para la región comprendida por el surde Brasil, Uruguay, y el centro - este deArgentina.

En el primer método, los valores observadosde precipitaciones y de temperaturas del airemínimas y máximas medias registradas enlos períodos 1931 - 1960 y 1971 - 2000 fueronutilizados para elaborar los escenariosfuturos de cambio climático utilizando elgenerador de clima LARS (Semenov et al.1998) . Bás icamente LARS calcu lapropiedades estadísticas de la serie de datos


16

observados utilizados de base, a partir de locual crea distribuciones estadísticasempíricas y genera bases de datos climáticosdiarios a futuro. De tal forma con el LARS secaracterizaron estadísticamente los dosperíodos (1931 - 1960 y 1971 - 2000) dedatos observados climáticos estudiados y enbase a ello, se crearon series sintéticas dedatos representando posibles escenariosclimáticos para los siguientes 20 años.

El segundo método utilizado para la creaciónde escenarios climáticos futuros se basó enla salidas del modelo HadCM3 desarrolladopor el Hadley Center de Inglaterra y en esta revisión se presentan los resultadosobtenidos utilizando como escenario socioeconómico futuro del IPCC el A2 (ya descritoanteriormente) por considerarse el másrealista para un horizonte futuro cercano (20años).Las proyecciones futuras del modelo fueronobtenidas para valores máximos y mínimosmedios de temperatura del aire yprecipitación acumulada en base mensual ydiaria, presentándose aquí los resultadosestimados para el horizonte temporal 2020,por considerarse el menos incierto (cortoplazo) y para poder realizar un análisiscomparativo con el escenario estimado por elmétodo LARS.

Los escenarios de cambio climáticoobtenidos tuvieron variaciones entremétodos.En términos generales el modelo HadCM3proyectó cambios en las precipitacionesmenores que los estimados por el generadorde clima LARS. Los valores de lluviaproyectados por LARS fueron mayores entodas la estaciones climáticas, a excepcióndel invierno (JAS), en donde las diferenciasentre las estimaciones del LARS y del modeloHadCM3 fueron mínimas (Figura 16). A pesarde la diferencia en las magnitudes, para losmeses de primavera y verano, ambosmétodos proyectaron incrementos de laslluvias en dichas épocas del año. Para elperíodo otoñal (AMJ) mientras que el LARSproyectó incrementos de las precipitaciones,el HadCM3 estimó disminución de lasmismas.

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

JAS OND EFM AMJ

LARS

HadCM3

mm

Trimestres

Precipitación

Figura 16. Proyecciones de cambios estacionalesen las precipitaciones (mm) en base alModelo HadCM3 (A2) y al generadorde clima LARS.

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

JAS OND EFM AMJ

LARS

HadCM3

°C

Trimestres

Temperatura mínima media

Figura 17. Proyecciones de cambios estacionalesen la temperatura mínima media (°C)en base al modelo HadlCM3 (A2) y algenerador de clima LARS.

Los valores estimados de temperaturas dela i re máx imas medias fueron másinconsistentes entre métodos. El modeloHadCM3 estimó incrementos a lo largo detodo el año, mientras que LARS proyectódisminuciones de la temperatura máxima enlos meses de varano y ausencia de cambios relevantes en el resto del año (Figura 18). Losresultados obtenidos con el método LARSpara el período de verano son máscoherentes con los resultados de lasproyecciones de precipitaciones, pues engeneral un incremento de lluvias traeaparejado una baja de las temperaturasmáximas (debido a mayor nubosidad).


17

Figura 19. Zonas del país (NW = Noroeste, NE = Noreste, SW = Suroeste, y SE = Sureste) para las cuales se generaron los escenarios climáticos futuros.

-0,8-0,6-0,4-0,2

00,20,40,60,8

11,2

JAS OND EFM AMJ

LARS

HadCM3

°C

Trimestres

Temperatura máxima media

Figura 18. Proyecciones de cambios estacionalesen la temperatura máxima media (°C)en base al modelo HadlCM3 (A2) y algenerador de clima LARS.

En resumen, los dos tipos de escenariosfuturos de cambio climático tuvieron algunasdiferencias pero también algunas tendenciascoincidentes. En ambos casos lasproyecciones muestran que las lluviasincrementarían particularmente en los mesesde primavera y verano, pero el método LARSproyectó incrementos mayores a losestimados por el modelo HadCM3. Ambosmétodos también proyectaron incrementosen las temperaturas mínimas medias entodas las épocas del año. Pero en lastemperaturas máximas medias los resultadosfueron opuestos, resultando que el LARSproyectó disminuciones en el verano yausencias de cambios relevantes en el restodel año, y el HadCM3 estimó incrementos dela temperatura máxima media a lo largo detodo el año.

3.2 Escenarios con horizonte temporal2055La siguiente información fue generada en elmarco de un proyecto liderado por la UnidadGRAS del INIA, promovido por la Unidad deCambio Climático de la Dirección Nacionalde Medio Ambiente (DINAMA) del Ministeriode Vivienda, Ordenamiento Territorial y MedioAmbiente (MVOTMA) del Uruguay yejecutado en el marco de la Solicitud dePropuesta del PNUD URU/05/G32-252 parala realización de un estudio de "Identificaciónde posibles impactos del Cambio Climáticoen la producción de pasturas naturales y de

arroz en Uruguay". Para la ejecución de lapropuesta el INIA subcontrató los serviciosde la Facultad de Ciencias (Gustavo Nagy yMario Bidegain) a fines de la elaboración delos Escenarios de Cambio Climático. LaUnidad GRAS tomó tales Escenarios comobase para estimar los posibles impactossobre la producción de pasturas naturales yarroz utilizando los modelos de simulaciónbiológica Century y DSSAT Arroz.

Para la elaboración de los escenarios secrearon series temporales mensuales desdeel año 2016 al 2055 para las variablestemperatura máxima, temperatura mínima,precipitación y radiación solar. A tales fines seutilizaron las salidas mensuales disponiblesen puntos de grilla, de 4 Modelos Climáticos(HADCM3, ECHAM4, GFDL-R30 y CSIRO-m k 4 ) , s e g ú n l o s e s c e n a r i o ssocioeconómicos A2 y B2. Las seriesmensuales están dadas para cuatro sectoreso cuadrantes (Figura 19) del país: NW (30°-32.5°S, 58.5°-56°W), SW (32.5°-35°S, 58.5-56°W), SE (32.5°-35°S, 53.5°-56°W) y NE(30°-32.5° S, 53.5°-56°W) .


18

Se generaron bases de datos con dichainformación, donde se incluyen para cadames y año los valores medios mensuales de temperatura máxima media (°C), temperatura

mínima media (C°), precipitación acumulada mensual (mm) y radiación solar global mediamensual (megajoules por metro cuadrado).Dicha información se presenta de formaresumida en las siguientes figuras.

Figura 20. Series mensuales observadas en el período base 1972-1990 y estimadas para los períodos2016-2035 y 2036-2055 en los escenarios SRES A2 y B2, de a) temperatura máxima media, b)temperatura mínima media, c) precipitación y d) radiación solar para la región (cuadrante)Noroeste (NW) del país.


19

Figura 21. Series mensuales observadas en el período base 1972-1990 y estimadas para los períodos2016-2035 y 2036-2055 en los escenarios SRES A2 y B2, de a) temperatura máxima media, b)temperatura mínima media, c) precipitación y d) radiación solar para la región (cuadrante)Noreste (NE) del país.

a)

b)

c)

d)

a)


20Figura 22. Series mensuales observadas en el período base 1972-1990 y estimadas para los períodos

2016-2035 y 2036-2055 en los escenarios SRES A2 y B2, de a) temperatura máxima media, b) temperatura mínima media, c) precipitación y d) radiación solar para la región (cuadrante) Suroeste (SW) del país.

b)

c)

d)

a)

b)


21

Figura 23. Series mensuales observadas en el período base 1972-1990 y estimadas para los períodos 2016-2035 y 2036-2055 en los escenarios SRES A2 y B2, de a) temperatura máxima media, b) temperatura mínima media, c) precipitación y d) radiación solar para la región (cuadrante) Sureste (SE) del país.

En términos generales se pueden realizar lassiguientes apreciaciones en relación a losdatos presentados en las figuras anteriores.

No se observan diferencias relevantes entrelas estimaciones en el marco de losescenarios SRES A2 y B2 para ninguna de lasvariables climática analizadas, en ninguna delas 4 regiones del país. Sólo en la regiónSureste del país, se podría apreciar una muyleve tendencia de mayores temperaturas, enparticular de las mínimas medias, en elescenario A2 en relación al B2.

En relación a las temperaturas del aire,comparando los datos observados delperíodo base con los datos estimados en losescenarios futuros, se observa una tendenciageneral a un incremento de las mismas entodos los meses del año, en las cuatroregiones del país. Esta tendencia para latemperatura máxima media es más marcadaen la región Noroeste (NW) con incrementosmáximos cercanos a los 2°C, siendo más leveen el resto de las regiones. Para latemperatura mínima media del aire, latendencia incremental mencionada esrelativamente marcada en todo el país conaumentos máximos cercanos a los 4°C.

Respecto a las precipitaciones, se observauna tendencia incremental para todos losmeses del año, en las estimaciones futurascon relación al período base (observado),siendo la misma más marcada en la zonanorte del país, y dentro de ésta, superior en elcuadrante Noroeste (NW). Se observatambién, que dicha tendencia incremental delas precipitaciones es mayor en algunosm e s e s d e p r i m a v e r a y v e r a n o ,particularmente en los cuadrantes al norte delpaís (NW y NE). De cualquier manera, lamayoría de los incrementos mensualesestimados son del orden de 10 mm (omenores), con máximos no muy superiores a20 mm.

Finalmente, se observa que la radiación solarprácticamente no presenta variaciones en losescenarios futuros en relación al períodobase. Apenas una tendencia decreciente sin relevancia se observa en algunos meses paraalgunas zonas del país, probablementerelacionada con la tendencia de ocurrenciade mayores precipitaciones (mayornubosidad). Así mismo, los niveles deradiación estimados en los escenariosclimáticos futuros exceden aún los indicadoscomo requeridos para un buen desarrollo de


22

un cultivo como el arroz, (Benacchio y Avilán,1991), con valores superiores a los 500

2Mj/m /mes durante todo el períodocrecimiento del mismo.

4) Conclusiones generales sobrecambios en el clima proyectado- El cambio en la precipitación acumuladapromedio anual estimado para Uruguay enlos horizontes temporales 2020 y 2050 seríaincremental. Los mayores incrementos parala década del 2020 (4%) y 2050 (7%)ocurrirían en el escenario A2 y ligeramenteinferiores en el B2.

- La temperatura media anual del aire, en losescenarios A2 y B2 y para la década 2020incrementaría entre 0.3° y 0.5° C. En ladécada 2050 el incremento de la temperaturaalcanzaría valores de entre 1.2° y 1.8° C en elescenario A2 y de 1.0° y 1.3° C en elescenario B2.

- En el horizonte temporal 2020, los dos tiposde escenarios proyectados de cambioclimático (LARS y HadCM3 - A2) a paso intraanual (estacional, mensual, diario) tuvieronalgunas diferencias pero también algunastendencias coincidentes. En ambos casoslas proyecciones muestran que las lluvias

incrementarían particularmente en los mesesde primavera y verano.

