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AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN Autores: Licenciada María Inés Ortiz de Zárate, Ingeniero Agrónomo Jorge Juan Ramayon y Doctor Alfredo Luis Rolla. AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN Autores: Licenciada María Inés Ortiz de Zárate, Ingeniero Agrónomo Jorge Juan Ramayon y Doctor Alfredo Luis Rolla. Colaboradores: Doctor Edgardo Roberto Guevara, MSc. Santiago Guillermo Meira, Doctor Profesor Mario Néstor Nuñez, Ingeniero Agrónomo Gabriel Rodolfo Rodríguez. El presente informe se corresponde con las siguientes locaciones de obras intelectuales N° 21/2015-120-3CV-CI, 36/2015- 120-3CV-CI y 20/2015 -120-3CV-CI AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 2 CONTENIDO: Capítulo 1.......................................................................................................................................... 11 1 CLIMATOLOGÍA. CAMBIOS Y TENDENCIAS CLIMÁTICAS EN LA REGIÓN DE ESTUDIO. ....................... 11 2 INTRODUCCIÓN. .................................................................................................................................... 11 3 ÁREA DE ESTUDIO.................................................................................................................................. 12 4 DATOS. ................................................................................................................................................... 12 5 MODELOS CLIMÁTICOS. ........................................................................................................................ 12 6 RESULTADOS PARA LA REGIÓN DE ESTUDIO. ........................................................................................ 13 7 CAMBIOS Y TENDENCIAS. ...................................................................................................................... 13 8 Temperaturas máximas medias anuales. ......................................................................................... 13 9 Temperaturas máximas medias estacionales. .................................................................................. 14 10 Temperaturas mínimas medias anuales. .......................................................................................... 15 11 Temperaturas mínimas medias estacionales. ................................................................................... 15 12 Precipitación media anual. ................................................................................................................ 16 13 Precipitaciones medias estacionales. ................................................................................................ 16 14 CAMBIOS EXTREMOS. ........................................................................................................................... 17 15 Cambios proyectados en los días con heladas. ................................................................................. 17 16 Cambios proyectados en los días con olas de calor . ............................................................ 18 17 Cambios proyectados en la precipitación diaria máxima. ................................................................ 18 18 RIESGOS ASOCIADOS AL CAMBIO CLIMÁTICO. ..................................................................................... 19 19 BIBLIOGRAFÍA. ....................................................................................................................................... 19 20 Capítulo 2.......................................................................................................................................... 43 21 ACTIVIDADES AGRÍCOLAS Y PECUARIAS POR REGION AGRÍCOLA. PRIORIZACIÓN POR SUPERFICIE 22 OCUPADA, NIVELES DE PRODUCCIÓN, VOLUMEN DE EXPORTACIÓN Y CONSUMO INTERNO. ......... 43 23 ACTIVIDADES AGRICOLAS ...................................................................................................................... 43 24 PRODUCCION DE GRANOS ................................................................................................................ 43 25 Producción Por Distritos. .................................................................................................................. 43 26 Consumo de Fertilizantes. ................................................................................................................. 43 27 Reposición de Nutrientes en los Cultivos Extensivos. ........................................................................ 44 28 ACTIVIDADES GANADERAS .................................................................................................................... 45 29 EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO ................................................................................................... 45 30 Existencias a Nivel Nacional .............................................................................................................. 46 31 Fuente Organismos Internacionales o Extranjeros. .......................................................................... 47 32 Ajuste de las distintas fuentes consultadas. ..................................................................................... 47 33 Existencias a Nivel Provincial ............................................................................................................ 48 34 Fuente Sistema Integrado de Información Agropecuaria (SIIA). ....................................................... 48 35 Fuente Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). .................................... 48 36 Fuente Red de Información Agropecuaria Nacional (RIAN). ............................................................. 48 37 Ajuste de las distintas fuentes a nivel provincial. ............................................................................. 49 38 A Nivel Departamento o Partido. ...................................................................................................... 49 39 Producción de Carne Bovina. ............................................................................................................ 49 40 Producción de Carne (PC) – Total del País. ........................................................................................ 51 41 Producción de Carne – Establecimientos de Producción Intensiva. .................................................. 51 42 Producción de Carne - Establecimientos de Producción Semi – Intensiva. ....................................... 52 43 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 3 Producción de Carne– Origen de los envíos de hacienda vacuna para faena. .................................. 52 44 Producción de Carne (PC) – Consumo Interno y Exportación. ........................................................... 52 45 Capítulo 3.......................................................................................................................................... 96 46 IDENTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN LOS IMPÁCTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LA AGRICULTURA.47 ............................................................................................................................................................... 96 48 INTRODUCCIón. ..................................................................................................................................... 96 49 ÁREA DE ESTUDIO - SITUACION INICIAL. ...............................................................................................97 50 METODOLOGÍA Y HERRAMIENTAS DE EVALUACIÓN. ......................................................................... 101 51 RESULTADOS Y DISCUSIÓN. ................................................................................................................. 106 52 Línea de base (tiempo Actual) ......................................................................................................... 106 53 Futuro cercano (2015-2039) ........................................................................................................... 107 54 Futuro lejano (2075-2099) .............................................................................................................. 109 55 ADAPTACIÓN ....................................................................................................................................... 110 56 Trigo ................................................................................................................................................ 110 57 Maíz................................................................................................................................................. 112 58 Soja .................................................................................................................................................. 114 59 BIBLIOGRAFIA. ..................................................................................................................................... 115 60 Capítulo 4........................................................................................................................................ 139 61 IDENTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN LOS IMPÁCTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LA GANADERÍA.62 ............................................................................................................................................................. 139 63 REGIONES GANADERAS Y EXISTENCIAS PROVINCIALES ...................................................................... 141 64 REGIONES GANADERAS Y EXISTENCIAS POR PARTIDO O DEPARTAMENTO ....................................... 141 65 DESCRIPCIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN GANADERO GRAZE ..................................................... 142 66 Modelo Vegetal. .............................................................................................................................. 143 67 Modelo Animal. ............................................................................................................................... 144 68 EVALUACIÓN LOS IMPÁCTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LA GANADERIA BOVINA ................... 146 69 MODIFICACIÓN EN LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LAS REGIONES GANADERAS .............................. 146 70 REGIÓN GANADERA 1 - GANADERÍA TROPICAL .................................................................................. 146 71 PERÍODO HISTÓRICO - BASE ............................................................................................................ 147 72 FUTURO CERCANO - rcp 4.5 y 8.5 ................................................................................................... 147 73 FUTURO LEJANO - rcp 4.5 ............................................................................................................... 147 74 FUTURO LEJANO - rcp 8.5 ............................................................................................................... 148 75 REGIÓN GANADERA 4 - GANADERÍA DE CLIMA TEMPLADO ............................................................... 148 76 PERÍODO HISTÓRICO - BASE ............................................................................................................ 148 77 FUTURO CERCANO - rcp 4.5 ............................................................................................................ 149 78 FUTURO LEJANO - rcp 4.5 ............................................................................................................... 149 79 FUTURO LEJANO - rcp 8.5 ............................................................................................................... 149 80 EVALUACIÓN DE LOS EFECTOS CUANTITATIVOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LA GANADERIA 81 BOVINA. ............................................................................................................................................... 150 82 GANADERÍA EXTENSIVA ...................................................................................................................... 150 83 SIMULACIÓN Y RESULTADOS PARA RECONQUISTA – SANTA FE ..................................................... 150 84 SIMULACIÓN Y RESULTADOS PARA PERGAMINO – BUENOS AIRES ................................................ 151 85 SIMULACIÓN Y RESULTADOS PARA ANGUIL – LA PAMPA .............................................................. 152 86 GANADERÍA SEMI – INTENSIVA ........................................................................................................... 153 87 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 4 SIMULACIÓN Y RESULTADOS CON SUPLEMENTOS PARA RECONQUISTA – SANTA FE ................... 153 88 GANADERÍA INTENSIVA ....................................................................................................................... 155 89 RESUMEN DE LOS EFECTOS CUANTITATIVOS OBSERVADOS .............................................................. 156 90 BIBLIOGRAFIA: ..................................................................................................................................... 157 91 Capítulo 5........................................................................................................................................ 182 92 IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS PLANES GUBERNAMENTALES NACIONALES Y PROVINCIALES 93 QUE CONSIDEREN IMPACTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO Y MEDIDAS DE REDUCCIÓN DE 94 VULNERABILIDAD DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN AGROPECUARIOS ...................................... 182 95 ALGUNAS CONSIDERACIONES SOBRE POLÍTICAS PÚBLICAS FRENTE AL CAMBIO CLIMÁTICO EN EL 96 SECTOR AGRÍCOLA Y GANADERO. ....................................................................................................... 182 97 Capítulo 6........................................................................................................................................ 195 98 VULNERABILIDAD. ............................................................................................................................. 195 99 FACTORES DE VULNERABILIDAD VINCULADOS A LA PRODUCCION GANADERA . .............................. 195 100 COMPONENTES DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN ................................................................................ 196 101 Indicador Balance Riego / Secano (IBRS): ....................................................................................... 196 102 Indicador de Rotación de Actividades en el Uso Agropecuario del Suelo (IRAUAS) ........................ 197 103 FACTORES DE VULNERABILIDAD VINCULADOS A LA AGRICULTURA. .................................................. 198 104 Capítulo 7........................................................................................................................................ 205 105 EVALUACIÓN DE BARRERAS, COSTOS Y BENEFICIOS DE TECNOLOGIAS Y MEDIDAS PARA 106 DIFERENTES ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO. PRIORIZANDO LAS MÁS INDICADAS PARA EL 107 USO EFICIENTE DE LOS RECURSOS NATURALES................................................................................ 205 108 SIMULACIÓN ECONÓMICA .................................................................................................................. 205 109 INTEGRACIÓN ÓPTIMA ........................................................................................................................ 206 110 ANÁLISIS ESTOCÁSTICO .......................................................................................................................206 111 EVALUACIÓN DE TECNOLOGÍAS .......................................................................................................... 207 112 RIEGO .............................................................................................................................................. 207 113 CONCLUSIONES ................................................................................................................................... 208 114 115 RESUMEN EJECUTIVO …………………………………………...………………………………………………………….. ANEXO A 116 EXECUTIVE SUMMARY …………………………………………...……………………………………………….……ATTACHED B 117 RESUMEN PARA TOMADORES DE DECISIÓN…………………...………………………………………….…….. ANEXO C 118 119 120 121 122 123 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 5 FIGURAS: 124 125 FIGURA 1.1. TEMPERATURA MÁXIMA MEDIA ANUAL (ARRIBA IZQUIERDA). TEMPERATURA MÍNIMA MEDIA ANUAL (ARRIBA DERECHA). 126 PRECIPITACIÓN MEDIA ANUAL (ABAJO). PERÍODO 1960 – 2010. DATOS CRU. (NUÑEZ Y ROLLA 2015). ......................... 23 127 FIGURA 1.2. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÁXIMA MEDIA ANUAL. RESPECTO (1960 – 2010). REGIÓN DE ESTUDIO. 128 (NUÑEZ Y ROLLA 2015). ................................................................................................................................... 24 129 FIGURA 1.3. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÁXIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO CERCANO Y EL ESCENARIO DE 130 MENORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 131 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA).(NUÑEZ Y ROLLA 2015). ......................................................................... 25 132 FIGURA 1.4. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÁXIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO LEJANO Y EL ESCENARIO DE 133 MENORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 134 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA).(NUÑEZ Y ROLLA 2015). ......................................................................... 26 135 FIGURA 1.5. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÁXIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO CERCANO Y EL ESCENARIO DE 136 MAYORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 137 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA).(NUÑEZ Y ROLLA 2015). ......................................................................... 27 138 FIGURA 1.6. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÁXIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO LEJANO Y EL ESCENARIO DE 139 MAYORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 140 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 28 141 FIGURA 1.7. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÍNIMA MEDIA ANUAL. RESPECTO (1960 – 2010). REGIÓN DE ESTUDIO 142 (NUÑEZ Y ROLLA 2015). ................................................................................................................................... 29 143 FIGURA 1.8. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÍNIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO CERCANO Y EL ESCENARIO DE 144 MENORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 145 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA).(NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 30 146 FIGURA 1.9. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÍNIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO LEJANO Y EL ESCENARIO DE 147 MENORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 148 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 31 149 FIGURA 1.10. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÍNIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO CERCANO Y EL ESCENARIO 150 DE MAYORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 151 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 32 152 FIGURA 1.11. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA TEMPERATURA MÍNIMA MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO LEJANO Y EL ESCENARIO DE 153 MAYORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 154 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 33 155 FIGURA 1.12. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA PRECIPITACIÓN MEDIA ANUAL (%). RESPECTO (1960 – 2010). REGIÓN DE ESTUDIO. 156 (NUÑEZ Y ROLLA 2015). ................................................................................................................................... 34 157 FIGURA 1.13. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA PRECIPITACIÓN MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO CERCANO Y EL ESCENARIO DE 158 MENORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 159 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA).(NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 35 160 FIGURA 1.14. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA PRECIPITACIÓN MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO LEJANO Y EL ESCENARIO DE 161 MENORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 162 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .......................................................................... 36 163 FIGURA 1.15. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA PRECIPITACIÓN MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO CERCANO Y EL ESCENARIO DE 164 MAYORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 165 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) ......................................................................... 37 166 FIGURA 1.16. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA PRECIPITACIÓN MEDIA ESTACIONAL PARA EL FUTURO LEJANO Y EL ESCENARIO DE 167 MAYORES EMISIONES, RESPECTO (1960 – 2010). DE ARRIBA IZQUIERDA A ABAJO DERECHA: PRIMAVERA (SON), VERANO 168 (DEF). OTOÑO (MAM) E INVIERNO (JJA). (NUÑEZ Y ROLLA 2015) ......................................................................... 38 169 FIGURA 1.17. CAMBIOS PROYECTADOS EN EL NÚMERO DE DÍAS CON HELADAS. RESPECTO (1960 – 1990). REGIÓN DE ESTUDIO . 170 (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .................................................................................................................................... 39 171 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 6 FIGURA 1.18. CAMBIOS PROYECTADOS EN EL NÚMERO DE DÍAS CON OLAS DE CALOR. RESPECTO (1960 – 1990). REGIÓN DE ESTUDIO. 172 (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .................................................................................................................................... 40 173 FIGURA 1.19. CAMBIOS PROYECTADOS EN EL NÚMERO DE DÍAS DE DURACIÓN DE PERÍODO SECO. RESPECTO (1960 – 1990). REGIÓN 174 DE ESTUDIO. (NUÑEZ Y ROLLA 2015) ................................................................................................................. 41 175 FIGURA 1.20. CAMBIOS PROYECTADOS EN LA PRECIPITACIÓN DIARIA MÁXIMA (%). RESPECTO (1960 – 1990). REGIÓN DE ESTUDIO. 176 (NUÑEZ Y ROLLA 2015) .................................................................................................................................... 42 177 FIGURA 2.1. PRODUCCIÓN DE MAIZ, SOJA, TRIGO Y TOTAL. ................................................................................................ 54 178 FIGURA 2.2. PRODUCCIÓN DE LAS PRINCIPALES PROVINCIAS PRODUCTORAS DE GRANOS. ......................................................... 54 179 FIGURA 2.3. PRODUCCION MEDIA POR CULTIVO Y PROVINCIA. ............................................................................................55 180 FIGURA 2.4. DISTRITOS JNG / DELEGACIONES DEL MINISTERIO DE AGRICULTURA Y GANADERÍA DE LA NACIÓN. .......................... 55 181 FIGURA 2.5. PRODUCCIÓN DE MAIZ , ULTIMAS 10 CAMPAÑAS POR DISTRITO......................................................................... 56 182 FIGURA 2.6. PRODUCCIÓN MEDIA TRIGO ÚLTIMAS 10 CAMPAÑAS POR DISTRITO. ................................................................... 56 183 FIGURA 2.7. PRODUCCIÓN MEDIA DE SOJA, ÚLTIMAS 10 CAMPAÑAS POR DISTRITO. ............................................................... 57 184 FIGURA 2.8. PRODUCCIÓN MEDIA TOTAL (SOJA,MAIZ,TRIGO) ÚLTIMAS 10 CAMPAÑAS POR DISTRITO. ....................................... 57 185 FIGURA 2.9. GANADO VACUNO, EXISTENCIAS MEDIAS , TODAS LAS FUENTES (1985-2015). ..................................................... 63 186 FIGURA 2.10.GANADO VACUNO , TODAS LAS FUENTES, TOTAL NACIONAL 1967-2015. .......................................................... 64 187 FIGURA 2.11. GANADO VACUNO , TODAS LAS FUENTES, TOTAL NACIONAL 1967-2015. .......................................................... 66 188 FIGURA 2.12. EXISTENCIAS ANUALES DE GANADO, (SIIA) .................................................................................................. 68 189 FIGURA 2.13. EXISTENCIAS BOVINAS POR PROVINCIAS . SERVICIO NACIONAL DE SANIDAD Y CALIDAD AGROALIMENTARIA (SENASA)190 ..................................................................................................................................................................... 69 191 FIGURA 2.14. MAPA DE EXISTENCIAS BOVINAS MEDIAS POR PROVINCIA............................................................................... 73 192 FIGURA 2.15. PRINCIPALES VARIABLES DEL MERCADO GANADERIA BOVINA (1980-2014) ..................................................... 87 193 FIGURA 2.16. PRINCIPALES VARIABLES DEL MERCADO GANADERIA BOVINA. ........................................................................ 87 194 FIGURA 2.17. FAENA DE HACIENDA PROVENIENTE DE ENGORDE CORRAL (2008-2010). ........................................................ 88 195 FIGURA 2.18. ENGORDE CORRAL POR PROVINCIA (2013 SENASA). ................................................................................... 89 196 FIGURA 2.19. MAPA DE DISTRIBUCON DE EXISTENCIAS BOVINAS POR PARTIDO. .................................................................... 90 197 FIGURA 2.20. ANIMALES ENVIADOS A FAENA AÑO 2014 FTE:SENASA. ............................................................................. 91 198 FIGURA 2.21. EVOLUCIÓN HISTÓRICA DEL CONSUMO DE FERTILIZANTES EN ARGENTINA. FUENTE: CIAFA-FERTILIZAR ASOCIACIÓN 199 CIVIL. ............................................................................................................................................................. 92 200 FIGURA 2.22. EVOLUCIÓN TRIMESTRAL DE LAS VENTAS EN VOLUMEN SEGÚN TIPO DE FERTILIZANTES. FUENTE: FERTILIZAR. ............ 93 201 FIGURA 2.23. PORCENTAJE DE LA SUPERFICIE FERTILIZADA DE LA SUPERFICIE SEMBRADA POR PROVINCIA. FUENTE: FERTILIZAR 202 ASOCIACIÓN CIVIL (ADAPTADO POR CAMPOS ET AL., 2012) ..................................................................................... 94 203 FIGURA 3.1. EVOLUCIÓN DE SUPERFICIE SEMBRADA CON EL CULTIVO DE SOJA DESDE 1970 HASTA LA CAMPAÑA 2013-2014 Y 204 PREVISTO PARA 2014-2015. FUENTE: MAGYP .................................................................................................. 121 205 FIGURA 3.2. CRECIMIENTO Y DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DEL CULTIVO DE SOJA, DIVIDIDO EN CUATRO PERÍODOS EN CUATRO PERÍODOS 206 DESDE LA CAMPAÑA AGRÍCOLA 1966-67 HASTA 2004-05 (FUENTE: GIANCOLA ET. AL, 2009) ..................................... 121 207 FIGURA 3.3.EVOLUCIÓN DE LA SUPERFICIE COSECHADA Y EL RENDIMIENTO DE LOS PRINCIPALES CULTIVOS DE LA REGIÓN PAMPEANA 208 (FUENTE: ALVAREZ ET AL., 2014B) .................................................................................................................... 122 209 FIGURA 3.4. DELEGACIONES DEL MINISTERIO DE AGRICULTURA, GANADERÍA Y PESCA DE LA NACIÓN. CAPAS DE INFORMACIÓN DE 210 SOLUCIONES DE MANEJO. ................................................................................................................................. 123 211 FIGURA 3.5. ESQUEMA CONCEPTUAL DEL SISTEMA DE CÓMPUTO SOBRE ÁREAS HOMOGÉNEAS DE CLIMA, SUELO Y MANEJO ........ 123 212 FIGURA 3.6.TIPOS DE SUELO Y SU ÍNDICE DE PRODUCTIVIDAD ........................................................................................... 124 213 FIGURA 3.7. RENDIMIENTOS MEDIOS PARA EL CULTIVO DE TRIGO EN 3751 ÁREAS HOMOGÉNEAS A PARTIR DE LAS CAPAS DE 214 INFORMACIÓN DE CLIMA, SUELO, GENÉTICA Y MANEJO, PARA EL TIEMPO ACTUAL Y PARA LA SERIE CLIMÁTICA DE DATOS DIARIOS 215 1980-2010. ................................................................................................................................................. 125 216 FIGURA 3.8. RENDIMIENTOS MEDIOS PARA EL CULTIVO DE MAÍZ EN 3751 ÁREAS HOMOGÉNEAS A PARTIR DE LAS CAPAS DE 217 INFORMACIÓN DE CLIMA, SUELO, GENÉTICA Y MANEJO, PARA EL TIEMPO ACTUAL Y PARA LA SERIE CLIMÁTICA DE DATOS DIARIOS 218 1980-2010. ................................................................................................................................................. 126 219 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 7 FIGURA 3.9. RENDIMIENTOS MEDIOS PARA EL CULTIVO DE SOJA EN 3751 ÁREAS HOMOGÉNEAS A PARTIR DE LAS CAPAS DE 220 INFORMACIÓN DE CLIMA, SUELO, GENÉTICA Y MANEJO, PARA EL TIEMPO ACTUAL Y PARA LA SERIE CLIMÁTICA DE DATOS DIARIOS 221 1980-2010. ................................................................................................................................................. 127 222 FIGURA 3.10. DIFERENCIA DE RENDIMIENTOS (%) PARA EL FUTURO CERCANO (2015-2039) PARA EL CULTIVO DE TRIGO BAJO LOS 223 ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5 .............................................................................................................. 128 224 FIGURA 3.11. DIFERENCIAS PORCENTUALES DE LLUVIAS DURANTE EL MES DE OCTUBRE PARA EL FUTURO CERCANO (2015-2039) 225 BAJOS LOS ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5. .............................................................................................. 129 226 FIGURA 3.12. DIFERENCIA DE RENDIMIENTOS (%) PARA EL FUTURO CERCANO (2015-2039) PARA EL CULTIVO DE MAÍZ BAJO LOS 227 ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5 .............................................................................................................. 130 228 FIGURA 3.13. DIFERENCIA DE RENDIMIENTOS (%) PARA EL FUTURO CERCANO (2015-2039) PARA EL CULTIVO DE SOJA BAJO LOS 229 ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5 .............................................................................................................. 131 230 FIGURA 3.14. DIFERENCIA DE RENDIMIENTOS (%) PARA EL FUTURO LEJANO (2075-2099) PARA EL CULTIVO DE TRIGO BAJO LOS 231 ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5 .............................................................................................................. 132 232 FIGURA 3.15. DIFERENCIA DE RENDIMIENTOS (%) PARA EL FUTURO LEJANO (2075-2099) PARA EL CULTIVO DE MAÍZ BAJO LOS 233 ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5 .............................................................................................................. 133 234 FIGURA 3.16. DIFERENCIA DE RENDIMIENTOS (%) PARA EL FUTURO LEJANO (2075-2099) PARA EL CULTIVO DE SOJA BAJO LOS 235 ESCENARIOS DE EMISIÓN RCP 4.5 Y 8.5 .............................................................................................................. 134 236 FIGURA 3.17. ADAPTACIÓN MEDIANTE FECHA DE SIEMBRA PARA EL CULTIVO DE TRIGO EN EL HORIZONTE CERCANO (1015-2039) Y 237 LEJANO (2075-2099) PARA LOS RCP 4.5 Y 8.5 ..................................................................................................135 238 FIGURA 3.18. ADAPTACIÓN MEDIANTE FECHA DE SIEMBRA PARA EL CULTIVO DE MAÍZ EN EL HORIZONTE CERCANO (1015-2039) Y 239 LEJANO (2075-2099) PARA LOS RCP 4.5 Y 8.5 .................................................................................................. 136 240 FIGURA 4.1. ZONIFICACIÓN CLIMÁTICA PARA LA GANADERÍA VACUNA (ISOTERMA 26º , AMARILLO), (INDICE HIDRICO +20: ROJO, 241 0:VERDE, -20:VIOLETA). .................................................................................................................................. 159 242 FIGURA 4.2. CONCORDANCIA DE LAS REGIONES GANADERAS CLIMATICAS CON LAS EXISTENCIAS PROVINCIALES ......................... 160 243 FIGURA 4.3. CONCORDANCIA DE LAS REGIONES GANADERAS CON LAS EXISTENCIAS PROVINCIALES. ......................................... 161 244 FIGURA 4.4. REGIÓN GANADERA 1. GANADERÍA TROPICAL. MODELO CCSM4 .HISTORICO (PANEL SUPERIOR IZQUIERDO). FUTURO 245 CERCANO RCP 4.5 (PANEL SUPERIOR DERECHO). FUTURO LEJANO RCP 4.5 ( PANEL INFERIOR IZQUIERDO). FUTURO LEJANO RCP 246 8.5 (PANEL INFERIOR DERECHO). ....................................................................................................................... 162 247 FIGURA 4.5. REGIÓN GANADERA 4. GANADERÍA DE CLIMA TEMPLADO. HISTORICO (PANEL SUPERIOR IZQUIERDO). FUTURO CERCANO 248 RCP 4.5 (PANEL SUPERIOR DERECHO). FUTURO LEJANO RCP 4.5 ( PANEL INFERIOR IZQUIERDO). FUTURO LEJANO RCP 8.5 (PANEL 249 INFERIOR DERECHO). ....................................................................................................................................... 163 250 FIGURA 4.6. ROTACIÓN/DESPLAZAMIENTOS INDICE HÍDRICO DE CERO. .............................................................................. 164 251 FIGURA 4.7. REGIÓN GANADERA 1. LOCALIZACIÓN RECONQUISTA. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. PRODUCCION DE 252 CARNE. ......................................................................................................................................................... 166 253 FIGURA 4.8. REGIÓN GANADERA 1. LOCALIZACIÓN RECONQUISTA. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. PASTURAS. ..... 167 254 FIGURA 4.9. REGIÓN GANADERA 1. LOCALIZACIÓN RECONQUISTA. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. ESTRÉS POR CALOR. 255 ESTRÉS POR FRIO. ........................................................................................................................................... 168 256 FIGURA 4.10. REGIÓN GANADERA 4. LOCALIZACIÓN PERGAMINO. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. PRODUCCIÓN DE 257 CARNE. ......................................................................................................................................................... 170 258 FIGURA 4.11. REGIÓN GANADERA 4. LOCALIZACIÓN PERGAMINO. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. PASTURAS. ..... 171 259 FIGURA 4.12. REGIÓN GANADERA 4. LOCALIZACIÓN PERGAMINO. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. ESTRÉS POR CALOR. 260 ESTRÉS POR FRIO. ........................................................................................................................................... 172 261 FIGURA 4.13. REGIÓN GANADERA 4. LOCALIZACIÓN ANGUIL. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. PRODUCCIÓN DE 262 CARNE. ......................................................................................................................................................... 174 263 FIGURA 4.14. REGIÓN GANADERA 4. LOCALIZACIÓN ANGUIL. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. PASTURAS............. 175 264 FIGURA 4.15. REGIÓN GANADERA 4. LOCALIZACIÓN ANGUIL. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. ESTRÉS POR CALOR. 265 ESTRÉS POR FRIO. ........................................................................................................................................... 176 266 FIGURA 4.16. REGIÓN GANADERA 1. LOCALIZACIÓN RECONQUISTA. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y ESCENARIOS. GANADERÍA SEMI 267 – INTENSIVA. PRODUCCIÓN DE CARNE. ............................................................................................................... 179 268 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 8 FIGURA 4.17. REGIÓN GANADERA 1. LOCALIZACIÓN RECONQUISTA. GANADERÍA SEMI – INTENSIVA. VARIACIÓN ENTRE HORIZONTES Y 269 ESCENARIOS. PASTURAS. .................................................................................................................................. 180 270 FIGURA 4.18. REGIÓN GANADERA 1. LOCALIZACIÓN RECONQUISTA. GANADERÍA SEMI – INTENSIVA. ESTRÉS POR CALOR. ESTRÉS POR 271 FRIO. ............................................................................................................................................................ 181 272 FIGURA 7.1.FUNCIÓN UTILIDAD RIESGO. HORIZONTE HISTORICO. SIN RIEGO ...................................................................... 212 273 FIGURA 7.2. FUNCIÓN UTILIDAD RIESGO. HORIZONTE FC4.5. SIN RIEGO ........................................................................... 214 274 FIGURA 7.3. FUNCIÓN UTILIDAD RIESGO. HORIZONTE FL8.5. SIN RIEGO ........................................................................... 216 275 FIGURA 7.4. FUNCIÓN UTILIDAD RIESGO. HORIZONTE HISTORICO. CON RIEGO .................................................................... 218 276 FIGURA 7.5. FUNCIÓN UTILIDAD RIESGO. HORIZONTE FC4.5. CON RIEGO ......................................................................... 220 277 FIGURA 7.6. FUNCIÓN UTILIDAD RIESGO. HORIZONTE FL8.5. CON RIEGO .......................................................................... 222 278 FIGURA 7.7. RESULTADOS ANÁLISIS............................................................................................................................. 223 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 9 TABLAS: 301 TABLA 1.1. ÍNDICE ÚNICO DE VALIDACIÓN DE MODELOS (IUVM). ...................................................................................... 22 302 TABLA 2.1. PRODUCCION MEDIA DE GRANOS 2004/5 A 2013/4 , PORCENTAJE RESPECTO AL TOTAL PAÍS. .................................. 54 303 TABLA 2.2.EXPLOTACIONES AGROPECUARIAS(EAP) CON GANADO. TOTAL PAÍS. .................................................................... 58 304 TABLA 2.3. SISTEMA INTEGRADO DE INFORMACIÓN AGROPECUARIA (SIIA).EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO TOTAL PAÍS ............ 59 305 TABLA 2.4. INSTITUTO DE PROMOCIÓN DE LA CARNE VACUNA ARGENTINA . EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO TOTAL DEL PAÍS. .... 60 306 TABLA 2.5. FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION (FAO). EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO TOTAL DEL PAÍS ............ 61 307 TABLA 2.6. DEPARTAMENTO DE AGRICULTURA DE LOS ESTADOS UNIDOS (USDA). EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO TOTAL DEL PAÍS 308 2011-2015 (PROYECCIÓN)................................................................................................................................ 62 309 TABLA 2.7.AJUSTE DE TODAS LAS FUENTES CONSULTADAS. EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO TOTAL DEL PAÍS ........................... 63 310 TABLA 2.8. PRINCIPALES INDICADORES ESTADÍSTICOS. ...................................................................................................... 65 311 TABLA 2.9. INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS Y CENSOS (INDEC). EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO TOTAL POR PROVINCIA– 312 CENSO NACIONAL AGROPECUARIO 2008. ............................................................................................................. 67 313 TABLA 2.10. EXISTENCIAS BOVINAS POR PROVINCIA (SENASA). ........................................................................................ 70 314 TABLA 2.11. EXISTENCIAS BOVINAS POR PROVINCIAS (RIAN) ............................................................................................71 315 TABLA 2.12. EXISTENCIAS BOVINAS POR PROVINCIAS POR NUMERO DE ORDEN. ..................................................................... 72 316 TABLA 2.13. EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO POR PROVINCIA Y PARTIDO DE LAS 10 PRIMERAS PROVINCIAS POR SUS EXISTENCIAS. 317 PERIODO 2009-2014. ...................................................................................................................................... 74 318 TABLA 2.14. EVOLUCIÓN DE FAENA, PRODUCCIÓN DE CARNE, EXPORTACIÓN Y CONSUMO GANADO BOVINO. TOTAL DEL PAÍS - 319 PERÍODO 1980 A 2014. ................................................................................................................................... 82 320 TABLA 2.15. CUADRO ANIMALES FAENADOS ANUAL,ENTE. ............................................................................................... 83 321 TABLA 2.16. ESTABLECIMIENTOS DE ENGORDE A CORRAL REGISTRADOS POR SENASA A JUNIO 2013 ....................................... 84 322 TABLA 2.17. PROVINCIA DE ORIGEN DE LOS ENVÍOS DE GANADO BOVINO PARA FAENA .......................................................... 85 323 TABLA 2.18. PRODUCCIÓN DE CARNE (PC) DESTINADA A CONSUMO INTERNO Y EXPORTACIÓN. ............................................... 86 324 TABLA 3.1. VARIABLES DE ENTRADA A LOS MODELOS DE SIMULACIÓN INCLUIDOS EN DSSAT................................................... 137 325 TABLA 3.2. [CO2] DE ACUERDO A LOS ESCENARIOS DE EMISIÓN PARA RCP 4.5 Y RCP 8.5 ..................................................... 138 326 TABLA 4.1. RESPUESTAS CARACTERÍSTICAS FRENTE A TEMPERATURA DE BIOTIPOS. ............................................................... 158 327 TABLA 4.2. CLASIFICACIÓNES Y CONDICIONES DEFINIDAS PARA GANADERIA SEGÚN INDICE CLIMÁTICO. ...................................... 158 328 TABLA 4.3. PARTICIPACIÓN PORCENTUAL DE CADA REGION EN EL TOTAL DE CABEZAS DE GANADO BOVINO. ............................. 161 329 TABLA 4.4. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD RECONQUISTA – SANTA FE. PRINCIPALES INDICADORES PARA 330 CADA HORIZONTE ........................................................................................................................................... 165 331 TABLA 4.5. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD RECONQUISTA – SANTA FE. DIFERENCIAS PORCENTUALES 332 ENTRE LOS PRINCIPALES INDICADORES DE CADA HORIZONTE.................................................................................... 165 333 TABLA 4.6. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD PERGAMINO – BA .................................................. 169 334 TABLA 4.7. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD PERGAMINO – BA .................................................. 169 335 TABLA 4.8. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD ANGUIL – LA PAMPA ............................................... 173 336 TABLA 4.9. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD ANGUIL – LA PAMPA ............................................... 173 337 TABLA 4.10. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD RECONQUISTA – SANTA FE. GANADERÍA SEMI – INTENSIVA. 338 PRINCIPALES INDICADORES PARA CADA HORIZONTE ............................................................................................... 177 339 TABLA 4.11. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD RECONQUISTA – SANTA FE. GANADERÍA SEMI – INTENSIVA. 340 DIFERENCIAS PORCENTUALES ENTRE LOS PRINCIPALES INDICADORES DE CADA HORIZONTE. ........................................... 177 341 TABLA 4.12. SIMULACIÓN DEL MODELO GANADERO GRAZE – LOCALIDAD RECONQUISTA – SANTA FE. GANADERÍA SEMI – INTENSIVA. 342 DIFERENCIAS PORCENTUALES CON EL SISTEMA EXTENSIVO ...................................................................................... 178 343 TABLA 6.1.– INDICADORES ........................................................................................................................................ 201 344 TABLA 6.2. VULNERABILIDAD POR PROVINCIA DENTRO DEL ÁREA DE INTERÉS ....................................................................... 