• Marco Conceptual para la gestión de riesgos en la agricultura

• Herramientas:

• La información: insumo clave para una adecuada gestión de riesgos.

• La comunicación: instrumento para mejorar la toma de decisiones

GESTION DE RIESGOS

SEGUROS AGRICOLAS

DE PRODUCCION

DERIVADOS FINANCIEROS

FUTUROS Y OPCIONES

DE PRECIOS

CONTRATOS

PUEDE INCLUIR PRECIOS

COMERCIALES

RIESGOS EN LA EMPRESA AGROPECUARIA

CONTEXTO SOCIO-POLÍTICO

MACROECONOMICOCLIMA

BUENAS PRÁCTICAS AGRÍCOLAS

CADENA DE VALOR EN LOS AGRONEGOCIOS

Productor Agropecuario

Proveedor de Insumos y B de K

Financiamiento

BIENES

Productos

FASES DE

AGREGADO DE VALOR

$

MERCADO

PROCESO PRODUCTIVO

PROCESO COMERCIAL

CADENA DE RIESGOS EN LOS AGRONEGOCIOS

Productor Agropecuario

PARA PROVEEDORES

CLIENTECUESTIONADO

FINANCIAMIENTO

•MAS GARANTIAS•MAYORES TASAS

MenosProductos

INCREMENTO DE PRECIOS• PERDIDA DE CLIENTES • PROBLEMAS EN CADENA DE PAGOS• IMPORTACIÓN DE SUSTITUTOS• PERDIDA DE DIVISAS • PERDIDA DE FUENTES DE EMPLEO

NO PAGO

MERCADO

PERDIDAS DE PRODUCCIÓN

PROBLEMAS DE ABASTECIMIENTO

CREDITO DUDOSO

2. Entender, Cuantificar, Reducir Incertidumbres Aprender del PASADO, Monitorear el PRESENTE, Información sobre el FUTURO

3. Identificar Tecnologías que Reducen Vulnerabilidad

Diversificar, Riego, Almacenamiento y Uso Eficiente del Agua, Genética, etc.

4. Identificar Arreglos Institucionales e Intervenciones en Políticas que Reducen y/o Transfieren Riesgos

- Sistemas de Alerta Temprana y de Respuesta Temprana - Seguros, Créditos, Fondos de Contingencia, etc.

1. Identificar Vulnerabilidades y Oportunidades(Con los usuarios, Qué Sectores? Qué sistemas? Qué Componentes?)

Adaptación y Gestión de Riesgos

Fuente: Ramiro Iturrioz

INFORMACIÓN COMUNICACIÓN TOMA DE DECISIONES

La información: insumo clave para una adecuada gestión de riesgos

FUENTE: INIA-GRAS

Aptas

Moderadamente aptas

No aptas

Campos con cultivos de invierno por clases de aptitud de uso

APTITUD PRODUCTIVA

Datos requeridos/disponiblesCartografía Base

Recursos Naturales

Datos Climáticos

Datos de Producción

Datos de Rendimiento

Costos

Márgenes Brutos

Mercados

Políticas y Normativa

Datos de Sanidad

Drenaje natural

Diagrama Ombrotérmico

Fenología

Monitoreo de la vegetación NDVI

Información/Productos

Distribución de Cebada

EstadísticasÍndicesZonas

homogéneasMapas de riesgo

Cúmulos de Riesgo

Formatos:Tabla

GráficoMapa

ReportesÁreas de comportamiento homogéneo para precipitación relacionados con cúmulo de riesgo

Fuente: Basualdo, A. Cúmulos geográficos de riesgo agroclimático

Índice de Lang

P: precipitación media anual (mm)

tm: temperatura media anual en oC

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36

FRECUENCIA DE LLUVIA ABUNDANTE

ARTIGAS RIVERA BELLA UNIÓN

DECENA 0 -2 -4 -6

11 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

12 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

13 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

14 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

15 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

16 0,98% 0,37% 0,00% 0,00%

17 0,61% 0,25% 0,00% 0,00%

18 2,94% 1,72% 0,49% 0,25%

19 1,23% 0,49% 0,00% 0,00%

20 2,45% 1,59% 0,49% 0,00%

21 1,47% 0,86% 0,12% 0,00%

22 0,74% 0,25% 0,00% 0,00%

23 0,74% 0,25% 0,00% 0,00%

24 0,37% 0,12% 0,00% 0,00%

25 0,74% 0,12% 0,00% 0,00%

26 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

27 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

28 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

PROBABILIDAD

Probabilidad de ocurrencia de heladas

Fuente: Agroseguros - MGAP

Pronósticoestacional

Monitoreo y Pronóstico Balance Agua

Monitoreo y Pronóstico Pasturas

MonitoreoExistencias

(SNIG)