- Ambos métodos también proyectaronincrementos en las temperaturas del airemínimas medias los cuales ocurrirían a lolargo de todo los meses del año.

- Respecto a las temperaturas del airemáximas medias los métodos tuvieronmarcadas diferencias de estimación.HadCM3 estimó incrementos a lo largo detodo el año, mientras que LARS proyectócambios significativos (disminuciones) sóloen los meses de varano, resultado este másc o h e r e n t e c o n e l i n c r e m e n t o d eprecipitaciones estimado (por ambosmétodos) para dicha época del año.

- Para las estimaciones mensuales en unhorizonte temporal 2055, no se observarondiferencias relevantes entre los escenariosSRES A2 y B2 para ninguna de las variablesclimática analizadas, en ninguna de las 4regiones del país.

- En relación a las temperaturas del aire seobserva una tendencia general a unincremento de las mismas en todos losmeses del año en todo el país. Esta tendenciapara la temperatura máxima media es másmarcada en la región Noroeste (NW) conincrementos máximos cercanos a los 2°C.Para la temperatura mínima media del aire, latendencia incremental mencionada esrelativamente marcada en todo el país conaumentos máximos cercanos a los 4°C.

- Respecto a las precipitaciones, se observauna tendencia incremental para todos losmeses del año, en las estimaciones futurascon relación al período base (observado),siendo la misma más marcada en la zonanorte del país, y dentro de ésta, superior en elcuadrante Noroeste (NW). Se observatambién, que dicha tendencia incremental delas precipitaciones es mayor en algunosm e s e s d e p r i m a v e r a y v e r a n o ,particularmente en los cuadrantes al norte delpaís (NW y NE). Los incrementos mensualesestimados son del orden de 10 mm (omenores), con máximos no muy superiores a20 mm.


Para las condiciones climáticas futuras(2020) estimadas por LARS, considerando elnivel de concentración de atmosféricoactual y para condiciones de producción ensecano como es el caso de Uruguay, losrendimientos estimados para el cultivo detrigo no sufrieron cambios significativos enrelación a los rendimientos estimadosmodelando con las condiciones climáticasobservadas (período de base 1971 - 2000).Mientras que para los cultivos de maíz y sojase estimó para las condiciones futuras unincremento en la producción de grano de21% y 27% respectivamente.Cuando se corr ieron los modelosconsiderando un incremento de 330 ppm enla concentración de CO atmosférico (>CO ),2 2

los rendimientos de grano se incrementaronen el escenario climático futuro LARS un 15%,29% y 76% para trigo, maíz y sojarespectivamente.Posiblemente, el incremento en lasprecipitaciones y la disminución de latemperatura máxima media estimada porLARS, en particular para los meses deverano, expliquen el incremento estimado delrendimiento de los cultivos de maíz y soja (dedesarrollo estival) y la indiferencia del cultivode trigo (cultivo invernal). En condiciones demayor concentración de CO atmosférico, los2

rendimientos de grano estimados por losmodelos incrementaron en todos los cultivos,posiblemente debido a un aumento de lafotosíntesis y el consecuente incremento dela síntesis de hidratos de carbono (Kimball etal, 2003; Leakey et al, 2006).

CO2

23

IV) Algunas estimaciones yconsideraciones sobre posiblesimpactos del Cambio Climáticoen la producción de cultivos ypasturas en Uruguay y la región

1) IntroducciónEn el marco de los proyectos LA27 del

Programa AIACC (AIACC, 2006) y del PNUDURU/05/G32-252 (octubre de 2008) se realizóla evaluación de posibles impactos de loscambios estimados del clima sobre elrendimiento de algunos cultivos y pasturas, ytambién sobre el desarrollo de enfermedadesde trigo. A tales efectos se trabajóbásicamente con modelos de simulación.

Los modelos de simulación de desarrollo biológico DSSAT (Tsuji et al, 1994), fueronutilizados para la evaluación del posibleimpacto del cambio del clima en los cultivosde trigo, maíz, soja y arroz.El modelo Century, desarrollado por elLaboratorio de Recursos Naturales yEcología de la Universidad del estado deColorado de los Estados Unidos, (Parton etal, 1987), fue utilizado para evaluar eldesarrollo de pasturas mejoradas ynaturales.

Finalmente el modelo GIBSIM (Del Ponte,2004), que simula el desarrollo de unaenfermedad del trigo llamada Fusarium(Gibberella zeae Schwain (Petch.), fueutilizado a fines de estimar el posible impactode futuros escenarios de cambio climáticosobre el desarrollo de este patógeno.

2) Impactos en algunos cultivos desecano

Los resultados obtenidos con los modelosDSSAT para los cultivos de trigo, maíz y sojapara los escenarios climáticos estimados conla metodología LARS y HadCM3 para elhorizonte temporal 2020 se pueden apreciaren la figura 24.

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

80

TRIGO MAÍZ SOJA

LARS

LARS >CO2

HadCM3

HadCM3 >CO2

Figura 24. Variaciones (%) del rendimiento esti-mado de trigo, maíz y soja (promediode la región pampa argentina,Uruguay y sur de Brasil) en losdistintos escenarios en relación alperíodo base (1971 - 2000)


24

Para el escenario climático creado por elmodelo HadCM3 (y SERES A2), se estimó elposible impacto sólo sobre los cultivos desoja y maíz. En este caso, para las mismascondiciones de manejo de cultivos (secano)consideradas para el LARS, los rendimientosde maíz y soja tuvieron una tendenciadecreciente en sus rendimientos de un 1% al2% en promedio respectivamente. Encondiciones de incremento de CO2

atmosférico, se revirtió la tendencia negativay los rendimientos estimados de los cultivosincrementaron promedialmente un 8% enmaíz y un 24% en soja (Figura 24).En el caso del cultivo de maíz los modelos desimulación biológica DSSAT mostraron unacortamiento del ciclo de los cultivos en lacondiciones climáticas estimadas porHadCM3 (AIACC, 2006, Travasso et al.,2006), resultado seguramente debido alincremento de la temperatura máxima mediaque es te mé todo proyec tó . Es teacortamiento del ciclo de desarrollo afectaríanegativamente los rendimientos encomparación con los estimados bajo lascondiciones climáticas del período base1971 - 2000 considerado. Tal como seobserva en la tabla 5, ese efecto podría serrevertido adelantando la época de siembradel cultivo.

DíasS-F

1971-00(1)

2020(1)

2020(2)

2020(3)

86 82 91 101

Tabla 5. Duración (días) del período de siembra afloración (S-F) de maíz para la fecha desiembra tradicional (1), 20 días antes dela tradicional (2) y 40 días antes de latradicional (3) en el escenario SRES A2estimado con HadCM3 para el horizontetemporal 2020.

La simulación bajo un incremento de laconcentración de CO atmosférico en el aire2

revirtió dichos resultados neutros o negativospor acortamiento del ciclo de los cultivos,posiblemente debido a un incremento de lafotosíntesis y la síntesis de carbohidratos.

Figura 25. Riesgo de Infección de Fusarium (%)estimado con los datos climáticosproyectados para el horizontetemporal 2020 y con los datosclimáticos observados 1971 - 2000 deUruguay.

En este caso, la diferencia en la magnitudde la respuesta en la producción de granoestimada entre ambos cultivos podría seratribuida a los efectos de la concentración deCO en el aire en cada especie. En soja (una2

planta C3) los efectos del CO en la2

fotosíntesis son mayores que en maíz (plantaC4) (Derner et al, 2003).

Las estimaciones de incidencia de laenfermedad del trigo Fusarium, en base a lascorridas del modelo GIBSIM, mostraron queel "Índice de riesgo" de desarrollo de laenfermedad se incrementó bajo lascondiciones climáticas de los escenariosfuturos (2020) en comparación al índice deriesgo estimado utilizando los valores declima observado del período base 1971 -2000en Uruguay (Figura 25) (Del Ponte et al,2004) . Seguramente , las me jo rescondiciones para el desarrollo del patógenorepresentadas por el incremento de latemperatura del aire mínima media y de lasprecipitaciones en primavera (momento dedesarrollo del patógeno en el cultivo)estimadas en ambos escenarios futuros(LARS y HadCM3), expliquen estosresultados obtenidos.


25

3) Impactos en el cultivo de arrozEl análisis de impacto sobre el cultivo de

arroz se realizó en base a los escenarios decambio climático con un horizonte temporal2055, seleccionándose para el estudio laszonas Noroeste, Noreste y Sureste del país(Figura 19), por ser en las cuales se siembra el cultivo.

Para el análisis por modelación con elDSSAT Arroz (Jones et al., 1998), las corridasy comparaciones se realizaron entre elperíodo base con valores de climaobservados (1972 -1990) y dos períodos de20 años cada uno (2016 - 2035 y 2036 - 2055)de los escenarios climáticos futurosestimados.

La variedad de arroz seleccionada paraeste estudio fue "El Paso 144" por ser la más sembrada en el país, con el 72.7 % del área

(DIEA, 2007). El manejo del cultivo utilizadoen la modelación fue el recomendado a nivelde producción con una fertilizaciónadecuada para obtener los niveles derendimientos actuales y aplicación de riegosacorde a las necesidades de agua del cultivo.

Complementariamente, se realizaroncorridas del modelo en condiciones deincremento de atmosférico a unaconcentración de 500ppm (la concentraciónactual es de 330ppm), simulando lo que losescenarios socioeconómicos prevén para elaño 2050 (A2 532ppm y B2 478ppm, IPCC2001), a fines de evaluar el posible efecto enla productividad del cultivo.

En las Figuras 26 y 27 se expresan losresultados obtenidos en la región Norte delpaís, (zonas Noroeste y Noreste).

CO2

Zona Noroeste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

siembra de 01/10

Rendim

iento

kg/h

a

1972-1990

2016-2035 A2

2016-2035 B2

2036-2055 A2

2036-2055 B2

Zona Noroeste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

siembra de 23/10

Rendim

iento

kg/h

a

1972-1990

2016-2035 A2

2016-2035 B2

2036-2055 A2

2036-2055 B2

Figura 26. Rendimientos de arroz (kg/ha) estimados por modelación en la zona Noroeste del país, para los distintos escenarios climáticos y en las épocas de siembra de (a) inicios y (b) fines de octubre.

a)

b)


26

Zona Noreste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

siembra de 23/10

Re

nd

imie

nto

kg

/ha

1972-1990

2016-2035 A2

2016-2035 B2

2036-2055 A2

2036-2055 B2

b)

Figura 27. Rendimientos de arroz (kg/ha) estimados por modelación en la zona Noreste del país, para losdistintos escenarios climáticos y en las épocas de siembra de (a) inicios y (b) fines de octubre.

Como se puede observar en las figuras,no se cuantificaron diferencias de relevancia en la productividad del cultivo entre ninguno de los tratamientos realizados (escenariosfuturos, período base observado), paraninguna de las fechas de siembra, enninguna de las zonas estudiadas al Norte delpaís.

Considerando que el arroz es un cultivoirrigado en nuestro país y que por lo tanto lavariable precipitaciones no incide desde elpunto de vista de las necesidades de aguadel mismo, y que en la variable radiaciónsolar los escenarios climáticos futurosestimados prácticamente no presentaroncambios en relación a los valores observadosen el período base, la variable temperaturadel aire pasa a ser el principal factor referentea fines de explicar una posible presencia oausencia de impactos climáticos sobre laproductividad del arroz.