202 345 TABLA 0.1. ANGUIL – LA PAMPA PLAN ÓPTIMO ............................................................................................................ 210 346 TABLA 0.2. ANGUIL – LA PAMPA FUNCIÓN UTILIDAD – RIESGO PARA EL HORIZONTE HISTÓRICO ............................................ 211 347 TABLA 0.3. ANGUIL – LA PAMPA FUNCIÓN UTILIDAD – RIESGO PARA EL HORIZONTE FC 4.5 ................................................. 213 348 TABLA 0.4. ANGUIL – LA PAMPA FUNCIÓN UTILIDAD – RIESGO PARA EL HORIZONTE FL 8.5 .................................................. 215 349 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 10 TABLA 0.5. ANGUIL – LA PAMPA FUNCIÓN UTILIDAD – RIESGO PARA EL HORIZONTE HISTÓRICO CON RIEGO ............................. 217 350 TABLA 0.6. ANGUIL – LA PAMPA FUNCIÓN UTILIDAD – RIESGO PARA EL HORIZONTE FC 4.5 CON RIEGO .................................. 219 351 TABLA 0.7. ANGUIL – LA PAMPA FUNCIÓN UTILIDAD – RIESGO PARA EL HORIZONTE FL 8.5 CON RIEGO .................................. 221 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 11 Capítulo 1 376 377 CLIMATOLOGÍA. CAMBIOS Y TENDENCIAS CLIMÁTICAS EN LA REGIÓN DE 378 ESTUDIO. 379 380 INTRODUCCIÓN. 381 Se analiza aquí el clima presente y las proyecciones de clima futuro tanto para el 382 futuro cercano (período 2015 – 2039) como para el futuro lejano (período 2075 – 383 2099). Se incluye aquí además de los valores medios anuales y estacionales de 384 temperatura y precipitación, información relacionada de eventos climáticos extremos, 385 a través de índices climáticos seleccionados para el presente trabajo. 386 387 El presente trabajo está basado en los resultados e información proporcionada por 388 el Informe Final del Equipo Consultor del Centro de Investigaciones del Mar y la 389 Atmósfera (CIMA) “Cambio Climático en Argentina; tendencia y proyecciones”. El 390 citado informe forma parte de la 3ra Comunicación Nacional de la República 391 Argentina a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. 392 393 El Equipo Consultor del CIMA trabajó sobre una base de datos observados y 394 simulados por modelos climáticos de diferentes variables climáticas sobre la 395 República Argentina , para el clima presente y futuro. Los datos utilizados por los 396 consultores del CIMA provienen de más de 10.000 ubicaciones geográficas 397 diferentes cubriendo Argentina, Antártida e Islas del Atlántico Sur. En el trabajo 398 realizado fueron consultados y analizados más de veinte millones de datos 399 simulados por 13 modelos climáticos elegidos por representar mejor el clima de 400 Argentina, para el clima presente (1960 – 2010), futuro cercano (2015 – 2039), futuro 401 lejano (2075 – 2099) y para 2 escenarios socio-económicos rcp45 y rcp85, el 402 primero de emisiones moderadas y el segundo de mayores emisiones. 403 404 CAMBIOS CLIMÁTICOS OBSERVADOS EN ARGENTINA CONTINENTAL. 405 406 En relación al clima presente, estudios previos han demostrado que el Sudeste de 407 América del Sur, área comprendida por Argentina, Uruguay y el sudeste de Brasil, es 408 una de las regiones del mundo donde se registraron los mayores cambios en el 409 clima durante los últimos 30 años del siglo 20. 410 411 Los últimos resultados dados por el trabajo del CIMA señalan que persisten las 412 condiciones climáticas de trabajos anteriores en Argentina. Los cambios observados 413 en la temperatura muestran que entre 1960 y 2010 hubo un aumento de temperatura 414 media anual de entre 0,5 y 1 gradoaproximadamente en Argentina. Las olas de 415 calor aumentaron considerablemente en el norte y este del país y las heladas 416 disminuyeron en la mayor parte del país. Con respecto a la precipitación en el 417 período 1960 - 2010 la precipitación en Argentina aumentó en casi todo el país 418 aunque con variaciones interanuales, con excepción en Los Andes patagónicos 419 donde las precipitaciones anuales disminuyeron. El cambio en la precipitación se 420 manifestó hacia precipitaciones más intensas y más frecuentes en gran parte del 421 país. 422 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 12 423 A modo de información la Figura 1.1 representa los valores medios anuales de las 424 temperaturas máximas y mínimas y la precipitación del clima presente, gráficos 425 obtenidos mediante el análisis con datos de la base CRU (Climatic Research Unit. 426 University of East Anglia, http://www.cru.uea.ac.uk/data). En la parte superior de la 427 Figura 1 puede observarse que la temperatura máxima media anual para Argentina 428 alcanza valores del orden de 280 C en el Norte y valores de temperatura mínima 429 media anual del orden de -20 C en el Sur. En la parte inferior de la misma figura se 430 representa la precipitación media anual cuya distribución espacial va desde 50 mm 431 en el Sur hasta 1800 mm en el Norte. 432 Cabe señalar que la base de datos CRU fue utilizada en el trabajo del CIMA para 433 ajustar los datos de temperatura y precipitación de todos los modelos climáticos 434 utilizados. 435 ÁREA DE ESTUDIO. 436 En el presente trabajo el área de estudio comprende la Región Pampeana que 437 abarca a las provincias de La Pampa, Buenos Aires, Entre Ríos, Santa Fe y Córdoba 438 cubriendo una superficie aproximada de 60 millones de hectáreas (Mha). En esta 439 región, que concentra 21 millones de habitantes, la economía se basa en la 440 producción y la industrialización agrícola-ganadera y es desde fines del siglo XIX el 441 área de secano más productiva del país, concentrando actualmente más del 90% de 442 la producción de soja y entre el 80 y 90% de la producción de trigo, maíz, sorgo, 443 cebada y girasol. El último Producto Bruto Geográfico (PBG) de las cinco provincias 444 es superior al 60 por ciento del PBI. En términos de exportaciones, alcanzan el 70 445 por ciento del total país. En cuatro de las provincias, excepto Buenos Aires, las 446 manufacturas de origen agropecuario, en términos de exportaciones, constituyen 447 más del 85 por ciento del total de cada una de esas provincias. 448 DATOS. 449 Con relación a los datos utilizados los mismos son promedios o totales mensuales 450 de bases internacionales que se han basado en los datos del Servicio Meteorológico 451 Nacional. Estos datos han pasado un doble proceso de consistencia, primero por 452 este organismo y luego en la elaboración de las bases. Para los campos medios 453 observados de las temperaturas (media, mínima y máxima) y de la precipitación, así 454 como para la validación de los modelos climáticos se utilizó la base CRU. 455 MODELOS CLIMÁTICOS. 456 Se utilizaron modelos climáticos para estimar los cambios climáticos futuros en la 457 Argentina continental. Los escenarios climáticos del siglo XXI fueron calculados 458 sobre dos horizontes temporales: clima futuro cercano (2015-2039), de interés para 459 las políticas de adaptación, clima futuro lejano (2075-2099), de carácter informativo 460 sobre el largo plazo. Los periodos exactos fueron elegidos en función de las salidas 461 de los Modelos de Circulación General (MCGs) y Modelos Climáticos Regionales 462 http://www.cru.uea.ac.uk/data AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 13 (MCRs) disponibles para la región. Los resultados de los MCRs disponibles están 463 basados en uno de los escenarios de emisiones de GEI (gases de efecto 464 invernadero) usado por los modelos del CMIP3, que es una base de datos de 465 experimentos con modelos climáticos disponible por el Proyecto de Investigación 466 Mundial del Clima (el llamado A1B), que es un escenario de emisiones entre 467 moderado y alto, mientras que los resultados de los MCGs se basan en escenarios 468 representativos de trayectorias de concentración (sigla en inglés, RCP). Estos 469 escenarios de concentración se distinguen por el forzamiento radiativo en watts por 470 metro cuadrado al que llegarían en el año 2100. 471 De todos los modelos analizados en el estudio del CIMA, fue elegido para este 472 estudio la información proporcionada por el modelo CCSM4 del National Center for 473 Amospheric Research (NCAR), Estados unidos. La elección se hizo basada en la 474 Tabla 1 que representa un Índice único de validación de modelos (IUVM) para cada 475 MCG, MCR y región. Se compara el comportamiento de cada uno de los modelos 476 para cuatro regiones en las que se dividió el país: Patagónica, Andina, Central y 477 Húmeda. El modelo CCSM4 como puede observarse en la Tabla 1.1, asigna los 478 mayores valores del índice a las regiones Centro y Húmeda (0,56 y 0,91, 479 respectivamente), que contienen a la presente región de estudio. El modelo japonés 480 MRI/JMA tiene un índice mayor para la región de estudio, pero sus resultados 481 contemplan solo un horizonte de emisiones (A1B próximo al escenario RCP4.5). En 482 cambio el modelo CCSM4 fue corrido para dos horizontes de emisiones, uno 483 moderado y el otro de mayores emisiones. Por esta razón fue descartado en el 484 presente estudio el modelo japonés. 485 Cabe señalar que la región de estudio (Región Pampeana), no coincide con las 486 areas del CIMA , y se decidió usar el mismo modelo para la región por un criterio de 487 homogeneidad de las variables en la región de estudio. La elección de dos modelos 488 provocaría saltos al pasar de la región humedad-CIMA, a la región centro-CIMA en 489 las varibles climáticas estudiadas (Tmax, Tmin y precipitación), por tratarse de datos 490 de distinto origen. 491 El modelo CCSM4 está dsiponible para toda la Argentina (en formato NETCDF) en 492 la base de datos CIMA 493 RESULTADOS PARA LA REGIÓN DE ESTUDIO. 494 CAMBIOS Y TENDENCIAS. 495 496 Temperatura. 497 Temperaturas máximas medias anuales. 498 Exceptuando la información provista por las bases internacionales, la literatura sobre 499 tendencias de las temperatura media en la región es escasa. La mayoría de las 500 publicaciones son sobre las temperaturas mínimas y máximas medias y otros 501 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 14 extremos. No obstante algunas publicaciones relacionan las temperaturas extremas 502 a las temperaturas medias. Por ejemplo, en la región Centro la temperatura media 503 del verano está fuertemente correlacionada en forma positiva con la ocurrencia de 504 temperaturas máximas muy cálidas, mientras que la temperatura media de invierno 505 es menos sensible a la frecuencia de temperaturas extremas (Rusticucci y 506 Barrucand 2001). Por lo tanto en este estudio se analizan solamente las 507 temperaturas máximas y mínimas medias anuales y estacionales. 508 En la Figura 1.2 se representan los cambios proyectados en la temperatura máxima 509 media anual en la región de estudio, para el futuro cercano (2015 – 2039) y futuro 510 lejano (2075 - 2099) y para dos escenarios, un escenario de moderadas emisiones 511 (RCP4.5) y un escenario de mayores emisiones (RCP8.5). En el futuro cercano el 512 aumento de la temperatura máxima media anual no depende mucho de los 513 escenarios y sería de aproximadamente de 10 C en casi toda la región. En cambio en 514 el futuro lejano el aumento de la temperatura máxima media anual depende del 515 escenario y va desde 10 C hasta 40 Cen la región de estudio, siendo Mayor en el 516 Norte que en el Sur. En el futuro lejano la temperatura es de aproximadamente 30 C 517 a 3,50 C en la Zona Núcleo, mientras que en el futuro cercano el aumento es de sólo 518 10 C en la misma zona. 519 Temperaturas máximas medias estacionales. 520 En el conjunto de Figuras 1.3, 1.4, 1.5 y 1.6 se representan los cambios proyectados 521 en la temperatura máxima media en la región de estudio, para el futuro cercano 522 (2015 – 2039) y futuro lejano (2075 - 2099), para los dos escenarios y para las 523 cuatro estaciones del año: primavera (SON), verano (DEF), otoño (MAM) e invierno 524 (JJA). Las Figuras 1.3 y 1.4 corresponden al escenario de menores emisiones (RCP 525 4.5), para el futuro cercano (Figura 1.3) y el lejano (Figura 1.4). Los mayores 526 cambios para el futuro cercano y escenario de menores emisiones se presentan en 527 primavera y otoño, variando entre 0.50 C y 1,50 C mayores cambios hacia el Norte de 528 la región. Sin embargo los cambios no son importantes a lo largo de las cuatro 529 estaciones del año (varían entre 0,50 C y 1,50 C). Para el futuro lejano y menores 530 emisiones (Figura 1.4) los cambios mayores se proyectan durante el otoño con 531 aumentos de 2.00 C a 2.50 C en casi toda la región de estudio. 532 La Figuras 1.5 y 1.6 corresponden al escenario de mayores emisiones (RCP 8.5), 533 para primavera, verano, otoño e invierno y para el futuro cercano (Figura 1.5) y el 534 lejano (Figura 1.6). Los mayores cambios para el futuro cercano y escenario de 535 mayores emisiones se presentan en invierno variando entre 1,00 C y 1,50 C mayores 536 cambios hacia el Norte de la región. Sin embargo los cambios no son importantes a 537 lo largo de las cuatro estaciones del año (varían entre 0,50 C y 2,00 C en el Norte de 538 la región). Los menores cambios se observan durante el verano, con valores 539 menores a 0,50 C en la Zona Núcleo. En el futuro cercano el aumento de la 540 temperatura máxima media estacional no depende mucho de los escenarios, igual 541 que en la temperatura media máxima anual (comparar Figuras 1.3 y 1.5). 542 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 15 Cambios muy marcados en las cuatro estaciones se proyectan para el futuro lejano y 543 para el escenario de mayores emisiones, Observando la Figura 6 se encuentran 544 cambios en la temperatura media máxima estacional que superan los 60 C hacia el 545 Noreste de la zona de estudio durante el otoño. Los menores cambios se proyectan 546 para el invierno mientras que para el resto de las estaciones, verano y primavera, los 547 cambios proyectados, en general, son mayores a 2,50 C. 548 Temperaturas mínimas medias anuales. 549 En la Figura 1.7 se representan los cambios proyectados en la temperatura mínima 550 media anual en la región de estudio, para el futuro cercano (2015 – 2039) y futuro 551 lejano (2075 - 2099) y para dos escenarios, el escenario de moderadas emisiones 552 (RCP4.5) y el escenario de mayores emisiones (RCP8.5). En el futuro cercano el 553 aumento de la temperatura mínima media anual no depende mucho de los 554 escenarios y varía entre 0,50 C hacia el Oeste de la región de estudio hasta 1,50 C 555 hacia el Noreste da la misma región. En cambio en el futuro lejano el aumento de la 556 temperatura mínima media anual depende del escenario y va desde 10 C (futuro 557 cercano) hasta 4,50 C (futuro lejano) en la región de estudio. Mayor en el Norte que 558 en el Sur. 559 Temperaturas mínimas medias estacionales. 560 En el conjunto de Figuras 1.8, 1.9, 1.10 y 1.11 se representan los cambios 561 proyectados en la temperatura mínima media en la región de estudio, para el futuro 562 cercano (2015 – 2039) y futuro lejano (2075 - 2099), para los dos escenarios y para 563 las cuatro estaciones del año: primavera (SON), verano (DEF), otoño (MAM) e 564 invierno (JJA). Las Figuras 1.8 y 1.9 corresponden al escenario de menores 565 emisiones (RCP 4.5), para el futuro cercano (Figura 1.8) y el lejano (Figura 1.9). Los 566 mayores cambios para el futuro cercano y escenario de menores emisiones se 567 presentan en otoño variando entre 0.50 C y 1,50 C mayores hacia el Norte de la 568 región. Es importante resaltar que durante el invierno la temperatura disminuiría casi 569 en toda la región de estudio y con valores de -0, 50 C. Este hecho se observa 570 también para el invierno del futuro lejano y escenario de mayores emisiones con 571 disminuciones de hasta -1, 50 C. En este escenario para el futuro lejano las mayores 572 variaciones en la temperatura mínima estacional se presentan también en otoño con 573 aumentos de hasta 2,50 C hacia el Noreste de la región de estudio. 574 La Figuras 1.10 y 1.11 corresponden al escenario de mayores emisiones (RCP 8.5), 575 para primavera, verano, otoño e invierno y para el futuro cercano (Figura 1.10) y el 576 lejano (Figura 1.11). Nuevamente se observa que las temperaturas mínimas 577 disminuyen durante el invierno tanto para el futuro cercano (Figura 10) como para el 578 futuro lejano (Figura 1.11), con cambios de hasta -2, 50 C hacia el Noreste de la 579 región de estudio. Los mayores cambios para el futuro lejano y escenario de 580 mayores emisiones se presentan en otoño con valores de hasta 4,50 C hacia el 581 Noreste de la región de estudio en el futuro lejano. 582 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 16 583 Precipitación. 584 Precipitación media anual. 585 En la Figura 1.12 se representan los cambios proyectados en la precipitación media 586 anual en la región de estudio, para el futuro cercano (2015 – 2039) y futuro lejano 587 (2075 - 2099) y para dos escenarios, el escenario de moderadas emisiones 588 (RCP4.5) y el escenario de mayores emisiones (RCP8.5). En el futuro cercano el 589 aumento de la precipitación en la zona Núcleo no depende mucho de los escenarios 590 y sería de aproximadamente de 10 a 20%. Al Norte y al Sur de la zona mencionada 591 las proyecciones son negativas alcanzando valores de – 10%. En cambio en el 592 futuro lejano los cambios de la precipitación media anual depende del escenario y 593 llega hasta 30/40% de aumento en la región de estudio para el escenario de 594 emisiones mayores. 595 Precipitaciones medias estacionales. 596 En el conjunto de Figuras 1.13, 1.14, 1.15 y 1.16 se representan los cambios 597 proyectados en la precipitación media en la región de estudio, para el futuro cercano 598 (2015 – 2039) y futuro lejano (2075 - 2099), para los dos escenarios y para las 599 cuatro estaciones del año: primavera (SON), verano (DEF), otoño (MAM) e invierno 600 (JJA). Las Figuras 1.13 y 1.14 corresponden al escenario de menores emisiones 601 (RCP 4.5), para el futuro cercano (Figura 1.13) y el lejano (Figura 1.14). Los mayores 602 cambios para el futuro cercano y escenario de menores emisiones se presentan en 603 verano y en invierno, con aumentos marcados de la precipitación en verano de hasta 604 40% y disminución de la precipitación en invierno con valores de hasta 30% al Oeste 605 de la región de estudio. La disminución de la precipitación en invierno es coherente 606 con la disminución de la temperatura mínima que se asocia a una menor nubosidad 607 y mayor pérdida de energía terrestre. La tendencia para el futuro lejano (Figura 1.14) 608 es similar aunque con valores mayores, siendo la disminución de la precipitación en 609 invierno menor que en el caso de futuro cercano y mayor (hasta 60% en el centro de 610 la región de estudio) para el verano. Tanto para el futuro cercano como el lejano, se 611 proyecta una marcada disminución de la precipitación en verano en el centro de la 612 región de estudio, siendo más notable en futuro lejano. Es importante señalaraquí 613 que las temperaturas mínimas no son unicamente consecuencia de pérdida de 614 radiación por falta de nubosidad sino que se pueden relacionar a mecanismos como 615 advección de aire frío como las masas de aire polar. 616 Las Figuras 1.15 y 1.16 corresponden al escenario de mayores emisiones (RCP 617 8.5), para primavera, verano, otoño e invierno y para el futuro cercano (Figura 1.15) 618 y el lejano (Figura 1.16). Nuevamente los mayores cambios para el futuro cercano y 619 lejano y escenario de mayores emisiones se presentan en verano y en invierno, con 620 aumentos marcados de la precipitación en verano de hasta 50% y disminución de la 621 precipitación en invierno de hasta 30% hacia el Oeste de la región de estudio en el 622 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 17 futuro cercano, mientras que en el futuro lejano la disminución de la precipitación se 623 proyecta solamente al Norte de la región de estudio. En el futuro cercano hay una 624 marcada disminución de la precipitación (hasta 20%) proyectada para el otoño, 625 mientras que tanto el futuro cercano y el lejano en el escenario de mayores 626 emisiones los cambios en la precipitación son marcadamente positivos (hasta un 627 60%) durante el verano. 628 CAMBIOS EXTREMOS. 629 630 Los índices de extremos de datos observados se tomaron del conjunto CLIMDEX 631 (Donat et al. 2013). En el informe del CIMA fueron elegidos 11 índices de extremos 632 climáticos relacionados con temperatura y precipitación, mientras que para el 633 presente estudio se seleccionaron 4 índices de esos once en función de su 634 relevancia para la región de estudio y para el análisis del impacto del cambio 635 climático en el sector agrícola ganadero. Estos mismos índices fueron calculados de 636 las simulaciones de los modelos climáticos utilizados para las proyecciones del clima 637 de Argentina del siglo XXI. Los índices de extremos elegidos relacionados con la 638 temperatura y precipitación fueron: 639 FD: Número de días con heladas definido como el número anual de días en que la 640 temperatura mínima diaria fue menor a 00 C. De relevancia para múltiples 641 actividades, especialmente agropecuarias. 642 WSDI: Duración de olas de calor definido como el número de días con al menos 6 643 días consecutivos en que la temperatura máxima supera el respectivo valor del 644 percentil 90. De relevancia por el estrés en la salud, algunos ecosistemas, la 645 agricultura y la ganadería y en potenciales colapsos del sistema eléctrico. 646 CDD: Máxima longitud de racha seca definida como el número máximo de días 647 consecutivos con precipitación menor a 1mm en cada año. Indicador de condiciones 648 climáticas de sequia. Tiene muchas implicancias para la actividad agropecuaria y los 649 múltiples usos del agua, incluyendo el energético. Tiene implicancias distintas para 650 cada región ya que en el centro y oeste del país es una medida de la duración de la 651 estación seca. 652 Rx1day: Precipitación diaria máxima del año. De relevancia para inundaciones 653 especialmente en áreas de llanura con bajo escurrimiento y otros daños en la 654 calidad de vida, la actividad agropecuaria y la infraestructura. 655 Cambios proyectados en los días con heladas. 656 Para proyectar el cambio anual de días con heladas se utilizó el índice FD. En la 657 Figura 1.17 se representan los cambios proyectados en el número medio anual de 658 días con heladas en la región de estudio, para el futuro cercano (2015 – 2039) y 659 futuro lejano (2075 - 2099) y para dos escenarios, el escenario de moderadas 660 emisiones (RCP4.5) y el escenario de mayores emisiones (RCP8.5). En el futuro 661 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 18 cercano hay una disminución de días con heladas que no depende mucho de los 662 escenarios y sería de aproximadamente de -12 días en la región de estudio. En el 663 futuro lejano la disminución de días con heladas tampoco depende mayormente de 664 los escenarios, aunque en el caso del escenario de mayores emisiones se llega una 665 proyección de menor número de días con heladas de hasta 25 días. En el escenario 666 de menores emisiones la disminución de días con heladas es de hasta 15 días. 667 Cambios proyectados en los días con olas de calor . 668 Para proyectar el cambio anual de días con olas de calor se utilizó el índice WSDI. 669 En la Figura 1.18 se representan los cambios proyectados en el número medio anual 670 de días con olas de calor en la región de estudio, para el futuro cercano (2015 – 671 2039) y futuro lejano (2075 - 2099) y para dos escenarios, el escenario de 672 moderadas emisiones (RCP4.5) y el escenario de mayores emisiones (RCP8.5). En 673 el futuro cercano hay un aumento de días con olas de calor que no depende mucho 674 de los escenarios y sería de aproximadamente de hasta 15 días en la región de 675 estudio. En el futuro lejano el aumento de días con olas de calor depende 676 mayormente de los escenarios, y en el caso del escenario de mayores emisiones se 677 llega a una proyección de mayor número de días con olas de calor de hasta 60 y 678 hasta 120 días hacia el Noreste de la región de estudio. En el escenario de menores 679 emisiones el aumento de días con olas de calor es de hasta 25 días. 680 Cambios proyectados en la duración del periodo seco. 681 Para proyectar el cambio anual en la duración del período seco se utilizó el índice 682 CDD. En la Figura 1.19 se representan los cambios proyectados en el número 683 máximo de días consecutivos con precipitación menor a 1mm en la región de 684 estudio, para el futuro cercano (2015 – 2039) y futuro lejano (2075 - 2099) y para 685 dos escenarios, el escenario de moderadas emisiones (RCP4.5) y el escenario de 686 mayores emisiones (RCP8.5). En el futuro cercano y para ambos escenarios hay un 687 aumento en la duración de los períodos secos en la parte central de la región de 688 estudio de entre 2 y 4 días mientras que hacia el Este, Sur y Oeste de la región de 689 estudio hay una disminución de 2 días. En el futuro lejano el patrón de aumento y 690 disminución de períodos secos es el mismo que en el futuro cercano, salvo que se 691 incrementa el área de aumentos con respecto al área de disminución. Los días de 692 aumento (2 y 4 días) y de disminución (2 días) son iguales a los del futuro cercano. 693 Cambios proyectados en la precipitación diaria máxima. 694 Para proyectar los cambios en la precipitación diaria máxima se utilizó el índice 695 RX1day. En la Figura 1.20 se representan los cambios proyectados en la región de 696 estudio, para el futuro cercano (2015 – 2039) y futuro lejano (2075 - 2099) y para 697 dos escenarios, el escenario de moderadas emisiones (RCP4.5) y el escenario de 698 mayores emisiones (RCP8.5). En el futuro cercano y en el escenario de moderadas 699 emisiones hay una disminución en precipitación diaria máxima en casi toda la región 700 de estudio del orden de 10%. En el futuro lejano y para ambos escenarios los 701 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 19 cambios proyectados en las precipitaciones extremas son positivos en casi toda la 702 región y en especial aumentan con el umbral temporal más lejano y escenario de 703 emisiones mayores. 704 705 RIESGOS ASOCIADOS AL CAMBIO CLIMÁTICO. 706 En general los cambios medios anuales en temperaturas y precipitación son 707 positivos y en especial aumentan con el umbral temporal más lejano y escenario de 708 emisiones mayores. Con respecto a cambios estacionales, particularmente en las 709 temperaturas mínimas, se proyecta una leve disminución en casi toda la región de 710 estudio para el invierno. Esta disminución es coincidentecon una disminución de la 711 precipitación, también en invierno, que es coherente con la disminución de las 712 temperaturas mínimas. En general para la región de estudio se proyecta una 713 prolongación del período seco invernal, más días con olas de calor, especialmente 714 hacia el Norte. Se proyectan aumentos de temperaturas extremas, precipitaciones 715 extremas más intensas y más frecuentes, con posibles inundaciones. 716 717 BIBLIOGRAFÍA. 718 Barros, V., M. E. Castañeda y M, Doyle, 2000:Recent precipitation trends in 719 Southern South America to the East of the Andes: an indication of a mode of climatic 720 variability, 2000, Capitulo 8 del libro “Southern Hemisphere Paleo and 721 Neoclimates, Concepts, Methods, Problems”, Springer. 722 Barros, V., A. Fernández, C. Vera e I. Camilloni 2006: Identificación de las 723 tendencias climáticas, Capitulo 2 del estudio habilitante de la Segunda 724 Comunicación Nacional. Patagonia y sur de las provincias de la Pampa y Buenos 725 Aires. Fundación Torcuato Di Tella, Buenos Aires, 186 pag. 726 Barros, V., M. E. Doyle e I. A. Camilloni, 2008: Precipitation trends in southeastern 727 South America: relationship with ENSO phases and with low-level circulation. Theor. 728 Appl. Climatol., 93, 19–33. 729 Blázquez, J. and Nuñez, M. N. (2012), Performance of a high-resolution global model 730 over southern South America. Int. J. Climatol. doi: 10.1002/joc.3478. 731 Blázquez, J. and M. N. Nuñez. 2012. Analysis of uncertainties in future climate 732 projections for South America: comparison of WCRP-CMIP3 and WCRP-CMIP5 733 models. Climate Dynamics. 10.1007/s00382-012-1489-7 734 Blázquez, J., Nuñez, M. 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II: Climate change scenarios in the late 773 twenty first century. Climate Dynamics. Volume 32, Numbers 7-8 / June 2009, 901-774 1186. 775 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 21 Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación, 2014. Tercera 776 Comunicación Nacional sobre Cambio Climático. “Evaluación de la performance de 777 distintos modelos de circulación general para representar el escenario climático 778 actual/pasado del país. Generación de escenarios de cambio climático a través de la 779 utilización de un ensamble de modelos climáticos regionales. Estudio sobre la 780 ocurrencia histórica de eventos extremos hidroclimáticos y de temperatura” (Centro 781 de Investigaciones del Mar y la Atmósfera). Buenos Aires, Argentina. 782 Travasso, M., I., G. Magrin, G. Rodriguez, S. Solman and M. Nuñez (2008): Climate 783 Change Impacts on Regional Maize Yields and Possible Adaptation in Argentina. Int. 784 J. Global Warming, Vol. 1, Nos 1,2, 3, June 2009, 901-1186. 785 Solman, S., M. N. Nuñez and M. F. Cabré (2008): “Climate change experiments over 786 southern South America. I: Present climate. Climate Dynamics. Published online 5 787 September 2007. Print in Volume 30, Number 5, 2008. 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN Tabla 1.1. Índice único de validación de modelos (IUVM). 798 (adaptada informe del CIMA). 799 800 801 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 23 802 Figura 1.1. Temperatura máxima media anual (arriba izquierda). Temperatura mínima media anual (arriba derecha). Precipitación media anual (abajo). Período 1960 – 2010. Datos CRU. (Nuñez y Rolla 2015). AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 24 803 804 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.2. Cambios proyectados en la temperatura máxima media anual. Respecto (1960 – 2010). Región de Estudio. (Nuñez y Rolla 2015). Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 25 805 Figura 1.3. Cambios proyectados en la temperatura máxima media estacional para el futuro cercano y el escenario de menores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA).(Nuñez y Rolla 2015). AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 26 806 Figura 1.4. Cambios proyectados en la temperatura máxima media estacional para el futuro lejano y el escenario de menores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA).(Nuñez y Rolla 2015). AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 27 807 Figura 1.5. Cambios proyectados en la temperatura máximamedia estacional para el futuro cercano y el escenario de mayores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA).(Nuñez y Rolla 2015). AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 28 808 Figura 1.6. Cambios proyectados en la temperatura máxima media estacional para el futuro lejano y el escenario de mayores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 29 809 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.7. Cambios proyectados en la temperatura mínima media anual. Respecto (1960 – 2010). Región de Estudio (Nuñez y Rolla 2015). Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 30 810 Figura 1.8. Cambios proyectados en la temperatura mínima media estacional para el futuro cercano y el escenario de menores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA).(Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 31 811 Figura 1.9. Cambios proyectados en la temperatura mínima media estacional para el futuro lejano y el escenario de menores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 32 812 Figura 1.10. Cambios proyectados en la temperatura mínima media estacional para el futuro cercano y el escenario de mayores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 33 813 Figura 1.11. Cambios proyectados en la temperatura mínima media estacional para el futuro lejano y el escenario de mayores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 34 814 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.12. Cambios proyectados en la precipitación media anual (%). Respecto (1960 – 2010). Región de Estudio. (Nuñez y Rolla 2015). Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 35 815 Figura 1.13. Cambios proyectados en la precipitación media estacional para el futuro cercano y el escenario de menores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA).(Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 36 816 Figura 1.14. Cambios proyectados en la precipitación media estacional para el futuro lejano y el escenario de menores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 37 817 Figura 1.15. Cambios proyectados en la precipitación media estacional para el futuro cercano y el escenario de mayores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 38 818 Figura 1.16. Cambios proyectados en la precipitación media estacional para el futuro lejano y el escenario de mayores emisiones, respecto (1960 – 2010). De arriba izquierda a abajo derecha: primavera (SON), verano (DEF). Otoño (MAM) e invierno (JJA). (Nuñez y Rolla 2015) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 39 819 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.17. Cambios proyectados en el número de días con heladas. Respecto (1960 – 1990). Región de Estudio . (Nuñez y Rolla 2015) Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 40 820 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.18. Cambios proyectados en el número de días con olas de calor. Respecto (1960 – 1990). Región de Estudio. (Nuñez y Rolla 2015) Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 41 821 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.19. Cambios proyectados en el número de días de duración de período seco. Respecto (1960 – 1990). Región de Estudio. (Nuñez y Rolla 2015) Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 42 822 Futuro Cercano (2015 – 2039) Futuro Lejano (2075 – 2099) Figura 1.20. Cambios proyectados en la precipitación diaria máxima (%). Respecto (1960 – 1990). Región de Estudio. (Nuñez y Rolla 2015) Escenario Emisiones moderadas RCP 4.5 Escenario Emisiones mayores RCP 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 43 Capítulo 2 823 ACTIVIDADES AGRÍCOLAS Y PECUARIAS POR REGION AGRÍCOLA. 824 PRIORIZACIÓN POR SUPERFICIE OCUPADA, NIVELES DE PRODUCCIÓN, 825 VOLUMEN DE EXPORTACIÓN Y CONSUMO INTERNO. 826 ACTIVIDADES AGRICOLAS 827 PRODUCCION DE GRANOS 828 829 La producción agrícola media total del país para las últimas 10 campañas (2004/5 a 830 2013/14) de los principales granos alcanza la cifra de 91,7 millones de toneladas por 831 campaña. 832 Los cultivos principales, Maíz, Soja y Trigo, han contribuido con el 87 por ciento de 833 ese tonelaje (79,7 millones de toneladas). (Figura 2.1). 834 Del análisis de la producción por provincia, surge que las provincias de Buenos Aires 835 (34,5%), Córdoba (27,17%), Santa Fe (18,65%), Entre Ríos (6,66%) y La Pampa 836 (2,2%) aportan prácticamente el noventa por ciento de la producción de estos tres 837 principales granos.(Tabla 2.1 y Figuras 2.2 y 2.3) 838 Producción Por Distritos. 839 Las áreas de trabajo para las simulaciones de producción usadas son las 840 correspondientes a las actuales Delegaciones del Ministerio de Agricultura y 841 Ganadería de la Nación, (anteriormente Distritos de la JNG Junta Nacional de 842 Granos). La elección de esta zonificación se basa en los criterios de homogeneidad 843 de condiciones agroclimáticas, logísticas y de manejo para los distintos cultivos. 844 En la Figura 2.4 y las Tablas anexas se ilustra sobre su distribución espacial sobre 845 las provincias seleccionadas. 846 Los sucesivos mapas (Figuras 2.5 a2.8) muestran la distribución de la producción 847 de cada uno y del total de los tres cultivos principales sobre los distritos 848 seleccionados. 849 Para esa zonificación se han construido las alternativas de manejo específicas como 850 así también condiciones iniciales asociadas a la variabilidad edáfica en toda la 851 diversidad de ambientes dentro de las regiones de análisis del impacto del Cambio 852 Climático sobre la Agricultura. 853 Consumo de Fertilizantes. 854 El constante aumento en el uso de fertilizantes a nivel mundial, está vinculado con el 855 incremento de la población y por lo tanto la necesidad de su alimentación 856 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 44 consecuentemente con un aumento de la demanda. Cuando el crecimiento de la 857 población es cercano al 2%, una cantidad doble de cultivos agrícolas es necesaria 858 cada 35 años, para mantener los niveles normales de nutrición y de los stocks 859 mundiales de granos. 860 El aumento de la producción y el rendimiento de los cultivos a nivel mundial ocurrido 861 en los últimos 60 años pueden atribuirse a numerosos factores, tales como el 862 mejoramiento genético, el manejo de plagas y enfermedades, la conservación de los 863 suelos y las prácticas culturales. La aplicación de fertilizantes contribuyó 864 significativamente a este aumento, por lo que su consumo a nivel mundial creció 865 notablemente en las últimas décadas (Campos et al., 2012). 866 De acuerdo al artículo publicado en el artículo sobre Análisis del Consumo 03-07-13 867 | M. F. González Sanjuán, A. A.Grasso y J. Bassi - Fertilizar Nº 25. 868 “La Argentina tuvo una evolución prácticamente similar a las tendencias mundiales. 869 Durante los últimos 20 años, el consumo de fertilizantes en la Argentina se 870 incrementó más de 10 veces, de 300 mil toneladas en 1990 hasta 3.7 millones en el 871 año 2011, que fue el máximo registro de consumo. Cuando por razones climáticas y 872 macroeconómicas, el volumen se estancó. “. 873 La Figura 2.21 muestra la evolución histórica del consumo de fertilizantes en 874 Argentina en periodo de 1990 a 2013. 875 A pesar de las diferencias interanuales en el consumo de fertilizantes, el análisis de 876 los consumos trimestrales verifica que la estacionalidad de las ventas de fertilizantes 877 es constante, siendo el tercer y cuarto trimestre los que llevan el mayor consumo de 878 nitrogenados y fosfatados (Figura 2.22). 879 La Figura 2.23 representa la variación espacial del uso de fertilizantes para soja, 880 maíz, trigo y girasol. Las provincias de Santa Fe y Entre Ríos tienen alrededor del 881 85% de superficie sembrada con soja fertilizada y Buenos Aires presenta el 79% de 882 superficie sembrada fertilizada. El resto de las provincias están debajo del promedio 883 nacional para este cultivo, 62% (Figura 5). Con respecto al maíz, Entre Ríos, Santa 884 Fe y Buenos Aires tiene la mayor superficie sembrada fertilizada superando el 95%. 885 El Noroeste del país (NOA), La Pampa y Córdoba se acercan al 85%, mientras que 886 solo 62% de las hectáreas sembradas en el Noreste (NEA) fueron fertilizadas. 887 La situación del trigo es similar a la del maíz con excepción de las provincias del 888 NOA y del NEA en donde la superficie sembrada fertilizada es 53%. Para girasol 889 solo se presentan altos niveles de penetración de tecnología en las provincias de 890 Entre Ríos y La Pampa (Figura 6) (Campos et al., 2012). 891 Reposición de Nutrientes en los Cultivos Extensivos. 892 La Figura 2.24 muestra la reposición promedio de nutrientes (porcentaje de 893 nutrientes repuestos, por medio de los fertilizantes, de los nutrientes extraídos por la 894 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 45 cosecha de los granos) para los principales cultivos (trigo, maíz, soja y girasol) oscila 895 entre un 25% y 35% en promedio para los principales nutrientes (N, P, K y S). 896 Lamentablemente, este indicador muestra el deterioro de la fertilidad química de 897 nuestros suelos. 898 ACTIVIDADES GANADERAS 899 900 EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO 901 Existencias ganaderas actuales. 902 Breve descripción de la Actividad Ganadera Bovina. 903 La ganadería bovina es y ha sido una importante actividad económica en el 904 crecimiento y desarrollo del País desde sus orígenes, a partir tanto de ganado 905 introducido en los principios fundacionales como con el ingreso posterior de razas de 906 alto valor carnicero de origen europeo. 907 Por sus principales características, podría definirse como una actividad que combina 908 los factores y pasos necesarios para la producción de cortes de carne vacuna de 909 alta calidad, de procedencia y raza identificada, tradicionalmente sobre la base de un 910 sistema extensivo de cría, recría y engorde pastoril, utilizando como alimentación 911 exclusivamente el pasto e integrando verticalmente los procesos de cría, recría, 912 invernada, faena y venta. 913 Para ello, se inicia el ciclo con vacas de razas adaptadas a este manejo, las cuales 914 son servidas por toros hasta su preñez sobre campos de cría, en los cuales a los 915 nueve meses nacerán los terneros machos y hembras. 916 Seis meses después estos terneros serán destetados al terminar su lactancia, para 917 luego de una recría de otros seis meses iniciar su período de engorde sobre campos 918 de mejores y bien programados recursos forrajeros durante otros doce meses. 919 Al lograrse el grado de gordura o “terminación” pretendido, se enviarán a un 920 frigorífico que disponga de facilidades para faenar, despostar, trocear y envasar los 921 cortes elegidos (básicamente los cuartos traseros) y que disponga de otra vía 922 alternativa para los delanteros, como elaboración de hamburguesas y otros 923 productos. 924 Parte de las terneras hembras serán destinadas a reposición de vacas del rodeo, por 925 lo cual al alcanzar el grado de desarrollo adecuado entraran a servicio, se preñaran 926 y al parir se incorporaran al rodeo de vacas. 927 Con el crecimiento del rodeo a través de los años y su expansión hacia zonas extra 928 pampeanas se incorporaron también hacienda de razas índicas, de mayor tolerancia 929 a condiciones ambientales dominadas por temperaturas mayores. 930 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 46 Distintas condiciones, fundamentalmente económicas, han dado impulso también en 931 los últimos años a cambios en los usos de los factores de producción involucrados, 932 modalidades que al hacer un uso más “intensivo” de capital y trabajo y menor de la 933 tierra, han pasado a generar denominación de intensivo (o semi-intensivo en otros 934 casos) a las prácticas de engorde o terminación con alimentos concentrados, 935 fundamentalmente granos y sus sub-productos. 936 Estos sistemas de engorde a corral o “feedlots”, han alcanzado en estas etapas un 937 porcentaje significativo en el número de animales enviados a faena, tal como se 938 describe en las estadísticas correspondientes. 939 Separadamente, existe otra actividad relevante, como es la destinada a la 940 producción láctea, normalmente realizada en establecimientos especializados 941 denominados “Tambos” y con preponderancia de hacienda vacuna de leche, 942 Holando-Argentino mayoritariamente y en menor proporción Jersey y Pardo Suizo, 943 entre las principales que le siguen. 944 La caracterización de esta Actividad Ganadera Bovina requiere una descripción 945 numérica y con definición espacial para su mejor estudio. 946 Al respecto, al no haber una única fuente de información disponible, ha sido 947 necesario recurrir a un relevamiento completo de distintas fuentes oficiales o 948 privadas para reunirla información utilizada, para posteriormente evaluarla y 949 ponderarla a la hora de contar con series razonablemente confiables para los 950 principales indicadores. 951 En general, a pesar de proceder de fuentes que han compilado los datos con 952 distintos objetivos y metodologías, se ha logrado cubrir las necesidades básicas del 953 estudio en forma satisfactoria. 