Riesgo Agroclimático

Productores familiares DGDR

Mapas de Riesgo

Aptitud pastoril

OTROS…

La comunicación: instrumento para mejorar la toma de decisiones

“de la gestión de las crisis a la gestión de los riesgos”

Se llamaSistemas de AlertaTemprana (SAT) al conjunto deprocedimientos e instrumentos mediante los cuales se monitoreauna amenaza o evento adverso de carácter previsible, se relevany analizan datos e información, y se ofrecen prediccionestemporales sobre su acción y posibles efectos

Conocimiento de los riesgos

Recopilación sistemática deInformación y evaluación delriesgo.¿Se conocen los peligros y lasvulnerabilidades?¿Se han distribuido mapas eInformación sobre riesgos?

Difusión y comunicación¿reciben las alertas todas las personas en peligro?¿se comprenden los riesgos y las alertas?¿resulta la información de las alertas clara y útil?

Servicio de seguimiento yalerta.

¿se realiza el seguimiento de los parámetros correctos?¿existe una base científica sólida para efectuar pronósticos¿se pueden emitir alertas precisasy oportunas?

Capacidad de respuesta

¿se comprueban y ponen al díalos planes de respuesta?¿está la población preparada para responder a las alertas?

Las TIC´s y la gestión de riesgos

Un ejemplo: Monitoreo dela sequía.1999-2000

FUENTE: GRAS-INIA

•Monitoreo•Alerta Temprana•Delimitación de

zonas en Emergencia

•Asignación de beneficios

Ejemplo 2. Pronóstico DON en trigo

Fusarium graminearum

Es el organismo mas importante que provoca Fusariosis de espiga en trigo, y deoxinivalenol(DON)es lamicotoxina que se acumula mientras la enfermedad progresa en la estación de crecimiento. Losniveles de DON en trigo entero de 2.0 ppm o menos son considerados "seguros" para consumohumano, mientras que niveles de DON mayores a 5.0 ppm no son adecuados ni siquiera para consumoanimal (ganado).

Mapas de riesgo de DON

El modelo DONCast predice la cantidad de DON en trigo a cosecha usando datos meteorológicosdurante un período de 18 días alrededor de la fecha de espigazón (7 previos y 10 posteriores).En Uruguay se utilizan datos provistos por la Dirección Nacional de Metereología y las estacionesAgroclimáticas de INIA. La salida del modelo son mapas diarios de niveles de DON a cosecha paracada fecha de espigazón.

•Monitorear cuidadosamente el estado de desarrollo del trigo cada díaantes de la fecha de espigazón. Debe fijarse en la fecha en que el 75 %de las espigas en el cultivo - como promedio en la chacra- hayanemergido completamente de la hoja bandera.

•Seleccionar el mapa que corresponde con la fecha de espigazóndeterminada para su chacra, y ver la concentración de DON estimadapara su área en el mapa. Los mapas se actualizan los días Martes yViernes

Ejemplos de uso: Ventana de siembra

Utilizando la fenología para cada cultivo y la información agroclimática (temperatura media delaire y del suelo, fotoperiodo y probabilidad de heladas) se generan modelos que apoyan latoma de decisiones.

Con la ayuda de los modelos es posible determinar las épocas de siembra óptimas para ubicarcronológicamente ciertos momentos fenológicos críticos y hacer un aprovechamiento máximode las condiciones ambientales requeridas por los cultivos. A este período de fechas óptimas desiembra se le denomina "ventana óptima" de siembra, y varía según el cultivo y largo de cicloseleccionado.

Como conclusión general, el uso de estos modelos de predicción fenológica es una herramientaútil que nos permite programar actividades con suficiente anticipación. Estas son por ejemplo laprogramación de la rotación, siembra, fertilización, riego y la aplicación de agroquímicos entreotras medidas de manejo agronómico.

Ejemplo de salida del modelo para MAIZ

Fuente: INIA-GRAS

El objetivo final de la información y comunicación relacionada conlos riesgos a los que está expuesta la agricultura, es permitir elpasaje de la gestión de crisis (habitual en los países deLatinoamérica) a una gestión del riesgo integral y prospectiva, quepermita minimizar los efectos debidos a la ocurrencia defenómenos adversos.

Muchas gracias por su atención

fernando.vila@iica.int