Cambio climático e investigación enSistemas Multi-Estrato con café y banano

CIAN – Agosto 2012

Pablo Siles Bioversity Costa RicaCharles Staver Bioversity France

www.bioversityinternational.orgwww.musalac.org

Introducción

Se proyecta que la región de Mesoamérica estará entre las mas afectadas por el cambio climático

Este cambio climático y variabilidad ha comenzado a tener efecto a bajas altitudes en café como un resultado lluvias mas erráticas y mayores temperaturas

Los arboles son considerados centrales en las estrategias de mitigación y adaptación

Efectos de sombra en microclima

Tree shade typical for banana in coffee agroforestry systems between 25-40%Tree shade established in 2006 mainly Erythrina poeppigiana, 4000 coffee plants ha-1

100% FSIrradiance

50% FSIrradiance

25% FSIrradiance

75% FSIrradiance

Efectos de sombra en microclima

Local Time

0 500 1000 1500 2000

Air

te

mp

era

ture

(o C)

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38100% Luz 75% Luz 50% Luz 25% Luz

Local Time

0 500 1000 1500 2000

Rela

tive

Hum

idity

(%

)40

50

60

70

80

90

100

100% Luz 75% Luz 50% Luz 25% Luz

Siles et al ProMusa 2011

Efectos de sombra en microclima

0 5 10 15 200 5 10 15 20

Tem

pera

ture

(oC

)

16

18

20

22

24

26

28

30

32Air T Leaf T AFSLeaf T MC

Siles et al 2010

Mitigación: Almacenamiento de C

    Zona

    Yasica Sur Monterrey Las Segovias

Suelo (Mg C ha-1) 48.6±2.8 74.8±3.5 67.3±4.5

Hojarasca (Mg C ha-1) 5.5±0.8 4.2±0.6 4.7±1.1

Café (Mg C ha-1) 4.9±1.45 13.5±2.4 16.9±1.2

Musa (Mg C ha-1) 1.2±0.11 1.7±0.5 0.9±0.2

Arboles (Mg C ha-1) 22.1±6.4 26.3±6.5 20.8±4.4

Total (Mg C ha-1) 82.2±6.2 120.3±5.5 110.6±4.8

Siles et al en preparación

““Granier” Probes Granier” Probes (Granier 1987)

DynamaxDynamaxTMTM SGB19-ws and SGB25-ws gauges SGB19-ws and SGB25-ws gauges

Flujo de savia en arboles de sombra y cafetos

Siles et al 2010 y Siles et al en prep

FEB 2004, MES SECO

Hora del dia

0 500 1000 1500 2000

T (

mm

h-1)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

SEP 2004, MES HUMEDO

Hora del dia

0 500 1000 1500 2000

EToCoffee MCCoffee AFSTree

FEB 2004, DRY MONTH

Local Time

0 500 1000 1500 2000

T (

mm

h-1)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

SEP 2004, WET MONTH

Local Time

0 500 1000 1500 2000

EToCoffee MCCoffee AFSTreeTree+Coffee

Flujos de agua

P = I + E + T + R + D + ΔS

I. densiflora

Coffee

Runoff

Transpiration

Soil evaporation

Rainfall

∆ Soil water stock

Drainage

Interception

MC AFS Shade effect MC AFS Shade effect(mm) (mm) (%) (mm) (mm) (%)

RainfallInterception 233 426 +83% 241 273 +13%Transpiration 785 1008 +28% 678 905 +33%Runoff 302 182 -39% 203 88 -56%Drainage 2060 1768 -14% 1592 1573 -1%

2004 2005

3245 2685

Sistemas multi-estrato una tecnologia de productores

Muy variable:Especies (hasta 85 sp con 1 a 13 sp por parcela) y arreglos (10 a 600/ha)

Las especies tienen diferentes rasgos funcionales (poco o no caracterizados)

Especie Mat Jin Las Seg % Uso  

Inga oerstediana X X X 36.1 S, L, FN

Inga punctata . X X X 11.4 S, L, FN

Cordia alliodora X X 7.9 M

Persea americana X X X 4.6 F

Cupania glabra X X 2.8 L, M

Prunus skutchii. X 2.5 L, M

Solanum sp2 X 2.4 S

Gliricidia sepium X X 2.0 S, L, FN

Ricinus communis X X 1.8 S

Inga vera X X 1.7 S, L, FN

Especies más comunes en SAF café y banano en el Norte de Nicaragua

Siles et al en preparación

CultivaresMaterial de siembra: Micro-corm

Establecido en CATIE, Turrialba Costa Rica in Abril 2010Lluvia Anual 2708 mmTemperature promedio 21.8 °C

13

•Gros Michel (AAA) •Bluggoe (ABB)

•Manzano (AAB) •Pisang mas (AA)

•Plátano criollo (AAB) •Plátano largo (AAB)

•Williams (AAA) •Morado (AAA)•Filipita (ABB)

Siles et al ProMusa 2011Bustamante et al Tropentag 2011

Shade (%)