954 En los siguientes apartados describimos la fuente e información de cada caso. 955 Existencias a Nivel Nacional 956 Fuente Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) – Censo Nacional 957 Agropecuario 2008: Este último relevamiento censal agropecuario ha presentado, 958 según se expone en este Instituto, “la información ingresada al Sistema de Gestión 959 del CNA'08 permite observar la existencia de por lo menos 24 millones de hectáreas 960 en explotaciones agropecuarias de las cuales no se han obtenido cuestionarios 961 censales; a la fecha, y por ende todos sus atributos - cantidad de EAPs, tipo y 962 superficie de cultivos, existencias de ganado, dotación de maquinarias, población y 963 mano de obra, etc. - no han sido enumerados”, remitiendo al uso de la información 964 consignada para relevamientos anteriores, que se describen en el Tabla 2.2. 965 Fuente Sistema Integrado de Información Agropecuaria (SIIA): El SIIA se encuentra 966 dentro de la estructura del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Nación 967 bajo la "Dirección Nacional de Información y Mercados" y su objetivo principal es 968 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 47 mejorar en cantidad, calidad, relevancia, cobertura y accesibilidad la información 969 agropecuaria relevada y brindada por el MAGyP, a partir de la consolidación de una 970 infraestructura técnica, la disponibilidad de sistemas informáticos homogéneos y 971 homologados y la adopción de GIS. 972 Como se aprecia en la Tabla 2.3, las series abarcan un largo período de tiempo pero 973 son parcialmente discontinuas. 974 Fuente Instituto de Promoción de la Carne Vacuna Argentina (Creado por Ley 975 25.507 como ente de derecho público no estatal) La Tabla 2.4 muestra las 976 existencias registradas por esta entidad. 977 Fuente Organismos Internacionales o Extranjeros. 978 Fuente (FAO) La Tabla 2.5 describe las series estadísticas que publica este 979 organismo al respecto. 980 Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) 981 La Tabla 2.6 muestra las existencias de Ganado Bovino Total del País 2011-2015 982 (proyección). 983 Ajuste de las distintas fuentes consultadas. 984 A partir de la información obtenida de las fuentes citadas, se prepararon las Figuras 985 2.9, 2.10, 2.11, y las Tablas Tabla 2.7, 2.8, con sus ajustes. 986 Dentro de las series estadísticas relevadas, la mayoría muestra valores 987 coincidentes, siendo la del IPCVA la única que muestra algunas diferencias 988 significativas con el resto, especialmente para el año 1979. 989 Como muestran los registros de la serie anual, las existencias de ganado bovino 990 crecieron desde algo más de trece millones de cabezas en el año 1875 hasta 991 alcanzar un pico máximo de más de sesenta y un millones en 1977. 992 Se aprecia también que la dinámica del crecimiento ha presentado dos fases bien 993 definidas, la primera con una pendiente positiva uniforme que se extendió desde el 994 inicio de la medición hasta el año 1966 y la segunda desde 1967 al presente, 995 caracterizada por una tendencia neutra o ligeramente negativa entre extremos, pero 996 con fuertes oscilaciones, del orden de los trece millones de cabezas, entre picos de 997 sesenta y un millones y mínimos de cuarenta y ocho millones en su desarrollo. 998 Este punto de inflexión se vincula con los cambios producidos en esa década en el 999 comercio mundial de carnes debido a las variaciones en la demanda internacional de 1000 este producto con nuevos estándares sanitarios, la creación del Mercado Común 1001 Europeo y fundamentalmente la aparición, en 1967, de fiebre aftosa en Gran 1002 Bretaña, importante comprador de nuestro producto, que la llevó a sacrificar gran 1003 cantidad de ganado propio y denegar el ingreso de carne con hueso importada, 1004 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 48 generando la necesidad de cambios en la industria elaboradora argentina para los 1005 que no estaba preparada, condiciones que alteraron el mercado y forzaron la 1006 declinación de las exportaciones de nuestro país, que en el año 1970 fue 1007 desplazado del lugar de primer exportador mundial de carne (de las Carreras, 1008 Gorelik, 2012) . 1009 Para el primer período, 1875 a 1966, la regresión lineal (R2 = 0,91) muestra un buen 1010 ajuste e indica un crecimiento anual del rodeo bastante estable de aproximadamente 1011 331.000 cabezas por año (Figura 2.10). 1012 Para el período siguiente, 1967 – 2015, la principal característica ha sido las fuertes 1013 variabilidad de las existencias del rodeo bovino (Figura 2.11). 1014 Si bien los extremos de la serie presentan valores similares, los principales 1015 indicadores estadisticos de la Tabla 2.8 y los gráficos de frecuencias revelan las 1016 variaciones mencionadas. 1017 Existencias a Nivel Provincial 1018 Fuente Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC) – Censo Nacional 1019 Agropecuario 2008: Por lo ya descripto en el párrafo correspondiente al nivel 1020 nacional, la información consignada es de relevamientos anteriores, que se 1021 describen en la Tabla 2.9. 1022 Fuente Sistema Integrado de Información Agropecuaria (SIIA). 1023 En este caso, las series muestran información para el número de cabezas por 1024 provincia para períodos discontinuos, con grandes espacios de tiempo sin datos. 1025 Permite sin embargo, generar el gráfico, con carácter ilustrativo al respecto, que se 1026 muestra la Figura 2.12. 1027 Fuente Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). 1028 La información recopilada por este organismo mediante sus sistemas de registro 1029 (SIGSA) es procesada luego con fines estadísticos por la Dirección de Análisis 1030 Pecuario del MAGyP de la Nación, disponiendo de series con existencias por 1031 provincia desde el año 2008 al 2014. Las mismas se ilustran en la Figura 2.13. 1032 Fuente Red de Información Agropecuaria Nacional (RIAN). 1033 Este servicio del INTA registra y publica estadísticas, entre otras las de existencias 1034 ganaderas. En cuadro del Anexo VIII se muestran las correspondientes por provincia 1035 desagregado por categoría vacuna en el año 2011. 1036 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 49 Ajuste de las distintas fuentes a nivel provincial. 1037 Igualmente que lo hecho para las existencias a nivel nacional, a partir de la 1038 información obtenida de las fuentes citadas hemos preparado los siguientes gráficos 1039 y tablas con sus ajustes para el nivel provincial. 1040 Como se aprecia en la serie resultante en la Tabla 2.12 y Figura , durante los últimos 1041 seis años, período 2008-2014, el grupo de 10 provincias que presentan existencias 1042 medias superiores al millón de cabezas, reúnen el 93 por ciento de las existencias 1043 totales. 1044 Este grupo está integrado por las provincias de Buenos Aires (33,4%), Santa Fe 1045 (12,6%), Corrientes (9,6%), Córdoba (9,3%), Entre Ríos (8,2%), La Pampa (5,6%), 1046 Chaco (4,9%), Formosa (3,5), San Luis (3,1%), Santiago del Estero (2,6%), Salta 1047 (2%). 1048 Calculando un coeficiente de variabilidad de las existencias provinciales (Desviación 1049 Estándar sobre Media), las que han resultado con valores mayores en estos últimos 1050 6 años han sido: La Pampa (cv 16,1%), Córdoba (cv 12%),Santa Fe (cv 7,9%), San 1051 Luis (cv 7,8%) y Buenos Aires (cv 7,5%). 1052 Se puede apreciar la distribución del ganado bovino sobre la zona central Pampeana 1053 y en menor cantidad en las provincias del Noreste Argentino, ocupando en mayor 1054 proporción (93 %) las diez provincias ya indicadas y numeradas aquí del 1 al 10 . 1055 A Nivel Departamento o Partido. 1056 Fuente Dirección de Análisis Pecuario - Dirección Nacional de Estudios y Análisis 1057 Económico del Sector Pecuario del MinAgri sobre datos del SENASA. 1058 En la Tabla 2.13 se detalla mediante tablas las existencias por partido o 1059 departamento obtenidas de esta fuente, que se ilustra en el mapa de la Figura 2.19. 1060 Producción de Carne Bovina. 1061 Observaciones respecto a las estadísticas de Producción de Carne (PC). 1062 La llamada y así citada en fuentes estadísticas “Producción de Carne” (PC), se 1063 refiere exclusivamente a las cantidades de producto relevado de la carne obtenida 1064 por la faena de los animales bovinos y es expresada generalmente en toneladas 1065 métricas de res con hueso, constituyendo un indicador de resultado industrial de esa 1066 actividad. 1067 Pero estos valores indican solo la dimensión de la extracción de carne desde las 1068 existencias del Rodeo Bovino (RB) en su conjunto, para cuya producción no hay 1069 indicadores ni series estadísticas disponibles a nivel oficial para esta relevante 1070 información. 1071 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 50 Por ello, para poder estimar el valor de la Producción del Rodeo Bovino, es 1072 necesario recurrir al esquema de cálculo habitual para estas mecánicas (comunes 1073 en análisis de gestión o contables), considerando, además de los envíos a faena las 1074 variaciones de las existencias o inventarios y las importaciones si las hubiera. 1075 En definitiva, la Producción del Rodeo Bovino (PRB) se podría expresar por la 1076 fórmula: 1077 PRB = Producción de carne (PC) por faena – Importaciones +/- Diferencias de 1078 Inventario 1079 Calculando el monto de los inventarios iniciales y finales aplicando el valor individual 1080 resultante de la mejor estimación del valor de carne por cabeza que se pueda 1081 disponer. 1082 Para explicar esta expresión con un ejemplo, asumiendo el supuesto de que la 1083 producción de carne de res con hueso por cabeza faenada fuera una buena 1084 estimación para la cantidad de la misma existente en el Rodeo Bovino inicial y final, 1085 tomando el año 2009 se registra que el stock inicial fue de 54.452.551 de cabezas, 1086 la PC por faena fue de 3.376.394 toneladas, con un total de 16.053.026 cabezas 1087 faenadas con una PC por cabeza de 0,210 toneladas y el stock final de 48.949.743 1088 de cabezas y no hubo importaciones de ganado en pie. 1089 Aplicando la fórmula, el PRB = 3.376.394 Tm + [(48.949.743 cab - 54.452.551 cab) x 1090 0,210 Tm/cab] 1091 PRB= 2.219.002 Tm 1092 Se extrajo por faena una cantidad de 1.157.392 Tm mayor que la PRB estimada, lo 1093 cual justifica la disminución de 5.502.808 cabezas que experimentó el Rodeo Bovino 1094 en su conjunto. 1095 Como contrapartida, aplicando la misma metodología al año 2011 se obtiene una 1096 PRB de 2.897.692 Tm, superior en 400.442 Tm a la PC de 2.497.250 Tm indicadas 1097 para ese ciclo. 1098 Ambas situaciones ilustran sobre la mecánica y efecto de los ciclos de retención 1099 (crecimiento del rodeo) y liquidación (disminución del rodeo) que se observan en las 1100 series estadísticas del período 1967 – 2015 y deben considerarse a la hora de 1101 efectuar las proyecciones de evolución hacia los horizontes pretendidos. Conceptos 1102 y valores similares a los expresados en los párrafos precedentes han sido descriptos 1103 en Observatorio Ganadero (2012). Producción de carne bovina de Argentina: 1104 Análisis de factores determinantes. Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina 1105 de Argentina, informe N°1. Buenos Aires, Argentina. 56 pág. 1106 Pero el supuesto de que la producción de carne de res con hueso por cabeza 1107 faenada fuera una buena estimación para la cantidad de la misma existente en el 1108 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 51 Rodeo Bovino inicial y final no es correcto, en tanto la composición porcentual por 1109 categoría es diferente en la faena con respecto al RB y es razonable concluir que 1110 también su estado corporal será distinto, en tanto se eligen para ser enviados a 1111 faena los ejemplares con mejor gordura o “terminados” del rodeo. Esto dificulta 1112 tener disponible una estimación del valor de la Producción del Rodeo Bovino 1113 confiable, obstaculizando también el cálculo de su proyección hacia los horizontes 1114 futuros. 1115 1116 1117 Producción de Carne (PC) – Total del País. 1118 En las Figuras 2.15, 2.16 y en la Tabla 2.14 puede apreciarse la evolución desde el 1119 año 1980 hasta el año 2014 de la Faena, Producción de Carne (PC), Exportación y 1120 Consumo por Habitante. 1121 En estos gráficos y las tablas anexas puede constatarse la mutabilidad de las 1122 principales variables, con una Faena anual variando entre 16,05 millones de 1123 cabezas por año de máximo y 10,8 millones de mínimo, la PC entre 3,37 y 2,45 1124 millones de toneladas de carne con hueso por año, la Exportación entre 850,5 y 1125 152,5 miles de toneladas y el Consumo por Habitante / año con un máximo de 88 y 1126 un mínimo de 57 kg/habitante año. 1127 1128 Producción de Carne – Establecimientos de Producción Intensiva. 1129 Esta técnica consistente en llevar adelanta una producción intensiva de carne, 1130 reemplazando y llevando a un uso mínimo el factor tierra, con gran aporte de capital 1131 y trabajo por unidad de superficie, concentrando animales aptos en corrales en 1132 donde son alimentados con raciones balanceadas, formuladas para cubrir sus 1133 requerimientos hasta lograr la acumulación de tejidos grasos necesarios para ser 1134 considerados aptos para faena. 1135 Derivado de experiencias nacionales de sistemas semi-intensivos e internacionales 1136 intensivos, ha ido creciendo a partir de la década de los años noventa y llegando en 1137 la actualidad a contribuir con entre el 20 y el 30 por ciento de los animales faenados 1138 anualmente (Ver Tabla 2. y Figura 2.17). 1139 Deben cumplir con normas regulatorias oficiales, registrarse y obtener habilitaciones, 1140 siendo clasificados por SENASA, las instalaciones como Establecimientos y los 1141 distintos propietarios que puedan operar en ellas como Unidades Productivas. 1142 Al mes de junio de 2013 el SENASA registraba 1.679 Establecimientos con 1143 existencias de bovinos, con aproximadamente 3.000 Unidades Productivas en todo 1144 el País. 1145 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 52 El 86 por ciento ubicados en las provincias de Buenos Aires (42,4 %), Santa Fe (19 1146 %), Córdoba (18,4 %) y Entre Ríos (6,2 %).En la Tabla 2.16 puede consultarse el 1147 cuadro de existencias por provincia.(Figura 2.18). 1148 Producción de Carne - Establecimientos de Producción Semi – Intensiva. 1149 Esta técnica intermedia, que recurre al tradicional proceso consistente en la recría 1150 de los terneros a campo con pastoreo directo y luego iniciar su período de engorde 1151 sobre campos de buenos recursos forrajeros, completar el ciclo con un período de 1152 suplementación con granos y concentrados para acortar el tiempo de terminación. 1153 Su uso se ha está condicionado por la relación de precios entre los granos y la carne 1154 producida y expandido en últimos años a favor de su evolución favorable a esta 1155 última, en especial en las zonas más apartadas delas instalaciones portuarias e 1156 industriales por la mayor incidencia de fletes. 1157 Esta técnica, por su facilidad de acceso y salida, su variabilidad y estacionalidad, es 1158 difícil de cuantificar y razonablemente puede considerarse muy vinculada 1159 espacialmente a las áreas de mayor producción granaria, que a su vez estén 1160 alejadas de los destinos terminales para ella. 1161 Producción de Carne– Origen de los envíos de hacienda vacuna para faena. 1162 Como muestra en la Tabla 2.17, para el año 2014 las estadísticas del SENASA 1163 muestran que los mayores envíos a faena se correspondieron con las provincias con 1164 mayores existencias, excepto la Provincia de Formosa . Se incluye, por la 1165 metodología de sus registros, al Mercado de Liniers como un origen de hacienda, 1166 pero a los efectos prácticos puede considerarse que esa cantidad mayoritariamente 1167 proviene de la Provincia de Buenos Aires. 1168 Por ello puede asumirse que las provincias con las mayores existencias de hacienda 1169 bovina son también las principales contribuyentes a la faena total (Figura 2.20). 1170 Producción de Carne (PC) – Consumo Interno y Exportación. 1171 Como ya se ha expuesto en las Figuras y Tablas anteriores y en la Tabla 2.18, en el 1172 período 1980 a 2014 estos parámetros han variado fuertemente, con la PC con un 1173 máximo de 3,37 millones de toneladas, un mínimo de 2,45 millones de toneladas y 1174 una media de 2,77 millones de la misma unidad. 1175 El Consumo Interno muestra valores de 2,75 millones, 2,04 millones y 2,36 millones 1176 respectivamente. 1177 La Exportación llegó a un máximo de 850 mil toneladas, un mínimo de 152 mil y una 1178 media de 401,9 mil toneladas. 1179 La relación entre medias muestra que algo más del ochenta y cinco por ciento de la 1180 PC se destina al Consumo Interno, mientras que algo menos del quince por ciento a 1181 la Exportación. 1182 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 53 BIBLIOGRAFIA 1183 Cámara de la Industria Argentina de Fertilizantes y Agroquímicos (CIAFA). 1184 http://www.ciafa.org.ar 1185 Fertilizar Asociación Civil. 2012. Estadísticas. Disponible en: 1186 http://www.fertilizar.org.ar/ 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 54 Provincia Por Ciento del Total del País Buenos Aires 27.498.053 34,50% Cordoba 21.659.664 27,17% Santa Fe 14.865.934 18,65% Entre Rios 5.305.770 6,66% La Pampa 1.628.568 2,04% 70.957.989 89,02% Producción Media Campaña 2004/5 a 2013/4 en Toneladas Figura 2.1. Producción de maiz, soja, trigo y total. 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1219 Figura 2.2. Producción de las principales provincias productoras de granos. 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1230 Tabla 2.1. Producción media de granos 2004/5 a 2013/4 , porcentaje respecto al 1231 total país. Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1232 1233 1234 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 55 Figura 2.3. Produccion media por cultivo y provincia. 1235 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 Figura 2.4. Distritos JNG / Delegaciones del Ministerio de Agricultura y Ganadería de 1249 la Nación. 1250 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 56 Figura 2.5. Producción de Maiz , ultimas 10 campañas por distrito. 1251 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1252 1253 1254 1255 1256 Figura 2.6. Producción media Trigo últimas 10 campañas por distrito. 1257 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1258 1259 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 57 Figura 2.7. Producción media de Soja, últimas 10 campañas por distrito. 1260 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1261 1262 Figura 2.8. Producción media Total (Soja,Maiz,Trigo) últimas 10 campañas por 1263 distrito. 1264 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1265 1266 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 58 Tabla 2.2.Explotaciones agropecuarias(EAP) con ganado. Total País. 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1988 EAP 249.984 83.581 50.152 235.867 100.972 Cabezas 47.075.156 22.408.681 3.710.065 1.994.241 3.341.652 2002 EAP 193.886 55.843 46.766 171.338 62.313 Cabezas 48.539.411 12.558.904 4.061.402 1.517.143 2.184.804 Fuente: INDEC, Censo Nacional Agropecuario 1988 y 2002. Explotaciones agropecuarias (EAP) con ganado; y cantidad de cabezas por grupo de especies. Total del país. Años 1988 y 2002 Año EAP/cabezas Bovinos Ovinos Caprinos Equinos Porcinos AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 59 Tabla 2.3. Sistema Integrado de Información Agropecuaria (SIIA).Existencias de 1294 Ganado Bovino total País 1295 1296 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1297 1298 1299 Existencias, Ganado Bovino, Total País, Argentina, (Cabezas), Anual Cabezas Anual 1875 13.338.000 1888 21.964.000 1895 21.702.000 1908 29.117.000 1909 27.825.000 1910 28.818.000 1911 28.786.000 1914 25.867.000 1915 26.388.000 1917 27.053.000 1918 27.392.000 1919 27.721.000 1921 28.138.000 1930 32.212.000 1934 30.868.000 1937 33.207.000 1938 34.318.000 1942 31.460.000 1945 34.010.000 1947 41.048.000 1952 45.750.000 1954 43.596.000 1955 43.978.000 1957 43.980.000 1958 41.327.000 1959 41.167.000 1960 43.521.000 1961 42.520.000 1962 42.901.000 1963 1964 1965 46.708.000 1964 1967 51.277.000 1968 51.465.000 1969 48.298.000 1970 48.440.000 1971 49.786.000 1972 52.306.000 1973 54.771.000 Existencias, Ganado Bovino, Total País, Argentina, (Cabezas), Anual Cabezas Anual 1973 54.771.000 1974 55.356.000 1975 56.707.000 1976 58.174.000 1977 61.054.000 1978 57.791.000 1979 56.864.000 1980 55.761.000 1981 54.235.000 1982 52.650.000 1983 53.790.000 1984 54.569.000 1985 54.000.000 1986 52.537.000 1987 50.994.000 1988 47.075.000 1989 50.772.000 1990 51.564.000 1991 51.915.000 1992 53.011.000 1993 52.655.180 1994 53.156.960 1995 52.648.570 1996 50.829.700 1997 50.058.900 1998 48.084.900 1999 49.056.700 2000 48.674.400 2001 48.851.400 2002 52.000.000 2003 55.875.765 2004 56.844.020 2005 57.033.527 2006 58.293.608 2007 58.722.109 2008 57.583.122 2009 54.463.871 2010 48.949.743 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 60 Tabla 2.4. Instituto de Promoción de la Carne Vacuna Argentina . Existencias de 1300 Ganado Bovino Total del País. 1301 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 Año Existencias Año Existencias 1958 41.327.000 1987 50.994.000 1959 41.167.000 1988 47.075.000 1960 43.521.000 1989 50.772.0001961 42.520.000 1990 51.564.000 1962 42.901.000 1991 51.915.000 1963 1992 53.011.000 1964 1993 52.655.180 1965 46.708.000 1994 53.156.960 1966 1995 52.648.570 1967 51.277.000 1996 50.829.700 1968 51.465.000 1997 50.058.900 1969 48.298.000 1998 48.084.900 1970 48.440.000 1999 49.056.700 1971 49.786.000 2000 48.674.400 1972 52.306.000 2001 48.851.400 1973 54.771.000 2002 48.539.411 1974 55.356.000 2003 54.953.649 1975 56.707.000 2004 56.203.360 1976 58.174.000 2005 56.390.371 1977 61.054.000 2006 57.626.960 1978 57.791.000 2007 58.060.282 1979 58.864.000 2008 57.583.122 1980 55.761.000 2009 54.429.911 1981 54.235.000 2010 48.949.743 1982 52.650.000 2011 47.959.980 1983 53.790.000 2012 49.850.995 1984 54.569.000 2013 50.892.494 1985 54.000.000 2014 51.646.544 1986 52.537.000 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 61 Tabla 2.5. FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION (FAO). Existencias de 1312 Ganado Bovino Total del País 1313 1314 1315 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1316 1317 1318 1319 Año Existencia en cabezas Año Existencia en cabezas 1961 42.520.000 1988 52.257.000 1962 42.901.000 1989 52.602.000 1963 40.009.120 1990 52.845.000 1964 42.300.000 1991 52.452.000 1965 46.708.688 1992 53.011.000 1966 48.800.000 1993 52.665.200 1967 51.227.008 1994 53.156.952 1968 51.465.008 1995 52.648.600 1969 48.298.208 1996 50.829.700 1970 48.439.648 1997 50.058.900 1971 49.786.000 1998 48.048.900 1972 52.300.600 1999 49.056.700 1973 54.771.008 2000 48.674.400 1974 55.354.672 2001 48.851.400 1975 56.707.008 2002 52.000.000 1976 58.174.000 2003 55.875.764 1977 61.053.808 2004 56.844.020 1978 57.791.008 2005 57.033.527 1979 56.864.000 2006 58.293.607 1980 55.760.496 2007 58.722.108 1981 54.234.800 2008 57.583.122 1982 52.650.000 2009 54.463.871 1983 53.790.000 2010 48.949.743 1984 54.569.000 2011 47.972.661 1985 54.000.000 2012 49.865.866 1986 52.537.008 2013 51.095.000 1987 50.994.000 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 62 Tabla 2.6. Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA). Existencias 1320 de Ganado Bovino Total del País 2011-2015 (proyección) 1321 1322 1323 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 Año Total de Cabezas en miles 2011 48,156 2012 49,597 2013 51,095 2014 51,545 2015 51,695 2015 51,895 Argentina AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 63 Tabla 2.7.Ajuste de Todas las Fuentes Consultadas. Existencias de Ganado Bovino 1334 Total del País Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1335 1336 1337 Figura 2.9. Ganado vacuno, existencias medias , todas las fuentes (1985-2015). 1338 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1339 1340 1341 Figura 2.10. Ganado vacuno existencia media , todas las fuentes (1875-1966). 1342 AÑO MEDIA AÑO MEDIA AÑO MEDIA AÑO MEDIA AÑO MEDIA 1875 13.338.000 1952 45.750.000 1974 55.355.557 1994 53.156.957 2014 51.595.772 1888 21.964.000 1954 43.596.000 1975 56.707.003 1995 52.648.580 2015 51.895.000 1895 21.702.000 1955 43.978.000 1976 58.174.000 1996 50.829.700 1908 29.117.000 1957 43.980.000 1977 61.053.936 1997 50.058.900 1909 27.825.000 1958 41.327.000 1978 57.791.003 1998 48.072.900 1910 28.818.000 1959 41.167.000 1979 57.530.667 1999 49.056.700 1911 28.786.000 1960 43.521.000 1980 55.760.832 2000 48.674.400 1914 25.867.000 1961 42.520.000 1981 54.234.933 2001 48.851.400 1915 26.388.000 1962 42.901.000 1982 52.650.000 2002 50.269.706 1917 27.053.000 1963 40.009.120 1983 53.790.000 2003 55.568.393 1918 27.392.000 1964 42.300.000 1984 54.569.000 2004 56.630.467 1919 27.721.000 1965 46.708.229 1985 54.000.000 2005 56.819.142 1921 28.138.000 1966 48.800.000 1986 52.537.003 2006 58.071.392 1930 32.212.000 1967 51.260.336 1987 50.994.000 2007 58.501.500 1934 30.868.000 1968 51.465.003 1988 48.370.539 2008 57.583.122 1937 33.207.000 1969 48.298.069 1989 51.382.000 2009 54.452.551 1938 34.318.000 1970 48.439.883 1990 51.991.000 2010 48.949.743 1942 31.460.000 1971 49.786.000 1991 52.094.000 2011 48.029.547 1945 34.010.000 1972 52.304.200 1992 53.011.000 2012 49.771.287 1947 41.048.000 1973 54.771.003 1993 52.658.520 2013 51.027.498 EXISTENCIAS DE HACIENDA BOVINA AJUSTE DE LAS DISTINTAS FUENTES AÑOS 1875 A 2015 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 64 Figura 2.10.Ganado vacuno , todas las fuentes, total nacional 1967-2015. 1343 1344 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 65 1345 1346 1347 1348 1349 Tabla 2.8. Principales Indicadores Estadísticos. 1350 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 Período 1967 - 2015 Principales Indicadores Estadísticos Cabezas Media 52.919.941 Error típico 468.221 Mediana 52.537.004 Desviación estándar 3.277.545 Varianza de la muestra 1,07423E+13 Curtosis -0,619 Coeficiente de asimetría 0,420 Rango 12.995.914 Mínimo 48.057.990 Máximo 61.053.904 Suma 2.593.077.100 Cuenta 49 Nivel de confianza(95,0%) 941.421 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 66 1361 1362 1363 1364 1365 Figura 2.11. Ganado vacuno, todas las fuentes, total nacional 1967-2015. 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1379 1380 1381 1382 1383 1384 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 67 Explotaciones agropecuarias (EAP) con ganado y cantidad de cabezas por grupo de especies y tipo de delimitación, según provincia. Total del país. Año 2003 EAP/ Cabezas Sin límites Con límites definidos definidos Total del país EAP 193.886 23.381 170.505 Cabezas 48.539.411 1.011.998 47.527.413 Buenos Aires EAP 39.113 9 39.104 Cabezas 16.612.170 522 16.611.648 Catamarca EAP 3.246 1.783 1.463 Cabezas 228.259 80.990 147.269 Chaco EAP 12.215 1.158 11.057 Cabezas 1.981.310 95.170 1.886.140 Chubut EAP 1.562 41 1.521 Cabezas 131.222 1.472 129.750 Córdoba EAP 18.348 428 17.920 Cabezas 6.104.883 22.620 6.082.263 Corrientes EAP 11.150 538 10.612 Cabezas 3.613.504 61.214 3.552.290 Entre Ríos EAP 18.299 - 18.299 Cabezas 3.807.220 - 3.807.220 Formosa EAP 8.103 908 7.195 Cabezas 1.340.983 77.300 1.263.683 Jujuy EAP 2.540 1.758 782 Cabezas 86.496 44.276 42.220 La Pampa EAP 6.952 1 6.951 Cabezas 3.690.981 70 3.690.911 La Rioja EAP 3.664 1.789 1.875 Cabezas 253.846 69.822 184.024 Mendoza EAP 3.105 1.594 1.511 Cabezas 404.710 98.877 305.833 Misiones EAP 19.125 613 18.512 Cabezas 345.648 4.100 341.548 Neuquén EAP 1.980 1.357 623 Cabezas 146.337 48.470 97.867 Río Negro EAP 2.268 126 2.142 Cabezas 538.142 3.681 534.461 Salta EAP 5.496 3.684 1.812 Cabezas 493.804 158.973 334.831 San Juan EAP 645 341 304 Cabezas 41.030 20.124 20.906 San Luis EAP 4.039 67 3.972 Cabezas 1.340.161 2.112 1.338.049 Santa Cruz EAP 267 - 267 Cabezas 55.061 - 55.061 Santa Fe EAP 17.317 64 17.253 Cabezas 6.147.587 7.860 6.139.727 Santiago del Estero EAP 12.621 6.870 5.751 Cabezas 1.044.169 207.173 836.996 Tierra del Fuego EAP 61 - 61 Cabezas 29.038 - 29.038 Tucumán EAP 1.770 252 1.518 Cabezas 102.850 7.172 95.678 Fuente: INDEC, Censo Nacional Agropecuario 2002. Provincia Bovinos Total 1385 1386 Tabla 2.9. Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INDEC). Existenciasde 1387 Ganado Bovino Total Por Provincia– Censo Nacional Agropecuario 2008. 1388 1389 Cabezas % % acumulado Total del país 46.812.089 (1) 100 Buenos Aires 16.597.775 35,5 35,5 Santa Fe 6.159.845 13,2 48,6 Córdoba 5.201.723 11,1 59,7 La Pampa 3.740.218 8,0 67,7 Corrientes 3.714.638 7,9 75,7 Entre Ríos 3.489.455 7,5 83,1 Chaco 2.068.023 4,4 87,5 Formosa 1.400.679 3,0 90,5 San Luis 1.232.378 2,6 93,1 Santiago del Estero 973.775 2,1 95,2 Río Negro 651.987 1,4 96,6 Neuquén 161.317 0,3 97,0 Chubut 154.437 0,3 97,3 Santa Cruz 51.566 0,1 97,4 Tierra del Fuego 37123 0,1 97,5 Resto región NOA (2) 1.177.150 2,5 100,0 (1) Mendoza y Misiones no relevaron existencias de bovinos. (2) Incluye las provincias de Catamarca, Jujuy, La Rioja, Salta y Tucumán. Fuente: INDEC. Encuesta Nacional Agropecuaria 2005. Provincia Bovinos. Participación de las existencias provinciales en el total nacional. Año 2005 Existencias AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 68 Figura 2.12. Existencias anuales de ganado, (SIIA) 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 69 Figura 2.13. Existencias Bovinas por Provincias. Servicio Nacional de Sanidad y 1416 Calidad Agroalimentaria (SENASA) Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1417 1418 1419 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 70 Tabla 2.10. Existencias Bovinas por Provincia (SENASA). 1420 1421 PROVINCIA / AÑO 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 BUENOS AIRES 19.745.310 17.918.620 15.982.834 16.248.861 16.706.237 16.612.689 17.476.258 SANTA FE 7.317.739 6.913.465 6.032.822 5.786.570 6.360.175 6.635.270 6.566.999 CORRIENTES 5.090.984 5.018.961 4.868.160 4.599.760 4.975.691 5.017.285 5.143.498 CORDOBA 5.776.215 5.405.904 4.782.463 4.370.723 4.275.651 4.489.097 4.453.904 ENTRE RIOS 4.542.743 4.382.299 3.981.768 4.062.785 4.113.568 4.330.965 4.401.053 LA PAMPA 3.781.109 3.260.530 2.545.878 2.500.751 2.600.593 2.814.256 2.783.117 CHACO 2.627.329 2.578.166 2.379.091 2.333.089 2.633.645 2.646.471 2.610.335 FORMOSA 1.834.273 1.862.459 1.790.164 1.733.452 1.808.007 1.814.108 1.785.515 SAN LUIS 1.685.543 1.799.585 1.598.794 1.489.436 1.483.444 1.512.457 1.482.971 SANTIAGO DEL ESTERO 1.389.095 1.458.089 1.328.235 1.318.987 1.333.818 1.428.590 1.293.633 SALTA 968.929 1.037.024 1.019.006 1.023.955 1.054.184 1.144.059 1.076.441 RIO NEGRO 749.522 603.533 471.843 429.022 456.434 460.773 504.197 MENDOZA 502.435 559.827 533.488 438.831 405.600 397.399 392.593 MISIONES 353.232 391.765 410.657 407.666 416.969 443.491 454.794 CATAMARCA 252.200 264.928 238.671 234.176 240.346 246.724 240.209 CHUBUT 241.765 253.793 239.254 241.416 244.038 238.136 233.879 NEUQUEN 181.688 194.284 195.400 210.625 201.076 185.402 185.363 TUCUMAN 149.810 152.506 151.581 146.774 147.290 162.567 153.187 LA RIOJA 144.147 130.468 153.740 160.446 158.944 148.511 144.471 JUJUY 85.465 87.904 82.331 86.057 81.018 99.146 104.396 SANTA CRUZ 85.817 76.725 87.728 74.565 86.248 87.503 83.121 TIERRA DEL FUEGO 42.219 48.624 44.749 42.057 46.306 44.286 41.205 SAN JUAN 35.553 30.446 31.073 32.647 36.573 37.200 35.379 CIUDAD AUTONOMA B A 0 6 13 10 11 12 26 TOTAL PAIS 57.583.122 54.429.911 48.949.743 47.972.661 49.865.866 50.996.397 51.646.544 Fte.:Dirección de Análisis Pecuario - Dirección Nacional de Estudios y Análisis Económico del Sector Pecuario sobre datos SENASA TOTAL ANUAL EXISTENCIAS BOVINAS SENASA - 2008 - 2014 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 71 1422 1423 1424 Tabla 2.11. Existencias Bovinas por Provincias (RIAN) 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 Provincia Vacas Vaquillonas Novillos Novillitos Terneros Terneras Toros Total % PAIS 20.060.138 7.303.025 3.649.056 4.114.646 5.795.376 6.008.279 1.029.460 47.972.661 100,00% BUENOS AIRES 6.881.679 2.236.884 739.345 1.055.572 2.433.424 2.556.504 344.878 16.248.861 33,87% SANTA FE 2.190.189 932.317 663.603 719.848 589.170 600.563 90.625 5.786.570 12,06% CORRIENTES 2.017.434 797.604 361.615 373.796 454.601 494.387 100.303 4.599.760 9,59% CORDOBA 1.766.538 787.329 283.984 469.296 483.058 503.689 75.876 4.370.723 9,11% ENTRE RIOS 1.661.803 523.607 497.536 338.690 480.826 475.918 84.185 4.062.785 8,47% LA PAMPA 920.968 331.872 344.516 299.553 285.236 269.515 48.992 2.500.751 5,21% CHACO 1.025.182 388.329 171.578 221.013 231.985 234.566 60.176 2.333.089 4,86% FORMOSA 753.593 304.037 100.712 165.121 182.588 184.371 42.365 1.733.452 3,61% SAN LUIS 675.524 211.871 132.926 103.598 159.510 166.297 39.697 1.489.436 3,10% SANTIAGO DEL ESTERO 563.847 219.184 117.654 126.053 123.847 136.204 31.744 1.318.987 2,75% SALTA 412.819 195.783 89.921 96.511 97.881 100.325 30.684 1.023.955 2,13% MENDOZA 239.891 54.356 18.745 16.741 42.793 49.628 16.591 438.831 0,91% RIO NEGRO 224.454 53.110 17.706 20.878 46.948 52.406 13.299 429.022 0,89% MISIONES 171.877 69.337 32.612 28.269 41.260 45.405 11.562 407.666 0,85% CHUBUT 102.610 32.065 19.367 13.617 38.098 28.798 5.965 241.416 0,50% CATAMARCA 103.221 40.914 16.686 16.210 25.690 23.618 7.837 234.176 0,49% NEUQUEN 106.076 36.208 9.318 14.759 16.037 21.093 6.575 210.625 0,44% LA RIOJA 79.087 27.434 5.315 7.117 17.360 18.392 5.739 160.446 0,33% TUCUMAN 55.068 27.319 11.403 14.331 17.497 16.619 4.536 146.774 0,31% JUJUY 35.305 15.127 6.285 8.205 9.271 8.841 3.009 86.057 0,18% SANTA CRUZ 39.441 8.082 3.298 2.025 8.639 10.865 2.207 74.565 0,16% TIERRA DEL FUEGO 18.459 5.450 2.719 2.346 5.443 6.478 1.159 42.057 0,09% SAN JUAN 15.072 4.803 2.210 1.096 4.214 3.795 1.455 32.647 0,07% Fte. RIAN Total de bovinos - Stock por categoría y provincia Composición del stock por categoria y totales por provincia y total nacional -2011 - AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 72 Tabla 2.12. Existencias Bovinas por Provincias por número de orden. 1437 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1453 1454 1455 1456 1457 PROVINCIA MEDIA 2008/2014 POR CIENTO DEL TOTAL NÚMERO DE ORDEN POR EXISTENCIAS BUENOS AIRES 17.241.544 33,4% 1 SANTA FE 6.516.149 12,6% 2 CORRIENTES 4.959.191 9,6% 3 CORDOBA 4.793.422 9,3% 4 ENTRE RIOS 4.259.312 8,2% 5 LA PAMPA 2.898.033 5,6% 6 CHACO 2.544.018 4,9% 7 FORMOSA 1.803.997 3,5% 8 SAN LUIS 1.578.890 3,1% 9 SANTIAGO DEL ESTERO 1.364.350 2,6% 10 SALTA 1.046.228 2,0% 11 RIO NEGRO 525.046 1,0% 12 MENDOZA 461.453 0,9% 13 MISIONES 411.225 0,8% 14 CATAMARCA 245.322 0,5% 15 CHUBUT 241.754 0,5% 16 NEUQUEN 193.405 0,4% 17 TUCUMAN 151.959 0,3% 18 LA RIOJA 148.675 0,3% 19 JUJUY 89.474 0,2% 20 SANTA CRUZ 83.101 0,2% 21 TIERRA DEL FUEGO 44.207 0,1% 22 SAN JUAN 34.124 0,1% 23 CIUDAD AUTONOMA B A 11 0,0% 24 TOTAL PAIS 51.634.892 100,0% EXISTENCIA MEDIA POR PROVINCIA PERÍODO 2008-2014 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 73 1458 Figura 2.14. Mapa de Existencias Bovinas medias por Provincia. 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1477 1478 1479 1480AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 74 Tabla 2.13. Existencias de Ganado Bovino por Provincia y Partido de las 10 primeras 1481 provincias por sus existencias. Periodo 2009-2014. 1482 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1483 1484 EXISTENCIAS DE GANADO BOVINO POR PROVINCIA 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 BUENOS AIRES 17.918.620 15.982.834 16.248.861 16.706.237 16.612.689 17.476.258 16.824.250 CHACO 2.578.166 2.379.091 2.333.089 2.633.645 2.646.471 2.610.335 2.530.133 CORDOBA 5.405.904 4.782.463 4.370.723 4.275.651 4.489.097 4.453.904 4.629.624 CORRIENTES 5.018.961 4.868.160 4.599.760 4.975.691 5.017.285 5.143.498 4.937.226 ENTRE RIOS 4.382.299 3.981.768 4.062.785 4.113.568 4.330.965 4.401.053 4.212.073 FORMOSA 1.862.459 1.790.164 1.733.452 1.808.007 1.814.108 1.785.515 1.798.951 LA PAMPA 3.260.530 2.545.878 2.500.751 2.600.593 2.814.256 2.783.117 2.750.854 SAN LUIS 1.799.585 1.598.794 1.489.436 1.483.444 1.512.457 1.482.971 1.561.115 SANTA FE 6.913.465 6.032.822 5.786.570 6.360.175 6.635.270 6.566.999 6.382.550 SANTIAGO DEL ESTERO 1.458.089 1.328.235 1.318.987 1.333.818 1.428.590 1.293.633 1.360.225 Total general 50.598.078 45.290.209 44.444.414 46.290.829 47.301.188 47.997.283 46.987.000 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 75 1502 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 BUENOS AIRES 17.918.620 15.982.834 16.248.861 16.706.237 16.612.689 17.476.258 16.824.250 ADOLFO ALSINA 252.905 200.642 197.209 213.251 234.959 234.916 222.314 ADOLFO GONZALEZ CHAVES 217.487 187.480 183.877 195.570 189.106 220.728 199.041 ALBERTI 39.266 37.975 36.674 36.041 39.623 40.043 38.270 ALMIRANTE BROWN 594 400 361 394 353 318 403 ARRECIFES 43.057 36.638 38.470 39.481 41.063 46.188 40.816 AVELLANEDA 0 0 0 0 0 AYACUCHO 670.997 592.672 582.399 661.582 663.215 717.642 648.085 AZUL 496.093 491.892 493.352 510.356 493.332 515.528 500.092 BAHIA BLANCA 83.903 62.849 62.992 68.297 70.024 81.458 71.587 BALCARCE 281.784 237.014 317.060 260.594 249.651 258.885 267.498 BARADERO 56.031 41.145 41.125 41.493 42.554 43.760 44.351 BENITO JUAREZ 389.321 333.292 349.244 382.982 378.401 409.768 373.835 BERAZATEGUI 4.519 5.615 5.113 5.127 4.563 4.311 4.875 BERISSO 3.359 2.527 3.211 3.463 3.662 3.930 3.359 BOLIVAR 408.775 364.490 353.487 357.413 347.370 353.623 364.193 BRAGADO 93.971 82.725 82.133 83.101 83.323 85.208 85.077 CAMPANA 14.779 13.278 13.522 14.163 16.072 16.648 14.744 CAÑUELAS 115.027 108.218 104.949 107.994 104.318 108.803 108.218 CAPITAN SARMIENTO 17.290 16.442 15.664 16.097 14.042 13.708 15.541 CARLOS CASARES 181.009 152.141 152.062 158.235 145.137 145.569 155.692 CARLOS TEJEDOR 274.519 228.011 249.302 222.791 216.508 232.983 237.352 CARMEN DE ARECO 71.133 67.262 69.540 74.275 72.287 73.204 71.284 CARMEN DE PATAGONES 244.034 201.259 188.806 225.713 234.749 233.661 221.370 CASTELLI 149.844 145.061 128.125 128.232 136.146 154.885 140.382 CHACABUCO 103.254 90.027 89.604 90.194 90.912 89.551 92.257 CHASCOMUS 367.096 349.631 358.968 354.580 349.629 375.835 359.290 CHIVILCOY 96.439 86.902 85.838 87.111 87.620 84.846 88.126 COLON 36.106 31.982 30.677 32.456 32.676 31.048 32.491 CORONEL BRANDSEN 113.897 115.512 118.927 117.174 119.147 128.615 118.879 CORONEL DORREGO 187.237 161.947 169.632 174.015 187.147 195.455 179.239 CORONEL PRINGLES 284.184 236.374 253.508 278.960 275.683 290.177 269.814 CORONEL ROSALES 40.427 33.275 34.056 34.191 33.942 36.854 35.458 CORONEL SUAREZ 308.749 261.367 278.053 301.395 315.379 318.999 297.324 DAIREAUX 211.797 184.344 174.530 172.251 180.495 191.684 185.850 DOLORES 158.962 168.730 167.519 163.116 146.201 163.646 161.362 ENSENADA 1.264 1.096 690 667 595 683 833 ESCOBAR 5.802 7.254 5.962 5.828 7.265 7.597 6.618 ESTEBAN ECHEVERRIA 510 327 343 566 506 316 428 EXALTACION DE LA CRUZ 34.298 25.731 20.047 18.988 18.285 18.712 22.677 EZEIZA 3.016 2.570 2.177 2.214 2.278 1.761 2.336 FLORENCIO VARELA 5.874 5.319 4.617 4.290 5.097 4.444 4.940 FLORENTINO AMEGHINO 113.896 102.798 106.916 106.736 105.606 114.366 108.386 GENERAL ALVARADO 67.803 55.294 55.988 55.876 58.187 59.202 58.725 GENERAL ALVEAR 277.402 252.415 264.552 286.585 282.652 304.775 278.064 GENERAL ARENALES 29.629 26.859 26.980 28.857 28.716 30.934 28.663 GENERAL BELGRANO 141.674 134.265 134.041 140.889 133.221 145.263 138.226 GENERAL GUIDO 216.100 185.964 209.394 203.525 188.204 220.429 203.936 GENERAL LAMADRID 358.859 290.002 317.483 328.263 340.071 367.291 333.662 GENERAL LAS HERAS 77.648 93.697 75.077 74.031 74.467 78.053 78.829 GENERAL LAVALLE 194.057 171.996 165.474 160.025 162.203 185.806 173.260 GENERAL MADARIAGA 226.344 195.617 219.524 226.348 235.850 246.299 224.997 GENERAL PAZ 120.120 117.842 115.131 114.852 112.206 123.675 117.304 GENERAL PINTO 154.457 143.566 144.571 150.100 138.395 148.838 146.655 GENERAL PUEYRREDON 54.920 44.178 42.761 43.571 44.193 46.928 46.092 GENERAL RODRIGUEZ 16.701 15.468 14.467 15.454 15.994 17.166 15.875 GENERAL SAN MARTIN 0 0 0 0 0 GENERAL VIAMONTE 107.112 99.152 99.108 103.658 106.614 111.131 104.463 GENERAL VILLEGAS 401.268 334.904 315.260 322.634 324.195 330.277 338.090 GÜAMINI 268.065 248.804 241.246 223.125 238.597 237.233 242.845 HIPOLITO YRIGOYEN 91.229 81.966 88.142 82.785 82.862 83.460 85.074 HURLINGHAM 0 0 0 0 0 ITUZAINGO 0 0 0 0 0 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 76 1503 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 BUENOS AIRES 17.918.620 15.982.834 16.248.861 16.706.237 16.612.689 17.476.258 16.824.250 JUNIN 95.253 80.900 79.177 84.183 78.516 79.042 82.845 LA MATANZA 2.779 2.290 1.798 1.737 2.202 1.668 2.079 LA PLATA 53.590 55.668 48.566 47.649 54.014 56.599 52.681 LANUS 62 34 34 34 34 34 39 LAPRIDA 295.894 256.035 292.348 311.175 303.499 320.277 296.538 LAS FLORES 265.214 284.334 268.243 276.361 273.217 300.254 277.937 LEANDRO N. ALEM 78.208 70.184 70.176 69.989 69.956 68.511 71.171 LINCOLN 426.394 370.379 375.026 378.714 384.039 386.197 386.792 LOBERIA 224.201 199.997 209.297 202.449 203.292 202.932 207.028 LOBOS 132.803 115.898 120.391 127.636 129.102 130.769 126.100 LOMAS DE ZAMORA 348 288 206 303 249 168 260 LUJAN 30.215 26.748 27.040 27.995 27.973 29.238 28.202 MAGDALENA 165.684 163.356 176.994 182.298 178.783 192.013 176.521 MAIPU 204.745 178.140 190.146 195.123 198.455 219.029 197.606 MALVINAS ARGENTINAS 1.819 1.561 1.773 1.429 1.303 878 1.461 MAR CHIQUITA 286.802 258.759 285.159 301.377 288.352 299.593 286.674 MARCOS PAZ 39.316 36.623 28.362 32.879 32.543 33.154 33.813 MERCEDES 75.020 74.828 71.428 74.101 70.968 74.296 73.440 MERLO 869 827 518 435 440 453 590 MONTE 136.904 131.835 130.791 129.753 119.789 125.279 129.059 MORENO 353 366 365 401 341 250 346 MORON 0 0 0 0 0 NAVARRO 144.310 133.645 131.592 132.976 134.391 135.640 135.426 NECOCHEA 166.829 147.417 154.549 163.237 155.639 161.171 158.140 NUEVE DE JULIO 275.577 238.219 230.726 239.096 240.244 244.429 244.715 OLAVARRIA 638.766 605.403 617.084 631.061 591.504 645.873 621.615 PEHUAJO 290.085 238.765 224.171 234.304 214.573 221.260 237.193 PELLEGRINI 103.616 86.604 87.846 84.765 84.494 72.002 86.555 PERGAMINO 107.306 102.609 94.968 101.404 100.254 103.515 101.676 PILA 251.851 261.903 272.214 258.321 243.121 277.480 260.815 PILAR 3.532 4.763 2.719 3.159 3.814 4.063 3.675 PRESIDENTE PERON 0 0 1 6 1.366 1.361 456 PUAN 247.310 189.525 196.844 226.408 245.750 258.892 227.455 PUNTA INDIO 123.319 133.064 142.469 142.317 149.798 155.775 141.124 QUILMES 109 42 36 52 58 57 59 RAMALLO 38.800 32.683 31.038 26.073 34.004 35.644 33.040 RAUCH367.667 355.485 374.775 385.915 379.516 410.327 378.948 RIVADAVIA 238.381 201.828 182.291 178.195 178.617 190.302 194.936 ROJAS 71.187 71.162 65.178 64.643 69.625 66.306 68.017 ROQUE PEREZ 126.495 99.388 115.945 111.213 112.934 112.164 113.023 SAAVEDRA 163.375 142.135 139.331 155.861 165.832 170.539 156.179 SALADILLO 225.786 202.228 200.160 213.626 220.876 218.428 213.517 SALLIQUELO 80.498 73.133 56.929 64.756 63.113 55.879 65.718 SALTO 49.005 49.893 44.103 44.471 42.871 44.251 45.766 SAN ANDRES DE GILES 57.801 55.140 51.806 53.149 55.645 55.848 54.898 SAN ANTONIO DE ARECO 32.860 36.310 28.795 27.890 26.656 25.495 29.668 SAN CAYETANO 117.097 98.680 102.999 110.958 105.930 107.651 107.219 SAN FERNANDO 8.675 7.393 7.679 8.205 8.667 8.059 8.113 SAN ISIDRO 0 0 4 3 1 0 1 SAN MIGUEL 0 0 0 0 0 SAN NICOLAS 22.305 18.473 16.720 17.338 16.922 16.964 18.120 SAN PEDRO 50.498 54.609 45.337 40.648 46.931 46.636 47.443 SAN VICENTE 66.220 58.219 58.427 58.313 56.784 59.272 59.539 SUIPACHA 70.552 68.897 73.489 75.979 71.232 79.681 73.305 TANDIL 312.216 282.044 286.070 