La bibliografía (Benacchio y Avilán, 1991,IRRI, 1976) menciona que el arroz sedesarrolla bien con un rango de temperaturasentre 10 y 35 C y con un óptimo para lafotosíntesis de 25 a 32 C. Uno de los factoresque rigen el final del período vegetativo einicio de la floración del cultivo de arroz sonlas sumas térmicas, o sea, la acumulación degrados de temperaturas diarias por encimade 10°C (por debajo de 10°C no se acumula),(Roel y Blanco, 1993). Es así que encondiciones de temperaturas más altas, lasuma térmica se realiza en menos días, elinicio de la floración se realiza antes y elperíodo vegetativo se acorta con unaconsecuente menor acumulación de materiaseca en la planta. Este efecto, en ambientesde muy altas temperaturas, puede resultar enmenores rendimientos de grano. Así mismo,en ambientes donde las temperaturas sonbajas, con varios días con temperaturasmedias por debajo de los 10°C, también

° °°

Zona Noreste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

siembra de 01/10

Rendim

iento

kg/h

a

1972-1990

2016-2035 A2

2016-2035 B2

2036-2055 A2

2036-2055 B2

a)


27

puede disminuirse el crecimiento vegetativo yla acumulación de materia seca en la plantapor menor cantidad de días con condicionesde crecimiento, resultando también en unamenor producción de grano (Deambrosi et al,1997). Días de bajas temperaturas, menoresa 15°C, en el período entre primordio floral ya n t é s i s , p u e d e n t a m b i é n a f e c t a rnegativamente la producción de grano delcultivo (Deambrosi et al, 1997).

En base a lo anterior, vemos que entérminos generales en la zona Norte del país(Noroeste y Noreste, Figuras 20 y 21), lastemperaturas no son una limitante para elbuen desarrollo del cultivo. Los valoresobservados para el período base estánaproximadamente entre 12° y 18°C para lastemperaturas mínimas medias y entre 24° y

32°C para las máximas medias. Si bien en losescenarios climáticos futuros se estima unincremento de las mismas, los valores semantienen en niveles considerados comobuenos para el cultivo, de 15° a 23°C para lastemperaturas mínimas y de 26° a 33,5°C paralas máximas.Por tal motivo, los resultados de lamodelación de la producción de grano delcultivo no manifiestan diferencias entre lasdistintas condiciones climáticas evaluadas(observadas 1972 - 1990 y escenariosclimáticos futuros) en las zonas Noroeste yNoreste del país.

Los resultados obtenidos para la zonaSureste del país sí muestran diferencias entrelos distintos ambientes climáticos evaluados(Figura 28).

Zona Sureste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

siembra de 01/10

Rendim

iento

kg/h

a

1972-1990

2016-2035 A2

2016-2035 B2

2036-2055 A2

2036-2055 B2

a)

Zona Sureste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

siembra de 23/10

Rendim

iento

kg/h

a

1972-1990

2016-2035 A2

2016-2035 B2

2036-2055 A2

2036-2055 B2

b)

Figura 28. Rendimientos de arroz (kg/ha) estimados por modelación en la zona Sureste del país, para losdistintos escenarios climáticos y en las épocas de siembra de (a) inicios y (b) fines de octubre.


28

En ambas épocas de siembra, laproducción de grano de arroz estimada por elmodelo, muestra un incremento de un 10% aun 20% en las condiciones climáticas de losescenarios futuros en relación a las delperíodo base observado, siendo esteincremento más importante aún en elsegundo período de 20 años de losescenarios (2036 - 2055), con valores dehasta más de 1000 kg/ha. Así mismo, para elperíodo 2036 - 2055 se observa unatendencia a mayor producción de grano enl a s c o n d i c i o n e s d e l e s c e n a r i osocioeconómico A2 en relación al B2.

Los valores de temperaturas del períodobase observado (considerado en esteestudio), muestran en la zona Sureste, estaren niveles límites para el buen desarrollo del cultivo de arroz, particularmente en loreferente a las temperaturas mínimas medias(valores promedio de 9.7 en octubre a15.9 en Enero), (Figura 23b).En esta zona, normalmente las temperaturasdurante el desarrollo del cultivo son menoresque en el Norte del país, con valores límitesen algunos períodos y críticos en otros. Asípor ejemplo, en esta región (Sureste) ocurreneventualmente días de bajas temperaturas enel período entre primordio floral y antésis(menores a 15°C), lo cual afectanegativamente la producción de grano delcultivo (Deambrosi et al, 1997). El incrementoestimado de la temperatura mínima media enlos escenarios climáticos futuros, (enparticular en el período 2036 - 2055 y en elescenario A2), probablemente sea la causade que la modelización estime un mejordesarrollo del cultivo y mayores rendimientosde grano en esta región.

°C°C

El impacto del cambio climático previsto en los escenarios futuros estimados en esteestudio, resulta así positivo en la regiónSureste, con condiciones climáticas másfavorables para el desarrollo del cultivo(temperaturas del aire más altas) ytendencias a mayores volúmenes de granode arroz producidos al final de cada zafra.

Consideraciones sobre mejoras en lacapacidad de acopio de grano y en lacapacidad de transporte del mismo(caminería, servicios de transporte, etc.)podrían ser elementos a considerar comorespuesta de adaptación a este efectoestimado del cambio climático sobre laproducción de arroz en dicha zona del país.

En relación a la capacidad instalada de laindustria arrocera en el país, ésta parece noser limitante frente a una posible hipótesis deun futuro incremento de la producción dearroz. La misma sería en la actualidad deunas 1,62 millones de toneladas anuales dearroz cáscara. El promedio de producción delos últimos 5 años es de 1,17 millones detoneladas anuales, lo cual significa un 72%de utilización o, dicho de otra manera, podríaaumentarse la producción de arroz en un38% con la capacidad industrial instaladaactualmente, (Lanfranco, B. 2008, com.pers.).

Respecto a las estimaciones deproductividad con un incremento de CO2

atmosférico, se observa una leve tendencia amayores rendimientos en tal situación enambos escenarios (A2 y B2), pero las mismasno son de relevancia, con valores que nosuperan el 2 a 3% de diferencia (Figura 29).

Zona Noroeste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

A2 2016-2035 B2 2016-2035 A2 2036-2055 B2 2036-2055

Ren

d. (

kg/h

a)

Co normal2

500 ppm CO2

a)


29

Figura 29. Resultados de la modelación de rendimientos de arroz en cadaescenario socioeconómico (A2 y B2) con y sin incremento de CO2

atmosférico para las regiones a) Noroeste, b) Noreste, y c) Sureste del país.

Zona Noreste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

A2 2016-2035 B2 2016-2035 A2 2036-2055 B2 2036-2055

Re

nd

. (k

g/h

a)

Co normal2

500 ppm CO2

b)

Zona Sureste

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

A2 2016-2035 B2 2016-2035 A2 2036-2055 B2 2036-2055

Ren

d. (

kg/h

a)

Co normal2

500 ppm CO2

c)

Esa tendencia podría ser atribuida al efectode las mayores concentraciones deincrementando la actividad fotosintética en laplanta (Derner et al, 2003). Sin embargo, larespuesta de los cultivos a mayoresconcentraciones de en el aire no estáaún totalmente entendida. Muchos estudios yexperimentos han sido realizados alrespecto, y permanecen aún muchasi n c e r t i d u m b r e s r e l a c i o n a d a s c o ninteracciones entre cultivos, agua, nutrientes,etc., con el ambiente. Estudios recientessugieren que la estimulación inicial de lafotosíntesis causada por un incremento de laconcentración de en el aire, puede sercontrarrestada en el largo plazo por una bajaen la actividad enzimática en la fotosíntesis,como respuesta adaptativa de la planta a lasnuevas condiciones ambientales (Adam etal., 2004).

CO2

CO2

CO2

F i n a l m e n t e c a b e h a c e r a l g u n a sconsideraciones de posibles impactoshipotéticos de los escenarios climáticosfuturos en la productividad del arroz, más alládel análisis por modelación del desarrollo delcultivo realizado en este estudio.

En el caso de las precipitaciones, losescenarios futuros estimados en este estudioproyectan tendencias de incremento de lasmismas en todas las regiones estudiadas yen todos los meses del año (10 a 20 mm pormes), con los valores mayores generalmenteen primavera y verano, (Figuras 20c, 21c, 22cy 23c).Como se mencionó previamente, en Uruguayel cultivo de arroz se realiza bajo riego en latotalidad del área sembrada, dado lo cual, lasprecipitaciones durante el período dedesarrollo del cultivo no tienen incidenciadesde el punto de vista de la satisfacción de


30

la demanda de agua (Roel y Baethgen, 2005).Un efecto de la ocurrencia de mayoresprecipitaciones durante el desarrollo delcultivo podría ser la disminución de laradiación solar (por mayor nubosidad) lo cualpodría afectar su buen desarrollo. Pero losvalores de esta variable, estimados en losescenarios futuros, no tuvieron cambiosrelevantes en relación a los observados en elperíodo base, y los mismos no resultanlimitantes para el cultivo. Sin embargo,mayores precipitaciones en la época desiembra del cultivo, pueden dificultar yretrasar la misma, lo cual causaría mermas enla producción de grano,(Deambrosi et al,1997, Roel y Baethgen, 2005). Este efectonegativo, que provocaría el incrementoproyectado de las precipitaciones en losmeses de siembra del arroz (Octubre yNoviembre), podría ser mitigado en parte conla aplicación más generalizada de técnicasde siembra directa (sin laboreo, siembras conavión, etc.) del cultivo (Deambrosi y Méndez,1993 y 1996, Méndez y Deambrosi, 1996).

Por otro lado, se podría pensar que lasmayores precipitaciones estimadas en losescenarios futuros durante otoño e invierno,resultarían en mayor disponibilidad de aguapara riego del cultivo de arroz (represas,causes naturales, etc.) (Roel y Baethgen,2005), pudiendo causar así una mayorestabilidad del área sembrada a nivelnacional, e incluso un incremento de lamisma. Sin embargo, las mayorestemperaturas estimadas en los escenariosfuturos, podrían causar incrementos de laevaporación del agua de las represasdestinadas al riego del arroz, así comomayor demanda de agua por el cultivo, locual anularía el efecto anteriormentedescripto (Roel, com. pers., 2008). Estudiosespecíficos deberían promoverse a fines decuantificar estos efectos de mayor o menordisponibilidad (oferta - demanda) de aguapara el cultivo y posibles medidas derespuesta a los mismos.

Por último, temperaturas más altasconjuntamente con mayores precipitaciones durante los meses de verano (tal comoestiman los escenarios futuros realizados en

este estudio) son condiciones climáticasfavorables para el desarrollo del "Quemadodel Arroz" o "Brusone" (Pirycularia oryzae),una enfermedad que puede causarimportantes pérdidas en el cultivo de arroz,(Deambrosi et al, 1997). El continuardesarrollando e incrementar los recursosvolcados a los programas de mejoramientogenético a fines de crear o seleccionargenotipos más tolerantes o resistentes a estaenfermedad, parece ser el mejor camino paraadaptarse al efecto de un futuro incrementode esta amenaza. Así mismo, el desarrollo desistemas de alerta temprana para estaenfermedad, podría ser una herramienta quepermita prever y adoptar medidas de control,ayudando a disminuir la posible mayorincidencia de la misma.