0 20 40 60 80

Re

lativ

e T

otal

Bio

ma

ss (

DM

/ D

M F

ull

Sun

)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

ABB GM Horn Williams Av General

AAA

AAA

AAB

ABB

1910 CA, Cortesia de Jeff Daniels

2010 Jinotega

Erythrina poeppigiana Inga punctata

Inga oerstediana Inga vera Inga jinicuil

Siles et al Tropentag 2012

Radiacion (%)

0 20 40 60 80 100

Bio

mas

a re

lativ

a a

Ple

no S

ol (

%)

0

20

40

60

80

100

120

140

E. poeppigiana I. juinicuilI. oerstedianaI. punctacta I. vera

Radiacion (%)

0 20 40 60 80 100

Are

a re

lativ

a a

Ple

no S

ol (

%)

0

20

40

60

80

100

120

140

La reducción en área foliar y biomasa según la radiación no es lineal, tampoco es igual entre especies

Parámetros fotosintéticos de árboles

LSA (cm2 g-1)

120 140 160 180

Vcm

ax (

µmol

m-2

s-1)

40

50

60

70

80

90

LSA (cm2 g-1)

110 120 130 140 150 160 170 180 190

Jmax

(µm

ol m

-2s-1

)

60

70

80

90

100

110

120

Plantas en 100% radiación !!!!, muy buena relación con LSALSA nos predice bien la capacidad fotosintética, varios autores afirman esto

E. pE. p

I. juinicuilI. juinicuil

I. vera

I. vera

La EUA depende de las condiciones ambientales también de la especies

Días mas nublados menor EUA I. juinicuil mas eficiente en sombra, o al menos en sombra intermedia

21 Dic 2011

E.

poep

pig

iana

I. ju

inic

uil

I. o

erst

edi

ana

I. p

unct

act

I. v

era

EU

A in

sta

ntan

ea (

µ mol

CO

2 m

ol-1

H2O

)

0

2

4

6

8

10% RAD40% RAD100% RAD

23 Dic 2011

E. p

oepp

igia

na

I. ju

inic

uil

I. o

erst

edia

na

I. pu

ncta

ct

I. ve

ra

Día más nubladopero baja HR

Simulaciones y diseños de SAF

Cual sistemas consume mas agua?Cual tiene mas fotosíntesis?Cual es mas eficiente (Fotosíntesis/Transpiración)?

Modelo MAESTRABasado en arquitectura de arbolesPero también en parámetros de Intercambio gaseoso

Alta densidad de Inga, Arboles jóvenes pequeños

Cual es nuestro multi-estrato de laexcelencia contra el cambio climático?

Baja densidad de Inga, Arboles adultos grandes

-Zonificación (tener en cuenta la variación de clima actual y futura)

-Identificar estrategias de adaptación en base a la escala ecológica de los Sistemas Multi-estrato

-Que investigación debemos de desarrollar para tener mayor resiliencia ante el CC

Adaptación al cambio climático en sistemas Multi-estratos : algunas preguntas

aumentos en promedioVariabilidad moderada cerca del

promedio eventos extremos

temperatura precipitacion annual y mensual

meses secos

ola de calor

ola de frio

mayor precipitacion

sequias rafagas de

vientos

inundacioneslluvias fuertes

ciclonvientos

sequia fuerte

genetica de planta

Ecosistemacampo:

Ecosistemafinca:

ecosistema paisaje local:

Ecosistemapaisaje regional:

Practicas adaptativas: resistencia, resiliencia, recuperacion

Investigación/extensión/capacitaciónProveedores de serviciosAgencias estatales y administrativas

Cambios promedios de temperatura y lluviaEscala Posibles temas a investigar

Participativa Formal ModelajeGenética de las especies Selección de especies y eco-

tipos: tlncia a sequía, con mayor EUA, reducida competencia por agua con cultivosMayor rango de variación, mas criterios de mng

Selección de especies y eco-tipos; especies claves y menor variación

 

Ecosistema-campo -Cual es el multi-estrato que soporta la variabilidad del CC

 Modelos a nivel de parcelas que incluye SAF (MAESTRA)

-Prototipos de sistemas, entendiendo los mecanismos

-Prototipos de sistemas, entendiendo los mecanismo

-Manejo o practicas en los sistemas

-Manejo o practicas en los sistemas

-Determinar el efecto del CC en las interacciones árbol-cultivo

-Determinar el efecto del CC en las interacciones árbol-cultivo

Finca: ecosistema  -Recuperación de micro-áreas ecológicamente susceptibles

Recuperación de micro-áreas ecológicamente susceptibles

 Biologico, Infraestructuras

Paisaje local: multi-finca     -Modelos hidrológicos

Paisaje regional: cuencas amplias

    -Modelos hidrológicos

Capacidad de adaptacion (tambien para innovacion):

Acceder y generar conocimientos nuevos:

Enredamiento (alianzas, colaboración, gobernabilidad):

Liderazgo (beneficio del sector):

Muchas Gracias!