295.904 283.812 294.752 292.466 TAPALQUE 335.906 294.833 322.578 342.057 331.371 366.364 332.185 TIGRE 290 371 358 167 454 290 322 TORDILLO 114.092 107.177 113.793 111.006 102.721 119.294 111.347 TORNQUIST 184.155 142.166 151.286 162.935 166.634 177.672 164.141 TRENQUE LAUQUEN 334.205 267.237 269.243 264.860 276.155 283.323 282.504 TRES ARROYOS 217.447 214.932 211.880 216.824 213.674 216.709 215.244 TRES DE FEBRERO 0 0 0 0 0 TRES LOMAS 83.522 70.212 69.579 70.862 68.325 66.033 71.422 VEINTICINCO DE MAYO 310.165 276.146 299.765 291.825 291.541 307.722 296.194 VILLARINO 354.990 259.240 277.011 314.592 308.442 325.945 306.703 ZARATE 29.454 25.608 19.295 22.887 25.783 25.440 24.745 Total general 17.918.620 15.982.834 16.248.861 16.706.237 16.612.689 17.476.258 16.824.250 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 77 1504 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 CHACO 2.578.166 2.379.091 2.333.089 2.633.645 2.646.471 2.610.335 2.530.133 ALMIRANTE BROWN 182.379 196.163 191.192 215.514 199.002 184.866 194.853 BERMEJO 125.669 114.894 101.193 129.470 134.197 135.455 123.480 CHACABUCO 30.052 24.283 23.089 25.482 26.367 23.716 25.498 COMANDANTE FERNANDEZ 47.538 42.802 36.853 42.072 39.940 39.919 41.521 DOCE DE OCTUBRE 34.895 40.542 41.130 42.270 41.498 39.617 39.992 DOS DE ABRIL 26.309 22.548 24.294 26.411 26.115 24.364 25.007 FRAY JUSTO SANTA MARIA DE ORO 69.906 61.855 63.822 75.140 77.861 76.942 70.921 GENERAL BELGRANO 38.391 31.917 30.237 32.649 30.804 23.390 31.231 GENERAL DONOVAN 80.455 69.403 71.557 80.317 79.528 80.665 76.988 GENERAL GUEMES 147.491 184.218 189.869 218.076 210.849 218.121 194.771 INDEPENDENCIA 29.082 26.321 25.607 27.814 26.221 24.551 26.599 LIBERTAD 46.167 46.875 43.478 51.303 49.178 50.423 47.904 LIBERTADOR GENERAL SAN MARTIN 391.738 361.453 330.471 362.710 349.823 343.193 356.565 MAIPU 75.247 71.382 73.505 75.848 80.603 74.978 75.261 MAYOR LUIS J. FONTANA 147.537 131.101 120.010 135.635 153.361 152.311 139.993 NUEVE DE JULIO 38.630 31.223 31.448 33.444 31.933 27.160 32.306 O'HIGGINS 45.789 35.562 34.816 38.668 39.676 41.923 39.406 PRESIDENTE DE LA PLAZA 118.881 90.353 89.132 104.666 109.850 106.346 103.205 PRIMERO DE MAYO 62.476 55.624 58.264 65.955 68.381 70.388 63.515 QUITILIPI 73.568 65.010 65.617 71.967 72.557 70.147 69.811 SAN FERNANDO 188.619 170.870 175.828 173.587 171.431 161.211 173.591 SAN LORENZO 112.123 90.286 78.790 97.816 108.783 113.157 100.159 SARGENTO CABRAL 78.457 72.824 72.685 82.321 83.683 86.275 79.374 TAPENAGA 233.454 218.419 244.651 291.084 305.685 313.551 267.807 VEINTICINCO DE MAYO 153.313 123.163 115.551 133.426 129.145 127.666 130.377 Total general 2.578.166 2.379.091 2.333.089 2.633.645 2.646.471 2.610.335 2.530.133 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 78 1505 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 CORDOBA 5.405.904 4.782.463 4.370.723 4.275.651 4.489.097 4.453.904 4.629.624 CALAMUCHITA 118.926 122.062 107.515 116.866 128.839 138.381 122.098 CAPITAL 31 56 72 72 91 85 68 COLON 38.569 38.653 32.768 34.794 40.046 50.221 39.175 CRUZ DEL EJE 77.777 71.213 60.096 46.333 50.813 45.435 58.611 GENERAL ROCA 728.698 601.504 544.922 539.925 543.916 544.903 583.978 GENERAL SAN MARTIN 281.049 261.480 247.902 243.000 250.367 262.495 257.716 ISCHILIN 130.506 114.801 80.797 79.213 86.222 80.659 95.366 JUAREZ CEELMAN 300.272 269.846 258.384 246.760 252.827 258.015 264.351 MARCOS JUAREZ 245.955 210.028 203.998 198.567 205.080 204.282 211.318 MINAS 30.608 27.911 25.037 24.189 27.413 26.083 26.874 POCHO 56.532 50.741 41.735 39.827 38.640 37.928 44.234 PRESIDENTE ROQUE SAENZ PEÑA 400.590 297.969 280.611 279.723 282.734 289.019 305.108 PUNILLA 62.025 54.905 52.187 49.630 52.103 49.897 53.458 RIO CUARTO 712.958 648.454 544.952 549.010 593.581 596.946 607.650 RIO PRIMERO 193.199 165.198 154.134 146.786 159.504 154.457 162.213 RIO SECO 118.925 102.935 94.217 85.620 109.082 108.368 103.191 RIO SEGUNDO 113.752 108.621 105.762 100.048 107.698 102.936 106.470 SAN ALBERTO 57.356 59.491 49.809 44.469 42.925 42.067 49.353 SAN JAVIER 28.912 28.662 26.818 25.765 25.198 23.809 26.527 SAN JUSTO 866.285 790.554 765.191 737.785 760.445 738.766 776.504 SANTA MARIA 37.853 31.358 26.678 27.484 31.136 30.238 30.791 SOBREMONTE 81.858 72.910 61.686 62.963 67.341 58.677 67.573 TERCERO ARRIBA 122.115 114.219 105.972 104.008 112.994 113.165 112.079 TOTORAL 82.941 77.909 69.345 68.607 74.908 65.394 73.184 TULUMBA 115.010 83.539 76.505 75.119 78.632 73.318 83.687 UNION 403.202 377.444 353.630 349.088 366.562 358.360 368.048 Total general 5.405.904 4.782.463 4.370.723 4.275.651 4.489.097 4.453.904 4.629.624 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 79 1506 1507 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 CORRIENTES 5.018.961 4.868.160 4.599.760 4.975.691 5.017.285 5.143.498 4.937.226 BELLA VISTA 99.847 106.129 103.000 112.813 111.457 111.905 107.525 BERON DE ASTRADA 36.595 36.648 34.232 32.174 31.218 33.587 34.076 CAPITAL 23.462 21.967 20.225 23.556 25.445 25.810 23.411 CONCEPCION 220.969 207.562 198.928 199.461 202.947 198.667 204.756 CURUZU CUATIA 584.153 530.433 523.462 587.012 603.068 631.994 576.687 EMPEDRADO 124.579 122.558 119.044 130.682 126.012 126.268 124.857 ESQUINA 265.231 257.328 248.902 247.740 267.404 283.920 261.754 GENERAL ALVEAR 115.536 101.675 90.060 105.709 101.687 103.972 103.107 GENERAL PAZ 130.670 124.681 123.586 128.530 130.745 147.519 130.955 GOYA 379.121 352.479 347.863 390.161 394.279 400.789 377.449 ITATI 46.862 46.673 50.564 55.255 54.887 55.769 51.668 ITUZAINGO 231.403 214.587 208.404 210.459 205.728 201.596 212.030 LAVALLE 112.495 109.989 103.917 119.722 119.818 123.830 114.962 MBUCURUYA 59.988 61.702 62.781 71.606 68.780 69.946 65.801 MERCEDES 619.432 642.274 530.410 582.350 599.033 606.035 596.589 MONTE CASEROS 200.315 186.823 168.857 197.656 196.841 202.431 192.154 PASO DE LOS LIBRES 322.757 315.384 291.784 315.386 323.831 328.375 316.253 SALADAS 142.034 138.366 136.994 154.016 158.540 152.774 147.121 SAN COSME 33.964 33.537 34.645 37.389 38.658 38.118 36.052 SAN LUIS DEL PALMAR 137.492 143.198 134.753 145.427 146.690 153.645 143.534 SAN MARTIN 356.421 362.568 342.085 347.370 341.179 354.670 350.716 SAN MIGUEL 89.461 87.669 81.978 81.687 83.412 84.275 84.747 SAN ROQUE 179.370 180.675 175.629 201.309 193.378 201.409 188.628 SANTO TOME 332.877 323.892 310.846 327.685 312.017 324.798 322.019 SAUCE 173.927 159.363 156.811 170.536 180.231 181.396 170.377 Total general 5.018.961 4.868.160 4.599.760 4.975.691 5.017.285 5.143.498 4.937.226 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014MEDIA 2009 - 2014 ENTRE RIOS 4.382.299 3.981.768 4.062.785 4.113.568 4.330.965 4.401.053 4.212.073 COLON 190.521 171.613 169.619 163.947 174.819 181.066 175.264 CONCORDIA 163.580 159.975 163.759 168.684 167.313 184.538 167.975 DIAMANTE 149.597 112.247 126.426 120.711 133.042 138.867 130.148 FEDERACION 250.308 244.608 231.308 214.421 232.544 245.672 236.477 FEDERAL 374.571 370.025 368.269 381.433 395.331 403.941 382.262 FELICIANO 231.091 218.766 217.513 199.997 213.992 224.760 217.687 GUALEGUAY 338.092 246.007 268.244 288.659 320.064 320.031 296.850 GUALEGUAYCHU 376.334 434.272 352.860 349.589 377.833 383.177 379.011 ISLAS DEL YBICUY 283.106 149.119 225.271 287.767 327.570 328.368 266.867 LA PAZ 375.267 379.071 370.086 377.085 383.670 394.023 379.867 NOGOYA 240.772 266.932 265.430 254.567 268.109 274.837 261.775 PARANA 239.156 245.421 251.605 251.336 258.982 260.107 251.101 SAN SALVADOR 78.488 71.890 78.784 75.663 77.241 75.322 76.231 TALA 141.691 151.093 139.256 132.882 137.530 139.381 140.306 URUGUAY 229.340 235.565 245.133 231.669 241.366 244.848 237.987 VICTORIA 309.469 132.268 180.895 193.052 220.687 212.272 208.107 VILLAGUAY 410.916 392.896 408.327 422.106 400.872 389.843 404.160 Total general 4.382.299 3.981.768 4.062.785 4.113.568 4.330.965 4.401.053 4.212.073 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 80 1508 1509 1510 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 FORMOSA 1.862.459 1.790.164 1.733.452 1.808.007 1.814.108 1.785.515 1.798.951 BERMEJO 113.988 112.593 108.987 119.736 133.004 125.915 119.037 FORMOSA 307.950 285.736 276.661 268.303 272.714 257.680 278.174 LAISHI 185.885 189.274 209.351 188.891 181.581 197.054 192.006 MATACOS 26.296 26.018 22.245 23.689 26.169 26.004 25.070 PATIÑO 470.766 466.217 453.691 494.147 489.521 475.534 474.979 PILAGAS 126.822 117.324 115.006 116.958 116.272 115.800 118.030 PILCOMAYO 204.461 204.149 179.573 212.552 210.507 203.552 202.466 PIRANE 378.895 357.278 337.463 352.317 352.153 353.278 355.231 RAMON LISTA 47.396 31.575 30.475 31.414 32.187 30.698 33.958 Total general 1.862.459 1.790.164 1.733.452 1.808.007 1.814.108 1.785.515 1.798.951 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 LA PAMPA 3.260.530 2.545.878 2.500.751 2.600.593 2.814.256 2.783.117 2.750.854 ATREUCO 175.145 137.967 151.494 172.477 168.205 171.344 162.772 CALEU CALEU 113.464 45.826 55.538 78.563 97.305 105.026 82.620 CAPITAL 137.364 108.130 109.623 118.529 127.911 124.615 121.029 CATRILO 129.609 117.474 103.577 106.709 118.384 114.112 114.978 CHALILEO 97.447 78.050 72.698 73.336 76.799 73.942 78.712 CHAPALEUFU 149.060 127.171 113.765 102.659 110.605 100.720 117.330 CHICALCO 78.570 45.365 33.864 33.546 40.456 43.906 45.951 CONHELO 257.213 228.585 215.443 222.440 249.365 234.735 234.630 CURACO 75.137 35.779 30.780 28.344 29.746 30.032 38.303 GUATRACHE 134.508 97.122 136.584 121.159 130.584 130.694 125.109 HUCAL 160.955 107.500 114.575 133.480 145.915 149.191 135.269 LIHUEL CALEL 137.550 59.816 66.012 78.903 94.358 106.751 90.565 LIMAY MAHUIDA 73.796 49.802 47.138 40.220 43.138 42.587 49.447 LOVENTUE 210.179 175.877 176.022 170.279 173.903 170.234 179.416 MARACO 138.904 139.903 113.989 123.743 126.742 122.813 127.682 PUELEN 46.188 33.805 26.181 22.225 23.583 24.403 29.398 QUEMU QUEMU 155.611 136.903 122.232 124.669 137.134 137.863 135.735 RANCUL 226.891 203.149 186.565 187.661 200.757 186.548 198.595 REALICO 161.803 143.380 131.946 135.467 147.176 140.194 143.328 TOAY 171.257 139.579 151.553 162.958 176.041 176.125 162.919 TRENEL 135.460 124.006 123.577 124.220 138.510 140.184 130.993 UTRACAN 294.419 210.689 217.595 239.006 257.639 257.098 246.074 Total general 3.260.530 2.545.878 2.500.751 2.600.593 2.814.256 2.783.117 2.750.854 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 SAN LUIS 1.799.585 1.598.794 1.489.436 1.483.444 1.512.457 1.482.971 1.561.115 AYACUCHO 105.441 102.867 88.973 82.983 91.235 92.076 93.929 BELGRANO 91.119 89.293 81.734 76.688 81.897 74.559 82.548 CHACABUCO 110.448 98.236 82.860 82.242 77.927 81.128 88.807 CORONEL PRINGLES 144.024 134.039 123.023 126.002 125.149 125.378 129.603 GENERAL PEDERNERA 487.296 426.603 380.091 382.670 378.000 384.647 406.551 GOBERNADOR DUPUY 577.373 485.591 470.922 489.394 511.790 473.752 501.470 JUNIN 46.810 42.997 38.025 35.721 33.480 35.606 38.773 LA CAPITAL 171.856 156.500 162.989 146.813 146.327 149.126 155.602 LIBERTADOR GENERAL SAN MARTIN 65.218 62.668 60.819 60.931 66.652 66.699 63.831 Total general 1.799.585 1.598.794 1.489.436 1.483.444 1.512.457 1.482.971 1.561.115 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 81 1511 1512 Provincia - Partido 2009 2010 2011 2012 2013 2014 MEDIA 2009 - 2014 SANTA FE 6.913.465 6.032.822 5.786.570 6.360.175 6.635.270 6.566.999 6.382.550 BELGRANO 65.565 62.053 53.285 50.686 57.381 50.133 56.517 CASEROS 90.861 87.451 79.396 86.128 100.655 94.333 89.804 CASTELLANOS 580.548 542.531 506.907 528.224 528.226 524.160 535.099 CONSTITUCION 160.731 135.255 124.753 119.992 130.468 130.184 133.564 GARAY 217.956 151.246 178.947 199.829 204.425 197.612 191.669 GENERAL LOPEZ 445.606 403.310 340.947 381.232 383.475 377.640 388.702 GENERAL OBLIGADO 553.317 480.322 467.617 548.349 568.940 552.791 528.556 IRIONDO 119.593 117.478 104.717 110.334 115.568 110.044 112.956 LA CAPITAL 174.321 129.788 144.158 151.823 168.869 166.875 155.972 LAS COLONIAS 457.529 443.134 423.890 457.566 472.469 466.571 453.527 NUEVE DE JULIO 730.824 571.338 571.751 618.416 628.778 627.972 624.847 ROSARIO 58.375 55.521 45.796 42.990 42.615 44.115 48.235 SAN CRISTOBAL 1.162.021 1.010.802 973.795 1.099.662 1.155.542 1.140.964 1.090.464 SAN JAVIER 421.241 343.552 342.774 372.542 388.102 374.825 373.839 SAN JERONIMO 207.712 166.991 165.234 169.729 179.703 184.154 178.921 SAN JUSTO 361.153 351.442 252.822 339.119 361.792 361.725 338.009 SAN LORENZO 42.873 41.458 43.897 42.713 42.274 41.183 42.400 SAN MARTIN 205.232 193.846 186.727 183.781 188.971 193.850 192.068 VERA 858.007 745.304 779.157 857.060 917.017 927.868 847.402 Total general 6.913.465 6.032.822 5.786.570 6.360.175 6.635.270 6.566.999 6.382.550 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 82 Tabla 2.14. Evolución de Faena, Producción de Carne, Exportación y Consumo 1513 Ganado Bovino. Total del País - Período 1980 a 2014. 1514 1515 1516 1517 Período Existencias Total País, (Cabezas), Anual Faena, Total Anual, (Cabezas) Faena, Vacas Anual (Cabezas) Faena, Vaquillonas (Cabezas) Producción de Carne en Tm Exportacion Anual Consumo Aparente Consumo Habitante en Kg/año Tasa de Extraccion Total s/stock 1980 55.761.000 13.830.492 2.506.432 1.705.375 2.839.248 457.240 2.382.008 86 24,8% 1981 54.235.000 14.650.491 3.035.413 1.793.774 2.939.205 462.403 2.476.802 88 27,0% 1982 52.650.000 12.362.046 2.827.338 1.352.071 2.550.542 506.742 2.043.800 73 23,5% 1983 53.790.000 11.425.608 2.468.948 1.214.006 2.455.271 397.368 2.057.903 71 21,2% 1984 54.569.000 12.221.434 2.712.172 1.379.679 2.553.287 243.065 2.310.222 78 22,4% 1985 54.000.000 14.050.904 3.020.797 1.827.281 2.847.838 268.445 2.579.393 83 26,0% 1986 52.537.000 14.848.911 2.850.958 2.124.900 3.023.413 265.460 2.757.953 85 28,3% 1987 50.994.000 12.877.753 2.379.931 1.972.177 2.620.000 320.097 2.299.903 76 25,3% 1988 47.075.000 12.199.993 2.100.546 1.757.406 2.563.000 325.555 2.237.445 73 25,9% 1989 50.772.000 12.209.995 2.378.530 1.823.763 2.585.000 368.709 2.216.291 66 24,0% 1990 51.564.000 13.423.572 2.450.833 2.039.675 3.000.700 474.078 2.526.622 78 26,0% 1991 51.915.000 13.516.307 2.335.359 2.041.476 2.854.000 407.333 2.446.667 74 26,0% 1992 53.011.000 12.823.901 2.082.8242.155.449 2.723.000 297.118 2.425.882 73 24,2% 1993 52.656.000 13.216.590 2.003.497 2.266.389 2.787.000 281.133 2.505.867 74 25,1% 1994 53.157.000 13.200.352 2.157.502 2.205.690 2.762.000 376.776 2.385.224 68 24,8% 1995 52.649.000 12.857.403 2.445.109 1.995.601 2.688.000 520.062 2.167.938 62 24,4% 1996 50.861.000 12.916.715 2.745.936 1.893.420 2.694.000 476.640 2.217.360 63 25,4% 1997 50.059.000 12.794.717 2.436.758 1.780.391 2.712.000 437.852 2.274.148 64 25,6% 1998 48.085.000 11.267.726 1.780.855 1.940.889 2.468.600 295.867 2.173.133 60 23,4% 1999 49.057.000 12.145.029 1.753.755 2.099.917 2.718.700 347.599 2.372.186 65 24,8% 2000 48.674.400 12.400.233 2.015.167 2.043.159 2.718.600 342.092 2.355.392 64 25,5% 2001 48.851.000 11.586.729 1.745.615 1.936.189 2.488.300 152.599 2.336.183 63 23,7% 2002 52.000.000 11.499.834 2.162.724 1.754.015 2.524.800 351.201 2.174.322 59 22,1% 2003 55.875.764 12.506.192 2.164.863 2.074.138 2.663.200 391.983 2.266.472 60 22,4% 2004 56.844.020 14.328.493 2.633.440 2.424.649 3.030.400 715.529 2.282.753 63 25,2% 2005 57.033.527 14.251.709 2.446.809 2.353.523 3.130.800 850.527 2.281.484 62 25,0% 2006 58.293.607 13.418.824 2.299.715 2.274.708 3.033.600 634.828 2.403.145 65 23,0% 2007 58.722.108 14.955.659 2.711.008 2.397.073 3.223.699 593.211 2.624.392 69 25,5% 2008 57.583.122 14.660.284 2.816.176 2.548.013 3.131.903 465.236 2.658.696 69 25,5% 2009 54.463.871 16.053.026 3.175.226 2.624.991 3.376.394 721.050 2.655.338 69 29,5% 2010 48.949.743 11.862.963 2.200.609 1.216.276 2.625.100 327.851 2.180.802 58 24,2% 2011 47.960.000 10.861.892 1.828.090 746.674 2.497.250 282.844 2.233.948 57 22,6% 2012 49.866.000 11.428.785 2.023.820 887.408 2.599.430 242.687 2.365.206 59 22,9% 2013 50.892.000 12.927.000 2.316.093 1.093.511 2.842.938 275.628 2.567.304 64 25,4% 2014 51.646.544 12.398.764 2.429.793 2.507.485 2.706.399 193.086 2.498.869 59,4 24,0% Existencias Total País, (Cabezas), Anual Faena, Total Anual, (Cabezas) Faena, Vacas Anual (Cabezas) Faena, Vaquillonas (Cabezas) Producción de Carne en Tm Exportacion Anual Consumo Aparente Consumo Habitante en Kg/año Tasa de Extraccion Total s/stock Máximo 58.722.108 16.053.026 3.175.226 2.624.991 3.376.394 850.527 2.757.953 88 29,5% Mínimo 47.075.000 10.861.892 1.745.615 746.674 2.455.271 152.599 2.043.800 57 21,2% Promedio 52.487.220 12.970.866 2.384.075 1.892.890 2.770.789 401.997 2.364.030 69 24,7% Fte Elaboración propia sobre información SENASA/MinAgri/IPCVA AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 83 Tabla 2.15. Cuadro Animales Faenados Anualmente. 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 Año Faena, Total Anual, (Cabezas) Faena, Total Anual, (Cabezas) de Engorde a Corral % de Bovinos a Faena de Engorde a Corral sobre Faena Total 2.008 14.660.284 3.302.696 22,5% 2.009 16.053.026 4.700.324 29,3% 2.010 11.862.963 3.218.337 27,1% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 84 Tabla 2.16. Establecimientos de Engorde a Corral registrados por SENASA a Junio 1541 2013 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 Estab. UP Estab. Con UP con Registrados Registradas Existencias Existencias BUENOS AIRES 686 1.523 643 1.272 42,39% SANTA FE 374 664 357 571 19,03% CORDOBA 408 756 371 553 18,43% ENTRE RIOS 105 223 91 187 6,23% LA RIOJA 12 131 12 75 2,50% SANTIAGO DEL ESTERO 29 72 26 66 2,20% LA PAMPA 28 56 26 51 1,70% SALTA 42 67 33 47 1,57% NEUQUEN 12 37 12 35 1,17% SAN LUIS 17 28 17 26 0,87% SANTA CRUZ 3 19 3 17 0,57% CHACO 17 19 14 16 0,53% RIO NEGRO 13 17 13 16 0,53% TUCUMAN 15 18 13 16 0,53% CHUBUT 15 15 15 15 0,50% MENDOZA 10 13 8 9 0,30% CATAMARCA 7 9 5 7 0,23% CORRIENTES 5 7 4 6 0,20% JUJUY 7 7 6 6 0,20% MISIONES 5 5 5 5 0,17% FORMOSA 2 2 2 2 0,07% SAN JUAN 2 2 2 2 0,07% TIERRA DEL FUEGO 1 1 1 1 0,03% Totales 1.815 3.691 1.679 3.001 100,00% Fte.:Dirección de Control de Gestión y Programas Especiales Dirección Nacional de Sanidad Animal- SENASA ESTABLECIMIENTOS ENGORDE A CORRAL REGISTRADOS CON EXISTENCIAS A JUNIO 2013 Provincia % UP con existencias por provincia respecto al total del País AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 85 Tabla 2.17. Provincia de Origen de los Envíos de Ganado Bovino para Faena 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 ORIGEN DEL MOVIMIENTO TOTAL DE CABEZAS POR CIENTO DEL TOTAL BUENOS AIRES 3.816.491 30,8% CORDOBA 1.810.397 14,6% SANTA FE 1.792.891 14,5% MERCADO LINIERS 1.411.052 11,4% ENTRE RIOS 992.154 8,0% LA PAMPA 590.400 4,8% CHACO 365.201 3,0% SAN LUIS 291.743 2,4% CORRIENTES 270.612 2,2% SANTIAGO DEL ESTERO 254.377 2,1% SALTA 237.141 1,9% FORMOSA 98.205 0,8% MISIONES 83.580 0,7% RIO NEGRO 77.822 0,6% CHUBUT 66.808 0,5% TUCUMAN 61.140 0,5% MENDOZA 49.628 0,4% CATAMARCA 29.546 0,2% NEUQUEN 26.015 0,2% LA RIOJA 16.864 0,1% SANTA CRUZ 14.238 0,1% JUJUY 11.918 0,1% TIERRA DEL FUEGO 5.746 0,0% SAN JUAN 3.690 0,0% TOTAL GENERAL 12.377.659 100,0% ORIGEN DE LOS ENVIOS DE HACIENDA BOVINA POR CATEGORIA 2014 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 86 Tabla 2.18. Producción de Carne (PC) Destinada a Consumo Interno y Exportación. 1580 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 Período Producción de Carne en Tm Res con Hueso - PC Exportacion Anual Consumo Aparente Consumo Habitante en Kg/año 1980 2.839.248 457.240 2.382.008 86,0 1981 2.939.205 462.403 2.476.802 88,0 1982 2.550.542 506.742 2.043.800 73,0 1983 2.455.271 397.368 2.057.903 71,0 1984 2.553.287 243.065 2.310.222 78,0 1985 2.847.838 268.445 2.579.393 83,0 1986 3.023.413 265.460 2.757.953 85,0 1987 2.620.000 320.097 2.299.903 76,0 1988 2.563.000 325.555 2.237.445 73,0 1989 2.585.000 368.709 2.216.291 66,0 1990 3.000.700 474.078 2.526.622 78,0 1991 2.854.000 407.333 2.446.667 74,0 1992 2.723.000 297.118 2.425.882 73,0 1993 2.787.000 281.133 2.505.867 74,0 1994 2.762.000 376.776 2.385.224 68,0 1995 2.688.000 520.062 2.167.938 62,0 1996 2.694.000 476.640 2.217.360 63,0 1997 2.712.000 437.852 2.274.148 64,0 1998 2.468.600 295.867 2.173.133 60,0 1999 2.718.700 347.599 2.372.186 65,0 2000 2.718.600 342.092 2.355.392 64,0 2001 2.488.300 152.599 2.336.183 63,0 2002 2.524.800 351.201 2.174.322 59,0 2003 2.663.200 391.983 2.266.472 60,0 2004 3.030.400 715.529 2.282.753 63,0 2005 3.130.800 850.527 2.281.484 62,0 2006 3.033.600 634.828 2.403.145 65,0 2007 3.223.699 593.211 2.624.392 69,0 2008 3.131.903 465.236 2.658.696 69,0 2009 3.376.394 721.050 2.655.338 69,0 2010 2.625.100 327.851 2.180.802 58,0 2011 2.497.250 282.844 2.233.948 57,0 2012 2.599.430 242.687 2.365.206 59,0 2013 2.842.938 275.628 2.567.304 64,0 2014 2.706.399 193.086 2.498.869 59,4 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 87 Figura 2.15. Principales Variables del Mercado Ganadería Bovina (1980-2014) 1588 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1589 1590 Figura 2.16. Principales Variables del Mercado Ganadería Bovina. 1591 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1592 1593 1594 1595 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTOY VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 88 Figura 2.17. Faena de Hacienda Proveniente de Engorde Corral (2008-2010). 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1610 1611 1612 1613 1614 1615 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 89 Figura 2.18. Engorde Corral por provincia (2013 SENASA). 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1628 1629 1630 1631 1632 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 90 Figura 2.19. Mapa de Distribucon de Existencias Bovinas por Partido. 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 1649 1650 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 91 1651 1652 1653 1654 1655 Figura 2.20. Animales Enviados a Faena Año 2014 Fte:SENASA. 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 92 1667 1668 1669 1670 1671 Figura 2.21. Evolución histórica del consumo de fertilizantes en Argentina. Fuente: 1672 CIAFA-Fertilizar Asociación Civil. 1673 1674 1675 1676 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 93 1677 1678 1679 1680 1681 Figura 2.22. Evolución trimestral de las ventas en volumen según tipo de 1682 fertilizantes. Fuente: Fertilizar. 1683 1684 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 94 1685 1686 1687 Figura 2.23. Porcentaje de la superficie fertilizada de la superficie sembrada por 1688 provincia. Fuente: Fertilizar Asociación Civil (adaptado por Campos et al., 2012) 1689 1690 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 95 1691 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 96 Capítulo 3 1692 1693 IDENTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN LOS IMPÁCTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO 1694 SOBRE LA AGRICULTURA. 1695 1696 INTRODUCCIÓN. 1697 El clima es uno de los principales factores de riesgo involucrados en la producción 1698 agrícola. Estudios previos han demostrado que el Sudeste de América del Sur, área 1699 comprendida por Argentina, Uruguay y el sudeste de Brasil, es una de las regiones 1700 del mundo donde se registraron mayores cambios en el clima durante los últimos 30 1701 años del siglo XX. Específicamente, en la región pampeana Argentina el clima 1702 presenta una alta tasa de variación. La variabilidad interanual junto con la observada 1703 entre décadas explica mas del 80% de la varianza total del clima, mientras que la 1704 tendencia, asociada al cambio climático antropogénico se ubica en torno al 15% 1705 (Magrin et. al 2014), . Esto es de fundamental importancia dado que el aumento de 1706 precipitaciones registrado en la región Pampeana condujo a incrementos de los 1707 rendimientos de cultivos de secano del orden de 38% en soja, 18% en maíz, 13% en 1708 trigo y 12% en girasol (Magrin et al., 2005) y contribuyó en forma contundente a la 1709 expansión de las fronteras agrícolas a zonas consideradas semiáridas (Ar-2CN, 1710 2006) y al incremento del área sembrada con cultivos anuales. 1711 El proceso de expansión de la frontera agrícola más importante se concentra en la 1712 región Chaqueña y se centraliza en dos franjas transicionales: la mayor es en la 1713 transición entre el Chaco húmedo y el semiárido, y la menor es en la transición entre 1714 el Chaco semiárido y las Yungas. A diferencia de los anteriores procesos de 1715 expansión, protagonizados en gran medida por pequeños productores (los colonos) 1716 respondiendo a planes de colonización, la actual expansión en la región chaqueña 1717 está protagonizada por grandes y medianos productores, sin responder a ningún 1718 proceso de planificación, y con muy bajos niveles de control de las autoridades 1719 provinciales (Adámoli et al, 2010). En la selva Chaqueña, a partir de la década del 1720 70, cerca del 80% de la vegetación natural ha sido reemplazada por cultivos y 1721 pasturas. La principal causa de deforestación fue la expansión agrícola y el cultivo 1722 de soja en particular. Este fenómeno parece responder a una convergencia 1723 sinérgica de factores climáticos, tecnológicos y socioeconómicos (Zak et al., 2008). 1724 A su vez y acompañando este proceso de expansión agrícola, durante las últimas 1725 décadas se produjo una notable intensificación del sistema y una adopción masiva 1726 de nuevas tecnologías. El incremento de la superficie dedicada a agricultura fue 1727 acompañado por un mayor uso de insumos (fertilizantes, plaguicidas, riego), 1728 introducción de nuevas variedades y cambios en los sistemas de labranza. El uso de 1729 fertilizantes se quintuplicó entre 1991 y 1996 mientras que el de otros agroquímicos 1730 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 97 se triplicó (Magrin et al.,2007). La utilización de variedades transgénicas se ha 1731 expandido significativamente, en particular para el cultivo de soja en el que 1732 actualmente el 90 % del área se siembra con los nuevos genotipos, lo que puede 1733 resultar en un estrechamiento de la base genética, disminuyendo la variabilidad 1734 intraespecífica. Paralelamente el área dedicada a soja se incrementó un 77% entre 1735 las campañas 2000 y 2010. El cambio en los sistemas de labranza también ha sido 1736 notorio en los últimos años, actualmente alrededor del 50% de la agricultura se 1737 realiza bajo siembra directa. 1738 Estos cambios, si bien han sido económicamente favorables, están provocando 1739 serios deterioros en los ambientes más frágiles que podrían tornarse irreversibles si 1740 la situación climática se revierte (Barros, 2007; Podestá et al., 2009). Esta situación, 1741 pone de manifiesto la necesidad de cuantificar y evaluar los impactos del clima sobre 1742 la producción agrícola y diseñar estrategias de adaptación frente a escenarios 1743 climáticos futuros. 1744 ÁREA DE ESTUDIO - SITUACION INICIAL. 1745 La región bajo estudio comprende las provincias de Entre Ríos, Santa Fe, Córdoba, 1746 Buenos Aires y La Pampa donde se concentra la mayor producción de maíz, trigo, 1747 sorgo, soja y girasol. En los últimos 50 años, esta región sobrellevó importantes 1748 cambios en los sistemas productivos. En la década del 70, se intensifico el uso 1749 agrícola de los suelos y la soja se adoptó como componente, primero minoritario y 1750 luego principal, de las rotaciones (Viglizzo et al., 2001). En la actualidad este cultivo 1751 representa más del 70% del área bajo agricultura. (Figura 3.1) 1752 En la década del `90 la labranza cero y la aparición de cultivares de soja tolerantes 1753 al glifosato marcaron el comienzo de una agricultura que con los años se convirtió en 1754 un extenso monocultivo. Desde el comienzo del cultivo de soja, en la década del `70 1755 la superficie de siembra fue aumentando progresivamente hasta alcanzar casi 20 1756 millones de hectáreas en el último ciclo agrícola (Figura 3.2). 1757 Estas modificaciones en los sistemas productivos estuvieron asociadas a algunos 1758parámetros climáticos, específicamente, en la región pampeana las lluvias de 1759 primavera-verano aumentaron entre un 10% y un 50% a partir de los años 60-70, 1760 mientras que las temperaturas mínimas subieron hasta 1.9ºC y las máximas se 1761 redujeron hasta 2.0ºC. 1762 En la figura 3.3 se observa la evolución de la superficie cosechada y los 1763 rendimientos de los principales cultivos de la región Pampeana para el periodo 1961-1764 2011. El cultivo de girasol muestra un incremento en superficie a partir de los años 1765 80, coincidente con el comienzo de la aplicación de técnicas de manejo mejoradas, 1766 con un máximo alrededor de fines de la década del 90. El cultivo de maíz no muestra 1767 una variación significativa entre los extremos de esta serie de años, con algunos 1768 picos de superficie máxima a mediados de la década del 80 y fines de la década 90, 1769 coincidente con esta variabilidad temporal en superficie se muestra el cultivo de 1770 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 98 trigo, pero con mayores picos de aumento para esas décadas respecto al resto de la 1771 serie de años. A partir de la década del 80 la soja muestra una tasa muy alta de 1772 incremento en la superficie cosechada, cercana a 900.000 ha año-1 hasta principios 1773 de los años 90 y luego con un crecimiento sostenido de casi 600.000 ha año-1 hasta 1774 esta última campaña agrícola (2014-2015). 1775 El incremento en la superficie sembrada en este período provocó el desplazamiento 1776 de cultivos como el tabaco en los valles Calchaquíes, el maní en la sierras 1777 Cordobesas, a los montes de caldenes en La Pampa, de Ñandubay en Entre Ríos y 1778 a la ganadería en la cuenca del Salado. También avanzó, y avanza, en Santiago del 1779 Estero, San Luis y La Rioja, sobre ecosistemas con vegetación nativa muy 1780 susceptibles a la degradación por el uso agrícola. 1781 Algunas de las razones por las cuales se incrementó la superficie sembrada con soja 1782 y a esa tasa son: 1783 - Precios internacionales relativamente altos respecto de otras producciones 1784 agrícolas extensivas. 1785 - Sostenida demanda internacional de su grano, harinas y aceites. 1786 - Sistema tecnológico productivo simplificado y altamente eficiente. 1787 - "Moneda de pago" en los sistemas de producción bajo arrendamientos. 1788 - Rendimientos estables y en crecimiento en los últimos años. 1789 - Desplazamiento de las isohietas húmedas hacia el oeste del país lo que permite 1790 incrementar su área de producción de manera independiente de riego artificial. 1791 - Sistema de abastecimiento de insumos, transporte y de comercialización eficiente y 1792 distribuido en todo el territorio. 1793 - Información y capacidad técnica para la producción localmente adaptada a cada 1794 zona. 1795 - Alta movilidad de los productores capacitados: marcado desplazamiento de 1796 productores “sojeros” experimentados hacia zonas marginales, donde con un menor 1797 precio unitario de las tierras, logran expandir horizontalmente su empresa. 1798 - Menor precio de las tierras marginales a la región pampeana. 1799 - Cadena de producción que integran productores, proveedores de insumos, 1800 comercialización e industrialización. (Gargicevich y Leguizamon, 2003) 1801 Berhongaray y colaboradores (2013), usando relevamientos de suelos de las 1802 provincias de Buenos Aires, La Pampa, Córdoba, Santa Fe y Entre Ríos, 1803 compararon el stock de Carbono (C) pasado vs el actual. El nivel de Carbono 1804 Orgánico (CO) fue afectado por el uso del suelo, donde los suelos no cultivados 1805 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 99 mostraron niveles promedios de 101 t ha-1 mientras que los sitios cultivados el 1806 promedio fue de 87 t ha-1. El Nitrógeno total (Nt) mostró una tendencia similar al 1807 CO. Este 16% de disminución de C se debe principalmente por la reducción de los 1808 aportes de C al suelo bajo cultivo (Alvarez et al. 2014). El nivel de CO afecta algunas 1809 propiedades físicas como la estabilidad estructural, la densidad aparente y la 1810 capacidad de almacenamiento de agua, las cuales impactan sobre la productividad 1811 a largo plazo y sobre los rendimientos de los cultivos (Alvarez et al., 2012). 1812 Determinaciones de Nitrógeno (N) en distintas secuencias de cultivo en la región sur 1813 de la provincia de Buenos Aires concluyen que la inclusión de soja en secuencias 1814 agrícolas determinó una fuerte extracción de N del sistema en comparación con las 1815 restantes rotaciones durante el periodo evaluado. Sus altos requerimientos de N y la 1816 escasa fertilización que recibió, provocaron un fuerte déficit de ese elemento cuando 1817 se realizó el balance, aun considerando la fijación biológica de nitrógeno (FBN). 1818 Resultados similares se encontraron en el Centro Sur de la provincia de Santa Fe. 1819 La FBN de la soja no cubre la exportación de N con el grano, por lo tanto el 90% de 1820 la superficie agrícola de la región tiene un déficit de aproximadamente 40-45 kg N 1821 ha-1 año-1 (Cordone y Martínez, 2004). 1822 También, una mayor presencia de soja en la secuencia agrícola determinó una 1823 reducción de los niveles de CO del suelo. Esta disminución de la fertilidad de los 1824 suelos durante el periodo evaluado estaría alertando sobre la sustentabilidad física, 1825 ecológica y económica de las explotaciones agrícolas de la región en el largo plazo. 1826 Estos balances negativos de CO han sido reportados en buena parte de la región 1827 núcleo sojera debido a que el carbono mineralizado anualmente por la soja no es 1828 compensado por la escasa cantidad y baja relación Carbono-Nitrógeno (C/N) de su 1829 rastrojo. 1830 Históricamente, el cultivo de soja en Argentina registra un nivel de proteínas de 39%, 1831 lo que implica una exportación de casi 70 kg de N por tonelada producida. Para una 1832 producción de 2.5 t ha-1, la FBN debería aportar más de 175 kg de N para aportar 1833 cantidades considerables de este nutriente. Los valores medios observados de la 1834 fijación simbiótica de N están en el orden de 100-200 kg N ha-1, por lo tanto, en 1835 años donde el rendimiento es superior, el cultivo estaría utilizando N del suelo para 1836 la formación de proteínas y aceite en los granos. Este impacto sobre la disminución 1837 del N en el suelo se agrava pues el 73% del ingreso de N a la planta se exporta con 1838 el grano. Un patrón semejante se repite para el caso del Fósforo, Azufre y Cobre, 1839 donde más del 60% de estos elementos se exportan con el grano después de la 1840 cosecha. 1841 Similares resultados fueron obtenidos en el sur de la provincia de Buenos Aires, 1842 donde la soja fue el cultivo que mayor desbalance de N produjo lo cual se explica 1843 por presentar un elevado porcentaje de proteína en los granos y recibir un bajo 1844 aporte de fertilizante nitrogenado. Este balance negativo se da aún considerando 1845 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 100 una fijación biológica de N estimada en 30% - 40% de las necesidades del cultivo 1846 para la región. 1847 Álvarez et al.(2014), midieron emisiones de óxido nitroso N2O de una situación de 1848 suelo cuasi prístina, en dos secuencias de cultivos (soja-soja y soja-maíz) y en dos 1849 sistemas de labranza, siembra directa y labranza reducida. Estas mediciones se 1850 realizaron sobre un ensayo de larga duración, en un suelo Haplustol típico donde se 1851 observó una tendencia similar en todos los casos, pero la magnitud de flujos 1852 menores en la condición de suelo sin cultivar. Cuando compararon la emisión de 1853 N2O en resultados obtenidos de ensayos realizadosen la Pampa Húmeda y en la 1854 Pampa semiárida, en dos zonas contrastantes, los resultados muestran que en la 1855 región pampeana, las emisiones de N2O durante los períodos invernales fueron 1856 similares y muy bajas con valores cercanos a cero. Sin embargo, las variables 1857 ambientales que determinaron estos bajos valores fueron diferentes. En la zona 1858 húmeda, la principal variable que limitó las emisiones de N2O fue la temperatura del 1859 suelo mientras que en la zona semiárida fue la falta de humedad edáfica la variable 1860 que limitó la tasa de emisión de N2O. Durante el ciclo de cultivo, la siembra directa 1861 mostró un cantidad menor de emisión. 1862 El IPCC (2006) sugiere la utilización de una nueva metodología para realizar el 1863 inventario de N2O para suelos agrícolas, donde asume un factor de emisión por 1864 defecto de 1% para el N ingresado. No obstante recomienda usar factores de 1865 emisión específicos para cada país ya que es sabido que las emisiones de N2O no 1866 sólo dependen del ingreso de N, sino también de otros factores como humedad, 1867 temperatura, contenido de C y pH del suelo y sus interacciones, que son 1868 fuertemente afectadas por el manejo, condiciones climáticas y condiciones del suelo. 1869 En la Argentina el área dedicada al cultivo de soja ha crecido en los últimos años, 1870 con una tasa de alrededor de 600.000 ha año-1 , trayendo aparejado dos problemas 1871 importantes derivados de esta expansión: a) el monocultivo, que no respeta las 1872 rotaciones que aseguren la sustentabilidad del sistema y b) la localización del cultivo 1873 en suelos marginales y frágiles, que quizás no soporten por demasiado tiempo los 1874 balances negativos de N que la soja deja (PRET BANOR 1271103, 2013). 1875 Long (2007), concluye después de 5 años de experimentos que el incremento del 1876 rendimiento de la soja en ambientes de elevadas concentraciones de Dióxido de 1877 Carbono [CO2 ] es el 50% cuando compara resultados experimentales en cámara de 1878 crecimiento con los obtenidos a campo. Mientras que el daño debido a un aumento 1879 en la concentración de Ozono [O3] medido a campo es el doble de lo obtenido en 1880 cámaras de crecimiento. Por lo tanto, las proyecciones acerca del impacto del 1881 cambio climático futuro podrían ser mayores a las proyectadas. 1882 Lo descripto anteriormente muestra los riesgos de deterioro del sistema productivo 1883 en la región pampeana, con una pérdida de propiedades físicas, químicas e hídricas 1884 de los suelos que han tenido una secuencia de cuasi monocultivo con baja 1885 participación de gramíneas de verano, sumado a la ocurrencia futura de escenarios 1886 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 101 de cambio climático. En este contexto es necesario repensar el sistema productivo 1887 teniendo en cuenta un nuevo ordenamiento territorial y la diversificación de los 1888 sistemas productivos 1889 METODOLOGÍA Y HERRAMIENTAS DE EVALUACIÓN. 1890 En las últimas décadas se han desarrollado herramientas informáticas capaces de 1891 evaluar la respuesta del desarrollo, crecimiento y rendimiento de los cultivos a 1892 factores climáticos o de manejo mediante técnicas de simulación. A nivel mundial 1893 existen numerosos modelos con capacidades diferenciales para estimar los 1894 impactos del clima. Esta abundancia de herramientas científicas ponen de manifiesto 1895 que los procesos simulados o los formalismos utilizados a menudo deben ser 1896 modificados con el fin de adaptar los modelos a ambientes y situaciones específicas, 1897 de hecho no existe aún un modelo universal (Sinclair & Seligman, 1996). 1898 Entre estas herramientas se destacan principalmente por su aceptación y difusión 1899 local los modelos correspondientes a las suites DSSAT, Decision Support System for 1900 Agrotechnology Transfer, (Jones et al, 2003), STICS (Brisson et al, 2003) y CropSyst 1901 (Stockle et al, 2003). Estos modelos han sido ampliamente utilizados en nuestra 1902 región para la evaluación de riesgos climáticos (Baethgen et al, 2009, Magrin et. al, 1903 1999, Travasso et. al, 1998), productivos (Roel et al, 2007, Baethgen et al, 1998, 1904 Magrin et al, 1991, Magrin & Travasso, 1994, Savin et al, 1995, Travasso & Magrin, 1905 1998, 2001, Meira & Guevara, 1995) y de impactos del cambio climático (Gimenez et 1906 al, 2009, Travasso et al, 2006, Baethgen & Magrin, 1995, Magrin et al, 1998, 2007, 1907 2009, Magrin & Travasso, 2002, Murgida et al, 2014). 1908 Para la evaluación del impacto del Cambio Climático sobre los cultivos agrícolas de 1909 mayor importancia económica, se utilizarán los modelos de simulación CERES-1910 Wheat (Ritchie y Otter, 1985), CERES-Maize (Jones and Kiniry, 1986) y CROPGRO 1911 (Boote et al., 1998), incluidos en DSSAT, para los cultivos de trigo, maíz y soja 1912 respectivamente Este sistema es uno de los 31 incluidos en un compendio de la 1913 UNFCCC(2009) para evaluar impacto, vulnerabilidad y adaptación al cambio 1914 climático. 1915 Estos modelos simulan, a paso diario, el desarrollo, crecimiento y rendimiento de los 1916 cultivos, teniendo en cuenta las disponibilidades hídricas y nutricionales. Poseen 1917 cuatro sub-rutinas principales que estiman el desarrollo, el crecimiento, el balance de 1918 agua y el balance de nitrógeno. Requieren variables de entrada (Tabla 3.1) 1919 vinculadas con el clima, el suelo, el manejo y las características genéticas de los 1920 cultivares relacionadas con la longitud del ciclo y la partición de materia seca al 1921 grano. 1922 Los modelos de cultivos en cuestión fueron calibrados y validados, para un conjunto 1923 de ambientes de Argentina que incluyó la variabilidad edafo y agroclimáticas a partir 1924 de la campaña agrícola 1990, ampliando y actualizando la base de datos de 1925 parámetros genéticos a través de numerosos ensayos, desde el Sur de la Pcia. de 1926 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 102 Chaco hasta el Sur de la Pcia de BA. En los protocolos experimentales se incluyeron 1927 variables sensibles como la fecha de siembra, la limitación hídrica, el riego, niveles 1928 de fertilización nitrogenada, densidades de plantas y diferentes condiciones iniciales 1929 de agua y nitrógeno, asociadas a la variabilidad espacial de ambientes y suelos. Los 1930 resultados de esas validaciones durante todas las campañas agrícolas desde 1990 1931 hasta 2013, para el cultivo de maíz, resultaron en un NMRSE (Cuadrado Medio del 1932 Error Normalizado) de 2%, 3% y 10%, como ajuste de los valores estimados versus 1933 los valores observados para fecha de floración, fecha de madurez fisiológica y 1934 rendimiento, respectivamente (Guevara et al 1999) . Los errores medios de 1935 estimación del rendimiento, obtenidos en experimentos llevados a cabo en la región 1936 pampeana, oscilaron entre 8 y 16 % (Magrin et al., 1995), mientras que en lotes de 1937 producción fueron de 6,5 % para el maíz, 7,8 % en trigo y 9,3 % para la soja 1938 (Travasso y Magrin, 2001). 1939 Con estas herramientas de simulación se realizaron las estimaciones del desarrollo, 1940 crecimiento y rendimiento de los distintos cultivos, tanto para el horizonte de tiempo 1941 actual (1980-2010), como para los escenarios RCP 8.5 y RPC 4.5 y para los 1942 horizontes del Futuro Cercano (2015-2039) y del Futuro Lejano (2075-2099). La 1943 concentración [CO2] utilizada para cada escenario de emisión y horizonte de tiempo 1944 fue obtenida de la tabla 3.2 y se corresponden con 380 ppm para el período base, 1945 424 y 435 ppm para el futuro cercano para los RCP 4.5 y 8.5 respectivamente y 531 1946 y 804 ppm para el futuro lejano en los RCP 4.5 y 8.5. 1947 Las áreas de trabajo para estás simulacionesserán las correspondientes a las 1948 actuales Delegaciones del Ministerio de Agricultura y Ganadería de la Nación, 1949 anteriormente Distritos de la JNG (Junta Nacional de Granos) (Fig 3.4). La elección 1950 de esta zonificación se basa en los criterios de homogeneidad de condiciones 1951 agroclimáticas, logísticas y de manejo para los distintos cultivos. 