4) Impactos en la producción depasturasLos resultados obtenidos con la simulaciónde producción de materia seca de pasturasmejoradas en condiciones de producciónintensiva de Uruguay (AIACC, 2006) con unhorizonte temporal 2020, fueron muysimilares para ambos escenarios futuros(LARS y Hadley), sin efectos negativos y conincrementos del 3% al 7%, (Tabla 6). Estosresultados sugieren que las pasturassembradas con especies perennes en áreasde producción intensiva de carne enUruguay, serían menos sensibles que loscultivos anuales considerados a lascondiciones climáticas proyectadas en esteestudio.

Escenario

1930 - 1960

1970 - 2000

LARS (2020)

Hadley A2 (2020)

Materia seca de forraje (kg/ha)

6828

7088

7213

7573

Tabla 6. Producción estimada de pasturasmejoradas (kg de materia seca porhectárea) en Uruguay en 2 escenariosclimáticos observados (1930-1960 y1970-2000) y 2 escenarios climáticosfuturos (LARS and Hadley A2)generados para el horizonte temporal2020.


31

Figura 30. Zonas agroecológicasseleccionadas para elestudio de pasturasnaturales

Basalto Superficial

Areniscas

Noreste

Basalto Profundo

Cristalino del Centro Sierras del Este

Colinas yLomadas del Este

Para el estudio del impacto en la producciónde pasturas naturales se utilizaron losescenarios climáticos futuros con unhorizonte temporal 2055 estimados para lascuatro regiones del país (Figura 19), y seseleccionaron zonas agroecológicaspredominantes dentro de cada una de ellas(Figura 30).

A continuación se presenta la descripción dela producción de las pasturas y de lacomunidad florística de cada zonaagroecológica seleccionada en cada regióndel país (Berretta, E. 2006).

-Región Noroeste: Se ubican dos zonasagroecológicas, el Basalto Profundo y elBasalto Superficial, que se caracterizan poruna producción de forraje promedio de 4600y 3300 kg MS/ha/año respectivamente ypresentan una distribución estacional dedicha producción similar, con valorespromedio de 31% en primavera, 33% enverano, 21% en otoño y 15% en invierno. Encuanto a la composición florística del BasaltoProfundo son más frecuentes las gramíneasde las especies: Paspalum notatum,Paspalum plicatulum, Paspalum dilatatum,Paspalum indecorum, Rottboellia selloana,

Panicum miliodes, Andropogon ternatus,Bothriochloa laguroides, Axonopus affinis,Aristida uruguayensis, Leptocoryphiumlanatum, Schizachyrium microstachyum,Schizachyrium spicatum, Stipa neesiana,Piptochaetium stipoides, Piptochaetiummedium, Piptochaetium montevidense, Poamanigera y Bromus auleticus; mientras queen la comunidad florística del BasaltoSuperficial predominan gramíneas de lasespecies: Schizachyrium spicatum, Chlorisgrandiflora, Eragrostis neesii, Eustachysbahiensis, Microchloa indica, Boutelouamegapotamica, Aristida venustula, Aristidamurina y Aristida uruguayensis.

-Región Noreste: Se ubican dos zonasagroecológicas, Areniscas y Noreste. Lazona de Areniscas se caracteriza por unaproducción promedio de forraje de 5100 kgMS/ha/año y una distribución estacionalpromedio de 37% en primavera, 45% enverano, 12 % en otoño y 6% en invierno. Lacomposición florística de esta zona secaracteriza por un dominio de gramíneas deespecies estivales como: Paspalum notatum,Axonopus argentinus, Axonopus affinis,Sporobolus indicus, Rottboellia selloana,Panicum milioides, Panicum sabulorum,


32

Andropogon lateralis, Paspalum nicorae yEragrostis montevidense. La gramínea deinvierno más frecuente es el Piptochaetiummontevidense. La zona agroecológicaNoreste se caracteriza por una producciónpromedio de forraje de 3310 kg MS/ha/año yuna distribución estacional promedio de 36%en primavera, 36% en verano, 18 % en otoñoy 10% en invierno. En su composiciónflorística las especies más abundantes songramíneas de las cuales el 70 por ciento sonde crecimiento estival, tales como Paspalumnotatum, Paspalum dilatatum, Bothriochloalaguroides, Rottboellia selloana, Axonopusaffinis, Panicum milioides, Setaria geniculata,Sporobolus indicus y Eragrostis neesii yespecies invernales menos frecuentes,representadas por Piptochaetium stipoides,Piptochaetium montevidense, Stipa neesianay Stipa charruana.

-Región Sureste: Se ubican dos zonasagroecológicas Colinas y Lomadas del Este ySierras del Este. La zona de Colinas yLomadas del Este se caracteriza por unaproducción promedio de forraje de 3600 kgMS/ha/año y una distribución estacionalpromedio de 29% en primavera, 38% enverano, 23% en otoño y 10% en invierno. Lazona Sierras del Este se caracteriza por unaproducción promedio de forraje de 2100 kg

MS/ha/año y una distribución estacionalpromedio de 26% en primavera, 42% enverano, 27% en otoño y 6% en invierno. Encuanto a la composición florística de estasdos zonas, la mayoría de las especies (80 a85%), son gramíneas perennes estivales,siendo la asociación Paspalum notatum –Axonopus affinis la principal contribuyente ala producción.

-Región Suroeste: Se ubica la zonaagroecológica Cristalino del Centro. Ésta secaracteriza por una producción promedio deforraje de 4100 kg MS/ha/año y unadistribución estacional promedio de 35% enprimavera, 29% en verano, 23% en otoño y13% en invierno. En cuanto a la composiciónflorística de esta zona, la vegetación tiene unaalta proporción de especies estivales peroescasa en especies invernales. Las especiesestivales más frecuentes son: Andropogonternatus, Rottboellia selloana, Paspalumnotatum, Paspalum plicatulum, Paspalumdilatatum, Bothriochloa laguroides, Axonopusaffinis, Aristida murina.

Para el análisis por modelación de laproducción de las pasturas de la zonasagroecológicas, se realizaron corridas delmodelo Century para el período base convalores de clima observados (1972 -1990) y

Figura 31. Producción anual de pasturas (materia seca kg/ha) en cada zona agroecológica estimada pormodelación, para el período base y para los distintos escenarios climáticos.


5000

4500

4000

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

(kg

MS

/ha

)

Basalto SuperficialBasalto Profundo Areniscas Noreste Cristalino delCentro

Colinas y Lomadasdel Este

Sierras del Este

Base_1972-90 A2_2016-35 B2_2016-35 A2_2036-55 B2_2036-55

33

dos períodos de 20 años cada uno (2016 –2035 y 3036 – 2055) de los escenariosclimáticos futuros estimados. De tal forma,con los datos de temperatura y precipitaciónmensual, para cada una de las zonas(cuadrantes) del país, y cada unos de losperíodos mencionados, se llevaron a cabosimulaciones con el modelo Century paracada una de las 7 zonas agroecológicasseleccionadas: Basalto profundo, Basaltosuperficial, Cristalino del centro, Colinas yLomadas del Este, Sierras del Este, Areniscasy Región Noreste (Figura 30). Para completarla información necesaria para las corridasdel modelo, se consideraron las propiedadesde los suelos característicos de cada zonaestudiada, y coeficientes de producción depasturas para cada zona resultantes de lacalibración.

Al analizar los resultados de lasproyecciones de producción anual depasturas (Figura 31) considerando los dosescenarios socioeconómicos utilizados A2 yB2, se observa que no se estimaron mayoresdiferencias entre ellos en ninguno de los dosperíodos estudiados (2016-35 y 2036-55), enninguna de las siete zonas agroecológicas.

Sin embargo, se estimó que la producciónanual de pasturas incrementó en todas laszonas agroecológicas al comparar los dosperíodos proyectados 2016-35 y 2036-55 conel período base 1972-90 (Figura 32),registrándose mayores incrementos en elúltimo período de 20 años. En promedio seestimó un incremento del 7% en el primerperíodo de 20 años (2016-35) comparadocon el período base y del 20% en el segundoperíodo de 20 años (2036-55) comparadocon el período base (Figura 32).

Para las zonas agroecológicas BasaltoProfundo y Basalto Superficial ubicadas en laregión Noroeste (NW) del país, se estimaron en ambos casos incrementos anuales de laproducción de las pasturas de 13% durante elprimer período 2016 - 35 y de 22% durante elsegundo período 2036 - 55 (figuras 31 y 32). Estos incrementos esperados en la

producción de forraje serían consecuenciade los cambios estimados a futuro en losvalores de las variables climáticas para estaregión (NW), que en términos generalesrepresentarían un incremento de 3 a 4°C de latemperatura mínima, 2°C, de la temperaturamáxima, y de 17% de las precipitacionesprácticamente durante todo el año. Dado que


Figura 32. Diferencia (%) de la producción anual de pasturas en cada zona agroecológica estimada pormodelación, entre el período base y los distintos escenarios climáticos.

25%

20%

15%

10%

5%

0%

Basalto SuperficialBasalto Profundo Areniscas Noreste Cristalino delCentro

Colinas y Lomadasdel Este

Sierras del Este

A2_2016-35 B2_2016-35 A2_2036-55 B2_2036-55

34

en el modelo Century, uno de los factores quedetermina la producción de forraje es latemperatura media mensual, es de esperarque un incremento en las temperaturas(mínimas y máximas) genere incrementos enla producción durante todo el año (Figura33). La otra variable climática que afecta lap r o d u c c i ó n d e p a s t u r a s s o n l a sprecipitaciones, siendo el mayor efecto

durante los meses del verano en que éstasson deficitarias, ya que se registran menosprecipitaciones que las necesarias paracubrir la demanda de la vegetación. Dadoque para esta zona se esperaríanincrementos en las precipitaciones durantetodo el año, esto generaría un menor déficitde agua durante el verano con elconsecuente aumento en la produccióndurante esta estación (Figura 33).

Figura 33. Producción estacional de pasturas (materia seca kg/ha) en cada zona agroecológica estimadapor modelación, para el período base y para los distintos escenarios climáticos.(Observaciones: se considera Verano a los meses de Diciembre, Enero y Febrero; Otoño aMarzo, Abril y Mayo; Invierno a Junio, Julio y Agosto; Primavera a Septiembre, Octubre yNoviembre).

Para las zonas agroecológicas Areniscasy Noreste ubicadas en la región Noreste (NE)del pa ís , se observa también uncomportamiento similar entre ellas, con unincremento en la producción anual depasturas de 6% durante el primer período2016-35 y de 22% durante el segundoperíodo 2036-55 (figuras 31 y 32). Como se mencionó previamente, los cambios en losvalores de las variables climáticas afectan laproducción de pasturas. Para esta región NEdel país, el cambio estimado más relevantede las variables climáticas en los escenariosfuturos sería el de las temperaturas, con unincremento aproximado de 1°C de la máximamedia y de 2°C de la temperatura mínimamedia durante todo el año. Los incrementosestimados en las precipitaciones fueron muy

leves (4%) (Figura 21). Estos incrementos enlas temperaturas estarían explicando losincrementos en la producción de pasturasque se estimaron principalmente en otoño,invierno y primavera, (Figura 33). Durante elverano prácticamente no se estimanvariaciones en la producción, probablementecomo consecuencia de que durante estaestación del año la limitante principal es elagua y para esta zona no se estimaroninc rementos s ign i f i ca t i vos de lasprecipitaciones en los escenarios futuros.

