Cambio climatico e investigacion en agroforesteria agosto 2012
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Cambio climático e investigación enSistemas Multi-Estrato con café y banano
CIAN – Agosto 2012
Pablo Siles Bioversity Costa RicaCharles Staver Bioversity France
www.bioversityinternational.orgwww.musalac.org
Introducción
Se proyecta que la región de Mesoamérica estará entre las mas afectadas por el cambio climático
Este cambio climático y variabilidad ha comenzado a tener efecto a bajas altitudes en café como un resultado lluvias mas erráticas y mayores temperaturas
Los arboles son considerados centrales en las estrategias de mitigación y adaptación
Efectos de sombra en microclima
Tree shade typical for banana in coffee agroforestry systems between 25-40%Tree shade established in 2006 mainly Erythrina poeppigiana, 4000 coffee plants ha-1
100% FSIrradiance
50% FSIrradiance
25% FSIrradiance
75% FSIrradiance
Efectos de sombra en microclima
Local Time
0 500 1000 1500 2000
Air
te
mp
era
ture
(o C)
18
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38100% Luz 75% Luz 50% Luz 25% Luz
Local Time
0 500 1000 1500 2000
Rela
tive
Hum
idity
(%
)40
50
60
70
80
90
100
100% Luz 75% Luz 50% Luz 25% Luz
Siles et al ProMusa 2011
Efectos de sombra en microclima
0 5 10 15 200 5 10 15 20
Tem
pera
ture
(oC
)
16
18
20
22
24
26
28
30
32Air T Leaf T AFSLeaf T MC
Siles et al 2010
Mitigación: Almacenamiento de C
Zona
Yasica Sur Monterrey Las Segovias
Suelo (Mg C ha-1) 48.6±2.8 74.8±3.5 67.3±4.5
Hojarasca (Mg C ha-1) 5.5±0.8 4.2±0.6 4.7±1.1
Café (Mg C ha-1) 4.9±1.45 13.5±2.4 16.9±1.2
Musa (Mg C ha-1) 1.2±0.11 1.7±0.5 0.9±0.2
Arboles (Mg C ha-1) 22.1±6.4 26.3±6.5 20.8±4.4
Total (Mg C ha-1) 82.2±6.2 120.3±5.5 110.6±4.8
Siles et al en preparación
““Granier” Probes Granier” Probes (Granier 1987)
DynamaxDynamaxTMTM SGB19-ws and SGB25-ws gauges SGB19-ws and SGB25-ws gauges
Flujo de savia en arboles de sombra y cafetos
Siles et al 2010 y Siles et al en prep
FEB 2004, MES SECO
Hora del dia
0 500 1000 1500 2000
T (
mm
h-1)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
SEP 2004, MES HUMEDO
Hora del dia
0 500 1000 1500 2000
EToCoffee MCCoffee AFSTree
FEB 2004, DRY MONTH
Local Time
0 500 1000 1500 2000
T (
mm
h-1)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
SEP 2004, WET MONTH
Local Time
0 500 1000 1500 2000
EToCoffee MCCoffee AFSTreeTree+Coffee
Flujos de agua
P = I + E + T + R + D + ΔS
I. densiflora
Coffee
Runoff
Transpiration
Soil evaporation
Rainfall
∆ Soil water stock
Drainage
Interception
MC AFS Shade effect MC AFS Shade effect(mm) (mm) (%) (mm) (mm) (%)
RainfallInterception 233 426 +83% 241 273 +13%Transpiration 785 1008 +28% 678 905 +33%Runoff 302 182 -39% 203 88 -56%Drainage 2060 1768 -14% 1592 1573 -1%
2004 2005
3245 2685
Sistemas multi-estrato una tecnologia de productores
Muy variable:Especies (hasta 85 sp con 1 a 13 sp por parcela) y arreglos (10 a 600/ha)
Las especies tienen diferentes rasgos funcionales (poco o no caracterizados)
Especie Mat Jin Las Seg % Uso
Inga oerstediana X X X 36.1 S, L, FN
Inga punctata . X X X 11.4 S, L, FN
Cordia alliodora X X 7.9 M
Persea americana X X X 4.6 F
Cupania glabra X X 2.8 L, M
Prunus skutchii. X 2.5 L, M
Solanum sp2 X 2.4 S
Gliricidia sepium X X 2.0 S, L, FN
Ricinus communis X X 1.8 S
Inga vera X X 1.7 S, L, FN
Especies más comunes en SAF café y banano en el Norte de Nicaragua
Siles et al en preparación
CultivaresMaterial de siembra: Micro-corm
Establecido en CATIE, Turrialba Costa Rica in Abril 2010Lluvia Anual 2708 mmTemperature promedio 21.8 °C
13
•Gros Michel (AAA) •Bluggoe (ABB)
•Manzano (AAB) •Pisang mas (AA)
•Plátano criollo (AAB) •Plátano largo (AAB)
•Williams (AAA) •Morado (AAA)•Filipita (ABB)
Siles et al ProMusa 2011Bustamante et al Tropentag 2011
Shade (%)
0 20 40 60 80
Re
lativ
e T
otal
Bio
ma
ss (
DM
/ D
M F
ull
Sun
)
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
ABB GM Horn Williams Av General
AAA