1952 Para esa zonificación se construyeron alternativas de manejo específicas como así 1953 también condiciones iniciales asociadas a la variabilidad edáfica en toda la 1954 diversidad de ambientes dentro de las regiones de análisis del impacto del Cambio 1955 Climático sobre la Agricultura. 1956 De los resultados obtenidos de las distintas simulaciones se cuantificará el Impacto a 1957 partir de la relación entre los valores de las variables más sensibles - rendimiento, 1958 biomasa de la parte aérea, duración de períodos fenológicos – en el tiempo actual, 1959 línea base, y los valores de esas mismas variables en cada una de las simulaciones 1960 que incluye la combinación de los dos escenarios futuros y de los dos horizontes 1961 elegidos. Tomando el valor medio de cada una de las series de años de esas cuatro 1962 combinaciones, se evaluará con estadísticos sencillos la variabilidad temporal de 1963 cada serie de resultados para ambos horizontes. 1964 Finalmente se diseñarán estrategias de adaptación que resulten sensibles en cuanto 1965 a la respuesta en esas condiciones de escenarios temporales. Estas 1966 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 103 cuantificaciones permitirán disponer de los indicadores necesarios para determinar y 1967 jerarquizar la vulnerabilidad de las distintas zonas identificadas para este análisis y 1968 mostrar esa información en distintos mapas que permitan visualizar la variabilidad 1969 espacial en cuanto a Vulnerabilidad, Impacto y Adaptación. 1970 Para operativizar y agilizar el análisis temporal y espacial de los resultados de las 1971 simulaciones del impacto de los escenarios climáticos sobre los cultivos, se utilizó la 1972 interfase CASANDRA, (Rolla, et al 2015) que es una herramienta que permite 1973 alimentar los modelos de crecimiento de cultivos, en nuestro caso CERES-Wheat, 1974 CERES-Maize y CROPGRO, en forma automática y continua, usando directamente 1975 capas de información geográfica, refiriéndonos entonces a áreas homogéneas de 1976 clima, suelo, manejo, en nuestro caso mapas de climas, mapas de manejos, mapas 1977 de suelos y mapas de índices de productividad. Del resultado de esta interseccion 1978 de capas de informacion se generaron 3751 áreas homogéneas. 1979 Las salidas del sistema son capas de información de variables seleccionas posibles 1980 de ser visualizadas directamente en un Sistema de Información Geográfica. La 1981 Figura 3.5 muestra un esquema conceptual del sistema. 1982 Para las evaluaciones del Impacto de escenarios climáticos futuros, es importante 1983 detallar el juego de variables (Tabla 3.1), que serán incluidas para cuantificar su 1984 interacción en los distintos procesos descriptos dentro de los modelos de cultivos de 1985 Trigo, Maíz y Soja, a través de la interface. 1986 Clima: 1987 La capa de información climática se obtuvo como fue descripto en el Capítulo 1 1988 “CLIMATOLOGÍA. CAMBIOS Y TENDENCIAS CLIMÁTICAS EN LA REGIÓN DE 1989 ESTUDIO” a partir del modelo CCSM4 (Community Climate System Model) del 1990 National Center for Amospheric Research (NCAR), Estados unidos. La elección se 1991 hizo basada en la Tabla 1.1 de esa sección, que representa un Índice único de 1992 validación de modelos (IUVM) para cada Modelo Climático Global (MCG), Modelo 1993 Climático Regional (MCR) y región. 1994 De la base de datos del CIMA (http://3cn.cima.fcen.uba.ar), se extrajeron los 1995 archivos en formato NetCDF correspondientes al modelo CCSM4 del histórico 1996 (1960-2010), futuro cercano (2015-2039) y lejano (2075-2099) correspondientes a 1997 los dos escenarios (rcp4.5 , rcp8.5) en el área de estudio , cinco archivos de 1998 frecuencia diaria de temperatura máxima, mínima y precipitación. La dimensión de la 1999 grilla resultante fue de 25x26 puntos (650 puntos). Se desarrollaron programas para 2000 generar las series climáticas (latitud, longitud, temperatura Máxima, temperatura 2001 Mínima, y radiación) en formato adecuado para ser asimiladas en el sistema 2002 CASANDRA. Cada punto de grilla es una serie temporal que representa un área de 2003 50km x 50km, que es la mejor resolución de ese modelo encontrado en la base de 2004 datos. Por otro lado, en la base de datos de CIMA, no está disponible la radiación 2005 solar (corregida), que es una variable de entrada indispensable para los modelos de 2006 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 104 cultivos, por lo que fue necesario estimarla. Para ello se utilizó el método propuesto 2007 por Alonso, et. al. (2002), que utiliza como variables de entrada la latitud, la amplitud 2008 térmica y las precipitaciones diarias (disponibles en la base de datos CIMA). De esta 2009 forma se generaron 650 series para el histórico, futuro cercano y lejano (rcp4.5, rcp 2010 8.5) generándose 5 series temporales para cada uno de los 650 puntos que 2011 representan el clima de la región en los distintos periodos temporales (3.250 series 2012 climáticas). 2013 Suelos: 2014 Las capas de información de suelos se componen de un conjunto de perfiles de 2015 suelo modales que representan la variabilidad del recurso edáfico de las regiones 2016 bajo estudio. Cada serie de suelo está caracterizada por la profundidad de cada uno 2017 de sus horizontes o capas de suelo y entonces del perfil total efectivo de cada uno 2018 de esos suelos. Cada horizonte contiene la información de la composición 2019 granulométrica en sus fracciones de arena, limo y arcilla, como componentes físicos 2020 que, junto con el Carbono Orgánico como componente químico, permite el cálculo 2021 de los valores de diferentes constantes hídricas, como el Punto de Marchitez y la 2022 Capacidad de Campo, para llegar a conocer la capacidad de retención hídrica. Los 2023 valores de Densidad Aparente de cada horizonte se combina con los parámetros 2024 anteriores para dar la capacidad máxima de contenido hídrico, como así también su 2025 disponibilidad estacional, pensando en la siembra de cultivos invernales (trigo) 2026 cómo primavero-estivales (soja y maíz). Cada una de las series de suelo a su vez 2027 estará diferenciada en cinco niveles productivos desde el nivel “0” que indica la 2028 incapacidad para la producción agrícola, hasta el nivel “4” que indica la producción 2029 máxima probable de acuerdo a este factor ambiental-productivo. Estos índices 2030 productivos fueron origen de clasificación en cuanto a potencialidades, capacidades 2031 y limitaciones edáficas para la productividad en estrecha relación con la variabilidad 2032 climática y contribuyen a caracterizar la variabilidad para las regiones en estudio en 2033 interacción con los cultivos, su genética y su manejo. La figura 3.6 muestra los tipos 2034 de suelos y la caracterización de su índice de productividad. 2035 Genética: 2036 Las variedades e híbridos que se utilizarán, para las simulaciones de los cultivos de 2037 trigo, soja y maíz, representan materiales genéticos de amplia difusión con altos 2038 porcentajes de superficie sembrada. Por otra parte se consideran de acuerdo a su 2039 capacidad productiva, su plasticidad y adaptación ambiental, y estabilidad 2040 demostradas en distintas campañas agrícolas en la última década. En el caso del 2041 cultivo de soja la elección de diferentes cultivares responde a la respuesta de 2042 cultivares de diferente Grupo de Madurez, asociadoscon una aproximación a franjas 2043 de norte a sur, con cambios en la duración del día y temperaturas extremas y 2044 medias así como también en la evolución de ambos parámetros climáticos. La 2045 inclusión de esas variedades e híbridos en la base de datos genéticos disponibles 2046 implica, experimentaciones específicas realizadas en campañas agrícolas desde 2047 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 105 1990-91, para la medición y el cálculo de los coeficientes que caracterizan a 2048 diferentes cultivares y permitieron, y permiten, la calibración (o parametrización) de 2049 los modelos. Posteriormente esos parámetros-coeficientes genéticos fueron 2050 utilizados como datos de entrada de los modelos para su evaluación comparando los 2051 valores observados de fenología y productividad en un número importante de 2052 ambientes frente a los valores simulados. Como dijimos anteriormente, los ajustes 2053 logrados expresados como NMRSE (Cuadrado Medio del Error Normalizado) son de 2054 2%, 3% y alrededor del 10% para fecha de floración, fecha de madurez fisiológica y 2055 rendimiento, respectivamente. Si bien estos ajustes son los logrados para el cultivo 2056 de maíz, en promedio de numerosas experimentaciones en varios ambientes, 2057 campañas agrícolas y genéticas, esos mismos valores de ajuste se lograron también 2058 en soja, mientras que en trigo se mantiene ese rango de ajuste para la fenología 2059 pero con un mayor ajuste del rendimiento con valores de NMRSE del 7%. 2060 Manejo: 2061 Las variables de manejo que se tuvieron en cuenta están referidas a cada una de las 2062 Delegaciones del MINAGRI, y mostrarán las diferencias en soluciones de manejo 2063 para cada región y cultivo incluyen: 2064 - Disponibilidad de Agua y Nitrógeno (N-NO-3) iniciales en el perfil del suelo, 2065 expresados como porcentaje del agua útil disponible y kg N ha-1, respectivamente. 2066 Para esta variable se tomarán los valores con mayor probabilidad en el momento de 2067 la siembra, en función de antecedentes climáticos históricos de disponibilidad hídrica 2068 edáfica. Para el caso del nitrógeno, se utilizarán los valores más probables definidos 2069 a través de relevamiento de valores de este parámetro disponibles en distintos 2070 laboratorios regionales a partir de muestreos realizados en varios ensayos con 2071 representación de la variabilidad espacial y temporal. 2072 - Fecha de siembra: se utilizarán las fechas de siembra para cada uno de los cultivos 2073 que resulten las más usuales dentro de las regiones de estudio y siguiendo criterios 2074 de valores intermedios dentro de la ventana de siembra más probable para cada 2075 Delegación o grupo de Delegaciones del MINAGRI, de acuerdo a coincidencia en 2076 franjas de latitud (soja) o bien manejos diferenciales de acuerdo a la disponibilidad 2077 hídrica inicial y a la probabilidad de escape de la sequía estacional más frecuente 2078 (maíz), teniendo en cuenta la variabilidad de ventanas de siembras en caso de 2079 cultivares intermedio-largos o intermedios (trigo). 2080 - Densidad de plantas: se utilizarán criterios de no sensibilidad de los rangos de 2081 números de planta por unidad de superficie, optimizando la eficiencia en la 2082 intercepción temprana de radiación, como así también la instalación temprana de la 2083 masa foliar capaz de interceptar el 90-95 % de la radiación incidente, en relación a la 2084 mejor disponibilidad hídrica inicial, de acuerdo a las áreas que combinan distribución 2085 y cantidad de lluvias y variabilidad espacial de la capacidad de retención hídrica de 2086 los suelos. 2087 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 106 - Fertilización nitrogenada: se tomará en cuenta la fecha y la dosis a aplicar como 2088 así también la posibilidad de desdoblar esa dosis en más de un momento de 2089 aplicación durante el ciclo y complementando la fertilización en el momento de 2090 siembra. Las dosis serán las ajustadas de acuerdo a los techos productivos de cada 2091 zona, o subregión productiva, como así también de acuerdo a la probabilidad de 2092 ocurrencia de precipitaciones durante el ciclo, y enfatizando en los estados del 2093 cultivo en que se muestra más sensible a un déficit hídrico. En el caso del cultivo de 2094 soja, no se realizará ninguna aplicación de nitrógeno, aunque si se tendrá en cuenta 2095 el proceso de simbiosis, que se describe como tal dentro del modelo de cultivo 2096 CROPGRO. 2097 - Riego: para los análisis que se realizarán tanto en el tiempo actual como en el 2098 impacto teniendo en cuenta escenarios futuros de cambio climático con distintos 2099 niveles de emisión y en ambos horizontes de tiempo, cercano y lejano, las 2100 simulaciones se realizarán, sin tener en cuenta el riego como opción. 2101 RESULTADOS Y DISCUSIÓN. 2102 Línea de base (tiempo Actual) 2103 La productividad de los cultivos de Trigo, Maíz y Soja están expresados en Materia 2104 Seca del Grano (MSG). Mientras que los valores que provienen de los registros 2105 oficiales están expresados en kilogramos de grano con humedad comercial. 2106 Los rendimientos del cultivo de Trigo oscilan entre los 500 kg ha-1 y 5000 kg ha-1, 2107 con un promedio regional de 2617 kg ha-1, ubicándose los valores más bajos en un 2108 corredor oeste que abarca desde la provincia de Córdoba hasta el sur de la provincia 2109 de La Pampa y los más elevados se encuentran en la zona cerealera central -Norte 2110 de Buenos Aires y Sur de Santa Fe y el Sudeste de la provincia de Buenos (figura 2111 3.7). Los valores de productividad superiores a 2900kg ha-1 (rendimiento medio 2112 Nacional de los últimos 10 años), ocupan el 66% de la superficie total de la región 2113 triguera, y están situados fundamentalmente en la provincia de Buenos Aires y en el 2114 Sur de la provincia de Santa Fe. Esta variabilidad se expresa siguiendo la capacidad 2115 productiva de los suelos en interacción con la disponibilidad hídrica y su variabilidad 2116 estacional. 2117 Para el cultivo de Maíz el rendimiento regional medio, para la serie 1980-2010 es de 2118 6594kg ha-1, mientras que los rendimientos mínimos se ubican en el suroeste de la 2119 provincia de Buenos Aires y sur de La Pampa con valores menores a 4000kg ha-1. 2120 Los rendimientos superiores al promedio histórico nacional de los últimos10 años, 2121 7600kg ha-1, ocupan alrededor del 40% del área sembrada, concentrándose en el 2122 área núcleo, sudeste de Buenos Aires y centro-sur de la provincia de Santa Fe y 2123 algunos ambientes del Centro-Este de la provincia de Córdoba (figura 3.8). Con 2124 valores máximos absolutos superiores a los 11000kg ha-1. 2125 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 107 El cultivo de soja muestra un rendimiento medio para la serie 1980-2010 de 1849kg 2126 ha-1. Los valores mínimos de 500kg ha-1 al Sur de la provincia de Córdoba, Este de 2127 la provincia de La Pampa y Suroeste de la provincia de Buenos Aires. Rendimientos 2128 cercanos y superiores a 3000kg ha-1 se encuentran en el Centro-este de la provincia 2129 de Córdoba, Centro de la provincia de Santa Fe y Centro norte de la provincia de 2130 Buenos Aires, zona núcleo. El resto del área de la provincia de Buenos Aires 2131 presenta rendimientos comprendidos entre los 1500kg ha-1 y 2500kg ha-1. (figura 2132 3.9). El distrito Paraná en su zona Centro-norte muestra una productividad similar a 2133 la de la zona núcleo. 2134 Algo destacable para los tres cultivos es la variabilidad espacial e interanual de su 2135 productividad, que está asociada a la variabilidad de recursos ambientales 2136 disponibles y a la variabilidad climática interanual.El parámetro climático que 2137 muestra la mayor variación espacial es la frecuencia y distribución de lluvias para 2138 una serie climática histórica, que, según su coincidencia temporal con los períodos 2139 críticos específicos, pueden impactar sobre el crecimiento de los cultivos con 2140 distintos grados de severidad de impacto por déficit hídrico o sequía. 2141 Futuro cercano (2015-2039) 2142 Si bien debemos tener en cuenta lo publicado por Mitchell et.al (2001), sobre que: 2143 “En general, los cambios proyectados para la precipitación obtenidos a partir de los 2144 modelos, no son estadísticamente significativos para el futuro cercano y un análisis 2145 de la relación entre cambio y ruido indica un alto grado de incertidumbre (cuanto 2146 más alta es la relación señal/ruido, más robusta es la proyección climática). La 2147 detección del cambio climático es el proceso de demostrar que una modificación 2148 observada es significativamente importante (desde el punto de vista estadístico) 2149 respecto a la variabilidad natural del clima. En cambio las proyecciones para el 2150 futuro lejano independientemente de los escenarios de emisiones, reducen la 2151 incertidumbre, por lo cual son consideradas únicamente las proyecciones de la 2152 precipitación para el futuro lejano”. Tenemos que considerar que los datos 2153 climáticos que disponemos en este estudio como parámetros de entrada para utilizar 2154 en modelos de cultivos y medir el impacto de escenarios climáticos futuros, fueron 2155 obtenidos, analizados y corregidos para optimizar y/o mejorar su calidad predictiva. 2156 Calculando un promedio general para toda la región el cultivo de trigo presenta una 2157 disminución de rendimiento de 12.7% y 13.3% para los escenarios RCP 4.5 y 8.5 2158 respectivamente. En la figura 3.10 puede observarse la diferencia de rendimiento del 2159 cultivo de trigo en ambos escenarios de emisión de GEI. Las mayores disminuciones 2160 se presentan en la provincia de Santa Fe y Córdoba, acentuándose para el 2161 escenario rcp 8.5 en el Este y Norte de la provincia de Córdoba presentando 2162 reducciones del rendimiento de hasta un 49%. 2163 Esta merma de rendimiento está asociada, principalmente, a la disminución en la 2164 magnitud de las lluvias y su distribución espacial durante el mes de octubre (figura 2165 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 108 3.11) que es coincidente con el período crítico, cercano a la floración del cultivo, con 2166 mayor sensibilidad a la ocurrencia de un déficit hídrico para el trigo. En el escenario 2167 RCP 8.5 la disminución de las lluvias es más extendida espacialmente que en el 2168 escenario RCP 4.5. Los incrementos de rendimiento se ubican en el Sur-Sudeste de 2169 la provincia de Buenos Aires alcanzando aumentos de hasta un 20% de rendimiento 2170 que en parte podría explicarse por incrementos de hasta un 40% en las lluvias para 2171 esos ambientes. En cuanto a la temperatura, los incrementos de temperatura media 2172 durante el período crítico fueron menores a 1ºC para ambos RCP, y no modificaron 2173 significativamente la duración del período Emergencia-Floración, por lo que no se 2174 observa ningún impacto sobre la definición del número de granos por unidad de 2175 superficie. 2176 El cultivo de maíz (Figura 3.12) en promedio para toda la región mostró incrementos 2177 de rendimiento de 8.4% y 11.9% para los escenarios RCP 4.5 y RCP 8.5 2178 respectivamente. Este incremento promedio de 10% ocurre en casi toda la región 2179 siguiendo un gradiente norte-sur, excepto en el sudeste de la provincia de Buenos 2180 Aires donde se registran leves disminuciones de la misma magnitud. Las diferencias 2181 espaciales en la productividad están asociadas a las diferencias en aumento o 2182 disminución de las precipitaciones estacionales. Las disminuciones de 10% y en 2183 algunas áreas hasta un 20% del rendimiento, para el escenario RCP 4.5, estuvieron 2184 asociadas a una disminución de precipitaciones de hasta 80mm durante el ciclo del 2185 cultivo. Mientras que para el escenario RCP 8.5 esa disminución de lluvias 2186 localizada con la misma distribución espacial no superó los 40mm o bien registró 2187 aumentos de hasta 120mm, que resultaron en un mayor aumento espacial de los 2188 rendimientos, tanto para el Sudeste y Centro de la provincia de Buenos Aires como 2189 para el Sureste de la provincia de Santa Fe. 2190 Para el cultivo de maíz, el cambio de temperatura es de un incremento menor a 1ºC 2191 para ambos escenarios --RCP 4.5 y RCP 8.5-- y para los meses de Diciembre-2192 Enero, con un incremento algo mayor en el mes de Diciembre que en ningún caso 2193 modifican la duración del ciclo a Floración, con una variación probable de menos de 2194 4 días comparados con el tiempo actual, sin que impacte sobre la duración del 2195 período crítico para el cultivo. 2196 El cultivo de soja muestra incrementos de 32.5% y 42.5% para ambos escenarios de 2197 emisión, llegando a superar en algunos casos puntuales una diferencia del 50% de 2198 aumento de productividad (Figura 3.13). Las diferencias entre ambos escenarios se 2199 deberían a un mayor aumento en las lluvias para los meses de diciembre a febrero 2200 para el escenario de mayor emisión RCP 8.5. Para ambos escenarios el aumento de 2201 precipitaciones mostró una tendencia espacial hacia el Oeste de la zona núcleo, lo 2202 que resultó en mayores valores de evapotranspiración del cultivo, superando niveles 2203 de 100mm de incremento respecto al Tiempo actual. En el escenario RCP 8.5 estos 2204 valores se encontraron en una mayor distribución espacial. El aumento de 2205 temperatura es menor a 1ºC para ambos escenarios --RCP 4.5 y RCP 8.5-- y para 2206 los meses de Diciembre-Enero. Se observa variabilidad en cuanto a duración del 2207 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 109 período de llenado para distritos del Sudeste de la provincia de Córdoba, Sur de 2208 Santa Fe. 2209 Futuro lejano (2075-2099) 2210 A nivel regional el cultivo de Trigo mostró una respuesta diferente para cada 2211 escenario de emisión (Figura 3.14). El escenario RCP 4.5 tendría una disminución 2212 del rendimiento promedio de 7.9%, mientras que para el escenario RCP 8.5 2213 incrementaría la productividad media en 4.1%, siempre comparado con los valores 2214 de la línea base. 2215 Estos promedios de incremento y disminución en la media regional, espacialmente 2216 se encuentran para el escenario RCP 4.5 con un reducción de alrededor del 20% de 2217 la productividad en todas las regiones productivas excepto en el Sudeste de la 2218 provincia de Buenos Aires, y una franja estrecha entre el Oeste Bonaerense y el 2219 Este de La Pampa, donde se lograrían incrementos de hasta un 10% del 2220 rendimiento. 2221 Mientras que el escenario RCP 8.5 muestra incrementos generalizados en toda la 2222 región entre 10% y 30%, a excepción de la provincia de Córdoba y una franja Oeste 2223 de la provincia de Santa Fe con disminuciones del 10%. 2224 Tres de las posibles razones se deben a: a) un variación de las lluvias durante los 2225 meses de septiembre-octubre con valores de reducción entre 10% y 50% para el 2226 RCP 4.5 y con valores que oscilan entre +30% a -40% para el RCP 8.5 , siempre 2227 con excepción del sudeste de la provincia de Buenos Aires donde las lluvias 2228 presentan incrementos de hasta 40% para el mes de octubre. b) un incremento de 2229 temperaturas para RCP 8.5 llega hasta los 4ºC y para el RCP 4.5 llega a 2ºC y c) el 2230 incremento de [CO2] tiene una alta influencia dado que a pesar del aumento de la 2231 temperatura y su impacto sobre el acortamiento del ciclo hasta floración los 2232 rendimientosse incrementan en un 10% a 20%. El efecto positivo de la [CO2] tiene 2233 sobre los rendimientos de los cultivos, a través del aumento en la eficiencia en el uso 2234 del agua y del incremento en la tasa de fotosíntesis ha sido demostrado previamente 2235 (Kimball et al., 2003). Sin embargo, se cuestiona la modelización del efecto del 2236 enriquecimiento con dióxido de carbono ya que las estimaciones de los beneficios 2237 que la fertilización con C produce han sido llevados a cabo en condiciones 2238 controladas o semi-controladas y a escalas experimentales (Long et al., 2005; 2239 Morgan et al., 2005). 2240 La media regional de diferencia de rendimiento para el cultivo de Maíz fue de 7.7% 2241 y 5.5% para los escenarios RCP 4.5 y RCP 8.5 respectivamente. En el primer 2242 escenario los incrementos de rendimiento tendrán una distribución espacial desde el 2243 Norte hacia el Suroeste de la región Pampeana con valores entre 10% y 30%, 2244 respectivamente (figura 3-15). Mientras que el escenario RCP 8.5 los incrementos 2245 de rendimiento son mayores para el Centro-Suroeste de la provincia de Buenos 2246 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 110 Aires en un rango de 20% a 40%, pero con mayores disminuciones de productividad 2247 para toda la provincia de Córdoba con un gradiente de Norte a Sur entre menos de 2248 40% y hasta un 10%, esta misma merma porcentual de la productividad la 2249 encontramos en la casi totalidad de la provincia de Santa Fe entre 20% y 10%, e 2250 igual impacto en las distritos productivos de Entre Ríos y en el Sudeste Bonaerense. 2251 Tanto en Córdoba como en Santa Fe y en el Sudeste de Buenos Aires se registra un 2252 incremento de temperatura media de 3.5ºC, lo que impacta en una disminución del 2253 ciclo a Floración de entre 9 y 12 días, con extremos en el Sudeste de Buenos Aires 2254 que supera los 13 días de acortamiento, con el consecuente efecto sobre la 2255 disminución del número de granos potenciales en la espiga, sumado al probable 2256 estrés hídrico con lluvias que a pesar de su aumento no llegan a compensar las 2257 demandas debidas a las altas temperaturas. Para el Sudeste Bonaerense podemos 2258 además agregar que el impacto de la disminución de la amplitud térmica es otro 2259 factor que podría potenciar la merma de productividad. 2260 El cultivo de Soja incrementará los rendimientos en más de un 50% para ambos 2261 escenarios (Figura 3-16), siendo aún mayores para el escenario RCP 8.5. Estos 2262 altos aumentos del rendimiento se deben a la alta disponibilidad hídrica a partir de 2263 los registros futuros de lluvias, para el mes de febrero, con valores de 50% a 70% de 2264 aumento, coincidente con el período de máximos requerimientos por el cultivo. A 2265 pesar del aumento de las temperaturas en el escenario de mayor emisión resulta en 2266 un acortamiento del ciclo a Floración, estos eventos ocurren en zonas marginales 2267 para el cultivo, extremo norte de Santa Fe y Córdoba, sin que impacte en la 2268 productividad del total de la Región Pampeana. 2269 ADAPTACIÓN 2270 Trigo 2271 Manteniendo el criterio de que “cuánto más alta es la relación señal/ruido, más fuerte 2272 es la proyección climática” y admitiendo un grado de incertidumbre en el futuro 2273 cercano respecto a las predicciones de lluvias, entendemos importante diseñar 2274 algunas tácticas que nos permitan disminuir el impacto negativo del Cambio 2275 Climático sobre los cultivos o bien disminuir la magnitud de ese impacto, también en 2276 el futuro cercano. 2277 2278 Una de las tácticas que evaluamos es la modificación de la fecha de siembra (FS) de 2279 manera de tener una alternativa de escape ante los déficit de lluvias proyectados 2280 para el Futuro Cercano (FC) en ambos escenarios de emisión. Si bien usualmente 2281 se presentan modificaciones en cuanto al adelanto de las fechas de siembra para 2282 evitar un acortamiento de los subperíodos fenológicos críticos, debido a un 2283 incremento significativo en la temperaturas medias, en nuestro caso ese incremento 2284 de temperaturas no fue tal y sí se detectó la menor ocurrencia de lluvias en octubre-2285 septiembre, en esa jerarquía, con lo cual utilizamos tanto adelantos como atrasos en 2286 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 111 las fechas de siembra más usuales para el manejo actual. Que la temperatura no 2287 sea una variable importante en la definición del rendimiento en estos escenarios 2288 para el FC y si lo sea la variabilidad espacial de las precipitaciones, hace que los 2289 patrones de fechas de siembra y su impacto sigan las tendencias en cuanto a 2290 distribución espacial de disminuciones o incrementos de lluvias para los distintos 2291 ambientes. 2292 Para el escenario RCP 4.5 en el Futuro Cercano (FC), en los distritos del norte de la 2293 Región en Estudio el adelanto de la fecha de siembra en 40 días mostraron 2294 incrementos de la productividad entre el 15% y el 33%. Adelantos de fecha de 2295 siembra de 20 días para los distritos del norte de la provincia de Buenos Aires, Entre 2296 Ríos y Sur de Santa Fe mostraron una disminución del impacto negativo hasta 2297 valores de - 8%, mientras que en los distritos del sur de Buenos Aires en su mayoría 2298 mostraron muy leves aumentos del rendimiento, de hasta un 2%. Los distritos del 2299 centro de la provincia de Buenos Aires, sur de la provincia de Córdoba y los de la 2300 provincia de La Pampa mostraron en su mayoría una respuesta de incremento de la 2301 productividad entre el 1 al 15 % pero con un atraso de 20 días de la FS (Fig. 3.17). 2302 Para el escenario RCP 8.5 la mejor estrategia para los distritos del norte de la región 2303 Pampeana, que incluyen Centro-Norte de Córdoba, Centro-Norte de Santa Fe y la 2304 provincia de Entre Ríos, fue el adelanto de la FS en 40 días, la mayoría de esos 2305 Distritos mostraron una disminución del impacto negativo hasta valores entre un-5% 2306 y -15%, mientras que los otros cuatro distritos en el extremo norte de esta Región, 2307 mostraron incrementos del rendimiento con valores entre 4% y 18%. Para la zona 2308 central, comprendiendo Sur de Córdoba, Sur de Santa Fe , La Pampa y el Norte, 2309 Centro y Suroeste de Buenos Aires, la mejor estrategia fue el atraso de la FS en 20 2310 días con una respuesta de aumento de rendimiento entre un 0.5% a 18% para la 2311 mitad de los Distritos, mientras que para los distritos de Pergamino, Venado Tuerto, 2312 Laboulaye, Junín, Lincoln y 25 de Mayo resultaron en una disminución del impacto 2313 negativo hasta valores de -1% y -16%,. Finalmente los Distritos de Tres Arroyos y 2314 Tandil, no mostraron sensibilidad frente al cambio de FS, mostrando incrementos 2315 probables de productividad entre menores al10% (Fig. 3.17). 2316 En el Futuro Lejano (FL) para el escenario RCP 4.5, se mantiene la secuencia de 2317 estrategias de Norte a Sur, con adelantos en la FS de 40 días para el Norte de la 2318 región Pampeana, adelanto de la FS de 20 días para el Sur de la Región, tres 2319 distritos del Sur de la provincia de Buenos Aires, y atrasos de 20 días en la siembra 2320 para el resto de los distritos que abarcan más del 50% de toda la región Pampeana. 2321 Para esta última estrategia de atraso en la FS, la respuesta para la mayoría de los 2322 ambientes fue un incremento del 1% al 7% del rendimiento, los cinco Distritos 2323 restantes muestran una respuesta de disminución del impacto negativo con valores 2324 entre -2% y -6%. El adelanto de 40 días para el Norte mostró un incremento entre 2325 12% y 33%, mientras que el adelanto de la FS en 20 días tuvo una respuesta de 2326 aumento de productividad de 2.5% al 12% (Fig. 3.17). 2327 AGRICULTURAY GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 112 2328 Para el escenario RCP 8.5 en el FL, el efecto de precipitaciones para los meses de 2329 septiembre-octubre pierde peso en el impacto para el cultivo y las temperaturas 2330 comienzan a jugar un papel más importante. La estrategia de adelanto de la FS en 2331 40 días para tres distritos del Noroeste de la Región resulta en un incremento del 2332 3.5% al 14% de la productividad, mientras que el Distrito San Francisco tiene una 2333 disminución del impacto negativo de 2.2%. La estrategia de 20 días de adelanto de 2334 la FS en 13 Distritos, abarcando alrededor del 60% de la superficie regional, resulta 2335 en un incremento de rendimiento 1.3% y 22%. Los siete distritos restantes no 2336 mostraron sensibilidad frente al cambio en la FS con incrementos de rendimiento 2337 entre 5% y 28%, y disminución del impacto negativo en dos distritos con un rango de 2338 valores de -2% a -9% (Fig. 3.17). 2339 Podemos destacar que estas estrategias dieron como resultado un juego de 2340 adaptaciones con un grado importante de variabilidad según los ambientes en 2341 interacción con los escenarios de emisión y los horizontes elegidos, y que esa 2342 variabilidad fue mucho mayor cuando se trató de incrementos del rendimiento que 2343 en el caso de disminución del impacto negativo. Por otra parte la importancia de la 2344 estrategia de atraso en la fecha de siembra surge de una interacción temporal y 2345 espacial relacionada con el déficit de lluvias previsto que hace necesario adecuar el 2346 período crítico en un momento fuera de ese déficit, en una suerte de estrategia de 2347 escape a la probabilidad de ocurrencia de estrés hídrico. 2348 Maíz 2349 Para este cultivo y para la misma combinación de escenarios y horizontes que para 2350 el cultivo de Trigo, se probaron estrategias de adaptación modificando la Fecha de 2351 Siembra (FS), sin recurrir a atrasos ya que de acuerdo a las previsiones de climas 2352 futuros la ocurrencia de estrés hídrico, coincidente con el período crítico para el 2353 cultivo tiene una baja probabilidad. Entonces la evaluación de estas estrategias 2354 incluye la interacción de las variables de lluvias y temperatura, asociada a su 2355 intensidad y distribución espacial. 2356 Para el escenario RCP 4.5 en el Futuro Cercano (FC), la mayoría de los Distritos de 2357 la Región, en un distribución desde el extremo Norte abarcando dos distritos de 2358 Santa Fe, la provincia de Entre Ríos, toda la provincia de Buenos Aires, excepto 2359 Lincoln y Pehuajó, y la provincia de La Pampa mostraron incrementos de 2360 rendimientos con una alta variabilidad espacial, entre 2% y 45%, sembrando con 20 2361 días de anticipación. El resto de los Distritos ubicados en Santa Fe y toda la 2362 provincia de Córdoba, no se mostraron sensibles ante un cambio de FS respecto a 2363 la utilizada en el Tiempo actual y resultaron incrementos de rendimiento que variaron 2364 entre 4% y 21% (Fig. 3.18). 2365 Continuando con el FC pero ahora en el escenario RCP 8.5 sólo el distrito San 2366 Francisco mostró sensibilidad a un adelanto de 40 días en la FS, incrementado 2367 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 113 apenas en un 1.8% el rendimiento, mientras que con una estrategia de 20 días de 2368 adelanto en la FS, el distrito Avellaneda, la provincia de Entre Ríos, el Este-Sudeste 2369 y Suroeste de Buenos Aires, incrementaron sus rendimientos en un rango de 3% a 2370 31%, expresando nuevamente una alta variabilidad espacial. El resto de los Distritos 2371 de Santa Fe, y Buenos Aires, La Pampa y todo el resto de la provincia de Córdoba, 2372 excepto San Francisco, mostraron aumentos de la productividad entre 1% y 23%. 2373 Para el horizonte de FL, en ambos escenarios aparece algo más relevante el 2374 adelanto de 40 días, aunque siguen predominando la estrategia de adelanto en 20 2375 días y la insensibilidad al cambio de fecha manteniendo valores de incremento de 2376 rendimiento (Fig. 3.18). 2377 En el escenario RCP 4.5 la distribución de Distritos y estrategias se muestra similar 2378 al escenario RCP 8.5 del FC. Los distritos San Francisco y Rafaela en el extremo 2379 Norte de la Región responde al mayor adelanto de FS, pero con distinta respuesta. 2380 San Francisco con disminución del impacto negativo llegando a un valor de -4.6%, 2381 mientras que Rafaela muestra un leve incremento de 1.4%. La estrategia de 2382 adelanto de 20 días de adelanto en la FS también muestra incrementos y 2383 disminuciones de impacto. dentro de los incrementos el rango de valores está entre 2384 3.3% y 34.6%, los extremos se corresponden con los Distritos de Rosario del Tala y 2385 Saliqueló, respectivamente, incluyendo el resto de los distritos del Este Sureste y 2386 Suroeste de la provincia de Buenos Aires, mientras que con disminución del impacto 2387 tenemos a los Distritos, Paraná, 25 de Mayo y Cañada de Gómez, con valores que 2388 llegan a una muy leve disminución -0.7% a un techo de -7.2. 2389 El resto de la provincia de Buenos Aires, la provincia de Córdoba y el Norte de La 2390 Pampa no mostraron variaciones a las FS comparadas con la siembra del Tiempo 2391 actual con resultados de incremento en un rango desde 1.6% a 7.4%. 2392 Para el escenario RCP 8.5 la mayor parte de la Región adapta con fechas de 2393 siembra con 20 días de anticipación aunque para este escenario y horizonte se 2394 muestran las dos respuestas , incremento de productividad en los Distritos del 2395 Buenos Aires, excepto Bragado y 25 de Mayo, y por otro lado una disminución del 2396 impacto negativo para Santa Fe, Entre Ríos y Córdoba, los rangos para el aumento 2397 del rendimiento son de 1,2% (Junín) a 63.1% (Pigüé), y para la disminución del 2398 impacto ese rango va desde -0.9% (Marcos Juárez) a -22.5% (Paraná). En general 2399 se observa que a pesar de mostrarse como un escenario con buena disponibilidad 2400 hídrica a partir de la distribución de lluvias, esta no llega a satisfacer la demanda 2401 debido al alto incremento en las temperaturas medias, aproximadamente 3.5ºC, lo 2402 que genera déficit hídrico limitando la evapotranspiración del cultivo. En el caso de 2403 Bragado y 25 de Mayo la ocurrencia de déficit de lluvias para un momento crítico 2404 como el mes de enero puede explicar en parte el mantenimiento de leves 2405 disminuciones , aunque reduciendo el impacto negativo. La zona del Oeste 2406 Bonaerense y la provincia de La Pampa, junto con el distrito Laboulaye, no 2407 mostraron sensibilidad a la modificación de las FS logrando de todas maneras 2408 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 114 incrementos productivos entre 5.9% (Laboulaye) y 52.9% (Saliqueló). Finalmente la 2409 estrategia de adelanto de 40 días en la FS, llega a compensar en parte el impacto 2410 negativo sobre el rendimiento, para los dos Distritos de Córdoba, San Francisco y 2411 Río Cuarto, llegando a valores de -18.1% y -5.8 respectivamente (Fig. 3.18) 2412 Soja 2413 Para el cultivo de Soja, en ambos horizontes y escenarios, siempre se encontraron 2414 incrementos de rendimiento, llegando a superar, en algunos ambientes niveles 2415 mayores al 50% de la productividad del Tiempo actual, por esta razón no se 2416 consideró necesario diseñar ahora estrategias de adaptación ante futuros escenarios 2417 climáticos. 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 115 2439 BIBLIOGRAFIA. 2440 Adámoli J., TorrellaA., Guinzburg R. 2010: La Expansión de la Frontera Agrícola en 2441 la Región Chaqueña: Perspectivas y Riesgos Ambientales (Capítulo 11). 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Environmental Management 42:181–189 2613 2614 2615 2616 2617 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 120 2618 2619 2620 2621 2622 2623 2624 2625 2626 2627 2628 2629 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 121 2630 2631 2632 2633 Figura 3.1. Evolución de superficie sembrada con el cultivo de soja desde 1970 2634 hasta la campaña 2013-2014 y previsto para 2014-2015. Fuente: MAGYP 2635 2636 2637 2638 2639 2640 2641 2642 2643 2644 2645 2646 Figura 3.2. Crecimiento y distribución espacial del cultivo de soja, dividido en cuatro 2647 períodos en cuatro períodos desde la campaña agrícola 1966-67 hasta 2004-05 2648 (Fuente: Giancola et. al, 2009) 2649 2650 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 122 2651 2652 2653 Figura 3.3.Evolución de la superficie cosechada y el rendimiento de los principales 2654 cultivos de la región Pampeana (Fuente: Alvarez et al., 2014b) 2655 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 123 2656 2657 2658 2659 2660 2661 2662 2663 2664 2665 2666 2667 2668 Figura 3.4. Delegaciones del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la 2669 Nación. Capas de Información de soluciones de manejo. 2670 2671 2672 2673 2674 2675 2676 2677 2678 2679 2680 2681 Figura 3.5. Esquema conceptual del Sistema de Cómputo sobre áreas homogéneas 2682 de Clima, Suelo y Manejo 2683 2684 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 124 2685 Figura 3.6.Tipos de suelo y su índice de productividad 2686 2687 2688 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 125 2689 2690 2691 Figura 3.7. Rendimientos medios para el cultivo de Trigo en 3751 áreas 2692 homogéneas a partir de las capas de información de clima, suelo, genética y 2693 manejo, para el tiempo actual y para la serie climática de datos diarios 1980-2010. 2694 2695 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 1262696 2697 2698 Figura 3.8. Rendimientos medios para el cultivo de Maíz en 3751 áreas homogéneas 2699 a partir de las capas de información de clima, suelo, genética y manejo, para el 2700 tiempo actual y para la serie climática de datos diarios 1980-2010. 2701 2702 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 127 2703 2704 2705 2706 2707 2708 2709 2710 2711 Figura 3.9. Rendimientos medios para el cultivo de Soja en 3751 áreas homogéneas 2712 a partir de las capas de información de clima, suelo, genética y manejo, para el 2713 tiempo actual y para la serie climática de datos diarios 1980-2010. 2714 2715 2716 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 128 2717 2718 2719 2720 2721 2722 2723 2724 Futuro Cercano - RCP 4.5 Futuro Cercano - RCP 8.5 Figura 3.10. Diferencia de rendimientos (%) para el Futuro Cercano (2015-2039) para el cultivo de Trigo bajo los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 129 2725 2726 2727 2728 2729 2730 2731 2732 2733 Figura 3.11. Diferencias porcentuales de lluvias durante el mes de octubre para el 2734 Futuro Cercano (2015-2039) bajos los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5. 2735 2736 2737 2738 2739 2740 2741 2742 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 130 2743 2744 2745 2746 Futuro Cercano - RCP 4.5 Futuro Cercano - RCP 8.5 Figura 3.12. Diferencia de rendimientos (%) para el Futuro Cercano (2015-2039) 2747 para el cultivo de Maíz bajo los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5 2748 2749 2750 2751 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 131 2752 2753 2754 2755 Futuro Cercano - RCP 4.5 soja Futuro Cercano - RCP 8.5 Figura 3.13. Diferencia de rendimientos (%) para el Futuro Cercano (2015-2039) 2756 para el cultivo de Soja bajo los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5 2757 2758 2759 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 132 2760 2761 2762 2763 Futuro Lejano - RCP 4.5 Futuro Lejano - RCP 8.5 Figura 3.14. Diferencia de rendimientos (%) para el Futuro Lejano (2075-2099) para 2764 el cultivo de Trigo bajo los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5 2765 2766 2767 2768 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 133 2769 2770 2771 2772 Futuro Lejano - RCP 4.5 Futuro Lejano - RCP 8.5 Figura 3.15. Diferencia de rendimientos (%) para el Futuro Lejano (2075-2099) para 2773 el cultivo de Maíz bajo los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5 2774 2775 2776 2777 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 134 2778 2779 2780 2781 Futuro Lejano - RCP 4.5 Futuro Lejano - RCP 8.5 Figura 3.16. Diferencia de rendimientos (%) para el Futuro Lejano (2075-2099) para 2782 el cultivo de Soja bajo los escenarios de emisión RCP 4.5 y 8.5 2783 2784 2785 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 135 Futuro Cercano - RCP 4.5 Futuro Cercano - RCP 8.5 Futuro Lejano - RCP 4.5 Futuro Lejano - RCP 8.5 Figura 3.17. Adaptación mediante Fecha de siembra para el cultivo de trigo en el 2786 horizonte cercano (1015-2039) y lejano (2075-2099) para los RCP 4.5 y 8.5 2787 2788 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 136 Futuro Cercano - RCP 4.5 Futuro Cercano - RCP 8.5 Futuro Lejano - RCP 4.5 Futuro Lejano - RCP 8.5 Figura 3.18. Adaptación mediante Fecha de siembra para el cultivo de Maíz en el 2789 horizonte cercano (1015-2039) y lejano (2075-2099) para los RCP 4.5 y 8.5 2790 2791 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 137 Tabla 3.1. Variables de entrada a los modelos de simulación incluidos en DSSAT. 