Para las zonas agroecológicas Colinas yLomadas del Este y Sierras del Este ubicadasen la región Sureste (SE) del país, se estimó un incremento en la producción anual de laspasturas de 4% durante el primer período


35

2016-35 y de 17% durante el segundoperíodo 2036-55 (figuras 31 y 32). Para estaregión del país, el cambio más relevanteestimado en las variables climáticas fue elincremento de 1.5°C de la temperaturamínima del aire durante todo el año (Figura23). Este incremento de la temperaturamínima explicaría los incrementos en laproducción de pasturas que se estimaronpara las zonas agroecológicas de estaregión, principalmente durante la primavera yel otoño (Figura 33), ya que, como semencionó previamente, durante el verano lalimitante es el agua. En cuanto al invierno, enque un incremento de las temperaturaspodría favorecer la producción de forraje, nose estimaron mayores incrementos de lamisma, seguramente producto de la bajaproducción invernal característica de estaszonas agroecológicas, consecuencia de labaja proporción de especies invernalespresentes en las mismas.

Para la zona agroecológica Cristalino delCentro ubicada en la región Suroeste (SW)del país, se estimó un incremento en laproducción anual de las pasturas de 8%durante el primer período 2016-35 y de 18%durante el segundo período 2036-55 (figuras31 y 32). De manera similar a la región NE, elprincipal cambio previsto de las variablesclimáticas en esta región sería el incremento de 1.5°C de la temperatura mínima durantetodo el año (Figura 22). Este incremento de latemperatura explicaría, al igual que en laregión anterior, los incrementos en lap r o d u c c i ó n d e f o r r a j e e s t i m a d o sprincipalmente en las estaciones deprimavera y otoño (Figura 33). La ausencia deincrementos significativos durante el veranoe invierno, obedecería a las mismas causasexpuestas en el párrafo anterior, (relativo a laszonas agroecológicas Colinas y Lomadas delEste y Sierras del Este de la región SE delpaís).

En base a lo expuesto, si se consideraraun posible futuro incremento de laproducción de materia seca de las pasturasnaturales y el consecuente incremento de laproducción de carne a nivel nacional, no seobservarían limitantes de la capacidadindustrial actualmente instalada en el país

(industria frigorífica) para procesar uncrecimiento de hasta un 20 o 30% de losvolúmenes de carne producidos (Lanfranco,B. 2008, com. pers.).

Mejoras en la capacidad de transporte(caminería, servicios de transporte, etc.)podrían sí ser elementos a considerar en lasdistintas zonas de producción ganaderacomo respuesta adaptativa a un hipotéticofuturo incremento en la producción de lacadena cárnica.

Finalmente cabe aclarar que este estudiose basó en la calibración y análisis pormodelación de la producción de volúmenesde materia seca en base a la composiciónflorística actual de las zonas agroecológicasestudiadas (Berretta, 1994, Formoso et al,2001). El cambio del ambiente (las variablesclimáticas entre otros factores) con eltranscurso de los años, seguramente causeuna selección natural de las especiesexpuestas al mismo, aumentando lafrecuencia de las más adaptadas a lasnuevas condiciones y disminuyendo lafrecuencia de las menos adaptadas,cambiando así la composición florística yposiblemente los índices de producción ycalidad del la materia seca producida pordichas comunidades vegetales (Rodríguez etal, 2003, Rosengurtt, 1979, 1994). Este tipode estudio (que escapa al presente) deestimación de la evolución y cambios futurosen las comunidades vegetales, debería serpromovido a fines de complementar laevaluación de los posibles impactos deescenarios futuros de cambio climático sobrela producción de las pasturas naturales enUruguay.

Es claro que los cambios observados oestimados en las variables climáticasestudiadas, han impactado y seguiránimpactando en los diversos rubros y sistemasde producción agropecuaria. Es así quecomo se vio, se podría especular con quemayores precipitaciones en primavera-verano o que este efecto asociado a unincremento de la temperatura mínima media,favorecerían el desarrollo de algunos cultivoso de las pasturas naturales. Sin embargo,también hemos visto como las mismas


36

condiciones climáticas podrían promover eldesarrollo y un aumento de la incidencia deenfermedades como el fusarium y porque node otras enfermedades, plagas y parásitosque afecten tanto a la producción vegetal(incluyendo la forestal) como a la producciónanimal. Todo esto reafirma la importancia y lanecesidad de continuar con estudios sobre elclima y su evolución y la realización deanálisis específicos de su posible incidenciae impacto sobre rubros y sistemas deproducción agropecuarios a nivel nacional.

Por último cabe aclarar que los efectosmencionados anteriormente están basadosen datos y promedios considerados yanalizados en el mediano y largo plazo (20 a70 años). Dada la gran variabilidad climáticaexistente entre años, dichos cambioscl imát icos promedio observados oestimados no se manifiestan necesariamentetodos los años. Por ejemplo, se haconstatado que en Uruguay, en los últimos 30años las lluvias anuales promedio se hanincrementado en relación al período de 30años anterior. Eso no significa que dentro deesos 30 años con mayores precipitacionespromedio, no existieron años con lluviasmenores a la media o incluso severassequías.Es así que este tipo de determinacionespresentadas referentes a tendencias yposibles impactos de cambios en el climadeben ser consideradas en términos demediano y largo plazo y por lo tanto utilizadaspara la planificación y la toma de decisionespara el desarrollo de proyectos, actividades,y emprendimientos enmarcados en talesmagnitudes de tiempo.

V) LA VARIABILIDAD Y LOSE V E N T O S C L I M Á T I C O SEXTREMOS

1) IntroducciónComo se señala en varios informes del

Panel Intergubernamental sobre CambioClimático (IPCC, 2007a, IPCC, 2007b), lacomunidad científica internacional expresaque el aumento en la concentración de gasesde efecto invernadero tiene como resultadocambios en la variabilidad climática diaria,estacional, interanual y a lo largo dedecenios. Los informes del IPCC tambiénseñalan que los estudios científicos sugierenque es de esperar "cambios en la frecuencia,intensidad y duración de fenómenosclimáticos extremos".

En el estudio regional realizado en elmarco del Programa AIACC, se compararonlos desvíos estandar de las medias y loscoe f i c i en tes de va r i ac ión de lasprecipitaciones registradas en los períodos1931 - 1960 y 1971 - 2000 para primavera(setiembre, octubre y noviembre), verano(diciembre, enero y febrero), otoño (marzo,abril y mayo) e invierno (junio, julio y agosto).Al respecto se constató como en sitios delárea de estudio del Proyecto en Uruguay, lasmagnitudes de los coeficientes de variaciónincrementaron en primavera y verano en los30 años más recientes en relación a los 30años anteriores (Tabla 7). Esto estaríaindicando un incremento de la variabilidad delas precipitaciones en dichas épocas del año.

Tabla 7. Coeficientes de Variación (%) de las precipitaciones registradas en 2 períodos de análisis (1931 -1960 y 1971 - 2000), para las 4 estaciones del año en 3 localidades de Uruguay.

La Estanzuela

Mercedes

Paysandu

SON

1931 - 1960

CV %

37

40

37

1971 - 2000

CV %

44

47

41

DEF

1931 - 1960

CV %

40

52

39

1971 - 2000

CV %

48

57

42

SON

1931 - 1960

CV %

46

49

48

1971 - 2000

CV %

36

45

46

JJA

1931 - 1960

CV %

50

55

50

1971 - 2000

CV %

40

56

51

Así mismo, como se observa en la figura 34,otros análisis de las precipitaciones ocurridasen cuatro puntos del país, han determinado

desvíos de las medias incrementales en eltranscurso de años más recientes (RafaelTerra, 2009, com. pers.)


37

Figura 34. Evolución de la media y la desviación estandar de las precipitaciones trimestrales, en 4 puntosdel país, en el período 1974 - 2003 (comparación de dos períodos de 15 años), Rafael Terra,2009, com. pers.

Se observan las tendencias de aumentode las precipitaciones en primavera y verano(mencionadas previamente) y un muygeneralizado aumento de la variabilidad(desviación estandar) en el pasado másreciente.

La variabilidad climática y la ocurrencia deeventos extremos (heladas, granizos,sequías) resulta en perjuicios muyimportantes para el sector agropecuario yfrecuentemente el sector requiere de variosaños para recuperarse económica yfinancieramente de los daños ocasionados.Ejemplos recientes en Uruguay de eventosclimáticos extremos son las sequías de 1999 -2000 y la de 2008 - 2009 donde segúne s t i m a c i o n e s d e o r g a n i s m o sgubernamentales, las pérdidas ocasionadasfueron de entre 200 y 250 millones de dólares(alrededor del 1% del PBI promedio de losúltimos años) y de entre 400 y 800 millones dedólares (alrededor del 2% al 3% del PBI

p r o m e d i o d e l o s ú l t i m o s a ñ o s )respectivamente (Barrenechea, 2009).Heladas tardías ocurridas en octubre de2008, afectaron a 1000 de un total de 2200viñedos instalados en Uruguay, con unap é r d i d a d e p r o d u c c i ó n e s t i m a d apromedialmente en un 30% (40.000toneladas de uva), (Catadores, 2008).Excesos hídricos, ocurridos en los años 2000y 2001 impactaron fuertemente en eldesarrollo y rendimiento de cultivos deinvierno (trigo y cebada) haciendo colapsarsistemas de seguros agropecuario vigentespara esas condiciones y causaron pérdidasimportantes de montes de durazneros porasfixia radicular.

En la actualidad, la mayor parte de losgobiernos y productores agropecuariosenfrentan los eventos climáticos adversosimplementando medidas de "manejo de lacrisis" una vez ocurridos dichos eventos. Enmuchos casos la implementación de este


1974-1988

1989-2003

700

600

500

400

300

200

100

0Ene-Feb-Mar Abr-May-Jun Jul-Ago-Set Oct-Nov-Dic

Tota

l Pre

cip

itac

ión

en

Tri

mes

tre

(mm

)

SALTO

1974-1988

1989-2003

700

600

500

400

300

200

100


Tota

l Pre

cip

itac

ión

en

Tri

mes

tre

(mm

)

MELO

1974-1988

1989-2003

700

600

500

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1989-2003

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PRADO

tipo de medidas para responder a las crisisimplica un costo muy elevado para el Estadoy la sociedad en su conjunto. Un enfoquemás moderno para enfrentar circunstanciasclimáticas adversas consiste en laformulación e implementación de medidasanticipatorias comúnmente denominadasestrategias de "gestión de riesgos"(Baethgen, Meinke y Giménez, 2004). Esdecir, acciones que contribuyan a disminuir lavulnerabilidad de la de producciónagropecuaria frente a eventos climáticosadversos, permitiendo una mayor previsión yplanificación a tales fines.

Es así que la variabilidad y los eventosclimáticos adversos en Uruguay son un factormuy relevante y toda actividad y accióndirigida a la identificación, desarrollo eimplementación de opciones de respuestaque contribuyan de alguna manera agestionar los riesgos que ocasionan yadaptarse a sus impactos, resulta defundamental importancia para el logro debuenos resultados en las actividadesagrícolas.

2) Algunas opciones de respuesta yadaptación a la Variabilidad Climática

La Unidad GRAS del INIA en conjunto conel Banco Mundial (BM) y la Universidad deCornell (UC) de Los Estados Unidos deNorteamérica, finalizaron en el año 2009 elproyecto "Vulnerabilidad al cambio climáticoen los sistemas de producción agrícola enAmérica Latina y el Caribe: "desarrollo derespuestas y estrategias"

El objetivo de la propuesta fue formular unPlan de Acción con recomendaciones para eldesarrollo de respuestas y estrategias con elfin de contribuir a una mejor adaptación a losimpactos de la variabilidad climática y laocurrencia de eventos climáticos extremosen los sistemas de producción agrícola deUruguay.

