Incorporando la seguridad alimentaria en el análisis

1. Incorporando la seguridad alimentaria en el análisis INTERCAMBIO DE EXPERIENCIAS SOBRE ANÁLISIS DE VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO EN LA REGIÓN AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE Laura E. Meza (MSc) Oficina Regional de la FAO para América Latina y el Caribe Ciudad de Panamá, 23 de abril del 2013

2. Abordando la Inseguridad Alimentaria Nicaragua

3. El concepto de Seguridad Alimentaria y CC Vulnerabilidad a la Inseguridad alimentaria, la probabilidad de un hogar de caer o permanecer un umbral de SAN 3

4. Marco Conceptual para CC y SAN Adaptive responses Climate change variables CO2 fertilization effects Increase in global temp. Changes in precipitation Frequency of extreme events Greater weather variability Changes in Components of Food Security Food availability Food accessibility Food utilization Food system stability Changes in Food Systems Assets Food production assets Infrastructure Agriculturally-based livelihoods Non-farm livelihoods assets Food preparation assets Changes in Food Systems Activities Producing food Storing and processing of food Distributing food Consuming food Changes in consumption patters Migration Source: Interdepartmental Group on Climate Change (IDWG) 2008

5. Preguntasanalíticas claves: • ¿Como el cambio climático afecta el acceso a alimentos a nivel de hogares? • ¿Cómo la vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria evoluciona como resultado del CC? • ¿Cómo la vulnerabilidad será distribuida como resultado del CC? • ¿Qué instrumentos de política incrementan la resiliencia de los grupos vulnerables para lidiar con el CC en SAN? • ¿Cómo mejorar el diseño y respuestas de política para enfrentar el CC en grupos vulnerables?

6. Marco Metodológico Addressing the linkages between CC and vulnerability to food insecurity Analysis of implications at policy level Analysis of vulnerability to food insecurity Downscaling of GCM using RCM Policy recommendations for the design and implementation of targeted policy interventions Detailed profiling of vulnerable households groups High-resolution CC projections at district level

7. Analisis de vulnerabilidad a inseguridadalimentaria • Analisis cuantitativo del efecto del CC a nivel de hogares: • Construido con la noción de vulnerabilidad a insecuridad alimentaria • Modelo analítico usado se basa en base nacional de datos de hogares • CC entra al modelo via los impactos que los cambios de temperatura y precipitación tienen en ingresos (valor productivo de la tierra) y consumo de alimentos (gasto) • Modelo permite caracterizar vulnerabilidad e identificar variables asociadas con mayores niveles de vulnerability  Perfiles de grupos vulnerables a nivel de hogares

8. Analytical model Households’ Demographic characteristics Households’ Assets Climate Data Data Distribution of Land Productivity Model Distribution of Consumption HH Food Security Threshold Vulnerability output Vulnerability Threshold Categorization of Households Targeting Profiles

9. Fuentes de Datos • Hogares: • Datos de la base de Actividades de Ingreso Rural • Encuesta a 1831 Hogares en 2001 • Clima: • Temperatura y precipitación • PRECIS ECHAM4, A2 scenario • Downscaled data

10. Distribución geográfica de la vulnerabilidad

11. Vulnerabilidad y cultivos

12. Perfiles de hogares vulnerables: recursos y medios de vida Nivel educacional del jefe de hogar < 3 años Mayor nivel educacional del jh < 6 years Tamaño hogar > 5 miembros Orientación agrícola > 50% del ingreso Bajo uso de fertilizantes y pesticidas en el área ganado < 4 units Sin riego Sin acceso a crédito Distancia a camino > 60 km Distancia a centro de salud > 6 km Distancia a escuela > 1.5 km

13. Simulación de opciones de política: Clima Actual

14. Simulación: Mayores Temperaturas

15. Simulación: > Temp.+ Respuesta

16. Conclusiones • El modelo permite mejorar el diseño de política haciendo distinciones entre hogares con ISAN cronica y en transición • Estima impacto de schocks (i.e.clima) a nivel de la vulnerabilidad y cuantifica N° hogares • Distingue perfiles de vulnerabilidad

17. Percepción y Capacidad de Adaptación CHILE y URUGUAY

18. Diagnóstico Vulnerabilidad y Capacidad de Adaptación Exposición Sensibilidad Modelamiento de impactos y amenazas Impactos Potenciales Capacidad de Adaptación Medida a través de indicadores no siempre relevantes para un territorio determinado Vulnerabilidad Nelson et al 2010. Sugiere que el modelamiento de amenazas futuras e impactos (productivos) tiene que estar integrado a medición de la capacidad adaptación de modo que sea útil al diseño de política.

19. Información sobre Clima en la región 1 • Resultados de modelos de gruesa resolución no integran las características regionales del clima de Magallanes y poseen alta incertidumbre. • Se requiere desarrollar escenarios en base a modelos regionales para analizar los potenciales impactos en la agricultura • PERO hay limitaciones de información y recursos humanos Fuente: “Potencial alimentario y sustentabilidad productiva de la vegetación magallánica bajo escenarios de Cambio Climático” (CEQUA, 2010).

20. Diagnóstico Vulnerabilidad y Capacidad de Adaptación 2

22. VulnerabilidadProductiva Neutro Niño Niña Rendimiento de Maíz según ENSO

23. Como mejorar el AdV: • Relacionar datos SAN a ubicaciones geográficas mediante SIG • Sumando impactos biofísicos sobre la producción de cultivos • La estimación de vulnerabilidad con datos climáticos requiere modelos no lineares • Inclusión de estimaciones de probabilidad

24. Conclusiones: • Las percepciones son útiles para medir el grado de comprensión y la disposición a realizar ajustes/cambios • La capacidad de adaptación evaluar recurso humano en un territorio y establecer línea de base de comparación local-específica • Datos: desactualizados y escasos, pero siempre hay!! • Análisis retrospectivos son relevantes para funciones de producción

25. Laura E. Meza (MSc) Cambio Climático y Medio Ambiente Laura.Meza@fao.org