2792 Módulo Variable de Entrada Clima Datos meteorológicos diarios Temperatura Máxima Temperatura Mínima Precipitación Radiación Solar Suelo General: - Albedo - Límite superior del estadio I de evaporación - Coeficiente de Drenaje - Número de curva de escorrentía (USDA) Por horizonte de suelo: - Conductividad hidraúlica saturada - Límite inferior de extracción de Agua (Punto de Marchitez Permanente) - Límite Superior de extracción de Agua (Punto de Capacidad de Campo) - Contenido de Agua a Saturación - Densidad Aparente - Contenido de Materia orgánica - Contenido inicial de Agua - Contenido Inicial de Nitrógeno (nitratos y amonio) Manejo - Fecha de siembra - Densidad de siembra - Profundidad de siembra - Espaciamiento entre hileras - Opciones de riego (fecha, monto, tipo de aplicación) - Opciones de fertilización (fechas, montos, profundidad de aplicación) AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 138 - Residuos del cultivo antecesor (tipo, monto, momento de incorporación) Genotipo (i.e Maíz) P1: Tiempo térmico desde emergencia hasta el final de la fase juvenil P2: Días en que el desarrollo se retrasa por cada hora de aumento de horas en el fotoperiodo mas allá de las 12,5 horas. P5: Tiempo térmico entre la emisión de estigmas y la madurez fisiológica. G2: Número máximo de granos por planta G3: Tasa de llenado de granos durante la fase lineal del crecimiento de los granos bajo condiciones óptimas. PHINT: Intervalo de Filocrono (tiempo térmico entre la aparición de hojas de hojas consecutivas). 2793 2794 Tabla 3.2. [CO2] de acuerdo a los escenarios de emisión para RCP 4.5 y RCP 8.5 2795 Valores expresados en ppm. Adaptado del IPCC 2013 (Tabla All.4.1) 2796 2797 Año RCP 4.5 RCP 8.5 2000 368.9 368.9 2005 378.8 378.8 2010 389.3 389.3 2020 411.1 415.8 2030 435.0 448.8 2040 460.8 489.4 2050 486.5 540.5 2060 508.9 603.5 2070 524.3 671.1 2080 531.1 758.2 2090 533.7 844.8 2100 538.4 935.9 2798 2799 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 139 Capítulo 4 2800 2801 IDENTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN LOS IMPÁCTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO 2802 SOBRE LA GANADERÍA. 2803 El objetivo del estudio desarrollado en este Capítulo es definir la zonificación para 2804 hacienda vacuna en función de los elementos del clima de acción directa como 2805 temperaturas y de acción indirecta mediante su efecto sobre los forrajes disponibles. 2806 Todo ello referido a sistemas económicos de producción extensivos, semi-intensivos 2807 e intensivos. 2808 En un esquema conceptual, destinado a facilitar la comprensión de los efectos de los 2809 elementos del clima sobre el ganado bovino, puede decirse que estos tienen una 2810 acción directa básicamente mediante la temperatura del aire en el medio en que se 2811 desarrollan. 2812 Los animales bovinos son homeotermos, es decir, a determinadas condiciones 2813 ambientales tienen la necesidad y capacidad de controlar la temperatura de su 2814 cuerpo dentro de un rango estrecho. Esto constituye una demanda prioritaria para su 2815 mantenimiento y supervivencia, por lo que al recibir o perder calor en exceso desde 2816 y hacia el exterior, deben recurrir a distintos mecanismospara lograrlo, relegando a 2817 otras prioridades como gestación, crecimiento, lactancia y acumulación de grasa y 2818 nutrientes (Loewer Otto, 1996), con el consiguiente efecto en sus características de 2819 producción. 2820 En la medida que sus características fisiológicas han sido moldeadas por siglos de 2821 selección en sus lugares de origen, su comportamiento frente a estos elementos 2822 varía desde una gran tolerancia a temperaturas bajas y poca a altas para algunas de 2823 ellas (Razas Británicas y Europeas) y en sentido contrario para otras (Razas 2824 Índicas). 2825 Por ello, las características genéticas del ganado y su relación con el clima definen 2826 gran parte de su capacidad productiva. 2827 En la Tabla 4.1 se resumen las principales respuestas características frente a la 2828 temperatura de estos biotipos, debiendo considerarse también que existen 2829 diferencias en este tipo de reacción entre razas del mismo origen e incluso entre 2830 individuos de la misma raza. 2831 De similar manera, los efectos del clima sobre la vegetación y por ende los recursos 2832 forrajeros que estarán disponibles, constituyen una importante acción de tipo 2833 indirecto sobre el ganado bovino, al condicionar la disponibilidad de nutrientes y 2834 energía. (Burgos J.J., 1958) 2835 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 140 Estimar en una primera aproximación la interacción clima – forraje, su distribución 2836 espacial y su caracterización a partir de series de observaciones meteorológicas, 2837 requiere el uso de índices climáticos. 2838 Por sus requerimientos de información y la simplicidad de la interpretación de sus 2839 conclusiones es el Índice Hídrico de Thornthwaite el apropiado para efectuar la 2840 clasificación espacial. 2841 En la Tabla 4.2 se presentan las clasificaciones y condiciones definidas para la 2842 ganadería según este índice. 2843 En función de estos dos elementos es posible formular una zonificación climática 2844 para la ganadería vacuna, considerando la temperatura como límite para la 2845 distribución de razas y el Índice Hídrico para definir el tipo de pastoreo. 2846 La Figura 4.1 muestra los resultados obtenidos al procesar con esta metodología los 2847 valores de temperatura y precipitaciones obtenidos de la base de datos de Climatic 2848 Research Unit (CRU) para el período desde el año 1960 hasta el año 2010. 2849 En él puede observarse que la isoterma de 26 ºC de temperatura media del mes 2850 más caliente constituye el límite a partir del cual, hacia el norte y este del mismo las 2851 razas Índicas están en armonía y confort con su ambiente y sin restricciones de este 2852 tipo para desarrollar todo su potencial productivo. 2853 Hacia el sur y el oeste de esta línea, las razas con rango de confort entre 2854 temperaturas menores, de origen británico y europeo son las adecuadas para la 2855 producción. 2856 Lo mismo puede decirse respecto a las áreas comprendidas entre los Índices 2857 Hídricos, que definen las condiciones de pastoreo ya enunciadas en el cuadro 2858 correspondiente. 2859 De esta manera quedan definidas las siguientes Regiones Ganaderas desde el 2860 punto de vista climático. 2861 1-Ganadería Tropical, con pastoreo normal y con o sin uso de reservas, ocupando el 2862 norte de Entre Ríos y Santa Fe, centro este de Chaco y Formosa y centro oeste de 2863 Corrientes. 2864 2-Ganadería Tropical, con pastoreos hipocalcemicos, ocupando el este de 2865 Corrientes y Misiones. 2866 3-Ganadería Tropical, con pastoreos de suelos áridos, ocupando el noroeste de 2867 Córdoba, este de La Rioja, sudeste de Catamarca, Santiago del Estero, norte del 2868 Chaco y Formosa. 2869 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 141 4-Ganadería de Clima Templado, con pastoreo normal y con o sin uso de reservas, 2870 ocupando Buenos Aires, este de La Pampa, centro, este y sur de Córdoba, sur de 2871 Santa Fe y sur de Entre Ríos. 2872 5-Ganadería de Clima Templado, con pastoreo de suelos áridos, ocupando la zona 2873 oeste y sur del País, hasta la isoterma de 5 ºC de temperatura media del mes más 2874 frío. 2875 6-Ganadería con Estabulación con Henificación por Frío, ocupando la franja contra 2876 la zona cordillerana de Neuquén, Río Negro, Chubut y Santa Cruz. 2877 7-Ganadería con Estabulación con pastoreo de suelos áridos, ocupando el área 2878 patagónica al este de la zona anterior. 2879 De la interacción espacial de estas Regiones así definidas con las existencias de 2880 ganado bovino existente a nivel departamental y provincial, se definirá la importancia 2881 relativa de cada una de ellas a los fines de este estudio.Regiones Ganaderas y su 2882 Importancia Relativa en Función de sus Existencias Ganaderas 2883 En puntos anteriores del estudio se efectúo una primera aproximación para definir la 2884 interacción clima – forraje, su distribución espacial y su caracterización a partir de 2885 series de observaciones meteorológicas, mediante el uso de índices climáticos. 2886 En los siguientes mapas se aprecia la relación espacial entre las zonas 2887 determinadas en base al Índice Hídrico de Thornthwaite y las existencias de ganado 2888 bovino por provincia y partido, relevadas y descriptas en las estadísticas disponibles 2889 expuestas. 2890 REGIONES GANADERAS Y EXISTENCIAS PROVINCIALES 2891 Del la Figura 4.2 de existencias provinciales, media de los últimos 10 años, surge 2892 que las de mayor número de cabezas se encuentran ubicadas entre los Índices 2893 Hídricos +20 y – 20, en concordancia con las Regiones descriptas como de una 2894 interacción clima – forraje más favorable. 2895 2896 REGIONES GANADERAS Y EXISTENCIAS POR PARTIDO O DEPARTAMENTO 2897 Considerando las existencias a nivel de partido o departamento se observa más en 2898 detalle el ajuste de estas unidades climáticas con las existencias. 2899 Del análisis de esta interacción que surge de la Figura 4.3 y la Tabla 4.4 Cuadro que 2900 expone la participación porcentual de cada región en el total de cabezas de ganado 2901 bovino. 2902 Desde el punto de vista de la temperatura ambiente, la mayor parte de la actividad 2903 (59%) se desarrolla mediante una ganadera bovina de clima templado. 2904 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 142 Considerando las precipitaciones, algo más del sesenta por ciento (62%) lo hace 2905 sobre pastoreos normales, entre los Índices Hídricos de + 20 y 0, con ambos tipos 2906 de ganados. 2907 En conclusión, esta buena correlación existencias – unidades climáticas permite 2908 considerar a las Regiones Ganaderas descriptas como áreas razonablemente 2909 homogéneas en cuanto a analizar los efectos del cambio climático a partir de las 2910 cuales se efectuará las simulaciones con el modelo ganadero Graze. 2911 2912 DESCRIPCIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN GANADERO GRAZE 2913 Para el estudio e interpretación de los efectos del Cambio Climático sobre la 2914 ganadería bovina, en las áreas priorizadas se utiliza en este estudio un modelo de 2915 simulación ganadero denominado GRAZE (Graze Beef Forage Simulation Model) 2916 desarrollado bajo el impulso del Southern Regional Project S-221 (University of 2917 Florida/ University of Arkansas). 2918 Este modelo matemático de simulación, dinámico, de paso diario para el crecimiento 2919 vegetal y de cada quince minutos para el animal, sumamente plástico y muy bien 2920 adaptado a tareas de investigación, está formado por tres sub-modelos referidos a 2921 las plantas forrajeras, los aspectos específicos animales y una interface que simula 2922 el efecto del pastoreo, tanto sobre las plantas como en la ingesta del animal.2923 Por ello puede utilizarse para simular el crecimiento de las pasturas, la alimentación 2924 del ganado bovino sobre pradera en pastoreo directo o también en alimentación a 2925 corral (feed-lot) como forma intensiva o en combinaciones de ambas (semi-2926 intensiva). 2927 El primer sub-modelo simula y modela las especies forrajeras en forma no 2928 específica, se adapta a distintas áreas fisiográficas ajustando los parámetros propios 2929 de cada una, es genético, describe cada especie por un gran número de parámetros 2930 y considera el efecto de las variables endógenas y exógenas sobre las plantas en 2931 cada escenario. 2932 El sub-modelo animal describe los procesos biológicos delineando la composición 2933 corporal, transferencias de calor, consumo y digestión con las prioridades 2934 correspondientes al uso de la energía y nutrientes de la ingesta, todo ello afectado 2935 también por las variables endógenas y exógenas de cada biotipo y ambiente. 2936 Finalmente, el tercero de ellos es la interface que simula el pastoreo directo del 2937 forraje, aplicando la lógica de dividir la parcela a pastorear en áreas de distinta 2938 calidad y densidad, entre las que el animal seleccionará bajo la premisa de 2939 maximizar la ingesta de materia seca digestible. 2940 2941 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 143 Modelo Vegetal. 2942 Trabajando para modelar el crecimiento de las especies forrajeras el modelo es no 2943 específico, pudiendo usarse en distintas áreas fisiográficas con los parámetros 2944 propios de cada una. 2945 Es genético, describiendo cada especie forrajera por medio de más de cincuenta 2946 parámetros, de paso diario y considera como variables exógenas a las temperaturas 2947 máximas y mínimas, área foliar, duración del día, fotoperiodo, disponibilidad de agua 2948 y nutrientes (Nitrógeno, Fósforo y Potasio). 2949 Como variables endógenas considera la disponibilidad de materia seca (MS) 2950 caracterizada por la digestibilidad de sus fracciones y por su estado fisiológico 2951 (Nuevo, Viejo y Muerto). 2952 El crecimiento diario de las plantas es definido en función del potencial genético 2953 modificado por la temperatura del aire, el área foliar, fotoperiodo, lluvia y nutrientes, 2954 simulando los flujos dentro de ellas de energía, agua y nutrientes. 2955 Cada estado fisiológico (nuevo, viejo y muerto) conlleva cambios en las proporciones 2956 y características de los contenidos celulares, clasificados en Contenido Celular (CC), 2957 Pared Celular Potencialmente Digestible (DCW) y Pared Celular Indigestible (UDC). 2958 Para cada especie vegetal se define el efecto de la temperatura del aire mediante la 2959 mínima por debajo de la cual no crece, la máxima por encima de la cual tampoco lo 2960 hace y la temperatura óptima en la que el rango de crecimiento es el mayor, limitado 2961 por su potencial genético. 2962 El impacto del área foliar en el crecimiento lo modela relacionando el crecimiento 2963 potencial a la temperatura dada con la cantidad de materia seca acumulada 2964 mediante un factor de área foliar, mayor/igual a cero y menor/igual a uno, que 2965 mediante ecuaciones continuas fuerza el crecimiento a seguir una curva sigmoidea, 2966 característica del crecimiento vegetal. 2967 El fotoperiodo considera el almacenaje de carbohidratos en función del solsticio de 2968 verano, para usarlos regenerando posteriormente crecimiento luego del período 2969 invernal. 2970 Para el uso del agua por las plantas usa la lógica de las subrutinas SOILRI y 2971 WATBAL2 del modelo Ceres-Maize, afectando el crecimiento por el estrés hídrico. 2972 Introduce el concepto de edad fisiológica de la planta y el pasaje de nuevo a viejo y 2973 luego a muerto es gradual. 2974 Para la disponibilidad de nutrientes en el suelo (N,P,K) considera el consumo como 2975 fuente de su disminución y la fertilización como fuente de reposición, en tanto la 2976 extracción continúa hasta que la reducción en el contenido de ese nutriente en el 2977 suelo lleve a reducir el ritmo de remoción y por ende el crecimiento. 2978 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 144 La digestibilidad potencial del forraje lo define en función de las proporciones de 2979 Contenido Celular (CC), de la Pared Celular Potencialmente Digestible (DCW) y de 2980 Pared Celular Indigestible (UCW). 2981 El forraje creado es compuesto por todas las especies presentes, que es consumido 2982 por el animal en proporción directa a los montos disponibles por cada especie 2983 integrante de la pastura, en la mezcla y con la calidad ponderada respecto a los 2984 atributos que la hacen seleccionable por el animal. Una vez efectuado el consumo 2985 reduce la composición, re-computa y simula el nuevo crecimiento individual para 2986 cada una de ellas. 2987 Modelo Animal. 2988 El modelo describe los procesos biológicos animales mediante la definición 2989 matemática de la Composición Corporal, la Transferencia de Calor, Consumo y 2990 Digestión y Prioridades en Uso de la Energía y los Nutrientes. 2991 Los dos tipos de factores externos que inciden en este proceso son la Disponibilidad 2992 de Alimentos con su concentración de nutrientes y energía y el Medio Ambiente, por 2993 su temperatura, humedad y radiación. 2994 Las prioridades definidas son en primer término el Mantenimiento (supervivencia) 2995 seguido por los relativos a Gestación, Crecimiento Fisiológico, Lactancia, y 2996 finalmente Acumulación de Grasas y Nutrientes Excedentes. 2997 Aplica la lógica de digestibilidad basada en que el Contenido Celular (CC) es 2998 totalmente digestible, la Pared Celular Potencialmente Digestible (DCW), cuyo 2999 contenido de celulosa y hemicelulosa lo es si se dispone de suficiente tiempo en el 3000 pasaje por el tracto digestivo, y la Pared Celular Indigestible (UCW) que no lo es 3001 independientemente del tiempo que se disponga (lignina, etc.). 3002 Para la energía sigue la partición clásica de Energía Bruta, Digestible, Metabólica y 3003 Neta. 3004 Dentro del modelo, la Energía y la Masa se conservan mientras el alimento se 3005 mueve atravesando el animal, en tanto son transformados en diferentes productos 3006 por procesos químicos y biológicos. 3007 Frente a la simulación de la Composición Corporal, utiliza el ya mencionado 3008 concepto de Edad Fisiológica y su relacionado Peso Fisiológico, en base al cual 3009 describe el proceso de crecimiento como una función de la ingesta de Energía y 3010 Nutrientes para posteriormente ponderar la interacción entre los componentes del 3011 cuerpo por su relación con el crecimiento. 3012 Al dividirlos en categorías para determinar la composición y eficiencia del 3013 crecimiento, tanto fisiológico como del material excedente, modela el crecimiento 3014 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 145 con un muy buen ajuste en la predicción de animales de carne bovinos (también 3015 evaluado con éxito en porcinos, USA Regional Research Project NC:179). 3016 La Transferencia de Calor es simulada mediante la recreación del panorama de 3017 ganancias y pérdidas de Energía Térmica definiendo la cantidad de calor 3018 almacenada dentro del cuerpo desde su situación de Calor Corporal inicial más o 3019 menos el diferencial de tiempo por el flujo hacia o desde el cuerpo (Heat Flow In o 3020 Heat Flow Out), medido en unidades de calor por unidad de tiempo. 3021 Estos flujos los relaciona con las condiciones externas (temperatura, humedad 3022 relativa y radiación) mediante una serie de coeficientes, computando salida, puesta 3023 del sol y duración del día en función de la latitud y día Juliano. 3024 Evalúala resistencia interna al flujo de calor dentro del animal, la externa (capa 3025 límite) vinculada a la longitud del pelo, la superficie corporal y las perdidas 3026 relacionadas a ella, la transferencia de calor por respiración, definiendo la forma en 3027 que estas regulan la Zona de Neutralidad Térmica del animal, alterando sus 3028 sistemas químicos y físicos usando funciones como la respiración, flujo de sangre, 3029 movimientos involuntarios (tiritando) o comiendo para mantener constante su 3030 temperatura corporal. 3031 Para el mecanismo de Consumo y Digestión el modelo regula la ingesta en base al 3032 Llenado Físico, los Niveles de Energía Química en Sangre, la Temperatura Corporal 3033 y la Regulación Nocturna. 3034 La tasa de Digestión influye sobre estos valores y la calidad y contenido del alimento 3035 en el rumen establecen la tasa de digestión instantánea. El Rango de Ingestión y el 3036 de Digestión son modelados en función de parámetros, como calidad y cantidad 3037 para la primera y la distribución entre CC y DCW para la segunda. Modela el 3038 consumo computando una Regulación Física, una Química y una Térmica influyendo 3039 para iniciar o detener la ingesta de alimentos. 3040 Determinadas las tasas de digestión calcula posteriormente las perdidas digestivas 3041 de calor relacionándolas con su incremento en el cuerpo del animal por este motivo, 3042 lo mismo que las relacionadas por la adición de componentes a los tejidos. 3043 Mediante su uso puede simularse la producción de carne en animales en engorde 3044 para faena, animales de cría y producción de leche. 3045 Modelo de Pastoreo. 3046 Es una interface que simula el pastoreo directo del forraje, aplicando la lógica de 3047 dividir la parcela a pastorear en áreas de distinta calidad y densidad, entre las que el 3048 animal seleccionará, bajo la premisa de maximizar la ingesta de materia seca 3049 digestible. 3050 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 146 Para esto el modelo aplica al simular el pastoreo activo una mecánica que define el 3051 cambio entre sub-áreas mediante un algoritmo de decisión, que indica el cambio a 3052 otra luego de que el animal consume toda la materia seca disponible por encima del 3053 punto en que lo puede hacer sin cambios en su digestibilidad. 3054 Cuando esto sucede, cambia a una nueva sub-área en que puede seguir 3055 consumiendo sin modificar este parámetro de calidad. 3056 Con este modelo se efectúan las simulaciones para cada área de interés y para 3057 cada nivel de intensidad para cada uno de los horizontes requeridos, previa 3058 selección de las localizaciones y a partir de los ajustes y validaciones de cada caso. 3059 3060 EVALUACIÓN LOS IMPÁCTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LA 3061 GANADERIA BOVINA 3062 A partir de los cambios detectados en base a la utilización del modelo CCSM4 y los 3063 efectos descriptos en el Capítulo 1 sobre los elementos del clima, se presenta a 3064 continuación los resultados que para cada horizonte tendrá la variación de ellos, de 3065 acción tanto directa como indirecta sobre la ganadería bovina. 3066 MODIFICACIÓN EN LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LAS REGIONES 3067 GANADERAS 3068 El recalculo de los valores del Índice Hídrico de Thornthwaite en función de las 3069 temperaturas y precipitaciones obtenidas de los resultados del modelo climático, 3070 delimitó las variaciones espaciales de las Regiones Ganaderas (originalmente 3071 descriptas con esta metodología en base a la información del CRU). 3072 Su aplicación, tanto para el horizonte Histórico como los correspondientes a los 3073 Futuros Cercanos (años 2015 - 2039) y Futuros Lejanos (años 2075 – 2099) con 3074 trayectorias de concentración (Representative Concentration Pathways o rcp para 3075 los GEI) de 4.5 y 8.5 en ambos futuros, permitió generar nuevos mapas y analizar 3076 los desplazamientos y efectos espaciales para cada unidad climática ya definida y 3077 sus consecuentes efectos sobre la actividad en cada caso. 3078 Las diferencias entre los valores observados y supuestos por el modelo climático de 3079 las diferentes variables para cada prospectiva, consideradas y evaluadas en el 3080 momento de la elección del modelo CCSM4, generan consecuentemente similares 3081 diferencias en la distribución espacial para el período Histórico simulado, que 3082 constituye la base a partir de la cual se describen las variaciones. 3083 3084 REGIÓN GANADERA 1 - GANADERÍA TROPICAL 3085 (Figura 4.4) 3086 3087 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 147 PERÍODO HISTÓRICO - BASE 3088 sub-región oriental 3089 Con pastoreo normal y sin uso de reservas, se ubica al norte de la isoterma de 26 3090 grados centígrados de temperatura media del mes más caliente y limita al este con 3091 el Índice Hídrico (IH) + 20 y al oeste con el IH 0, ocupando en centro norte de la 3092 provincia de Santa Fe, el sudeste del Chaco y el este de Formosa. 3093 sub-región occidental. 3094 Con pastoreo normal y con uso de reservas, se ubica al norte de la isoterma de 26 3095 grados centígrados de temperatura media del mes más caliente y limita al este con 3096 el Índice Hídrico (IH) 0 y al oeste con el IH -20, ocupando el sudeste de Santiago del 3097 Estero, el centro del Chaco y el centro de Formosa. 3098 3099 FUTURO CERCANO - rcp 4.5 y 8.5 3100 En este contenido se describe el correspondiente al rcp 4.5, ya que la delimitación y 3101 regionalización consecuente para este horizonte con rcp 8.5 presenta mínimas 3102 diferencias con este, que no ameritan su descripción detallada. 3103 sub-región oriental 3104 Muestra un pequeño desplazamiento hacia el este en su límite superior, mientras 3105 que en su sección media e inferior se extiende en mayor medida hacia el sudoeste, 3106 acompañando el desplazamiento de la isolínea de 26º C ocupando superficie 3107 significativa del noreste de Córdoba. 3108 sub-región occidental 3109 Esta subregión extiende su parte norte hacia el este, mientras que en el centro sur 3110 se expande sobre Santiago del Estero en dirección noreste hacia los límites de 3111 Tucumán y Salta. 3112 El desplazamiento que aparece como más significativo es el de la isoterma de 26º C 3113 media del mes más caliente, que se mueve en dirección sudoeste hasta llegar al sur 3114 de Entre Ríos. 3115 3116 FUTURO LEJANO - rcp 4.5 3117 sub-región oriental 3118 Muestra un desplazamiento importante hacia el este ocupando la mitad oeste de 3119 Corrientes y el noroeste de Entre Ríos, en su límite superior, mientras que en su 3120 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 148 sección inferior se extiende en mayor medida hacia el sudoeste, ingresando con 3121 mayor amplitud en el noreste de Córdoba. 3122 sub-región occidental 3123 Esta subregión en su parte norte continúo con su tendencia de desplazamiento hacia 3124 el este, mientras que retrotrajo su avance en territorio santiagueño. 3125 La isolínea de 26º C continúa su desplazamiento en dirección sudoeste ocupando 3126 prácticamente toda la provincia de Santa Fe y llegando a ingresar en la de Buenos 3127 Aires por su norte, hasta la localidad de Pergamino. 3128 3129 FUTURO LEJANO - rcp 8.5 3130 sub-región oriental 3131 Conservó su tendencia de desplazamiento importante hacia el este, ocupando todo 3132 Corrientes, Misiones, el centro oeste de Entre Ríos, centro sur de Santa Fe, este de 3133 Córdoba, noroeste de Buenos Aires y noreste de La Pampa. 3134 sub-región occidental 3135 Esta subregión continúo con su desplazamiento, ocupando en dirección sudoeste 3136 parte del este de San Luis, norte de La Pampa, norte de Córdoba, sudeste de 3137Santiago del Estero, sudeste del Chaco y Formosa y el norte de Santa Fe. 3138 La isoterma de 26 ºC sigue moviéndose en dirección sur, llegando hasta el centro de 3139 Buenos Aires, norte de La Pampa y toda la provincia de Córdoba. 3140 3141 REGIÓN GANADERA 4 - GANADERÍA DE CLIMA TEMPLADO 3142 (Figura 4.5) 3143 3144 PERÍODO HISTÓRICO - BASE 3145 sub-región oriental 3146 Con pastoreo normal y sin uso de reservas, se ubica al sur de la isoterma de 26 3147 grados centígrados de temperatura media del mes más caliente y limita al este con 3148 el Índice Hídrico (IH) + 20 y al oeste con el IH 0, muestra el ya mencionado 3149 desplazamiento debido al modelo climático, ocupando sudeste, centro y noroeste de 3150 la provincia de Buenos Aires, sur de Santa Fe y noreste de Córdoba. 3151 sub-región occidental 3152 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 149 Con pastoreo normal y con uso de reservas, se ubica al sur de la isoterma de 26 3153 grados centígrados de temperatura media del mes más caliente y limita al este con 3154 el Índice Hídrico (IH) 0 y al oeste con el IH -20, ocupando oeste y sudoeste de la 3155 provincia de Buenos Aires, el extremo sudoeste de Santa Fe, noreste de La Pampa, 3156 este de San Luis y sur, centro y noroeste de Córdoba. 3157 3158 FUTURO CERCANO - rcp 4.5 3159 sub-región oriental 3160 Con pastoreo normal y sin uso de reservas, se ubica al sur de la isoterma de 26 3161 grados centígrados de temperatura media del mes más caliente, cuyo deslizamiento 3162 hacia el sur desciende el límite norte de la sub-región hasta casi la latitud de 3163 Pergamino en Buenos Aires. 3164 Desplaza su límite hacia el oeste, especialmente en la provincia de Córdoba, 3165 ocupando su centro y llega a La Pampa. 3166 sub-región occidental 3167 Su frente este se mueve en dirección oeste, mientras que el límite oeste se mantiene 3168 en una posición similar, con un ligero aumento en el este de la provincia de San 3169 Luis. 3170 FUTURO LEJANO - rcp 4.5 3171 sub-región oriental 3172 El avance hacia el sur de la isoterma de 26° C, que llega a ingresar al norte de la 3173 Cuenca del Río Salado en Buenos Aires, comprime la sub-región en Buenos Aires, 3174 el este de Córdoba y sur de Santa Fe. 3175 sub-región occidental 3176 Esta sub-región no muestra en este horizonte mayores desplazamientos en general, 3177 ampliando su área hacia el este en el centro de Córdoba y reduciendo en la misma 3178 dirección en el sur de San Luis. 3179 FUTURO LEJANO - rcp 8.5 3180 sub-región oriental 3181 Este escenario de mayor emisión muestra un profundo avance hacia el sur de la 3182 isoterma de 26º C del mes más caliente, llevando el límite norte de la ganadería de 3183 clima templado al sur del centro de Buenos Aires, en una línea de dirección sudeste 3184 noroeste, pero dejando áreas del noroeste bonaerense y norte pampeano en 3185 condiciones de ganadería tropical. 3186 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 150 sub-región occidental 3187 Esta sub-región queda comprimida al sudoeste de Buenos Aires y centro este de La 3188 Pampa en dirección sudeste - noroeste. 3189 3190 EVALUACIÓN DE LOS EFECTOS CUANTITATIVOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO 3191 SOBRE LA GANADERIA BOVINA. 3192 3193 De acuerdo a lo ya expresado, se recurrió al Modelo de Simulación Ganadero 3194 GRAZE para el estudio e interpretación de los efectos del Cambio Climático sobre la 3195 actividad en las áreas priorizadas. 3196 Ha sido utilizado en este estudio para medir su acción sobre el engorde de novillos 3197 en forma extensiva, o pastoril, en cada área de interés, para cada nivel de intensidad 3198 y para cada uno de los horizontes requeridos, previa selección de las localizaciones 3199 y a partir de los ajustes y validaciones de cada caso. 3200 GANADERÍA EXTENSIVA 3201 Para mensurar los efectos ya descriptos para cada Región Ganadera se 3202 seleccionaron tres áreas que por su ubicación respecto a ellas permitieran que las 3203 simulaciones obtenidas del modelo ganadero manifestaran una apreciación 3204 destacada de estos cambios. 3205 Los sitios elegidos han sido cercanos a las localidades de Reconquista, provincia de 3206 Santa Fe, Pergamino, provincia de Buenos Aires y Anguil, provincia de La Pampa. 3207 SIMULACIÓN Y RESULTADOS PARA RECONQUISTA – SANTA FE 3208 Para esta ubicación, incluida dentro de la Región Ganadera 1, se localizaron los 3209 ensayos del modelo de simulación sobre las coordenadas geográficas 29º 16´ 3210 Latitud Sur y 59º 43´Longitud Oeste, cercano a esta localidad. 3211 Se trabajó sobre la base del pastoreo durante doce meses de una pradera 3212 monofítica de Pasto Miel (Paspalum dilatatum) creciendo sobre un suelo argiudol, 3213 con novillitos de un peso vivo inicial de doscientos diez kilogramos por cabeza, 3214 cuarenta y una semanas de vida y con animales de características genéticas de 3215 cruza de raza británica con índica. La carga fue de 1,3 cabezas por hectárea 3216 uniforme durante todo el ciclo. 3217 Se efectuaron las simulaciones sobre esta base para períodos de veinticinco años 3218 comprendidos en los horizontes requeridos Histórico, Futuro Cercano rcp 4.5, Futuro 3219 Lejano rcp 4.5 y Futuro Lejano rcp 8.5. 3220 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 151 Los resultados para cada período se muestran en la Tabla 4.4, indicando en primer 3221 término la media de los kilogramos por cabeza engordados por el animal en ese 3222 horizonte y la desviación estándar de ella, indicada como medida de variabilidad en 3223 esos años. 3224 El siguiente Coeficiente de Estrés Hídrico Medio de la Pastura (CEHM) expone un 3225 valor perteneciente a la lógica interna del modelo que se calcula en base a la toma 3226 de agua potencial por las raíces de la especie forrajera y que afecta a la 3227 transpiración y fotosíntesis. Su valor varía entre cero (0), máximo estrés y nulo 3228 crecimiento y uno (1), nulo estrés y máximo crecimiento. 3229 Por ello se ilustra como indicador de la influencia de la humedad del suelo sobre el 3230 crecimiento de la pastura, indicando también la cantidad de días que lo ha sufrido y 3231 su grado. 3232 Las siguientes columnas exhiben el estrés térmico animal, mediante la cantidad de 3233 horas que lo ha afectado durante el ciclo, discriminando si es originado por frío o 3234 calor. 3235 La Tabla 4.5 muestra los mismos conceptos con sus resultados expresados como 3236 diferencias porcentuales con la línea base, en todos los casos el Horizonte Histórico. 3237 Para la pastura, se aprecia que por efecto del CC, en la medida que la unidad 3238 climática va desplazándose hacia el este, las condiciones de humedad del suelo van 3239 disminuyendo, indicado por una disminución del CEHM del 10 por ciento, el 3240 aumento hasta más que duplicarse del total de días con estrés hídrico y en similar 3241 medida para los días de estrés hídrico alto. 3242 Respecto al comportamiento animal, se nota un incremento de la cantidad de horas 3243 de estrés por calor y una disminución fuerte de las de frío, producto del incremento 3244 de temperaturas que muestra el desplazamiento hacia el sur de la isoterma de 26º C 3245 media del mes más caliente. 3246 Como resultado de ello, la producción de carne en kilogramos por cabeza tiene una 3247 tendencia decreciente, se reduce algo más del 28 por ciento para el Futuro Cercano 3248 (rcp 4.5) y hasta un 76 por ciento para el Futuro Lejano de mayores emisiones. 3249 Paralelamente, aumenta significativamente su variabilidad, con un incremento 3250 grande de la desviación estándar (Ver Figuras 4.7, 4.8, 4.9). 3251 SIMULACIÓN Y RESULTADOS PARA PERGAMINO– BUENOS AIRES 3252 Los ensayos del modelo de simulación se situaron en las coordenadas geográficas 3253 33º 56´ Latitud Sur y 60º 33´Longitud Oeste, cercano a esta ciudad. 3254 Se trabajó sobre la base del pastoreo durante doce meses de una pradera 3255 monofítica de Festuca Alta (Festuca arundinacea Schreb) creciendo sobre un suelo 3256 argiudol, con novillitos de un peso vivo inicial de doscientos diez kilogramos por 3257 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 152 cabeza, cuarenta y una semanas de vida y con animales de características 3258 genéticas de raza británica. La carga fue de 2,5 cabezas por hectárea uniforme 3259 durante todo el ciclo. 3260 Se efectuaron las simulaciones sobre esta base para los mismos períodos de 3261 veinticinco años comprendidos en los horizontes requeridos Histórico, Futuro 3262 Cercano rcp 4.5, Futuro Lejano rcp 4.5 y Futuro Lejano rcp 8.5. 3263 Los resultados medios para cada período se muestran en la Tabla 4.6 y 4.7 y las 3264 Figuras 4.10, 4.11 y 4.12, cuyos valores tienen los significados ya explicados en el 3265 punto anterior. 3266 Para la pastura, se aprecia que en la medida que la unidad climática va 3267 desplazándose hacia el oeste, las condiciones de humedad del suelo van 3268 aumentando, indicado por un aumento del CEHM de aproximadamente el 10 por 3269 ciento, la disminución del total de días con estrés hídrico en un 22 por ciento y en 3270 mayor medida (-81,6%) para los días de estrés hídrico alto. 3271 Respecto al comportamiento animal, se nota un leve incremento (4,49%) de la 3272 cantidad de horas de estrés por calor y una disminución mayor (24,5%) de las de 3273 frío, producto del incremento de temperaturas que muestra el desplazamiento hacia 3274 el sur de la isoterma de 26º C media del mes más caliente. 3275 La producción de carne en kilogramos por cabeza mostró una tendencia creciente, 3276 con un incremento máximo del 4,3 por ciento para el Futuro Lejano (rcp 4.5) y que 3277 luego declina levemente para el Futuro Lejano (rcp 8.5). Paralelamente, disminuye 3278 significativamente su variabilidad, con una reducción del 76 por ciento de la 3279 desviación estándar. 3280 SIMULACIÓN Y RESULTADOS PARA ANGUIL – LA PAMPA 3281 Los ensayos del modelo de simulación se situaron sobre las coordenadas 3282 geográficas 36º 51´ Latitud Sur y 64º 16´Longitud Oeste, cercano a esta localidad. 3283 Se trabajó sobre la base del pastoreo durante doce meses de una pradera 3284 monofítica de Festuca Alta (Festuca arundinacea Schreb) creciendo sobre un suelo 3285 argiudol, con novillitos de un peso vivo inicial de doscientos diez kilogramos por 3286 cabeza, cuarenta y una semanas de vida y con animales de características 3287 genéticas de raza británica. La carga fue de 2,5 cabezas por hectárea uniforme 3288 durante todo el ciclo. 3289 Se efectuaron las simulaciones sobre esta base para los mismos períodos de 3290 veinticinco años comprendidos en los horizontes requeridos Histórico, Futuro 3291 Cercano rcp 4.5, Futuro Lejano rcp 4.5 y Futuro Lejano rcp 8.5. 3292 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 153 Los resultados para cada período se muestran en la Tabla 4.8 y 4.9 y las Figuras 3293 4.13, 4.14 y 4.15, cuyos valores tienen los significados ya explicados en puntos 3294 anteriores. 3295 Los resultados muestran que para la pastura, en la medida que la unidad climática 3296 va desplazándose hacia el oeste, las condiciones de humedad del suelo van 3297 variando levemente en ambos sentidos, aumentando en los primeros horizontes 3298 futuros (FC 4.5 y FL 8.5), mientras que el CEHM se reduce 6 y 5 por ciento 3299 respectivamente, aumentan los días con estrés hídrico medio y un aumento muy 3300 leve para los días de estrés hídrico alto. Para el FL 8.5 el CEHM mejora 3301 aproximadamente un 5 por ciento, disminuyendo los días con estrés hídrico medio y 3302 alto. 3303 El comportamiento animal muestra un leve incremento (de 2,6 a 6,3%) de la 3304 cantidad de horas de estrés por calor y una disminución mayor (de 11,9 a 23,6%) de 3305 las de frío, producto del incremento de temperaturas que muestra el desplazamiento 3306 hacia el sur de la isoterma de 26º C media del mes más caliente. 3307 La producción media de carne en kilogramos por cabeza tiene una fuerte tendencia 3308 creciente, con un incremento máximo del 61,7 por ciento para el Futuro Cercano (rcp 3309 4.5) y que declina muy levemente para ambos Futuros Lejanos (rcp 4.5 y 8.5). 3310 Disminuye significativamente su variabilidad, con una reducción de entre el 76 y 90 3311 por ciento de la desviación estándar. 3312 GANADERÍA SEMI – INTENSIVA 3313 Denominada también pastoril con suplementos, consiste en un esquema similar al 3314 puramente pastoril desarrollado sobre forrajes, pero suplementando, en forma 3315 continua o solo en determinadas etapas del engorde, el consumo con alimentos de 3316 mayor concentración energética. 3317 Los principales efectos buscados mediante estos esquemas son mantener un ritmo 3318 de engorde establecido durante períodos de menor oferta de forraje por las pasturas, 3319 acelerar procesos de engorde para lograr condiciones comerciales apropiadas 3320 (terminación), o el aumento de la carga para lograr una mayor eficacia en el uso de 3321 los forrajes pastoriles. 3322 Para evaluar la magnitud de los cambios, se simuló esta modalidad de engorde de 3323 novillos para la localización de Reconquista, que resultó de particular interés dadas 3324 las características y resultados obtenidos de la simulación pastoril. 3325 SIMULACIÓN Y RESULTADOS CON SUPLEMENTOS PARA RECONQUISTA – 3326 SANTA FE 3327 Para esta simulación, incluida dentro de la Región Ganadera 1, se usó la misma 3328 localización que para los ensayos del sistema extensivo, sobre las coordenadas 3329 geográficas 29º 16´ Latitud Sur y 59º 43´Longitud Oeste, cercano a esta localidad. 3330 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 154 Se trabajó también sobre la base del pastoreo durante doce meses de una pradera 3331 monofítica de Pasto Miel (Paspalum dilatatum) creciendo sobre un suelo argiudol, 3332 con novillitos de un peso vivo inicial de doscientos diez kilogramos por cabeza, 3333 cuarenta y una semanas de vida y con animales de características genéticas de 3334 cruza de raza británica con índica. La carga fue de 1,3 cabezas por hectárea 3335 uniforme durante todo el ciclo, suplementando el consumo animal desde el inicio con 3336 una ración de 3 kilogramos por día y cabeza de grano de maíz. 3337 Se efectuaron las simulaciones sobre esta base para períodos de veinticinco años 3338 comprendidos en los horizontes requeridos Histórico, Futuro Cercano rcp 4.5, Futuro 3339 Lejano rcp 4.5 y Futuro Lejano rcp 8.5. 3340 La Tablas 4.10 y 4.11 muestra los resultados, expresados tanto por su valor 3341 absoluto como por sus diferencias porcentuales con la línea base, en todos los 3342 casos el Horizonte Histórico. 3343 Para la pastura, se aprecia que por efecto del CC, en la medida que la unidad 3344 climática va desplazándose hacia el este, las condiciones de humedad del suelo van 3345 disminuyendo, indicado por una disminución del CEHM del 10 por ciento, el 3346 aumento hasta más que duplicarse del total de días con estrés hídrico y en similar 3347 medida para los días de estrés hídrico alto. 3348 Respecto al comportamiento animal, se nota un incremento de la cantidad de horas 3349 de estrés por calor y una disminución de las de frío, producto del incremento de 3350 temperaturas que muestra el desplazamiento hacia el sur de la isoterma de 26º C 3351 media del mes más caliente. 3352 Como resultado de ello, la producciónde carne en kilogramos por cabeza tiene una 3353 moderada tendencia decreciente, reduciéndose aproximadamente el 7 por ciento 3354 para el Futuro Cercano (rcp 4.5) y hasta un 8 por ciento para el Futuro Lejano de 3355 mayores emisiones. La variabilidad disminuye hacia el Futuro Lejano rcp 4.5, para 3356 aumentar posteriormente en el Futuro Lejano rcp 8.5. (Ver gráficos nº 10 a 12). 3357 Con respecto a la comparación con los resultados del sistema pastoril extensivo, 3358 (Tabla 4.12) resulta la media de los kilogramos por cabeza engordados por el animal 3359 en el horizonte Histórico mayor en algo más del 31 por ciento, mejora que se 3360 incrementa respecto al resto de los horizontes, llegando al 400 por ciento en el caso 3361 de la comparación con el FL 8.5. 3362 La desviación estándar muestra una tendencia fuertemente decreciente (entre -49 y 3363 -88 %). 3364 Los indicadores vinculados al crecimiento de la pastura no varían significativamente 3365 y el estrés térmico animal indica un aumento leve en las horas con estrés por calor y 3366 una disminución mayor en el originado por frío. Estos resultados acompañan el 3367 supuesto respecto a que, en la medida que origen del alimento que constituye parte 3368 de la ingesta del animal (suplemento) no es obtenido a partir del crecimiento de la 3369 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 155 pastura, tiende a disminuir el efecto sobre la hacienda vacuna de los elementos del 3370 clima de acción indirecta (mediante su efecto sobre los forrajes disponibles), 3371 manteniendo las de acción directa como temperaturas. 3372 GANADERÍA INTENSIVA 3373 3374 La actividad ganadera intensiva para la producción de carne de mayor difusión en el 3375 área de interés, conocida como Engorde en Corral, constituye una evolución, a un 3376 grado mayor, del esquema semi – intensivo, suministrando el total del alimento en 3377 corrales de encierre en base a dietas uniformes con composición nutricional 3378 conocida y balanceada, alcanzando de esta manera la total independencia del 3379 sistema pastoril y de su vinculación ya descripta con los elementos climáticos de 3380 acción indirecta. 3381 SIMULACIÓN Y RESULTADOS CON SUPLEMENTOS PARA ANGUIL – LA 3382 PAMPA 3383 3384 Para esta simulación, incluida dentro de la Región Ganadera 4, se usó la misma 3385 localización que para los ensayos previos del sistema extensivo, sobre las 3386 coordenadas geográficas 36º 51´ Latitud Sur y 64º 16´Longitud Oeste, cercano a 3387 esta localidad. 3388 Se simuló la alimentación con una ración compuesta en un 75 por ciento de grano 3389 de maíz, 18 por ciento de harina de soja y 7 por ciento de forraje henificado, 3390 alimentados durante noventa días en los meses de julio, agosto y septiembre de 3391 cada año, con novillitos de un peso vivo inicial de doscientos diez kilogramos por 3392 cabeza, cuarenta y una semanas de vida y con animales de características 3393 genéticas de raza británica. 