La estrategia básica para el logro delobjetivo fue la realización de talleres con laparticipación activa de un Grupo de Trabajointegrado mayormente por representantesde asociaciones de productores, empresas e

instituciones directamente vinculadas einvolucradas en las actividades deproducción agrícola en Uruguay (CAF,FUCREA, ARU, FEDERACIÓN RURAL,COPAGRAN, EMPRESAS PRIVADAS, etc.) yespecialistas en la temática del clima y elcambio climático y relativas (DINAMA, MGAP,UdelaR, etc.). De tal manera, todo el procesode elaboración y la propuesta final del Plan deAcción resultante del proyecto, fue fruto de lalabor y del intercambio de información,experiencias, opiniones y aportes realizadospor dicho Grupo de Trabajo.

El equipo técnico base que coordinó yactuó en la implementación y operativa de lostalleres y en la dirección y ejecución de lasactividades técnicas desarrolladas durante laejecución del Proyecto estuvo integrado por:Svetlana Edmeades y Beatriz Nussbaumerdel Banco Mundial, David Lee (EconomíaAgrícola) de la Universidad de Cornell, yAgustín Giménez (Clima, Cambio Climático ySistemas de Información), Bruno Lanfranco(Economía Agrícola), y Jorge Sawchik(Producción Sustentabilidad y Ambiental) delINIA.

Complementariamente se contrató laparticipación de los Ing. Agrs. (Economistas)Luis Altezor y Alberto Majó a fines decolaborar en la elaboración de losdocumentos relativos a las opciones derespuesta y el plan de acción final. Así mismo,se contó con la colaboración del InstitutoInternacional de Investigación en Clima ySociedad (IRI), en particular de Walter E.Baethgen, Director del Programa paraAmérica Latina y el Caribe.Finalmente, participaron activamente lost é c n i c o s d e l I N I A , R a ú l G ó m e z(Comunicación y Transferencia), José PedroCastaño (Clima y Sistemas de Información),Adriana García (Ecología de Suelos y Manejode Cultivos), Alberto Fassio (MejoramientoGenético de Cultivos), Fabián Capdevielle(Biotecnología) y Marcelo Salvagno(Gerencia Programática Operativa).

Como resultado del trabajo en los talleres,e l Grupo de Traba jo ident i f i có yposteriormente se desarrollaron ocho (8)opciones de respuesta que fueron

38


priorizadas de acuerdo a la puntuación quese presenta en la siguiente tabla.

39

Tabla 8.- Resultado de la priorización de las opciones de respuestas a los posibles impactos de lavariabilidad y eventos climáticos extremos.

PuntuaciónOpción de Respuesta (100 = máximo)

o Sistema de información para la toma de decisiones (SISTD) 78,9o Gestión de agua 77,2o Seguros 75,3o Apoyo a la transferencia de información y tecnologías 72,9o Estímulo de buenas prácticas agrícolas 69,9o Mejora en la predictibilidad del clima 69,2o Diseño de sistemas de producción para reducir el riesgo climático 67,2o Mejoramiento genético tradicional y uso de biotecnología 63,8

En base al ejercicio de asignación deprioridades se elaboró un Plan de Acciónbasado en las tres opciones mejorclasificadas, pero dentro de las cuales seincorporaron la mayoría de las otrasopciones. Es de destacar que las 8 opcionesde respuesta surgidas fueron consideradasde importancia por el Grupo de Trabajo. Elranking solamente estableció un ordena-miento de prioridad.

Si bien el Proyecto estuvo enfocado a laproducción agrícola, los resultados ypropuestas ident i f icadas son muyabarcativas y de amplio alcance, y por lotanto bien aplicables a la gran mayoría de losrubros y sistemas de producción de Uruguay.

A continuación se presenta un resumende las tres opciones priorizadas.

2.1 Sistema de información y soporte parala toma de decisiones (SISTD)

2.1.1 Introducción

Aún considerando los escenarios másoptimistas de acciones coordinadas a nivelglobal para reducir drásticamente lasemisiones de gases de efecto invernadero(GEI), la ciencia atmosférica confirma que enlas próximas décadas el calentamientoglobal es inevitable. Tal como se indica en elcuarto informe del Panel Intergubernamentalpara el Cambio Cl imát ico ( IPCC),

suponiendo que la concentración de GEI enla atmósfera permaneciera constante en losniveles del año 2000, la inercia causada porlas emisiones pasadas causaría uncalentamiento global inevitable con losconsecuentes cambios en el clima. Enconsecuencia, e incluso bajo este escenario,es necesario desarrollar estrategias deadaptación para responder al calentamientoque ya es inevitable. Por otro lado, losescenarios más realistas de emisiones deGEIs y las concentraciones de los mismosesperadas en la atmósfera hacen aún másnecesario que los diferentes sectoress o c i o e c o n ó m i c o s i n c l u y e n d o e lagropecuario establezcan estrategias para laadaptación a los ya existentes cambiosclimáticos.

El sistema climático de la Tierra incluyefactores y procesos que causan variacionesen el clima en diferentes escalas de tiempo yde espacio. Algunos procesos son "locales"y actúan en el plazo corto o inmediato (unospocos días) y causan la variabilidad en elestado del "tiempo" (lluvias de hoy, helada dela próxima madrugada, etc.). Otros procesosse ven afectados por la interacción entre laatmósfera, los océanos y la superficie de latierra y resultan en variaciones del clima aescalas de meses (el caso más conocido de este tipo es el fenómeno de "El Niño" que porejemplo afecta las lluvias de Uruguay enprimavera). Existen también fenómenos quedependen de factores naturales yantropogénicos (causados por la acción del


40

hombre) que afectan la composición químicade la atmósfera y causan variaciones delclima a escalas de varias décadas o siglos.Este último tipo de fenómenos incluye lavariabilidad climática de largo plazo quecomúnmente se conoce como "CambioClimático".Dadas todas estas consideraciones, unaforma de fomentar la inclusión efectiva deltema "cambio climático" en la elaboración depolíticas y en la toma de decisiones consisteen considerar a los cambios del clima delargo plazo dentro de todo el rango devariaciones climáticas: desde meses yestaciones hasta décadas o siglos, encontraposición a considerar los "cambiosclimáticos" en forma exclusiva y aislada.Utilizando este enfoque es posible generarinformación con diferentes escalas de tiempoque serán relevantes y utilizables paradecisiones con diferentes horizontes.Este enfoque introduce el tema de "cambioclimático" como un problema del presente(en contraposición a un problema del"futuro") y apunta a informar y asistir a losprocesos de toma de decis iones,planificación y elaboración de políticas parareducir la vulnerabilidad socioeconómica a lavariabilidad y el cambio climáticos. El IRI(International Research Institute for Climateand Society, de la Universidad de Columbia),ha venido colaborando con el INIA deUruguay utilizando este enfoque y lo handenominado "Gestión del Riesgo Climático".Dicho enfoque se basa en cuatro pilaresfundamentales:a) Identificar las principales vulnerabilidades y oportunidades relacionadas a lavariabilidad y el cambio climático para undeterminado sistema de producciónagropecuario. Este proceso comienza con laparticipación de agentes públicos y privadosque identifican sus principales desafíosrelacionados con el clima, y prosigue con lamodelación del sistema en estudio paraidentificar vulnerabilidades y oportunidadesque pueden no haber sido identificadas.

b) Reducir las incertidumbres a través de lamejora en la capacidad de generarinformación relevante (de clima, vegetación,producción) y en mejorar el acceso, elentendimiento y la utilización de esainformación por parte de los actoresfundamentales (agencias de planifica-ción/políticas/desarrollo, asociaciones deagricultores, instituciones de seguros/crédito

1rural, etc.) . La información relevante incluye:(a) entender cuáles son los factoresclimáticos que más han afectado laproducción agropecuaria, y cuantificar losimpactos observados en el pasado, (b)establecer sistemas de monitoreo de lasituación climática y agropecuaria presenteincluyendo información obtenida de satélites,y (c) proporcionar información climáticarelevante sobre el futuro: desde escalaestacional (próximos 3 a 6 meses) hastaescalas de "cambio climático cercano"(próximos 10-30 años). Para que esteproceso se desarrolle con éxito debe contarcon el aporte coordinado de expertos enclima y en el sistema a gestionar.

c) Identificar tecnologías y prácticasapropiadas que permitan aprovechar lasoportunidades en los años normalesfavorables así como tecnologías y prácticasque contribuyen a disminuir la vulnerabilidadde los sistemas agropecuarios a lavariabilidad y el cambio climáticos (porejemplo, diversificación, maximización delalmacenaje de agua en el suelo, irrigación,materiales genéticos resistentes a lassequías, etc.).

d) Identificar intervenciones en políticas yarreglos institucionales que contribuyan areducir la exposición a vulnerabilidadesclimáticas, y que permitan aprovechar lasoportunidades en condiciones climáticasnormales o favorables. La reducción de laexposición a riesgos se puede obtener porejemplo: (a) con sistemas de alerta tempranay sistemas adecuados de respuesta antecrisis, y (b) transfiriendo parte de los riesgos (por ejemplo mediante seguros, créditos

1Por ejemplo los Sistemas de Información y Soporte para la Toma de Decisiones (SISTD) como el que existe en la

unidad GRAS del INIA. Ejemplos de caracterización agroclimática se encuentran disponibles enhttp://www.inia.org.uy/online/site/313828I1.php


41

dirigidos, etc.). Estas intervenciones sonnecesarias porque, aún cuando se lograramejorar la generación, el acceso y lautilización de información relevante, y aún sise util izan las mejores tecnologíasdisponibles, seguirán existiendo añosclimáticamente desfavorables (con sequías,inundaciones, heladas) por lo que seprec isan her ramien tas y ar reg losinstitucionales para reducir y/o transferirriesgos.

2.1.2 Objetivo general de la propuesta

Instalación de un servicio que permita brindarinformación sobre variables agroclimáticas yagroecológicas relevantes para los sistemasproductivos predominantes.El desarrollo del sistema propuesto deberábrindar información e indicadores quepermitan la implementación de políticasagropecuarias tendientes a reducir riesgos yofrecer al sector empresarial herramientaspara mejorar la toma de decisiones y laplanificación general de sus actividades.

2.1.3 Productos esperados

a) Definición de zonas agroecológicashomogéneas para las diferentes actividadesproductivas. Esto se lleva a cabodesarrollando una cartografía que considerela capacidad de uso del suelo y laclimatología, utilizando promedios de largoplazo de temperaturas, precipitaciones,eventos extremos, entre otros.

b) Cuantificación de la variabilidad históricaencontrada en los resultados físicos yeconómicos de los diferentes subsectoresproductivos. Esto permite calcular laprobabilidad de ocurrencia de diferentesdesvíos de rendimientos, incluyendo loscausados por eventos climáticos extremos,de modo de cuant i f icar el r iesgoagroclimático.

c) Modelación de rendimientos de cultivos enlos diferentes sectores en función devariables meteorológicas y opciones de

manejo. Esto permitirá calcular el riesgoclimático asociado a una decisión particulardado un pronóstico que necesariamenteconsistirá en un sesgo en la distribucióne s p e r a d a d e d i c h a s v a r i a b l e smeteorológicas.

d) Monitoreo permanente de variablesclimáticas (temperaturas, precipitacionesheladas, granizo) y agronómicas (balancehídrico del suelo, estado de la vegetación)que permita establecer sistemas de alertatemprana (por ejemplo de sequía, deenfermedades, etc.) para colaborar en latoma de decisiones previendo tantocondiciones adversas como favorables en elcorto y mediano plazo.

e) Elaboración de indicadores climáticos yeconómicos que operen como soporte parael establecimiento e implementación desistemas de seguros (cuantificación deriesgos, índices climáticos, etc.) y otrosinstrumentos de gestión de riesgos.

f) Elaboración de Sistemas de AlertaTemprana y de monitoreo de eventosextremos para apoyar a las autoridadesgubernamentales para la previsión yrespuesta ante situaciones de emergencia.