AAA
AAB
ABB
1910 CA, Cortesia de Jeff Daniels
2010 Jinotega
Erythrina poeppigiana Inga punctata
Inga oerstediana Inga vera Inga jinicuil
Siles et al Tropentag 2012
Radiacion (%)
0 20 40 60 80 100
Bio
mas
a re
lativ
a a
Ple
no S
ol (
%)
0
20
40
60
80
100
120
140
E. poeppigiana I. juinicuilI. oerstedianaI. punctacta I. vera
Radiacion (%)
0 20 40 60 80 100
Are
a re
lativ
a a
Ple
no S
ol (
%)
0
20
40
60
80
100
120
140
La reducción en área foliar y biomasa según la radiación no es lineal, tampoco es igual entre especies
Parámetros fotosintéticos de árboles
LSA (cm2 g-1)
120 140 160 180
Vcm
ax (
µmol
m-2
s-1)
40
50
60
70
80
90
LSA (cm2 g-1)
110 120 130 140 150 160 170 180 190
Jmax
(µm
ol m
-2s-1
)
60
70
80
90
100
110
120
Plantas en 100% radiación !!!!, muy buena relación con LSALSA nos predice bien la capacidad fotosintética, varios autores afirman esto
E. pE. p
I. juinicuilI. juinicuil
I. vera
I. vera
La EUA depende de las condiciones ambientales también de la especies
Días mas nublados menor EUA I. juinicuil mas eficiente en sombra, o al menos en sombra intermedia
21 Dic 2011
E.
poep
pig
iana
I. ju
inic
uil
I. o
erst
edi
ana
I. p
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I. v
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µ mol
CO
2 m
ol-1
H2O
)
0
2
4
6
8
10% RAD40% RAD100% RAD
23 Dic 2011
E. p
oepp
igia
na
I. ju
inic
uil
I. o
erst
edia
na
I. pu
ncta
ct
I. ve
ra
Día más nubladopero baja HR
Simulaciones y diseños de SAF
Cual sistemas consume mas agua?Cual tiene mas fotosíntesis?Cual es mas eficiente (Fotosíntesis/Transpiración)?
Modelo MAESTRABasado en arquitectura de arbolesPero también en parámetros de Intercambio gaseoso
Alta densidad de Inga, Arboles jóvenes pequeños
Cual es nuestro multi-estrato de laexcelencia contra el cambio climático?
Baja densidad de Inga, Arboles adultos grandes
-Zonificación (tener en cuenta la variación de clima actual y futura)
-Identificar estrategias de adaptación en base a la escala ecológica de los Sistemas Multi-estrato
-Que investigación debemos de desarrollar para tener mayor resiliencia ante el CC
Adaptación al cambio climático en sistemas Multi-estratos : algunas preguntas
aumentos en promedioVariabilidad moderada cerca del
promedio eventos extremos
temperatura precipitacion annual y mensual
meses secos
ola de calor
ola de frio
mayor precipitacion
sequias rafagas de
vientos
inundacioneslluvias fuertes
ciclonvientos
sequia fuerte
genetica de planta
Ecosistemacampo:
Ecosistemafinca:
ecosistema paisaje local:
Ecosistemapaisaje regional:
Practicas adaptativas: resistencia, resiliencia, recuperacion
Investigación/extensión/capacitaciónProveedores de serviciosAgencias estatales y administrativas
Cambios promedios de temperatura y lluviaEscala Posibles temas a investigar
Participativa Formal ModelajeGenética de las especies Selección de especies y eco-
tipos: tlncia a sequía, con mayor EUA, reducida competencia por agua con cultivosMayor rango de variación, mas criterios de mng
Selección de especies y eco-tipos; especies claves y menor variación
Ecosistema-campo -Cual es el multi-estrato que soporta la variabilidad del CC
Modelos a nivel de parcelas que incluye SAF (MAESTRA)
-Prototipos de sistemas, entendiendo los mecanismos
-Prototipos de sistemas, entendiendo los mecanismo
-Manejo o practicas en los sistemas
-Manejo o practicas en los sistemas
-Determinar el efecto del CC en las interacciones árbol-cultivo
-Determinar el efecto del CC en las interacciones árbol-cultivo
Finca: ecosistema -Recuperación de micro-áreas ecológicamente susceptibles
Recuperación de micro-áreas ecológicamente susceptibles
Biologico, Infraestructuras
Paisaje local: multi-finca -Modelos hidrológicos
Paisaje regional: cuencas amplias
-Modelos hidrológicos
Capacidad de adaptacion (tambien para innovacion):
Acceder y generar conocimientos nuevos:
Enredamiento (alianzas, colaboración, gobernabilidad):
Liderazgo (beneficio del sector):
Muchas Gracias!