3394 Se efectuaron las simulaciones sobre esta base para períodos de cinco años 3395 comprendidos en los horizontes requeridos Histórico, Futuro Cercano rcp 4.5, Futuro 3396 Lejano rcp 4.5 y Futuro Lejano rcp 8.5. 3397 La Tablas nº 10 y 11 muestra los resultados, expresados tanto por su valor absoluto 3398 como por sus diferencias porcentuales con la línea base, en todos los casos el 3399 Horizonte Histórico. 3400 Respecto al comportamiento animal, la variación de la cantidad de horas de estrés 3401 por calor fue muy leve, siendo algo mayor la disminución de las de frío. 3402 Las producciones de carne en kilogramos por cabeza muestran resultados estables, 3403 con pequeños incrementos hacia el futuro, acompañando una tendencia a la 3404 reducción de las horas por estrés por frío (Gráficos 13 y 14). 3405 Los resultados simulados para este tipo de alimentación confirman también que 3406 disminuye el efecto sobre la hacienda vacuna de los elementos del clima de acción 3407 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 156 indirecta (mediante su efecto sobre los forrajes disponibles), manteniendo las de 3408 acción directa como temperaturas. 3409 3410 3411 3412 RESUMEN DE LOS EFECTOS CUANTITATIVOS OBSERVADOS 3413 3414 El esquema conceptual, definido en los primeros párrafos del capítulo y destinado a 3415 facilitar la comprensión de los efectos de los elementos del clima sobre el ganado 3416 bovino, describe una acción directa básica mediante la temperatura del aire en el 3417 medio en que se desarrollan y otra por sus efectos sobre la vegetación y los 3418 recursos forrajeros que estarán disponibles. 3419 Una vez estimada la interacción clima – forraje, su distribución espacial y su 3420 caracterización a partir del Índice Hídrico de Thornthwaite para definir el tipo de 3421 pastoreo y la temperatura como límite para la distribución de razas y analizada su 3422 buena correlación con las existencias ganaderas actuales, mediante el modelo de 3423 simulación ganadero Graze se cuantificó el efecto de sus variaciones y 3424 desplazamientos sobre la producción de carne y su inestabilidad. 3425 Los resultados obtenidos para cada escenario han mostrado que las unidades 3426 climáticas definidas como Regiones Ganaderas han ido desplazándose de diferentes 3427 formas. 3428 En lo que respecta a las condiciones de humedad (balance hídrico), el Índice Hídrico 3429 0, que representa el límite entre las unidades climáticas de sub-húmedo y seco, 3430 presenta una tendencia a girar en sentido de las agujas del reloj con eje en el centro 3431 de la provincia de Córdoba a medida que se consideran horizontes más lejanos en el 3432 tiempo y con mayores hipótesis de emisiones de GEI. De esta manera, en el área 3433 norte (Reconquista) van progresando condiciones más secas mientras que en el sur 3434 (Anguil) avanzan condiciones más húmedas. 3435 La mayor variación entre horizontes la presenta la temperatura, que muestra para la 3436 isoterma de 26º C del mes más caliente un avance hacia el sur algo mayor a los 3437 quinientos kilómetros desde el horizonte Histórico al FL 8.5. Recordando que esa 3438 isolínea es tomada como delimitante de las razas adecuadas, llevaría a una gran 3439 expansión del área ocupada por razas con alta tolerancia al calor (Índicas). 3440 El efecto sobre las producciones de carne varía, entre fuertemente negativo en el 3441 norte del área, Región Ganadera 1 (Reconquista), a positivo en igual grado para las 3442 áreas secas del sur, Región Ganadera 4, sub-región occidental (Anguil). 3443 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 157 Por su parte, la Región Ganadera 4, sub-región oriental (Pergamino), tiende a 3444 mostrar un efecto neutro o ligeramente positivo. 3445 Los efectos de estas interacciones se presentan en menor medida en los sistemas 3446 semi – intensivos (pastoril con suplementación) y prácticamente tienden a 3447 desaparecer en los intensivos (engorde en corral), en tanto son alteradas las 3448 relaciones entre condiciones climáticas, producción de forraje y engorde animal, 3449 propias de los sistemas pastoriles. 3450 El uso del modelo ganadero Graze permitió apreciar y cuantificar en detalle estas 3451 variaciones. 3452 3453 BIBLIOGRAFIA: 3454 3455 Burgos J.J.: Agroclimatic classifications and representations. World Meteorologycal 3456 Organization. CAgM. II/ Doc 18/24.IX.1958 3457 Burgos J.J.: Climas Agrícolas, Ganaderos y Forestales. Curso Climatología y 3458 Fenología Agrícola. FAV. 1969 3459 El País de la Carne?. De las Carreras Alberto, Gorelik Miguel, 2012. 3460 Graze Beef – Forage Simulation Model. User Guide. Lucas D. Parsch and Otto 3461 Loewer.Southern Cooperative Series Bulletin 381 A. April 1995 3462 Agricultural Systems Modeling and Simulation. Robert M. Peart and R. Bruce Curry. 3463 The University of Florida, Gainesville, Florida. 1998. 3464 Graze Beef – Forage Simulation Model. Case Studies. Otto Loewer and Lucas D. 3465 Parsch. Southern Cooperative Series Bulletin 381 B. April 1995 3466 La Producción de Carne en Argentina – INTA – Coordinador Daniel Rearte 3467 3468 3469 3470 3471 3472 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 158 3473 Tabla 4.1. Respuestas Características frente a temperatura de Biotipos. 3474 Razas Uso de Reservas Confort Aumento del Ritmo Respiratorio Elevación de la temperatura Interior Británicas / Europeas Por debajo de 0º C Entre 1 y 21 ºC Entre 21 y 27 ºC Entre 27 y 32 ºC Índicas Por debajo de 10º C Entre 10 y 27 ºC Entre 27 y 32 ºC Entre 32 y 38 ºC Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3475 3476 Tabla 4.2. Clasificaciónes y condiciones definidas para ganaderia según indice 3477 climático. 3478 Condiciones para la actividad ganadera Índice Hidrico Clasificación Climática De a Ideales 0 20 Sub-húmedo Pastoreos hipocalcémicos 20 40 Húmedo Pastoreos normales con suplementación 0 -20 Seco Sub-húmedo Pastoreo con suplementación continua -20 -40 Semiárido Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3479 3480 3481 3482 3483 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 159 Figura 4.1. Zonificación climática para la ganadería vacuna (isoterma 26º , amarillo), 3484 (indice hidrico +20: rojo, 0:verde, -20:violeta). Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3485 3486 3487 3488 3489 3490 3491 3492 3493 3494 3495 3496 3497 3498 3499 3500 3501 3502 3503 3504 3505 3506 3507 3508 3509 3510 3511 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 160 Figura 4.2. Concordancia de las Regiones Ganaderas Climaticas con las Existencias 3512 Provinciales Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3513 3514 3515 3516 3517 3518 3519 3520 3521 3522 3523 3524 3525 3526 3527 3528 3529 3530 3531 3532 3533 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 161 Figura 4.3. Concordancia de las Regiones Ganaderas con las Existencias 3534 Provinciales. Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3535 3536 3537 3538 3539 3540 3541 3542 3543 3544 3545 3546 3547 3548 3549 3550 3551 3552 3553 Tabla 4.3. Participación porcentual de cada Region en el Total de Cabezas de 3554 Ganado Bovino. 3555 3556 Características del ganado Ganado de Clima Tropical Ganado de Clima Templado Pastoreo Normal Hipocálcemicos Áridos Sub- Total Normal Áridos Sub- Total Por Ciento del Rodeo Total 17 6 18 41 45 14 59 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3557 3558 3559 3560 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 162 Figura 4.4. Región Ganadera 1. Ganadería Tropical. Modelo CCSM4 .Historico (panel superior izquierdo). Futuro cercano rcp 4.5 (panel superior derecho). Futuro lejano rcp 4.5 ( panel inferior izquierdo). Futuro lejano rcp 8.5 (panel inferior derecho). Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3561 3562 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 163 Figura 4.5. Región Ganadera 4. Ganadería de Clima Templado. Historico (panel superior izquierdo). Futuro cercano rcp 4.5 (panel superior derecho). Futuro lejano rcp 4.5 ( panel inferior izquierdo). Futuro lejano rcp 8.5 (panel inferior derecho). Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3563 3564 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 164 Figura 4.6. Rotación/Desplazamientos Indice Hídrico de cero. 3565 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo climático CCSM4 3566 3567 3568 3569 3570 3571 3572 3573 3574 3575 3576 3577 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 165 Tabla 4.4. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Reconquista – Santa 3578 Fe. Principales Indicadores para cada Horizonte Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya 3579 citadas 3580 3581 3582 3583 3584 Tabla 4.5. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Reconquista – Santa 3585 Fe. Diferencias Porcentuales entre los Principales Indicadores de cada Horizonte Fte.: 3586 Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3587 3588 3589 3590 3591 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/periodo) Animal Media de Estrés por Frio (horas/periodo) Reconquista Historico 1985 a 2009 Linea Base 157 25 0,94 29 12 17 2.890 1.114 Reconquista FC rcp 4.5 2015 a 39 112 62 0,89 57 27 30 2916 1268 Reconquista FL rcp 4.5 2076 a 99 78 60 0,88 63 25 38 2952 1192 Reconquista FL rcp 8.5 2076 a 99 38 74 0,85 72 45 27 3061 824 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/periodo) Animal Media de Estrés por Frio (horas/periodo) Reconquista Historico 1985 a 2009 Linea Base 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% Reconquista FC rcp 4.5 2015 a 39 -28,4% 147,9% -6,1% 97,2% 127,1% 76,5% 0,9% 13,8% Reconquista FL rcp 4.5 2076 a 99 -50,2% 138,5% -6,8% 118,8% 115,3% 121,2% 2,2% 7,0% Reconquista FL rcp 8.5 2076 a 99 -76,0% 194,7% -10,0% 148,6% 281,4% 56,5% 5,9% -26,1% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 166 3592 3593 Figura 4.7. Región Ganadera 1. Localización Reconquista. Variación entre 3594 horizontes y escenarios. Produccion de carne. 3595 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3596 3597 3598 3599 3600 3601 3602 3603 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 167 Figura 4.8. Región Ganadera 1. Localización Reconquista. Variación entre 3604 horizontes y escenarios. Pasturas. 3605 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3606 3607 3608 3609 3610 3611 3612 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 168 Figura 4.9. Región Ganadera 1. Localización Reconquista. Variación entre 3613 horizontes y escenarios. Estrés por calor. Estrés por frio. 3614 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3615 3616 3617 3618 AGRICULTURA Y GANADERIAIMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 169 Tabla 4.6. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Pergamino – BA 3619 Principales Indicadores para cada Horizonte Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3620 3621 3622 3623 3624 3625 3626 3627 Tabla 4.7. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Pergamino – BA 3628 Diferencias Porcentuales entre los Principales Indicadores de cada Horizonte 3629 3630 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3631 3632 3633 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/period o) Animal Media de Estrés por Frio (horas/period o) Pergamino Historico 1985 a 2009 230,1 12,3 0,77 113 60 53 2.711 2.312 Pergamino FC rcp 4.5 2015 a 39 231,5 9,9 0,83 99 20 79 2753 1946 Pergamino FL rcp 4.5 2076 a 99 240,0 1,6 0,82 98 25 73 2811 1930 Pergamino FL rcp 8.5 2076 a 99 238,8 3,0 0,85 88 11 77 2833 1744 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/period o) Animal Media de Estrés por Frio (horas/period o) Pergamino Historico 1985 a 2009 Linea Base 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Pergamino FC rcp 4.5 2015 a 39 0,62% -19,89% 7,54% -11,88% -66,00% 49,62% 1,54% -15,83% Pergamino FL rcp 4.5 2076 a 99 4,31% -87,20% 6,86% -13,12% -59,00% 39,02% 3,68% -16,52% Pergamino FL rcp 8.5 2076 a 99 3,81% -76,04% 9,94% -22,34% -81,67% 45,08% 4,49% -24,58% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 170 Figura 4.10. Región Ganadera 4. Localización Pergamino. Variación entre 3634 horizontes y escenarios. Producción de carne. 3635 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3636 3637 3638 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 171 Figura 4.11. Región Ganadera 4. Localización Pergamino. Variación entre horizontes 3639 y escenarios. Pasturas. 3640 3641 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3642 3643 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 172 Figura 4.12. Región Ganadera 4. Localización Pergamino. Variación entre horizontes 3644 y escenarios. Estrés por calor. Estrés por frio. 3645 3646 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3647 3648 3649 3650 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 173 Tabla 4.8. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Anguil – La Pampa 3651 Principales Indicadores para cada Horizonte 3652 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3653 3654 3655 3656 3657 Tabla 4.9. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Anguil – La Pampa 3658 Diferencias Porcentuales entre los Principales Indicadores de cada Horizonte 3659 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3660 3661 3662 3663 3664 3665 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/periodo) Animal Media de Estrés por Frio (horas/periodo) Anguil Historico 1985 a 2009 Linea Base 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Anguil FC rcp 4.5 2015 a 39 61,73% -90,11% -6,06% 10,25% 0,25% 36,13% 2,62% -11,99% Anguil FL rcp 4.5 2076 a 99 60,07% -84,51% -5,18% 9,71% 1,25% 31,61% 2,77% -17,73% Anguil FL rcp 8.5 2076 a 99 60,43% -76,36% 4,89% -0,18% -14,96% 38,06% 6,32% -23,69% Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/period o) Animal Media de Estrés por Frio (horas/period o) Anguil Historico 1985 a 2009 Linea Base 145 113 0,5 222 160 62 2629 2745 Anguil FC rcp 4.5 2015 a 39 234 11 0,5 245 161 84 2698 2416 Anguil FL rcp 4.5 2076 a 99 232 18 0,5 244 162 82 2702 2258 Anguil FL rcp 8.5 2076 a 99 232 27 0,5 222 136 86 2795 2095 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 174 Figura 4.13. Región Ganadera 4. Localización Anguil. Variación entre horizontes y 3666 escenarios. Producción de carne. 3667 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3668 3669 3670 3671 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 175 3672 Figura 4.14. Región Ganadera 4. Localización Anguil. Variación entre horizontes y 3673 escenarios. Pasturas. 3674 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3675 3676 3677 3678 3679 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 176 3680 Figura 4.15. Región Ganadera 4. Localización Anguil. Variación entre horizontes y 3681 escenarios. Estrés por calor. Estrés por frio. 3682 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3683 3684 3685 3686 3687 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 177 Tabla 4.10. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Reconquista – 3688 Santa Fe. Ganadería Semi – Intensiva. Principales Indicadores para cada Horizonte 3689 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3690 3691 3692 Tabla 4.11. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Reconquista – 3693 Santa Fe. Ganadería Semi – Intensiva. Diferencias Porcentuales entre los 3694 Principales Indicadores de cada Horizonte. 3695 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3696 3697 3698 3699 3700 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/periodo) Animal Media de Estrés por Frio (horas/periodo) Reconquista Historico 1985 a 2009 Linea Base 206 10 0,94 30 13 17 2.951 1.056 Reconquista FC rcp 4.5 2015 a 39 192 8 0,88 58 30 28 2.977 954 Reconquista FL rcp 4.5 2076 a 99 192 7 0,88 64 29 35 3.013 811 Reconquista FLrcp 8.5 2076 a 99 189 38 0,85 74 48 26 3.126 660 Ubicaciòn Horizonte Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/periodo) Animal Media de Estrés por Frio (horas/periodo) Reconquista Historico 1985 a 2009 Linea Base 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% Reconquista FC rcp 4.5 2015 a 39 -6,9% -17,7% -6,3% 92,7% 134,4% 62,1% 0,9% -9,7% Reconquista FL rcp 4.5 2076 a 99 -6,9% -29,9% -7,1% 111,9% 128,1% 100,0% 2,1% -23,2% Reconquista FL rcp 8.5 2076 a 99 -8,2% 291,1% -10,2% 145,0% 273,4% 50,6% 5,9% -37,5% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 178 Tabla 4.12. Simulación del Modelo Ganadero Graze – Localidad Reconquista – 3701 Santa Fe. Ganadería Semi – Intensiva. Diferencias Porcentuales con el Sistema 3702 Extensivo 3703 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 3704 3705 3706 Ubicaciòn Horizonte Base Produccion de Carne media del Perìodo kg/cab/año Desviaciòn estandar de Produccion de Carne kg/cab/año Coeficiente de Estrés Hidrico medio Pastura Pastura Media del Total de dias con estrés hidrico Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico alto Pastura Media de Dias en el año con estrés hidrico medio Animal Media de Estrés por Calor (horas/periodo) Animal Media de Estrés por Frio (horas/periodo) Reconquista Historico 1985 a 2009 Simulación Pastoril 31,4% -61,6% -0,2% 4,9% 8,5% 2,4% 2,1% -5,2% Reconquista FC rcp 4.5 2015 a 39 Simulación Pastoril 71,0% -87,3% -0,5% 2,5% 11,9% -6,0% 2,1% -24,8% Reconquista FL rcp 4.5 2076 a 99 Simulación Pastoril 145,7% -88,7% -0,5% 1,6% 15,0% -7,4% 2,1% -32,0% Reconquista FL rcp 8.5 2076 a 99 Simulación Pastoril 401,6% -49,0% -0,5% 3,4% 6,2% -1,5% 2,1% -19,9% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 179 Figura 4.16. Región Ganadera 1. Localización Reconquista. Variación entre 3707 horizontes y escenarios. Ganadería Semi – Intensiva. Producción de carne. 3708 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3709 3710 3711 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 180 Figura 4.17. Región Ganadera 1. Localización Reconquista. Ganadería Semi – 3712 Intensiva. Variación entre horizontes y escenarios. Pasturas. 3713 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3714 3715 3716 3717 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 181 Figura 4.18. Región Ganadera 1. Localización Reconquista. Ganadería Semi – 3718 Intensiva. Estrés por calor. Estrés por frio. 3719 Fuente: Elaboración propia sobre simulación modelo ganadero Graze 3720 3721 3722 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 182 Capítulo 5 3723 IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS PLANES GUBERNAMENTALES 3724 NACIONALES Y PROVINCIALES QUE CONSIDEREN IMPACTOS DEL CAMBIO 3725 CLIMÁTICO Y MEDIDAS DE REDUCCIÓN DE VULNERABILIDAD DE LOS 3726 SISTEMAS DE PRODUCCIÓN AGROPECUARIOS 3727 3728 ALGUNAS CONSIDERACIONES SOBRE POLÍTICAS PÚBLICAS FRENTE AL 3729 CAMBIO CLIMÁTICO EN EL SECTOR AGRÍCOLA Y GANADERO. 3730 3731 Se consideran Políticas Públicas sobre Cambio Climático: “Aquellas decisiones y 3732 medidas adoptadas por organismos del Estado (ya sea que se expresen en planes, 3733 programas, regulaciones, leyes u otro tipo de norma legal) que tiendan a la 3734 mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y/o en contribuir a la 3735 adaptación a los impactos del cambio climático. Esta noción de políticas sobre 3736 cambio climático comprende tanto aquellas que expresamente tienen objetivos 3737 climáticos, como también políticas que tienen otros tipos de objetivos socio-3738 ambientales pero que puedan contribuir a la mitigación o adaptación al cambio 3739 climático (por ejemplo, políticas que tiendan a la protección de bosques nativos, 3740 etc.). “ (citado en DI Paola et al, 2012). 3741 Es claro que las actividades agropecuarias ocupan un lugar importante en lo que 3742 podemos llamar matriz productiva nacional, al igual que ocurre en muchos países de 3743 América Latina. Si bien la variabilidad espacial de situaciones regionales, nacionales 3744 y sub-nacionales muestran distintos grados de compromiso y gravedad, en general 3745 se puede afirmar que el desarrollo y sustentabilidad, de los distintos modelos 3746 productivos, debe incluir medidas de mitigación y adaptación a los impactos del 3747 Cambio Climático. 3748 Para poder abordar este desafío nuestro Estado debe desarrollar políticas públicas 3749 que permitan ser medidas preventivas en favorecer la seguridad y soberanía 3750 alimentarias. 3751 También es cierto que el cambio climático conlleva una complejidad que para poder 3752 ser abordado efectivamente por el Estado debe tener un enfoque participativo 3753 multisectorial y de distintos niveles, que pueda integrar las políticas climáticas con 3754 las políticas de desarrollo agropecuario y de ordenamiento ambiental de los 3755 territorios. Esta participación permitirá lograr el compromiso y apoyo social y político 3756 necesarios. 3757 Es importante destacar estos aspectos debido a que los impactos climáticos en 3758 escenarios futuros pueden afectar negativamente el crecimiento económico nacional 3759 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 183 y podría afectar la capacidad del Estado para sostener políticas que favorezcan el 3760 desarrollo sustentable. 3761 Es igualmente cierto que hasta el momento son pocas las políticas públicas 3762 nacionales y sub-nacionales orientadas a abordar la problemática del cambio 3763 climático y las que existen no se han mostrado efectivas para revertir la situación de 3764 los escenarios desalentadores proyectados en el futuro. Si bien existen proyectos en 3765 marcha que pueden abordar aspectos específicos referidos a medidas de 3766 adaptación y leyes específicas que aportan a la mitigación, existe aún una 3767 deficiencia en la implementación de dichas políticas. 3768 De distintos análisis de efectos en escenarios climáticos futuros, surge que se están 3769 manifestando con mayor gravedad períodos que alternan sequía con inundaciones, 3770 que aumentará la probabilidad de ocurrencia de eventos climáticos extremos, como 3771 así también habrá menor disponibilidad de agua para el consumo humano, para la 3772 producción agrícola y ganadera, además de la continuidad de procesos de 3773 degradación y erosión de nuestro recurso edáfico. 3774 3775 Planteada esta situación, se pueden formular algunos interrogantes ¿Cuáles son las 3776 condiciones necesarias para el desarrollo de políticas de cambio climático efectivas? 3777 ¿Cómo lograr capitalizar el esfuerzo incluyendo al cambio climático en un 3778 compromiso de desarrollo? ¿Cómo enfrentar las urgencias que presenta la 3779 coyuntura, sin dejar de lado lo importante para el mediano y largo plazo?, ¿Cómo 3780 coordinar las políticas de desarrollo con las políticas climáticas de manera que 3781 incrementen la calidad de vida de la sociedad reduciendo muy fuertemente los 3782 niveles de pobreza? entre otras. Estos interrogantes deben ser material de trabajo 3783 permanente para los tomadoresde decisión a nivel de Estado. 3784 Entonces es importante destacar que en este escenario es clave fortalecer la 3785 capacidad del Estado para hacer frente a esos desafíos. 3786 En esta síntesis preliminar incluimos una parte importante de los planes, programas 3787 y medidas que están en marcha. 3788 3789 En esta etapa podemos dividir los proyectos, programas y medidas que actualmente 3790 ejecuta el Estado Argentino frente al Cambio Climático en Medidas de adaptación y 3791 medidas de mitigación. 3792 Dentro de las medidas de adaptación, Argentina cuenta con planes y/o programas 3793 contra los desastres naturales y en particular contra las inundaciones, como así 3794 también cuenta con varios programas y planes de lucha contra la desertificación. 3795 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 184 A continuación podemos ver esos programas y las medidas para la adaptación, sus 3796 objetivos y su implementación: 3797 3798 Programa/Plan Objetivo Implementación/Presupuesto Programa de Atención del Estado de emergencia por inundaciones Apoyar la recuperación económica y social de aquellas provincias que fueron afectadas por las inundaciones, a través de la realización de actividades de mitigación, para contribuir rápidamente a reducir los problemas sociales y económicos ocasionados por las inundaciones. Como así también a través de la reconstrucción y rehabilitación de la infraestructura pública de transporte saneamiento y agua potable, escolar habitacional y sanitaria En el Presupuesto del año 2012, fue de aproximadamente, $820.000 para este programa. Programa Nacional de Reducción de Riesgo de Desastres Insertar en las políticas de desarrollo y ordenamiento territorial, el problema del riesgo tanto de origen natural como antrópico, y a niveles nacional y provincial, para reducir la ocurrencia de catástrofes y/o disminuir sus efectos perjudiciales. Programa de Acción Nacional de Lucha contra la Desertificación (Resolución 250/03) Luchar contra la desertificación y mitigar los efectos de sequía, a fin de contribuir al logro del desarrollo sostenible Cuenta con recursos propios incluidos en el presupuesto de la Dirección Nacional de Ordenamiento Ambiental y Conservación de la Biodiversidad, como así también de recursos provenientes de donaciones de fuente externa. En 2012 el crédito proyectado para esta Dirección fue de $1.127.775. Proyecto GEF ARG/07/G35 Manejo Evitar la desertificación de toda la Región Patagónica, Período de ejecución fue de Junio 2007-Julio 2011. AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 185 Sustentable de Ecosistemas Áridos y Semiáridos para el control de la Desertificación en la Patagonia implementando prácticas para un manejo sustentable de tierras Presupuesto: US$ 5.080.366 (GEF) Programa de Acción Subregional del Gran Chaco Americano Este programa fue diseñado por Bolivia, Paraguay y Argentina, con el objetivo general de mejorar las condiciones socioeconómicas de los pobladores del Gran Chaco Americano, para conservar, preservar y restaurar el ecosistema mediante acciones que fueran comunes y permitieran un aprovechamiento sostenible de los recursos naturales, desarrollando un modelo participativo que incluya a los diferentes actores sociales Se encuentra en ejecución el proyecto “Manejo Sustentable de bosques en el ecosistema transfronterizo del Gran Chaco Americano. Este Proyecto está siendo implementado a través de cinco componentes principales, en los casi 100 millones de hectáreas que comprende la región. Cada componen- te se desglosa en diversos resultados, los que deben ser alcanzados al cabo de los cinco años de ejecución del mencionado proyecto. Actualmente, en la Argentina, se han seleccionado cuatro sitios de demostración, que abarcan un total de 247.460 hectáreas y en donde se implementarán prácticas de manejo sostenible de tierras y bosques. Las experiencias serán implementadas en las provincias de Santiago del Estero (Santos Lugares y Garza), Formosa (Reserva de Biósfera Riacho Teuquito) Chaco (Teuco-Bermejito) y Córdoba (Parque Natural Chancani). Presupuesto: Este Proyecto cuenta con un fondo GEF por US$ 6.909.091 y un co- financiamiento de US$ 18.370.852 de los cuales US$ 10.400.000 son para la Argentina. 3799 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 186 3800 Dentro de los programas que están relacionados con los impactos de escenarios de 3801 cambio climático y van en apoyo a grupos vulnerables tenemos: 3802 3803 Medida Objetivo Implementación/Presupuesto Programa de Servicios Agrícolas Provinciales (PROSAP), Ministerios de Agricultura, Ganadería y Pesca Desarrollar las economías regionales con enfoque en la agro-industria y especialmente para productores pequeños y medianos, empresarios y emprendedores rurales, a través de un aumento en la productividad, de los volúmenes de venta y mejorar la competencia tanto en el comercio nacional como internacional. Implementar proyectos de inversión pública, social y ambientalmente sustentables, para incrementar la calidad de la infraestructura rural y los servicios agroalimentarios Bajo este programa, se han ejecutado 64 proyectos y existen 36 proyectos que se encuentran en plena ejecución. Este programa cuenta con 467 millones de dólares del BID y del Banco Mundial comprometidos, de los cuales se han desembolsado 323 millones. Presupuesto 2012 (Ley 26.728): $159.445.551 (Financiamiento del BID y BIRF) Programa Ecorregiones (INTA), hoy incluido dentro del Programa Nacional Recursos Naturales (PNAT) Generar información y desarrollar tecnologías que contribuyan a la toma de decisiones referidas al ordenamiento territorial, en cada ecorregión. Disponer y utilizar bases de datos para caracterizar los recursos disponibles y recomendar acciones orientadas al desarrollo sustentable y la gestión del ambiente Este PNAT se puso en marcha a partir de mediados del año 2014, con una estructura que incluye 2 Proyectos Específicos: -Riesgos Climáticos, Impacto Vulnerabilidad y Adaptación. -Emisiones de Gases Efecto Invernadero (GEI), con un presupuesto anual 2015 de alrededor de $ 270.000. Agricultura Inteligente (Resolución 120/11) Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca (MAGyP) El Programa tiene como objetivo propiciar la consolidación de una agricultura que atienda la sustentabilidad y agregue valor a la producción agropecuaria nacional. En relación a dicho objetivo se identificaron las siguientes Se destinaron $12.000.000 (2011) para establecer, implementar y ejecutar este Programa. La financiación está a cargo del MAGyP y de la UCAR. El Programa se encuentra en curso. La relación con la TNC está determinada por los AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 187 acciones: A) Acciones en curso a potenciar vinculadas a la Agricultura Inteligente (Al): • Agricultura por ambientes. • Siembra directa. • Forestación. • Sistema agrosilvopastoril. • Agricultura certificada. • Reposición de nutrientes. • Control de calidad de laboratorios de análisis de suelos. • Biocombustibles. • Biotecnología. B) Proyectos a impulsar que contribuyen, directa o indirectamente, a la Agricultura Inteligente (Al): • Ordenamiento Territorial Rural. • Sistema de Análisis de Riesgo y Vulnerabilidad. • Buenas Prácticas Agrícolas. • Buenas Prácticas Ganaderas. • Sistema Nacional de Diagnóstico, Planificación, Seguimiento y Prospección Forrajera en Sistemas Ganaderos. • Evaluación de la Presencia deAgroquímicos en el Ambiente y Grado de Exposición de la Población. • Determinación y Evaluación de Emisiones de Metano en la Ganadería. • Determinación y Evaluación de Emisiones de Óxido Nitroso en la Agricultura. • Huella de Carbono. • Huella Hídrica. • Determinación de Emisiones de los Biocombustibles. estudios que abordan temáticas complementarias, especialmente: A-3 Nuevo inventario y revisión de anteriores: Agricultura y ganadería. Mitigación en el sector agrícola ganadero (incluye como estudio de caso la caña de azúcar) Fortalecimiento del Potencial Nacional para la Mitigación del CC Inventario / desarrollo de herramientas para manejo de datos. Acciones para fortalecer la Mitigación del Cambio Climático A-4 Nuevo inventario y revisión de anteriores: Cambio de uso del suelo y silvicultura. Mitigación en el sector forestal Fortalecimiento del Potencial Nacional para la Mitigación del CC Inventario / desarrollo de herramientas para manejo de datos / Acciones para fortalecer la Mitigación del Cambio Climático A-6 Inventarios realizados siguiendo otras metodologías. Elaboración de la huella de carbono. Elaboración de indicadores de patrones de emisión. Fortalecimiento del Potencial Nacional para la Mitigación del CC Inventario / desarrollo de herramientas para manejo de datos AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 188 También es cierto que el cambio climático conlleva una complejidad que para poder 3804 ser abordado efectivamente por el Estado debe tener un enfoque participativo 3805 multisectorial y de distintos niveles, que pueda integrar las políticas climáticas con 3806 las políticas de desarrollo agropecuario y de ordenamiento ambiental de los 3807 territorios. Esta participación permitirá lograr el compromiso y apoyo social y político 3808 necesarios. 3809 Referido al Plan Estratégico Agroalimentario y Agroindustrial, Participativo y Federal 3810 (PEA) entendemos que es un buen ejemplo de una política de planificación del 3811 desarrollo sectorial con una deficiente consideración e integración de objetivos 3812 climáticos. El PEA fue creado en el 2010, para definir y establecer los lineamientos 3813 del sector agroalimentario argentino para la próxima década, sin que incluyera 3814 ninguna meta vinculada a las emisiones por cadenas productivas. A pesar de 3815 considerar algunos objetivos ambientales, como el incremento de la superficie 3816 natural protegida y algunas metas en términos de recuperación de toneladas de 3817 Carbono por hectárea, estos objetivos no se articulan ni se integran con los fines 3818 productivos que son eje y motor de este plan. De hecho no prevé incrementos en 3819 las emisiones de GEI resultantes de la expansión del sector agrícola y 3820 especialmente del ganadero, sector crítico en la matriz de emisiones de GEI en 3821 Argentina; ni tampoco incorpora un análisis o evaluación sobre el balance de 3822 emisiones que resulten de la expansión de la producción y la mitigación por las 3823 • Promoción de la Energía Derivada de Biomasa Forestal para Incrementar la Producción de Energía Limpia. • Certificación de Ingenieros Agrónomos para la Agricultura Inteligente (Al). Plan Estratégico Agroalimentario y Agroindustrial, Participativo y Federal 2010-2020. MAGyP Orientado al crecimiento sustentable de la producción agroalimentaria y agroindustrial con el fin de generar una mayor riqueza con valor agregado, en particular en origen, que beneficie con desarrollo, justicia social, equidad territorial, arraigo y seguridad alimentaria nutricional a todo el pueblo de la Nación Argentina En el Presupuesto 2012 del MAGyP, se incluyeron dos programas cuyo fondo asciende a $878.161.499 que podría estimarse tienen vinculación con el PEA: Programa 36 Formulación de políticas de los sectores agropecuario y pesquero y Programa 38 Programa Federal de Reconversión Productiva. AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 189 acciones tendientes a capturar GEI. SI bien incluye medidas que conducen a la 3824 posibilidad de reforestación y a una profundización de técnicas vigentes, como por 3825 ejemplo la siembra directa como medidas de mitigación, no hace mención a ninguna 3826 estrategia de adaptación. Queda claro que se jerarquiza en mucho los fines 3827 productivos frente a los fines ambientales, estima un crecimiento en el área 3828 destinada a la producción agropecuaria sin que se incluyan vías o caminos hacia la 3829 implementación de fines ambientales. El PEA afectará al sector agroalimentario y 3830 agroindustrial, que es el segundo emisor de GEI, con un criterio productivista y 3831 favoreciendo la expansión de la frontera agropecuaria, sin que se establezcan las 3832 herramientas para su consecución, tanto desde un fin productivo como para sus 3833 fines sociales y ambientales 3834 Otra muestra de contraposición de objetivos lo vemos entre la Ley de Bosques y la 3835 Ley de Biocombustibles, está última promueve la “agriculturización” de ciertas 3836 fuentes de energía poniendo en peligro la existencia de los bosques nativos. El 3837 gobierno impulsa una medida de seguridad energética sin tener en cuenta los 3838 impactos ambientales, sociales y económicos. Asimismo, el Fondo creado por la Ley 3839 de Bosques Nativos tiene por objeto compensar las jurisdicciones que conservan los 3840 bosques nativos por los servicios ambientales que estos brindan. debilita la 3841 consecución de sus objetivos. 3842 A nivel de mitigación, Argentina ha ratificado varios convenios internacionales, como 3843 así también medidas en el ámbito Nacional con el objetivo general de mitigar las 3844 emisiones de GEIs en el sector agrícola, enfocado en tres aspectos principales, 3845 como i) emisión de metano a partir de la producción de arroz, ii)quema de residuos, 3846 y iii)emisiones directas e indirectas de óxido nitroso (N20) causadas por el nitrógeno 3847 aplicado a través del uso de fertilizantes sintéticos, la fijación biológica y la 3848 incorporación de residuos agrícolas. A continuación podemos ver cuáles esas 3849 medidas y sus objetivos: 3850 Medida Objetivo Implementación Ley 26.011 Convenio de Estocolmo - Contaminantes Orgánicos Persistentes El Convenio, y por tanto la ley nacional, tienen por objeto la reducción y la eliminación de aquellos contaminantes listados que por su toxicidad impactan negativamente en la salud humana y en el ambiente. Muchos de los fertilizantes químicos utilizados en la producción agrícola contienen compuestos incluidos dentro del listado de contaminantes orgánicos persistentes, que a su vez, fomentan la emisión de gases efecto invernadero como el óxido nitroso. La Unidad de Sustancias y Productos Químicos, de- pendiente de la Subsecretaría de Control y Prevención de la Contaminación de la SAyDS, AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 190 es la encargada de atender los compromisos emergentes del Convenio de Estocolmo. Bajo el Presupuesto 2012, se adjudicaron $48.791.408 a la Subsecretaría de Control y Prevención de la Contaminación. No se encuentra desglosado el monto adjudicado a esta Unidad. Ley 23.922 Convenio de Basilea sobre el control de los movimientos transfronterizos de los desechos peligrosos y su eliminación Obliga a cada Parte a reducir al mínimo la generación de desechos peligrosos y a asegurar, en la medida de lo posible, la existencia de instalaciones de eliminación en su propio territorio. Establece pautas para el transporte y la eliminación de residuos entre países. Argentina tomó como modelo el Convenio de Basilea y sancionó la Ley 24.051de Residuos Peligrosos que contiene sus mismos anexos. Bajo la órbita de la SAyDS, se encuentra la Dirección de Residuos Peligrosos que entiende en todo asunto relativo a la gestión de residuos peligrosos. En el Presupuesto 2012, se asignó una partida de $5.516.546 para la gestión de residuos peligrosos. Ley 25.278 aprueba Convenio de Rotterdam sobre el procedimiento de consentimiento fundamentado previo aplicable a ciertos plaguicidas y productos químicos peligrosos objeto de comercio internacional Establece productos químicos prohibidos o rigurosamente restringidos. Obliga a las Partes a comunicar a la Secretaría las medidas reglamentarias firmes que haya adoptado con respecto a productos químicos prohibidos o rigurosamente restringidos, para información de las demás Partes y su posible inclusión en el Convenio. Es la misma Unidad de Sustancias y Productos Químicos mencionada previamente, la encargada de atender los compromisos emergentes del Convenio de Rotterdam. Un ejemplo: En base a este Convenio y el Convenio de Estocolmo, el SENASA prohibió la importación del principio activo endosulfán y sus productos formulados (Resolución 511/11) Ley 23.778 Protocolo de Montreal relativo a las sustancias que agotan la capa de Los óxidos nitrosos, liberados por los fertilizantes nitrogenados, destruyen el ozono y tienen larga vida. El El Comité Ejecutivo del Fondo Multilateral del Protocolo ha aprobado más de 80 millones de dólares AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 191 ozono fin de este protocolo internacional es la reducción de la producción y el con- sumo de numerosas sustancias que afectan negativamente a la capa de ozono, a través de metas graduales consensuadas a nivel internacional. para proyectos del país y desde el año 1994, se llevaron a cabo las siguientes actividades60 : a) Proyectos de reconversión industrial individuales y grupales en los sectores de espumas de poliuretano, refrigeración, aerosoles industriales y medicinales, esterilización y solventes; b) Plan Nacional de Eliminación del Uso de CFC en el Sector de Espumas; c) Plan Nacional de Eliminación de SAOs en el Sector Solventes; d) Plan Nacional de Eliminación del USO de CFC en el Sector de Refrigeración; e) Proyecto de Cierre del Sector Producción de CFC; f) Sistema de Licencias de Importación y Exportación de SAOs; g) Banco de Halones; h) Preparación del Plan Nacional de Eliminación de HCFCs. AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 192 Ley de Residuos Peligrosos 24.051 (Reglamentada mediante decreto 831/93) Establece normas que deben cumplir los generadores, transportistas y operadores de residuos peligrosos, desde que el mismo nace hasta que muere. Posee capítulos de responsabilidad civil y penal. Esta ley establece que serán considerados peligrosos los residuos indicados en el Anexo I. En el Anexo I en la Categoría Y4 de la norma hace mención a los “desechos resultantes de la producción, la preparación y utilización de biocidas y productos fitosanitarios” Existe un Registro Nacional de Generadores y Operadores de Residuos Peligrosos que funcionan desde el año1993. Como se señala previamente en el ítem referido al Convenio de Basilea, en el Presupuesto 2012, se asignó una partida de $5.516.546 para la gestión de residuos peligrosos. Ley 26.562. Presupuestos mínimos de protección ambiental para control de actividades de quema en todo el territorio nacional Regula la quema caracterizándola como toda la labor de eliminación de la vegetación o residuos de vegetación mediante la utilización del fuego, con el fin de habilitar un terreno para su aprovechamiento productivo. Prohíbe que dicha actividad sea realizada sin la autorización pertinente, que deberá ser tramitada ante la autoridad competente de cada jurisdicción. Fue sancionada como consecuencia de la fuerte humareda que invadió la Ciudad de Buenos Aires provocada por la quema intencional de pastizales en el año 2008 Un déficit que presenta esta ley, es la falta de designación de una autoridad de aplicación a nivel nacional, la que podría encargarse de llevar estadísticas sobre autorizaciones, técnicas empleadas, resultados, protocolos de quema, etc. AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 193 Programa para la Gestión Ambiental de Sitios Contaminados (Resolución 515/2006 de la Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable) Procura remediar aquellos sitios que se encuentran contaminados por actividades industriales, agropecuarias y urbanas. Actualmente, se encuentra realizada una base de datos de Sitios Potencialmente Contaminados. Si bien en el año 2012 no tuvo partida presupuestaria, depende de la Subsecretaría de Control y Fiscalización Ambiental y Prevención de la Contaminación (Dirección Nacional de Control Ambiental) que cuenta con un presupuesto de $48.791.408 de los cuales $11.370.040 están presupuestados para “Prevención y Recomposición Ambiental” 3851 Si bien en los últimos años se dieron pasos importantes en lo que se refiere a la 3852 formulación de políticas y en el desarrollo de instituciones específicas enfocadas en 3853 el problema del cambio climático, persiste un fuerte déficit en la implementación y 3854 ejecución de las medidas de gobierno. 3855 En esta línea se visualiza una debilidad en la integración y articulación de políticas 3856 climáticas con las políticas de desarrollo, de ordenamiento territorial y otras políticas 3857 sectoriales, lo que impacta y debilita el impacto que puedan tener las políticas 3858 gubernamentales tanto por adaptación como para mitigación al cambio climático en 3859 escenarios donde las políticas de desarrollo van en sentido opuesto (Ryan, 2014) 3860 Tanto en Argentina como en muchos países de la región, en términos políticos, el 3861 tema del cambio climático continúa ocupando un lugar marginal en la agenda de los 3862 países de la región. En este contexto, los posicionamientos de los actores políticos 3863 en estos temas, en muchos casos tienden a ser reactivos ante situaciones 3864 coyunturales, por ejemplo, la ocurrencia de eventos climáticos extremos, o están 3865 fuertemente condicionados por intereses regionales o sectoriales. 