2.2 Gestión de agua

2.2.1 Introducción

El consumo de agua del sectoragropecuario representa el 91% del total delos recursos hídricos consumidos en el país,siendo el cultivo de arroz su principaldemandante con un consumo estimado de2.800 millones de metros cúbicos por año(76.5%). En este subsector, un 55% de losrecurso hídricos utilizados proviene dereservorios (represas), mientras que el 45%son provistos de tomas de agua directa de losríos. El consumo humano, tanto a nivelurbano como rural, y el uso industrial,representan algo más del 2% respectiva-

2mente del consumo total .

2Basado en Informe TCP/URU/0167 (F) de FAO, mayo de 2004. El informe fue elaborado por Cardellino, Guillermo;

Floto, Edgardo y Payssé, Diego.


42

El desarrollo del riego en el Uruguay -excluyendo el arroz- fue relativamentemodesto hasta principios de los años 90,básicamente debido a que la produccióndominante era la ganadería extensiva y a queel régimen de lluvias del país, en general,permite la producción de cultivos y praderasen condiciones de secano. Sin embargo, sehan realizado transformaciones significativasen estos últimos años, donde se hanampliado y diversificado las actividadesagropecuarias, industriales y de serviciosconexos con el agro. Para ello han incididovarios factores entre los que se encuentran lamayor apertura de la economía, el aumentode la productividad de la mayoría de losrubros, las inversiones nacionales yextranjeras, el impulso a las exportaciones notradicionales y la coyuntura internacional delos precios de los productos de este origen.Esta intensificación de la producción genera una mayor demanda de agua y por tanto unmayor riesgo hídrico que a su vez se refleja enmayores riesgos económicos dada el alza deprecios de la producción, los insumos y latierra.

Por otro lado, el IPCC nos alerta en sucuarto informe que una de las señales másclaras del cambio climático es el aumento dela variabilidad, lo cual se expresa en másfrecuentes e intensos eventos extremos. Laexistencia de al menos tres episodios desequía severa que se han dado en los últimos15 años -actualmente se están viviendo lasconsecuencias de uno de ellos- nos muestraque nuestro país no escapa a esta realidadpor lo que el aumento del riesgo de déficithídrico está dado también por el lado de laoferta de agua. Esta combinación de razonesque está volviendo más vulnerables al sectoragropecuario frente a la variabilidad climáticaha provocado un aumento del interés por eldesarrollo del riego.

P o r o t r a p a r t e , l a p u e s t a e nfuncionamiento del Programa Nacional deManejo de Recursos Naturales y Desarrollo

3del Riego (PRENADER) , contribuyó a que elpaís pasara de 160.000 a casi 250.000hectáreas regadas. Este incremento se da

fundamentalmente por proyectos arroceros.Sin embargo, de acuerdo a la opinión dequienes estuvieron en la ejecución de dichoprograma, existen un par de razones por lascuales no se logró el impacto esperado en laadopción de esta tecnología en las áreas deproducción tradicionalmente de secano: lafalta de conocimiento de los productoresagropecuarios del país en técnicas de riego yla falta de recursos financieros para ejecutarlas obras complementarias y adquirir elequipamiento a nivel predial necesario pararegar. Además, se ha considerado que existeuna subutilización de la infraestructura deriego que se desarrolló en los últimos años,en unas 5000 has potenciales de riego demaíz/pasturas, con excepción del sectorarrocero.

A esto debe agregarse la potencialidadque tiene nuestro país de incrementar lautilización del agua de escurrimientosuperficial que al día de hoy es cosechadacon fines de riego en aproximadamente un5% solamente. Nuestro régimen deprecipi taciones es irregular, l lueveprácticamente todos los meses del año a unpromedio anual de 1.000 milímetros (mm) enel sur del país y 1300 mm en el norte, pero condesviaciones anuales de hasta un 30%respecto de la media. Esta variabilidad hacedifícil estimar la disponibilidad de agua en elsuelo. Por otra parte, La evapotranspiraciónanual varía entre aproximadamente 1.000mm en el noroeste a unos 850 mm en el

4sureste con variaciones dependiendo laestación del año. Esta variabilidad dentro delaño determina que los suelos no tienencapacidad de almacenar toda el agua delluvia y una parte significativa de los recursoshídricos no se almacenan ni se regulan. Engeneral los meses de invierno se caracterizanpor exceso de agua, decreciendo sudisponibilidad a medida de que avanza elverano.

Respecto de los recursos humanos, elpaís cuenta con cierta capacidad técnica,pero está más concentrada en los sectoresque han utilizado normalmente el riego.Además del cultivo de arroz, donde los

3Este programa fue ejecutado entre1993 y 2001 por parte del Gobierno, con el apoyo de un préstamo del Banco

Mundial de US$ 30 millones.4Basado en Informe FAO Op. Cit.


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productores del rubro han contribuido afinanciar desde mucho tiempo atrás lainvestigación en todos los aspectos delcultivo, incluyendo naturalmente al riego;también en el ámbito de los cultivosprotegidos regados (invernaderos), sobretodo en la zona norte, orientados a laproducción hortícola de primor donde se handesarrollado técnicas en interacción conprogramas de investigación. Sin embargo,no existe en el país oportunidades decapacitación a nivel de especialización oposgrado para profesionales y técnicos quese desempeñan en el ámbito privado y quequieran profundizar sus conocimientos entecnologías modernas de riego, prácticasapropiadas de gestión del agua y manejo delos recursos naturales en sistemas deregadío para diferentes sistemas deproducción (agrícola, ganadero, lechero,hortícola y frutícola). La inexistencia desuficientes profesionales preparadosconspira contra cualquier intento de impulsarpolíticas de manejo de los recursos naturalesy desarrollo del riego. Será necesarioimplementar también un sistema decapacitación y asistencia técnica a losproductores y al personal en manejo desuelos y del agua de riego.

Por último, un objetivo a plantearse tieneque ver con la eficiencia del uso del agua deriego y la necesidad de realizar estudios degestión de recursos hídricos con proyecciónde futuro en escenarios alternativos ytomando en consideración diferentes zonasproductivas en los que el agua será sin dudaun recurso escaso en cantidad o calidad loque exige un manejo cuidadoso ceñido aparámetros científicos y atendiendoprioridades sociales y nacionales. En estesentido la legislación vigente establece que laadministración del recurso debe hacerse anivel de cuenca a través de los Comités deCuenca que podrán recoger la experienciade las Juntas de Riego. Es evidente lanecesidad de fortalecer estos espacios con elfin de lograr una intensificación sostenible deluso y gestión del agua.

Ante cualquier uso directo del agua poractividades humanas, esta se escurre o seinfiltra, lo que a su vez está relacionado conlas características del suelo, el subsuelo, latopografía y el uso de la tierra. Este último,

p o r s u d i n a m i s m o r e q u i e r e d ecaracterización y monitoreo en cuanto a suefecto, incluyendo no solamente el aspectocuantitativo (balance entre escurrimiento einfiltración) sino el cualitativo (calidad delagua). Los aspectos de disponibilidad,calidad y gestión del recurso agua sonentonces temas de investigación de la mayorimportancia, tanto fundamental comoaplicada y que requieren de recursoshumanos de alto nivel de formación para darrespuesta a tan compleja problemática.Además el desarrollo del riego planteanecesidades de investigación y formación derecursos humanos que den respuesta a lasrestricciones o limitaciones para la correctaaplicación de la tecnología. Debe tomarse encuenta que la mayoría de los sistemas deriego carecen de mediciones precisas delconsumo de agua. La entrega volumétricadel agua en si misma no garantiza una mayoreficiencia del uso del agua de riego, peropermite establecer las bases sobre las cualesdesarrollar estrategias para promover laimplementación de prácticas sostenibles demanejo del suelo y del agua.

2.2.2 Objetivo general de la propuesta

Desarrollo de un conjunto de acciones en elámbito institucional de la gestión de losrecursos hídricos, la I+D, la formación derecursos humanos y la transferenciatecnológica, a los efectos de optimizar lagestión del agua a nivel de cuenca y fomentarun uso eficiente en los sistemas deproducción agropecuarios.

2.2.3 Productos esperados

Fortalecimiento institucional de la gestión delagua. La legislación vigente establece que laadministración del recurso debe hacerse anivel de cuenca a través de los Comités deCuenca que podrán recoger la experienciade las Juntas de Riego. El apoyo ainstituciones publicas con competencia en lagestión de los recursos hídricos a nivelnacional, posibilitará el desarrollo yevaluación de modelos de sistematización detierra con fines de riego u ordenamientohidrológico, así como su planificaciónambiental y territorial.


Los resultados en el área de la I+Ddeberían orientarse al desarrollo dediferentes sistemas de producción queincorporen el riego suplementario medianteel empleo de herramientas tecnológicasaplicables para el uso y manejo de losrecursos naturales. La informaciónexperimental en las áreas de agua - suelo -cultivo, así como la información económica,se incorporará a herramientas deprogramación y para la selección desistemas de producción reales o diseñadosbajo diferentes escenarios climáticos,edáficos, y de precios de los distintosproductos agropecuarios.Formación especializada de recursoshumanos. Para alcanzar este producto en elmarco del plan de acción, se deberán encararlas siguientes acciones:-Formación especial izada (nivel deposgrado) de recursos humanos en sistemasde información, gestión de los recursoshídricos, manejo del agua, sistematizaciónde tierras y diferentes técnicas de riego.-Generación de instancias de capacitaciónpermanente para aquellos que van a sertransmisores en el primer eslabón de lacadena (profesionales independientes,técnicos de las cooperativas, organizacionesde productores y productores de punta).-Promoción del desarrollo de las Tecnologíasde la Información y las Comunicaciones(TIC), aplicando para ello instrumentos decapacitación a distancia.

En Transferencia de Tecnología losproductos esperados serían:-Fortalecimiento de las mesas tecnológicascomo instrumento integrador de losdiferentes actores de las cadenasagroindustriales.-For ta lec imiento de las ent idadesintermedias de difusión y transferencia detecnología (organizaciones de productores,cooperativas, instituciones públicas yprivadas, entre otros)

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2.3 Seguros y otros instrumentosfinancieros para la gestión de riesgos

2.3.1 Introducción

La actividad agropecuaria del paíspresenta una alta exposición a eventosclimáticos que producen fluctuaciones en laproducción y en la calidad de los productos.En las últimas décadas se ha evidenciadouna tendencia de aumento de la frecuencia eintensidad de eventos extremos -normalmente poco frecuentes - y la mayoríade los escenarios de cambio climático (porejemplo los incluidos en el último informe delIPCC) sugieren que esa tendencia va acontinuar. Esto genera una crecientevariabilidad en los resultados económicos yde no recurrirse a la utilización deinstrumentos de gestión de riesgos laactividad agropecuaria se vería cada vez mása m e n a z a d a , c o n s i t u a c i o n e s d eendeudamiento, falta de inversión y deincorporación de tecnología, llegando hastala posible exclusión de los productores másvulnerables.