3866 Esta debilidad, casi estructural, de la institucionalidad climática nos plantea que es 3867 fundamentalmente un problema de falta de fortaleza política lo que entonces enfatiza 3868 la necesidad de construir coaliciones políticas y sociales más amplias para impulsar 3869 agendas de desarrollo que incorporen la dimensión climática, es decir vincular la 3870 problemática climática fundamentalmente con la agenda de empleo, de lucha contra 3871 la pobreza, de competitividad, entre otras. 3872 Finalmente visualizamos que el cambio climático no es una prioridad en la política 3873 nacional argentina. Se distingue la importancia del horizonte temporal de las 3874 políticas necesarias para la adaptación y mitigación al cambio climático, el cual se 3875 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 194 encuentra fuera del rango de acción de muchos políticos y tomadores de decisiones. 3876 En el mismo sentido desde el sector privado y la sociedad civil, la agenda climática 3877 se visualiza como un área de trabajo y seguimiento fundamentalmente de algunas 3878 ONGs ambientalistas, investigadores y ciertas instituciones vinculadas al sector 3879 empresario. Con lo cual se muestra una importante debilidad en cuanto a difusión y 3880 conocimiento, también, de la opinión pública.El compromiso es el trabajo cotidiano 3881 para instalar tanto en la agenda gubernamental como en la agenda de la opinión 3882 pública la problemática del cambio climático. 3883 Una última consideración, que si bien excede nuestro ámbito nacional, la 3884 entendemos importante para el ámbito a nivel de Regional como medida de 3885 conciencia y compromiso. “Los impactos del cambio climático en América Latina son 3886 cada vez más preocupantes; en particular aquellos que afectan al sector 3887 agropecuario y forestal, dada su alta dependencia de las condiciones climáticas”. 3888 Ello genera una situación de vulnerabilidad económica, social, ambiental y política 3889 en la región, poniendo en riesgo la seguridad alimentaria, la seguridad humana y las 3890 condiciones básicas para la reducción de la pobreza. 3891 3892 BIBLIOGRAFIA. 3893 3894 Di Paola, María Marta; Inés Rivero y María Eugenia Di Paola (editora). 2012. 3895 “Informe Nacional sobre el Estado y Calidad de las Políticas Públicas sobre Cambio 3896 Climático y Desarrollo en Argentina. Sector agropecuario y forestal.” FARN. 3897 Argentina. 3898 Fundación Cambio Democrático1. 2012. Informe de Sistematización del “Foro 3899 regional Políticas Públicas sobre Cambio Climático y Desarrollo: Del discurso al 3900 cambio” organizado por la Plataforma Climática Latinoamericana. 3901 Ryan D. 2014. Política, cambio climático y desarrollo: una revisión de la política 3902 climática en el sector agropecuario y forestal de diez países de América Latina. 3903 Investigación Ambiental 6 (1) : pag 15 a 27 3904 1 Fundación Cambio Democrático: Pablo Lumerman, Director Ejecutivo. Jimena 3905 Psathakis, Coordinadora del Área de Desarrollo Institucional. María de los Ángeles 3906 Ortiz, Coordinadora de los Programas de Cambio Climático y Eco-regiones. Ignacio 3907 Asis, Coordinador de Proyectos de los Programas de Cambio Climático y Eco-3908 regiones. 3909 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 195 3910 Capítulo 6 3911 VULNERABILIDAD. 3912 FACTORES DE VULNERABILIDAD VINCULADOS A LA PRODUCCION 3913 GANADERA. 3914 3915 De acuerdo a la magnitud y velocidad de la variación climática a la que se encuentra 3916 expuesto el ámbito en que se desarrollan las actividades ganaderas, en función de la 3917 distribución espacial que se definió por la importancia relativa derivada de las 3918 existencias provinciales. A partir de la información provista por el modelo climático 3919 elegido, mediante el cual se representan los cambios en las condiciones climáticas 3920 respecto al periodo de referencia –línea base- y se identifican también los posibles 3921 impactos de los cambios del clima sobre estas actividades para la región de estudio, 3922 incluyendo eventos climáticos extremos. 3923 La determinación de la Vulnerabilidad es definida en este estudio como el nivel al 3924 que un sistema es susceptible a los efectos adversos del cambio climático, incluida 3925 la variabilidad climática y los fenómenos extremos. La vulnerabilidad está en función 3926 del carácter, magnitud y velocidad de la variación climática al que se encuentra 3927 expuesto un sistema, su sensibilidad, y su capacidad de adaptación. 3928 Para definir la Exposición al posible estrés climático, se consideraron los 3929 componentes del sistema productivo, económico y social vinculado a la producción 3930 pecuaria. 3931 Pueden exponerse divididos en grupos como a) Componentes del Sistema de 3932 Producción, b) Componentes del Sistema Económico y c) Sistema Social Rural, 3933 todos ellos referidos a las áreas provinciales definidas como de interés desde el 3934 punto de vista de la actividad pecuaria. 3935 Como se ha definido en los capítulos precedentes, el estudio se centra en las áreas 3936 rurales de las provincias de Buenos Aires, Córdoba, Corrientes, Chaco, Entre Ríos, 3937 Formosa, La Pampa, San Luis, Santa Fe y Santiago del Estero, que resultan 3938 involucradas por su nivel de existencias ganaderas. 3939 Sensibilidad, definida (IPCC) como “el grado hasta el cual un sistema es afectado, 3940 tanto adversamente como beneficiosamente, por estímulos relacionados al clima”. 3941 Los estímulos relacionados al clima abarcan todos los elementos del cambio 3942 climático, incluyendo características promedio del clima, la variabilidad del clima y la 3943 frecuencia y magnitud de los extremos. 3944 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 196 Mediante los modelos de simulación ya mencionados se calcularon para cada región 3945 ganadera estos parámetros, evaluando el efecto que este CC tendrá sobre la 3946 productividad de los rodeos ganaderos para cada horizonte temporal seleccionado. 3947 3948 La Capacidad de adaptación entendida como “la habilidad de un sistema para 3949 ajustarse al cambio climático (incluyendo la variabilidad del clima y los extremos), 3950 para moderar los daños potenciales, para aprovecharse de las oportunidades, o para 3951 enfrentarse a las consecuencias” (McCarthy et al., 2001, p. 6). 3952 Se usaron indicadores para cada uno de los Componentes mencionados en los 3953 párrafos precedentes y para cada una de las provincias de interés. 3954 Los rangos usados son: 3955 Capacidad de Adaptación Rango Alta 3 Media 2 Baja 1 3956 COMPONENTES DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN 3957 Indicador Balance Riego / Secano (IBRS): 3958 Con este indicador se midió sobra la base de información estadística del INDEC la 3959 relación de la superficie de cultivos bajo riego con respecto al área total de cultivo en 3960 cada provincia en estudio. 3961 IBRS Pcia. n = (Superficie Regada n / Superficie Cultivada Total n) * 3 3962 En función de ello, la proporción de superficie regada en relación a la total es baja se 3963 la asociara un rango Bajo, (igual a 1 cuando es matemáticamente menor) por 3964 ejemplo para la Provincia de Buenos Aires los valores son: 3965 IBRS Pcia. BA = (SR 166.482,9 Ha. / SCT 25.788.669,5 Ha.) * 3 = 0,0193 = 1 3966 Como se aprecia en el desarrollo del cálculo, las actividades consideradas se llevan 3967 a cabo mayoritariamente en condiciones de secano en el área considerada. 3968 3969 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 197 Indicador de Rotación de Actividades en el Uso Agropecuario del Suelo 3970 (IRAUAS) 3971 El crecimiento permanente de la población de los países en desarrollo genera una 3972 presión creciente sobre los recursos naturales que conduce a una sobreexplotación 3973 de los mismos. 3974 La consecuencia directa es la degradación de los suelos, con intensificación de la 3975 erosión hídrica y eólica, deterioro de la estructura, salinización, disminución de la 3976 fertilidad y desertificación. 3977 Para el caso de los sistemas rurales locales, los suelos originales, de alta resiliencia, 3978 contenidos altos de materia orgánica y muy buena estructura, fueron fuertemente 3979 afectados en las primeras décadas del siglo veinte por la gran expansión agrícola, 3980 que junto con el desmonte y el pastoreo excesivo llevaron a un deterioro que los 3981 llevó más allá de su posibilidad de recuperación, con un fuerte descenso en sus 3982 parámetros de calidad y afectando en gran medida su capacidad de adaptación. 3983 La erosión tanto hídrica como eólica afecta a aproximadamente 58 millones de 3984 hectáreas (INTA-Instituto de Suelos, 1990), con grados entre moderados y severos. 3985 Paralelamente, la perdida de materia orgánica y la exportación de nutrientes 3986 disminuye los contenidos de fosforo y tiende a acidificar los suelos, por las pérdidas 3987 de calcio y magnesio. 3988 Las compactaciones sub-superficiales contribuyen también aldeterioro al limitar la 3989 infiltración y el desarrollo de raíces. (Casas, Roberto, 2001). 3990 En función de las características de sus suelos, uso agrícola y predominancia del 3991 cultivo de soja dentro de ese uso, se caracteriza este componente mediante 3992 indicadores por provincia que permite la valoración de su capacidad de adaptación 3993 en este aspecto. 3994 En base a ello y considerando que una mínima rotación agrícola debe incluir cultivos 3995 que brinden buenas coberturas del suelo, con aportes de abundante materia 3996 orgánica como el maíz, gramíneas invernales por su efecto descompactante como 3997 es el caso del trigo, en una adecuada proporción con los que no lo hacen y 3998 considerando una rotación típica entre ellos, como por ejemplo Maíz-Soja-Trigo/soja 3999 de segunda en un ciclo de tres campañas (Bacigaluppo, S., Bodrero, M. y 4000 Salvagiotti, F. 2009), se define una relación matemática entre ellos, en la que el Maíz 4001 (M) no debería ser menor al 33 % del área implantada con los tres cultivos, el trigo 4002 (T) no debería ser menor al 17 % y la soja (S), incluyendo la de segunda, no mayor 4003 al 50 %. 4004 A partir de esto, se califica en base a la información del SIIA cada provincia por un 4005 indicador compuesto, en el que la proporción media de la superficie implantada en 4006 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 198 las últimas diez campañas por cada cultivo (T-M-S) recibe un rango de 1 para las 4007 situaciones desfavorables y de 2 para las favorables. No se considera la aplicación 4008 del rango 3 (Alta Capacidad de Adaptación) por la pérdida de resiliencia ya 4009 descripta. 4010 Así, el valor se define por: 4011 (IRAUAS) Pcia n= (Rango % Mn + Rango % Tn + Rango % Sn) / 3 4012 4013 Indicador de los Componentes del Sistema de Producción (ICSP) 4014 El indicador representativo de ambos aspectos queda calculado entonces por: 4015 ICSP Pcia. n = (IBRSn + IRAUASn) / 2 4016 En la Tabla 6.2 se describe para cada provincia del área de interés el cálculo de 4017 Vulnerabilidad siguiendo la fórmula: 4018 Vulnerabilidad = Exposición + Sensibilidad – Capacidad de Adaptación. 4019 4020 FACTORES DE VULNERABILIDAD VINCULADOS A LA AGRICULTURA. 4021 Es importante tener en cuenta que la Vulnerabilidad tiene una concepción y un 4022 cálculo complejo, siendo multidimensional, y sin que pueda ser observada en forma 4023 directa. 4024 En nuestro caso para la evaluación de la Vulnerabilidad, a partir de los componentes 4025 de Exposición, Sensibilidad y Adaptación, se siguió la metodología de la 4026 categorización cuantitativa y cualitativa a cada uno de esos componentes. 4027 Los indicadores que se utilizaron provienen de los resultados obtenidos a partir de 4028 las simulaciones realizadas para el tiempo actual, escenarios futuros y adaptaciones 4029 propuestas. 4030 La cuantificación y calificación de cada nivel para cada componente, se realizó para 4031 cada uno de los Distritos de la Región Pampeana. 4032 Para calcular la Exposición se tomaron todas las diferencias para los valores de 4033 rendimiento, combinando los escenarios, horizontes y cultivos de trigo, maíz y soja, 4034 con respecto al tiempo actual. 4035 El conjunto de resultados para todas las simulaciones confundidas se clasificaron en 4036 terciles a fin de asimilar a los valores de 3 (Alta Exposición), 2 (Exposición Media) y 4037 1 (Baja Exposición). El hecho de tomar estos resultados como Índice de Exposición 4038 se basa en que dentro de este juego se involucran las interacciones que ocurren 4039 dentro del sistema suelo-planta-atmósfera-manejo, como resultante de los distintos 4040 procesos y que jerarquiza el peso de cada conjunto de variables para escenarios 4041 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 199 futuros, cercano y lejano. Y que incluyen interacciones y procesos complejos que 4042 superan el peso de parámetros individuales como categoría de indicadores. 4043 Para la caracterización de la Sensibilidad, se tomaron separadamente esas 4044 simulaciones diferenciando entonces para cada cultivo, Trigo, Maíz y Soja, cada uno 4045 de los horizontes, Futuro Cercano (FC) y Futuro Lejano (FL) y cada uno de los 4046 escenarios de emisión RCP 4.5 y RCP 8.5, el conjunto de resultados de las 4047 simulaciones par cada situación específica Trigo FC RCP 4.5, …Trigo FL RCP 8.5; 4048 Maíz FC RCP 4.5…Maíz FL RCP 8.5 y Soja FC RCP 4.5...Soja FL RCP 8.5, se 4049 dividieron nuevamente en terciles obteniendo doce juegos de resultados donde a 4050 cada uno se lo clasificó con 3 (Alta Sensibilidad), 2 (Sensibilidad Media) y 1 (Baja 4051 Sensibilidad). Para este componente se tomó como índice el Impacto de los 4052 escenarios climáticos futuros para toda la diversidad de ambientes dentro de la 4053 Región en estudio. 4054 El último componente, Adaptación, se cuantificó a partir de las simulaciones 4055 realizadas para la evaluación de las estrategias de adaptación, a partir de la 4056 respuesta de incremento de rendimiento como de disminución del impacto negativo 4057 respecto a la situación de Cambio Climático. Nuevamente los resultados se 4058 diferenciaron para cada cultivo, horizonte y escenario, y se dividieron los resultados 4059 en terciles para cada combinación, de manera de poder clasificar en 3 (Adaptación 4060 Alta), 2 (Adaptación Media) y 1 (Adaptación Baja) . 4061 Con estas clasificaciones para cada distrito se aplicaron a la expresión: 4062 4063 Exposición + Sensibilidad – Capacidad de Adaptación = Vulnerabilidad 4064 4065 Para cuantificar y calificar la Vulnerabilidad para la Agricultura, teniendo en cuenta el 4066 sistema productivo, la productividad, el ambiente, los procesos e insumos. 4067 El rango de Vulnerabilidad obtenido va desde valores de -1 a 0 (Muy Baja 4068 Vulnerabilidad), 0.1 a 1.0 (Baja Vulnerabilidad) 1.1 a 2.0 (Media a Baja 4069 Vulnerabilidad) 2.1 a 3 (Vulnerabilidad Media), 3.1 a 4 (Vulnerabilidad Alta) 4070 4.1 a 5 (Muy Alta Vulnerabilidad). Esta calificación de la Vulnerabilidad para los 4071 escenarios del FC, mostró que la mayoría de los Distritos resultaron en una 4072 Vulnerabilidad media, y distribuidos tanto en la provincia de Córdoba, como en Santa 4073 Fe, Entre Ríos y Buenos, mientras que para el escenario RCP 4.5 los Distritos del 4074 Centro y Sudeste de la provincia de Buenos Aires llegarán a una Vulnerabilidad Alta 4075 con baja Vulnerabilidad para La Pampa y parte del Oeste de Buenos Aires. En el 4076 mismo horizonte pero para el RCP 8.5 los Distritos del Sur de Buenos Aires y de La 4077 Pampa, presentarán una Vulnerabilidad Baja a Muy Baja. (Fig. 6.4) 4078 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 200 En el Futuro Lejano (FL), la Región Pampeana muestra una mayor variabilidad de 4079 cuanto a esa expresión de Vulnerabilidad, acentuándose la Muy baja Vulnerabilidad 4080 en la Pampa, extendiéndose con valores de Baja a Media Vulnerabilidad en el resto 4081 de Buenos Aires, excepto en los partidos del Centro-Sudeste donde esa mayor 4082 Vulnerabilidad parece estar asociada a la interacción de efectos de incremento de 4083 temperatura y menor disponibilidad hídrica por disminución de las lluvias. Esta 4084 situación de incremento térmico y su impacto en una Vulnerabilidad muy alta se 4085 muestra claramente en los Distritos del Noroeste de la Región, incluyendo toda la 4086 provincia de Córdoba excepto el Distrito Laboulaye. 4087 Esta información con la distribución espacial de la Vulnerabilidad para la Región 4088 Pampeana, afirma una alta variabilidad desde Muy baja Vulnerabilidad en el 4089 Suroeste de Buenos Aires y en la provincia de La Pampa auna Muy alta 4090 Vulnerabilidad en el extremo Noroeste, permite evaluar esta vulnerabilidad frente al 4091 Cambio Climático en el sector agrícola referido a la región de mayor importancia 4092 económica en la producción granaria de Argentina y debería representar una puerta 4093 para futuros estudios con mayor detalle de exploración de fuentes de vulnerabilidad 4094 y capacidad adaptativa 4095 Bibliografía: 4096 Manual de Vulnerabilidad y adaptación al cambio climático para la gestión y 4097 planificación local. Año 2012, SAyDS. 4098 Argentina e Brasil: Possibilidade e obstáculos no processo de integracao territorial. 4099 Monica Arroyo, Perla Zusman. 4100 Riesgo, vulnerabilidad social y construcción de indicadores. Aplicaciones para 4101 Argentina. Claudia E. Natenzon y Silvia G. Gonzalez. 4102 4103 4104 4105 4106 4107 4108 4109 4110 4111 4112 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 201 4113 4114 4115 4116 4117 4118 4119 4120 4121 4122 4123 4124 4125 4126 4127 Tabla 0.1.– Indicadores 4128 4129 4130 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 4131 4132 Componentes del Sistema Económico Provincia Indicador Balance Riego / Secano (IBRS) Indicador de Rotación de Actividades en el Uso Agropecuari o del Suelo (IRAUAS) ICSP Por Pcia. Indicador demográfico (ID) Indicador Social Económico (ISE) Indicador Condiciones de vida (ICV) ICSS Pcia. n = (( ID Pcia.n + IEn + ICV Pcia.n)) / 3 Indicador de División de la Propiedad de la Tierra (IDPT) BUENOS AIRES 1 2 1 3 2 3 2 3 SANTA FE 1 1 1 3 1 3 2 1 CORRIENTES 1 1 1 3 1 3 2 1 CORDOBA 1 1 1 3 2 3 2 1 ENTRE RIOS 1 1 1 3 1 3 2 2 LA PAMPA 1 2 2 3 1 3 2 1 CHACO 1 1 1 3 1 2 2 2 FORMOSA 1 2 1 3 1 2 2 1 SAN LUIS 1 2 1 3 1 3 2 3 SANTIAGO DEL ESTERO 1 1 1 2 1 2 2 2 Componentes del Sistema de Producción Componentes del Sistema Social INDICADORES AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 202 Tabla 0.2. Vulnerabilidad por provincia dentro del área de interés 4133 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 4134 4135 4136 4137 4138 4139 4140 4141 4142 4143 4144 4145 4146 4147 4148 4149 4150 4151 HORIZONTE HISTORICO Provincia BUENOS AIRES 2 1 3 SANTA FE 1 1 2 CORRIENTES 1 1 2 CORDOBA 3 1 4 ENTRE RIOS 2 1 3 LA PAMPA 3 2 4 CHACO 1 1 2 FORMOSA 1 1 1 SAN LUIS 3 1 3 SANTIAGO DEL ESTERO 1 1 2 FUTURO CERCANO Provincia BUENOS AIRES 2 1 2 SANTA FE 1 1 2 CORRIENTES 1 1 2 CORDOBA 3 1 4 ENTRE RIOS 2 1 3 LA PAMPA 3 2 3 CHACO 1 1 2 FORMOSA 1 1 2 SAN LUIS 3 1 3 SANTIAGO DEL ESTERO 1 1 2 FUTURO LEJANO Provincia BUENOS AIRES 2 1 3 SANTA FE 2 1 3 CORRIENTES 2 1 3 CORDOBA 2 1 3 ENTRE RIOS 2 1 3 LA PAMPA 1 2 1 CHACO 2 1 3 FORMOSA 2 1 3 SAN LUIS 2 1 2 SANTIAGO DEL ESTERO 2 1 3 SENSIBILIDAD CAPACIDAD DE ADAPTACION VULNERABILIDAD SENSIBILIDAD CAPACIDAD DE ADAPTACION VULNERABILIDAD CAPACIDAD DE ADAPTACION SENSIBILIDAD VULNERABILIDAD AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 203 4152 Figura 6.1 - Indicador de los Componentes del Sistema de Producción (ICSP) 4153 Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 4154 4155 1 0 2 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 204 4156 Futuro Cercano - RCP 4.5 Futuro Cercano - RCP 8.5 Futuro Lejano - RCP 4.5 Futuro Lejano - RCP 8.5 Figura 6.4: Vulnerabilidad y su distribución espacial en la Región Pampeana, para 4157 dos horizontes FC (2015-2039) y FL (2075-2099) y dos escenarios de emisión RCP 4158 4.5 y RCP 8.5. Fte.: Elaboración propia sobre la base de las fuentes ya citadas 4159 4160 4161 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 205 Capítulo 7 4162 4163 EVALUACIÓN DE BARRERAS, COSTOS Y BENEFICIOS DE TECNOLOGIAS Y 4164 MEDIDAS PARA DIFERENTES ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO. 4165 PRIORIZANDO LAS MÁS INDICADAS PARA EL USO EFICIENTE DE LOS 4166 RECURSOS NATURALES 4167 La producción agropecuaria resulta de interacciones que ocurren dentro del sistema 4168 biológico, siendo la variabilidad interanual de los rendimientos una de sus principales 4169 características, debida principalmente a los efectos del clima. 4170 En la medida que el alcance del estudio se refiere tanto a horizontes históricos como 4171 futuros, las interacciones dentro del sistema suelo-planta-atmósfera-manejo deben 4172 ser evaluadas en forma estocástica, considerando la variabilidad propia de cada 4173 actividad con la adicionada por el Cambio Climático en cada horizonte. 4174 Por ello, para realizar el análisis bajo esta óptica, se recurrió al uso de modelos 4175 econométricos de optimización y de análisis de riesgo, ya que los mismos, al 4176 permitir simular y determinar la mejor asignación de recursos disponibles en cada 4177 caso y generar funciones relevantes para el análisis de situaciones productivas en 4178 escenarios con variabilidad interanual, constituyen una base consistente para las 4179 comparaciones posteriores. 4180 4181 SIMULACIÓN ECONÓMICA 4182 Para ello se eligió una localización representativa de estos efectos del CC, como es 4183 la de Anguil, provincia de La Pampa, la cual muestra en un grado apreciable las 4184 modificaciones previstas por el modelo climático CCSM4. 4185 Para caracterizar adecuadamente el entorno económico en el cual se han 4186 desarrollado los emprendimientos agropecuarios en el área dentro del horizonte 4187 histórico, se preparó un modelo de optimización para obtener la asignación óptima 4188 de los factores de producción involucrados, tierra, trabajo y capital y determinar el 4189 máximo resultado económico posible para esa localización. 4190 En él se modeló un establecimiento agropecuario de 500 hectáreas de superficie, 4191 con 460 has. con aptitud agrícola y 40 hectáreas con limitaciones de uso por erosión 4192 eólica y aptitud ganadera exclusivamente. Se supuso que el manejo fue a cargo del 4193 propietario, con residencia en el predio, complementado por un peón general y con 4194 posibilidad de desarrollar cultivos de trigo, maíz y soja en condiciones de secano por 4195 administración, corriendo por cuenta del establecimiento el aporte del capital y 4196 trabajos, o recurrir al cultivo en aparcería, considerado a estos efectos al 35 por 4197 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 206 ciento, en que el aporte de todo lo necesario lo hace un contratista y entrega ese 4198 porcentaje a la cosecha al establecimiento puesto sobre camión. 4199 El efecto del capital de trabajo disponible en el establecimiento se estudió en dos 4200 niveles, el mayor de 400 us$ / ha. y el menor de 200 us$ / ha., para verificar su 4201 influencia en la asignación de recursos. 4202 Las actividades ganaderas evaluadas son el engorde de novillos propios sobre 4203 praderas o la misma actividad recurriendo a un tercero que aporte los animales 4204 (capitalizador) dejándolos en el campo para su engorde y entregando al momento de 4205 la venta un porcentaje de los kilogramos ganados. 4206 Se trabajó con precios medios para el período 1997 a 2014 para productos e 4207 insumos. 4208 4209 INTEGRACIÓN ÓPTIMA 4210 El resultado de la optimización muestra en la Tabla 7.1 que el mejor uso de los 4211 recursos disponibles para cada nivel de capital de trabajo resulta de 502 y 353 us$ 4212 por hectárea según el capital disponible, pudiendo observarse queel resultado del 4213 segundo es un 30 por ciento menor, lo que indica el importante efecto de este factor 4214 en los resultados. La integración de actividades detallada es la que permite para 4215 cada caso este máximo Resultado Operativo (RO). En el primer caso predomina el 4216 cultivo de soja, mientras que en el segundo se balancea con la superficie asignada a 4217 maíz, en ambos casos con una superficie ganadera ajustada a los suelos 4218 ganaderos. 4219 4220 ANÁLISIS ESTOCÁSTICO 4221 Para el análisis de riesgos se utilizó un modelo ajustado la formulación de Markovitz 4222 (1952) ajustando la formulación a un modelo MOTAD (Hazel-1971), generando a 4223 partir de los máximos RO posibles una secuencia de valores menores y ponderando 4224 la magnitud de los riesgos expresándolos como Desvíos Absolutos Medios (DAM), 4225 valor aproximadamente similar a la desviación estándar. 4226 Estas secuencias de resultados corresponden a distintos planes, en las que se 4227 corresponden determinados resultados (RO) con determinados riesgos (DAM), y 4228 están destinadas a ser evaluadas por el decisor, quién elegirá el plan de acuerdo a 4229 su particular y personal aversión al riesgo. 4230 En la Tabla 7.2 y Figura 7.1 se aprecia para el tiempo Histórico como un plan de 4231 riesgo medio, que con el capital de trabajo mayor muestra un RO de 400 us$ / ha., 4232 integrado en un 53 por ciento de su superficie con pasturas ganaderas y el resto en 4233 agricultura con soja, tiene un DAM de 76. 4234 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 207 Los siguientes planes, para incrementar el resultado en un 25 por ciento deben 4235 asumir riesgos bastante mayores, del 50 por ciento más para el DAM 107 y de casi 4236 el 100 por ciento para el DAM148, con actividades principalmente agrícolas (soja por 4237 administración y maíz en aparcería). 4238 La Tabla 7.3 y la Figura 7.2 muestran los mismos parámetros para el Horizonte FC 4239 4.5 , en donde un plan medio, un RO de 304 us$ / ha. Para llevarlo a 380 us$ / ha., 4240 un 25 por ciento mayor, debe asumir un riesgo (DAM) aproximadamente 130 por 4241 ciento mayor. 4242 La Tabla 7.4 y Figura 7.3 corresponde al Horizonte de FL 8.5, en el cual las 4243 condiciones ambientales simuladas por el modelo climático llevan a presentar un 4244 conjunto de planes con predominio de actividades agrícolas, con riesgos bajos y 4245 uniformes, que llevarían aún con aversión al riesgo alta a asumir planes de máximo 4246 RO. 4247 4248 EVALUACIÓN DE TECNOLOGÍAS 4249 4250 RIEGO 4251 Considerando el riego como una de las tecnologías disponibles para ser evaluada en 4252 los distintos escenarios, y suponiendo que desarrollos de infraestructura posibles 4253 permitan proveer de agua para riego en cantidad y calidad, se efectuaron para esta 4254 localización cálculos para establecer los RO, riesgos e integración de actividades 4255 para los mismos horizontes ya considerados en este capítulo. 4256 La Tabla 7.5 y la Figura 7.4 muestran los efectos de esta tecnología en el Horizonte 4257 Histórico y la comparación para él entre los planes con y sin riego. 4258 Los RO se incrementan entre el 4 y 13 por ciento y los DAM aumenta en un caso y 4259 disminuyen en cantidades variables entre el 1 y 66 por ciento. 4260 La Tabla 7.6 y la Figura 7.5 muestran los efectos de esta tecnología en el Horizonte 4261 FC 4.5 y la comparación para él entre los planes con y sin riego. 4262 Los RO muestran un incremento importante, entre el 35 y 57 por ciento y los DAM 4263 aumentan en un caso y disminuyen en cantidades variables entre el 21 y 53 por 4264 ciento. 4265 La Tabla 7.7 y la Figura 7.6 muestran los efectos de esta tecnología en el Horizonte 4266 FL 8.5 y la comparación para él entre los planes con y sin riego. 4267 Los RO muestran un incremento de entre el 14 y 34 por ciento y los DAM aumentan 4268 en todo los casos en cantidades variables entre el 14 y 65 por ciento. 4269 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 208 4270 CONCLUSIONES 4271 Del análisis de los resultados obtenidos surgen varios aspectos que orientan en la 4272 identificación de medidas estructurales y no estructurales necesarias para los 4273 diferentes escenarios evaluados producto del CC. (Figura 7.7) 4274 4275 Una correcta evaluación de los riesgos asociados a cada integración (Funciones 4276 Utilidad / Riesgo) permite apreciar cuan racional es determinada integración de 4277 actividades, en la medida que permita el máximo RO para cada nivel de riesgo. 4278 Medidas tendientes a la difusión e ilustración entre actores del sector agropecuario 4279 al respecto aparecen como de bajo costo y resultados positivos. 4280 4281 La importancia de contar con los tres factores de producción, tierra, trabajo y capital 4282 en proporciones adecuadas contribuyen a estabilizar resultados y riesgos. 4283 Seguramente tendría buenos efectos una política pública orientada a facilitar la 4284 recomposición del capital de trabajo, acompañada con posibles beneficios 4285 impositivos para determinadas inversiones en actividades, agrícolas o ganaderas, 4286 conservación de forrajes y desarrollos genéticos para la obtención de biotipos que 4287 mantengan cantidad y calidad de la producción frente a los cambios descriptos. 4288 4289 Para la factibilidad de la difusión del riego, es en términos generales el escenario 4290 actual y el FC 4.5 los que requieren análisis detallados en cada caso, ya que para el 4291 FL 8.5 las condiciones climáticas resultan tendientes a aumentar los RO y reducir los 4292 riesgos, con o sin riego. 4293 4294 BIBLIOGRAFIA. 4295 Risk Modeling, Bruce A. McCarl and Thomas H. Spreen. 4296 A linear alternative to quadratic and semivariance programming for farm planning 4297 under uncertainty. Hazell, P.B.R. 4298 Decisiones bajo condiciones de riesgo en agricultura, análisis de los principales 4299 cultivos del área maicera. Actis, Juan J.; Figoni, Hector; et al. INFORME TECNICO 4300 181 INTA. 4301 La conservación de suelos en modelos de programación lineal. Ing. Agro. Rodolfo G. 4302 Frank. FA-UBA 1994. 4303 Portfolio selection, Markowitz H.M. 1952. 4304 4305 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 209 4306 4307 4308 4309 4310 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 210 4311 4312 4313 4314 Tabla 0.1. Anguil – La Pampa Plan Óptimo 4315 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4316 4317 Resultado Operativo us$/ha 502 353 Capital de Trabajo us$/ha 400 200 Trigo (ha) 55 kg N ha. 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N ha. 0 0 Soja 1a. (ha) ha. 380 215 Trigo (ha) 55 kg N Riegoha. 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N Riegoha. 0 0 Soja 1a. (ha) Riego ha. 0 0 Trigo (ha) 55 kg N Aparceriaha. 0 0 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceriaha. 80 208 Soja 1a. (ha) Aparceria ha. 0 36 Arrendamiento ha. 0 0 Cosecha de Trigo QQ 0 0 Cosecha de Maiz QQ 0 0 Cosecha de Soja QQ 19.250 10.912 Venta Trigo Enero QQ 0 0 Venta maiz Abril QQ 2.150 5.587 Venta Soja Mayo QQ 19.250 11.557 Acondicionamiento QQ 21.400 17.143 Almacenaje QQ 0 0 Riego ha. 0 0 Praderas de 1 y más años (ha)ha. 0 0 Praderas permanentes ha. 40 40 Invernada Mestizos 12 m CapitalizadaCabezas 100 100 Invernada Mestizos 12 mCabezas 0 0 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 211 Tabla 0.2. Anguil – La Pampa Función Utilidad – Riesgo para el Horizonte Histórico 4318 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4319 4320 Resultado Operativo 250 300 400 450 502 210 280 316 352 Capitalde Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 26 35 76 107 148 19 34 62 91 Trigo (ha) 55 kg N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Soja 1a. (ha) 82 116 237 304 379 54 119 172 215 Trigo (ha) 55 kg N Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Soja 1a. (ha) Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Trigo (ha) 55 kg N Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceria 91 0 0 0 80 210 100 163 208 Soja 1a. (ha) Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 0 35 Arrendamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cosecha de Trigo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cosecha de Maiz 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cosecha de Soja 4.167 5.882 12.032 15.423 19.233 2712 6.044 8.708 10.875 Venta Trigo Enero (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Venta maiz Abril (QQ) 2.442 0 0 0 2.140 5639 2.688 4.363 5.569 Venta Soja Mayo (QQ) 4.167 5.882 12.032 15.423 19.233 2712 6.044 8.708 11.500 Acondicionamiento (QQ) 6.609 5.882 12.032 15.423 21.373 8351 8.732 13.071 17.069 Almacenaje (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Praderas de 1 y más años (ha) 287 344 223 156 1 196 241 125 3 Praderas permanentes 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Invernada Mestizos 12 m Capitalizada 817 864 584 481 102 590 701 414 106 Invernada Mestizos 12 m 0 95 72 8 0 0 0 0 0 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 212 Figura 0.1.Función Utilidad Riesgo. Horizonte Historico. Sin Riego 4321 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4322 4323 4324 4325 4326 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 213 Tabla 0.3. Anguil – La Pampa Función Utilidad – Riesgo para el Horizonte FC 4.5 4327 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4328 4329 4330 4331 4332 Resultado Operativo 190 228 304 342 380 168 224 252 280 Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 19 27 52 77 119 17 26 35 54 Trigo (ha) 55 kg N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N 0 0 171 121 65 0 0 72 14 Soja 1a. (ha) 0 0 80 233 384 0 0 48 166 Trigo (ha) 55 kg N Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Soja 1a. (ha) Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Trigo (ha) 55 kg N Aparceria 27 0 0 0 0 86 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceria 433 433 0 0 0 304 441 140 175 Soja 1a. (ha) Aparceria 0 0 0 0 0 65 0 0 0 Arrendamiento 0 0 0 0 0 5 0 0 0 Cosecha de Trigo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cosecha de Maiz 0 0 17.311 12.230 6.598 0 0 7.314 1.387 Cosecha de Soja 0 0 3.146 9.116 15.050 0 0 1.888 6.505 Venta Trigo Enero (QQ) 292 0 0 0 0 932 0 0 0 Venta maiz Abril (QQ) 15.340 15.364 17.311 12.230 6.598 10781 15.653 12.277 7.580 Venta Soja Mayo (QQ) 4 0 3.146 9.116 15.050 886 0 1.888 6.505 Acondicionamiento (QQ) 15.345 15.364 20.457 21.346 21.648 11667 15.653 14.164 14.085 Almacenaje (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Praderas de 1 y más años (ha) 0 27 209 107 11 0 19 200 106 Praderas permanentes 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Invernada Mestizos 12 m Capitalizada 100 0 490 272 66 100 0 593 364 Invernada Mestizos 12 m 0 167 132 94 61 0 146 7 0 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 214 Figura 0.2. Función Utilidad Riesgo. Horizonte FC4.5. Sin Riego 4333 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4334 4335 4336 4337 4338 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 215 Tabla 0.4. Anguil – La Pampa Función Utilidad – Riesgo para el Horizonte FL 8.5 4339 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4340 4341 4342 Resultado Operativo 320 384 512 576 640 272 364 410 456 Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 8 10 13 15 18 7 9 10 12 Trigo (ha) 55 kg N 0 0 0 13 22 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Soja 1a. (ha) 0 0 11 45 44 0 0 0 0 Trigo (ha) 55 kg N Riego 71 85 49 57 54 62 81 91 82 Maíz (ha) 90 kg . N Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Soja 1a. (ha) Riego 166 199 260 301 340 142 189 212 234 Trigo (ha) 55 kg N Aparceria 39 47 59 44 0 36 45 50 53 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Soja 1a. (ha) Aparceria 46 55 78 0 0 36 52 58 75 Arrendamiento 133 61 0 0 0 184 83 31 0 Cosecha de Trigo 4.199 5.027 2.894 3.784 3.926 3657 4.769 5.364 4.825 Cosecha de Maiz 0 0 0 0 0 0 0 0 94 Cosecha de Soja 10.896 13.044 17.700 22.371 24.890 9312 12.372 13.916 15.331 Venta Trigo Enero (QQ) 4.663 5.583 3.593 4.310 3.926 4081 5.295 5.956 5.458 Venta maiz Abril (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 94 Venta Soja Mayo (QQ) 11.825 14.156 19.298 22.371 24.890 10052 13.427 15.103 16.863 Acondicionamiento (QQ) 11.825 14.156 19.298 22.371 24.890 10052 13.427 15.103 16.957 Almacenaje (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Riego 25.984 31.107 30.037 34.820 37.644 22405 29.506 33.188 33.553 Praderas de 1 y más años (ha) 5 14 3 0 0 0 11 17 15 Praderas permanentes 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Invernada Mestizos 12 m Capitalizada 112 134 106 84 41 100 128 143 138 Invernada Mestizos 12 m 0 0 0 16 59 0 0 0 0 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 216 Figura 0.3. Función Utilidad Riesgo. Horizonte FL8.5. Sin Riego 4343 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4344 4345 4346 4347 4348 4349 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 217 Tabla 0.5. Anguil – La Pampa Función Utilidad – Riesgo para el Horizonte Histórico 4350 con Riego 4351 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4352 4353 4354 4355 4356 4357 DAM Variación Porcentual Historico con riego respecto a sin riego Resultado Operativo 4,00% 13,33% 5,00% 5,33% 5,18% 10,48% 3,57% 3,80% 3,98% Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM -58,53% -46,79% -50,62% -22,31% 3,75% -55,08% -56,30% -54,10% -1,11% Resultado Operativo 260 340 420 474 528 232 290 328 366 Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 11 19 37 83 153 9 15 28 90 Trigo (ha) 55 kg N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N 13 89 0 0 0 0 24 0 0 Soja 1a. (ha) 30 35 72 231 405 24 24 25 165 Trigo (ha) 55 kg N Riego 0 0 0 0 0 2 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N Riego 126 51 26 42 53 115 18 76 59 Soja 1a. (ha) Riego 141 255 344 187 1 113 203 213 7 Trigo (ha) 55 kg N Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceria 147 12 0 0 0 163 126 17 0 Soja 1a. (ha) Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 130 229 Arrendamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cosecha de Trigo 0 0 0 0 0 56 0 0 0 Cosecha de Maiz 14.956 12.480 2.918 4.665 5.910 12766 3.877 8.450 6.507 Cosecha de Soja 8.657 14.723 21.128 21.197 20.609 6985 11.504 12.044 8.713 Venta Trigo Enero (QQ) 0 0 0 0 0 56 0 0 0 Venta maiz Abril (QQ) 18.888 12.798 2.918 4.665 5.910 17140 7.258 8.899 6.507 Venta Soja Mayo (QQ) 8.657 14.723 21.128 21.197 20.609 6985 11.504 14.345 12.781 Acondicionamiento (QQ) 27.545 27.522 24.046 25.862 26.519 24125 18.762 23.244 19.288 Almacenaje (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Riego 53.132 56.540 66.574 42.498 12.208 46036 39.866 54.659 14.464 Praderas de 1 y más años (ha) 4 18 17 0 0 42 65 0 0 Praderas permanentes 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Invernada Mestizos 12 m Capitalizada 0 0 144 100 100 189 262 100 100 Invernada Mestizos 12 m 109 145 0 0 0 15 0 0 0 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 218 4358 Figura 0.4. Función Utilidad Riesgo. Horizonte Historico. Con Riego 4359 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4360 4361 4362 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 219 Tabla 0.6. Anguil – La Pampa Función Utilidad – Riesgo para el Horizonte FC 4.5 4363 con Riego 4364 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 43654366 4367 4368 Resultado Operativo 258 310 414 466 518 264 352 396 440 Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 10 14 27 36 60 10 20 27 41 Trigo (ha) 55 kg N 0 119 10 0 0 17 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N 60 97 197 105 0 66 95 2 25 Soja 1a. (ha) 42 47 4 49 6 44 4 80 26 Trigo (ha) 55 kg N Riego 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N Riego 6 0 0 0 0 6 21 107 84 Soja 1a. (ha) Riego 150 197 249 306 454 156 194 235 325 Trigo (ha) 55 kg N Aparceria 194 0 0 0 0 170 2 0 0 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceria 9 0 0 0 0 0 143 36 0 Soja 1a. (ha) Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Arrendamiento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Cosecha de Trigo 0 3.658 312 0 0 527 0 0 0 Cosecha de Maiz 6.701 9.795 19.992 10.611 0 7334 11.897 11.702 11.577 Cosecha de Soja 9.471 12.168 13.145 17.916 23.952 9905 10.310 15.420 18.004 Venta Trigo Enero (QQ) 2.091 3.658 312 0 0 2366 22 0 0 Venta maiz Abril (QQ) 7.013 9.795 19.992 10.611 0 7334 16.985 12.990 11.577 Venta Soja Mayo (QQ) 9.471 12.168 13.145 17.916 23.952 9905 10.310 15.420 18.004 Acondicionamiento (QQ) 16.484 21.963 33.137 28.527 23.952 17239 27.295 28.410 29.581 Almacenaje (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Riego 16.007 20.071 25.321 31.133 46.182 16741 22.507 38.107 44.185 Praderas de 1 y más años (ha) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Praderas permanentes 29 40 40 40 40 30 40 40 40 Invernada Mestizos 12 m Capitalizada 73 84 31 0 85 76 100 100 100 Invernada Mestizos 12 m 0 16 69 100 15 0 0 0 0 DAM Variación Porcentual FC 4.5 con riego respecto a sin riego Resultado Operativo 35,79% 35,96% 36,18% 36,26% 36,32% 57,14% 57,14% 57,14% 57,14% Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM -49,98% -48,24% -48,51% -53,76% -49,25% -41,06% -21,65% -23,80% -24,18% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 220 4369 Figura 0.5. Función Utilidad Riesgo. Horizonte FC4.5. Con Riego 4370 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4371 4372 4373 4374 4375 4376 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 221 Tabla 0.7. Anguil – La Pampa Función Utilidad – Riesgo para el Horizonte FL 8.5 con 4377 Riego 4378 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4379 4380 Resultado Operativo 370 440 600 660 740 370 490 550 610 Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 9 11 16 19 26 9 13 16 19 Trigo (ha) 55 kg N 0 0 37 12 0 0 0 0 0 Maíz (ha) 90 kg . N 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Soja 1a. (ha) 0 0 47 42 25 0 0 0 22 Trigo (ha) 55 kg N Riego 82 95 59 49 0 82 67 22 2 Maíz (ha) 90 kg . N Riego 0 0 0 5 15 0 24 61 116 Soja 1a. (ha) Riego 192 227 317 351 420 192 251 276 317 Trigo (ha) 55 kg N Aparceria 45 54 0 0 0 45 31 0 0 Maíz (ha) 90 kg .N Aparceria 0 0 0 0 0 0 0 16 0 Soja 1a. (ha) Aparceria 53 64 0 0 0 53 77 85 0 Arrendamiento 77 0 0 0 0 77 0 0 0 Cosecha de Trigo 4.846 5.610 4.732 3.336 0 4846 3.931 1.273 96 Cosecha de Maiz 0 0 0 496 1.606 0 2.515 6.516 12.352 Cosecha de Soja 12.574 14.906 23.547 25.507 29.006 12574 16.442 18.098 22.109 Venta Trigo Enero (QQ) 5.382 6.244 4.732 3.336 0 5382 4.294 1.273 96 Venta maiz Abril (QQ) 0 0 0 496 1.606 0 2.515 7.092 12.352 Venta Soja Mayo (QQ) 13.646 16.207 23.547 25.507 29.006 13646 18.007 19.840 22.109 Acondicionamiento (QQ) 13.646 16.207 23.547 26.003 30.612 13646 20.522 26.932 34.461 Almacenaje (QQ) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Riego 29.986 35.158 36.566 38.350 37.037 29986 35.385 34.776 42.048 Praderas de 1 y más años (ha) 12 20 0 0 0 12 12 0 3 Praderas permanentes 40 40 40 40 40 40 40 40 40 Invernada Mestizos 12 m Capitalizada 130 151 77 27 100 130 130 100 107 Invernada Mestizos 12 m 0 0 23 73 0 0 0 0 0 DAM Variación Porcentual FL 8.5 con riego respecto a sin riego Resultado Operativo 15,63% 14,58% 17,19% 14,58% 15,63% 36,03% 34,62% 34,15% 33,77% Capital de Trabajo 400 400 400 400 400 200 200 200 200 DAM 15,40% 14,47% 22,56% 23,24% 46,14% 35,30% 41,18% 50,97% 65,82% AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 222 Figura 0.6. Función Utilidad Riesgo. Horizonte FL8.5. Con Riego 4381 4382 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4383 4384 4385 4386 4387 AGRICULTURA Y GANADERIA IMPACTO Y VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO POSIBLES MEDIDAS DE ADAPTACIÓN 223 Figura 0.7. Resultados Análisis. 4388 Fuente: Elaboración propia sobre información de modelos econométricos 4389 4390 4391 4392 4393 4394 4395 4396 4397 4398 4399 4400 4401 4402 4403
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