Desde el punto de vista de las políticaspúblicas, es altamente deseable alcanzar lamayor extensión y desarrollo posibles demecanismos de coberturas para el sectoragropecuario que contribuyan a estabilizar elingreso de las explotaciones y a reducir lavulnerabilidad e incertidumbre del sector.Estos mecanismos promueven el aumentode la capacidad de adaptación a lavariabilidad climática del presente y de la quepueda traer el cambio climático.

Los principales eventos climáticosextremos que ocurren en el país son granizo,vientos fuertes, tempestades, excesos ydéficits hídrico (inundaciones, sequías) yheladas. Cuando estos eventos se relacionancon sus posibles efectos adversos sobre laproducción agropecuaria, se denominariesgo agroclimático. Su incidencia en lamagnitud de los daños y consiguientespérdidas económicas depende de lavulnerabilidad de la producción que seconsidere (cereales, horticultura, ganadería,lechería, entre otros), del momento en queocurren y de la frecuencia e intensidad con laque esos eventos ocurren.


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La gestión de cualquier riesgo implica laa p l i c a c i ó n s i s t e m á t i c a d eacciones/procedimientos con el fin decaracterizarlo, cuantificarlo y mitigarlo, asícomo hacer un seguimiento de su evolución para poder anticipar posibles efectos futuros.Por consiguiente, para la aplicación deinstrumentos de gestión en el sectoragropecuario se requiere conocer lamagnitud del riesgo agroclimático.El diseño de un adecuado sistema deseguros y otros instrumentos financierospara la gestión de riesgos constituye unfactor determinante para el desarrolloagropecuario, así como un elementoarticulador de las políticas públicas hacia elsector. Esta lógica de cobertura y gestión delriesgo climático, apunta a la planificación de estrategias anticipatorias y no solamente areaccionar ex-post a la ocurrencia de losmismos.

2.3.2 Estrategias propuestas

En este sentido se proponen dos grandeslineamientos de políticas para promover ymejorar la gestión integral del riesgoagroclimático: a) estimular el desarrollo delos seguros agrícolas convencionales y delos basados en índices climáticos, facilitandola generación y acceso a la informaciónnecesaria para el cálculo del riesgoagroclimático, y b) promover la generaciónde métodos para la creación y operación defondos de catástrofes.

a) Estimular el desarrollo de los segurosagrícolas convencionales y de los basadosen índices climáticos, facilitando lageneración y acceso a la informaciónnecesaria para el cálculo del riesgoagroclimático.

El seguro agrícola es un instrumentofinanciero por el cual el productor transfiere elriesgo de pérdida de producción a unaentidad aseguradora por causa de un evento(incendio, granizo, etc). Para poder asumirese riesgo y tarifar la cobertura, la

aseguradora necesita conocer su magnitudque se estima por la probabilidad deocurrencia de pérdidas. Esto es lo que sedenomina prima de riesgo (o "prima pura"),siendo equivalente también al riesgoagroclimático cuando es de origen climático exclusivamente.Las tarifas de seguros incluyen básicamente los siguientes componentes:-La prima de riesgo,-Los costos de administración y gestión,-Los costos de peritación de siniestros,-El costo del reaseguro (prima de reaseguro),-Las reservas de seguridad (reservastécnicas),-La ganancia de la empresa aseguradora.

Para estimar la probabil idad deocurrencia de pérdidas en un determinadocultivo por efecto de un evento climático, sedebe determinar la frecuencia del mismo, elumbral a partir del cual produce pérdidas y lamagnitud de las mismas, para lo cual senecesita disponer de suficiente información.El tipo y número de riesgos que puedanincluir las coberturas de seguros depende dela información disponible, tanto climáticacomo de pérdidas de producción por cultivo.En el país los riesgos como granizo, viento eincendio están suficientemente cubiertos porel seguro agrícola (en su modalidad "deriesgos nominados") y en algunos cultivoséste cubre además riesgos como excesohídrico en cultivos de invierno y bajastemperaturas en arroz. Existe muy poco

5desarrollo de los seguros de rendimiento porsu mayor costo respecto a los de riesgosnominados y porque se necesitan datoshistóricos de producción por productor. Elmayor costo se explica por la necesidad deinspecciones de chacras a los efectos derecoger información al contratar el seguro yante la ocurrencia del siniestro, así como porel mayor número de riesgos incluidos(aumenta la prima de riesgo).Una oferta amplia de coberturas a diferentesriesgos y producciones promovería laextensión del seguro en todo el territorio,otorgando la necesaria dispersión de los

5El seguro de rendimiento, es aquel que cubre un cierto nivel de desvío respecto a un rendimiento normal o

esperado.


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riesgos en tiempo y espacio que requiere laactividad aseguradora, lo que a su vezreduciría el costo de las tarifas. Lasdemandas sectoriales identificadas estánconcentradas en: i) necesidad de desarrollode coberturas que abarquen todo el cicloproductivo; ii) asegurar el valor del cultivo enfunción de su rendimiento y calidad(U$S/ha); iii) simplificación del peritaje; iv)liquidación de daños según resultado decosecha.Para mejorar la oferta de las coberturasagrícolas convencionales es necesariomejorar la disponibilidad de informaciónrequerida para la medición de los diferentesriesgos, que va más allá de la climatológica.Las coberturas basadas en índices climáticosparecen constituir una alternativa factiblepara superar algunas de las limitaciones quetienen los seguros tradicionales para cubrirlos eventos climáticos de alto impacto(catastróficos) y en los casos donde laevaluación de la siniestralidad resulta muyonerosa y difícil de estimar (sequía enpasturas). Es un instrumento financieronovedoso que protege de una eventualpérdida económica relacionada con laevolución de una variable climática con altarelación con el riesgo a proteger (ej. cantidadde lluvia - sequía) y no con un volumen deproducción. El seguro cubre por ejemplo,niveles de lluvia y no niveles de daño, portanto no se indemniza en base al peritaje delsiniestro, resultando en métodos sencillos ypoco costosos de monitoreo que lo hacenatractivo para dar cobertura a pequeñosproductores que no pueden acceden amecanismos tradicionales de seguros.Sin embargo, este tipo de seguro exige unproceso de análisis y verificación de lainformación disponible y en muchos casos serequiere generación de la misma para poderestimar la correlación entre el índiceseleccionado y el daño, ajustar el umbral apartir del cual se activa la indemnización, lasprobabilidades de ocurrencia, el estado delcultivo que presenta mayor exposición al

riesgo considerado, etc. Por tanto, exige unperiodo previo de tiempo para su ajuste yposterior implementación, de modo que el

6"riesgo de base" sea mínimo.El desafío planteado es por tanto el

establecimiento de un programa degeneración de información que permita eldesarrollo de programas de seguros, ya seanconvencionales, basados en índicesclimáticos o de rendimientos, es decir unsistema de información y soporte para latoma de decisiones que permita aportardicha información.

b) Promover la generación de métodos parala operación de fondos de catástrofes.

En el caso de los fenómenos climáticoscatastróficos -de baja frecuencia pero de altoimpacto negativo por su extensión territorial eintensidad- que generan pérdidascuantiosas difícilmente asumibles por elsector asegurador (ej. sequías muyextremas) existen otras opciones de gestióncomo los fondos de contingencia o deemergencia, que complementan la acción delos seguros y normalmente son operados porlos gobiernos.

Ante la ocurrencia de ese tipo defenómenos climáticos catastróficos el apoyo estatal a los productores afectados (ayudasdirectas, diferimiento de obligacionestributarias, refinanciaciones bancarias, entreotras) no ha estado basado en previsionesque tomen en cuenta la frecuencia ymagnitud de las pérdidas, sino que dependede las disponibilidades de recursos en esemomento. Cada vez existe mayor consensotanto desde el Estado como desde losproductores en que el tema debe ser tratadodentro del marco de política agrícolanacional, en el entendido que una coberturaadecuada del sector implica globalmente un mayor desarrollo, incentiva la innovacióntecnológica y respalda a los programas defomento. Si bien recientemente se ha creadoun fondo de emergencia agropecuaria

6Riesgo de base: El riesgo de base más común es que el índice indique que hubo un daño cuando en realidad no lo hubo, o viceversa: que el índice indique que no hubo daño y en realidad sí lo hubo. Puede darse por una maladistribución de las estaciones meteorológicas en la región asegurada, porque el índice no está bien calculado o cuandono es un buen indicador del riesgo que se busca cubrir.


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administrado por el gobierno, la estimación yprevisión de las necesidades para atenderestas situaciones contribuiría a su gestión yadministración.Asimismo, la contratación por parte delEstado de un seguro de índice climático o decatástrofe, facilitaría su financiamiento conaporte de fondos frescos al momento deocurrencia de la catástrofe. El sistema deinformación y soporte para la toma dedecisiones podría ser un instrumento válidopara brindar la información necesaria a lasautoridades de gobierno para la toma dedecisiones en situaciones extremas comoson las declaraciones de catástrofes,determinación de las regiones afectadas,cuantificación de los daños a los efectos de laindemnización, etc. Igualmente, el sistemapodría contribuir a estimar las previsiones derecursos financieros que deberían contaresos fondos a los efectos de mitigar losdaños que los distintos tipos de eventoscatastróficos puedan producir (sequía,inundaciones, etc.).Además del establecimiento de un sistemaque genere la información necesaria paracalcular riesgos, -ya sean los frecuentes y derelativo poco daño, o los catastróficos- esnecesario establecer programas pilotodonde se utilice esa información y seenfrenten los desafíos que surgen al intentar implementar nuevos instrumentos como losseguros de índices (cómo se monitorean losíndices, cómo afectan los pronósticosclimáticos probabilísticos, como se reducenlos riesgos de base, entre otros).

2.3.3 Propuesta de acciones en el corto ymediano plazo para el logro de esta opción

-Realizar un Mapa de vulnerabilidad (déficit yexcesos hídricos) en zonas agroecológicas"homogéneas" y "específicas" considerandoprobabilidad de ocurrencia de pérdidas enlos rubros predominantes-Incorporar procedimientos sistemáticospara recolectar información sobre pérdidasocasionadas por factores climáticos enensayos de investigación-Establecer programas piloto donde se utilicela información generada y se enfrenten losdesafíos que surgen al intentar implementarnuevos instrumentos como los seguros de

índices-Nuevos arreglos institucionales paragestionar los seguros por parte del sectorpúblico, de aseguradoras y de losproductores-Estimar las necesidades para atender lassituaciones de emergencia agropecuariapara contribuir a una mejora de la gestión yadministración de los fondos de emergencia-Prever mecanismos de financiamiento parael próximo Presupuesto Nacional a efectosde asegurar el aporte de fondos frescos almomento de ocurrencia de la catástrofe-Evaluar la posibilidad de aplicar subsidiosdirectos a determinadas coberturas de riesgode importancia social.-Difundir la importancia de la utilización deeste tipo de instrumentos por parte de losproductores. El gobierno podría realizar unacontribución en esta dirección.


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