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Walter E. Baethgen Latin America and the Caribbean Regional Program

Gestión de Riesgos Climáticos en la Agricultura: Transferir Riesgos: Seguros. Walter E. Baethgen Latin America and the Caribbean Regional Program International Research Institute for Climate and Society Columbia University. Gestión de Riesgos Climáticos.

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Walter E. Baethgen Latin America and the Caribbean Regional Program

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Presentation Transcript

  1. Gestión de Riesgos Climáticos en la Agricultura: Transferir Riesgos: Seguros Walter E. Baethgen Latin America and the Caribbean Regional Program International Research Institute for Climate and Society Columbia University

  2. Gestión de Riesgos Climáticos • 0. Identificar Vulnerabilidades (con usuarios) • Reducir Incertidumbres • Proveer Información Relevante • (ej., Probabilidad de estación* “buena”, “mala”) • 2. Identificar Tecnologías que reducen la • Vulnerabilidad (Diversificar, almacenaje de • agua, irrigación, etc.) • Intervenciones de Políticas / Instituciones • para Reducir y/o Transferir los riesgos • (créditos dirigidos, seguros)

  3. Gestionar todo el rango de VARIABILIDAD

  4. Gestionar todo el rango de VARIABILIDAD DIFICULTAD ej., Sequía OPORTUNIDADES PERDIDAS CRISIS ej., Mitch

  5. También Crítico Para Desarrollo: Aversión al Riesgo reduce la adopción de Tecnología Afecta Recursos Naturales “Trampas de Pobreza” (“Poverty Traps”) Gestionar todo el rango de VARIABILIDAD DIFICULTAD ej., Sequía OPORTUNIDADES PERDIDAS CRISIS ej., Mitch

  6. Gestión de Riesgos Climáticos • Reducir Incertidumbres: • Proveer Información Climática Relevante • (ej., Probabilidad de estación “buena”, “mala”)

  7. 2. Cubrir Situaciones Desfavorables: Rol de Instrumentos Financieros (ej. SEGUROS) Aprovechar Condiciones Buenas estando Cubiertos para las Condiciones Adversas Adopción de Tecnología Seguros Públicos + Privados Seguros para Desastres Emergencias

  8. Curva de Probabilidad Acumulada 100% 75% 50% 25% 0% Curva de Probabilidad 30% 20% 10% 0%

  9. Curva de Probabilidad Acumulada 100% 75% 50% 25% 0% Probabilidad de X al menos 20 es 27% Probabilidad de que X exceda 20 es 73% 20 Curva de Probabilidad 30% 20% 10% 0%

  10. 100% 75% 50% 25% 0% Curvas de Probabilidad 30% 20% 10% 0% Media menor Variabilidad Igual

  11. 100% 75% 50% 25% 0% 100% 75% 50% 25% 0% Curvas de Probabilidad Media Igual Variabilidad Mayor

  12. Definir NIVELES de Riesgo para Seguros MGAP Muestras de 400-800 productores por año Rendimiento Esperado (“Normal”) Frecuencia (%) Costo de Producción (kg / ha) Rendimiento de Trigo (kg / ha)

  13. Definir NIVELES de Riesgo para Seguros MGAP Muestras de 400-800 productores por año 70% del Rendimiento Esperado (Privados) Nivel de “Emergencia” (Fondos Públicos) Rendimiento Esperado (“Normal”) Frecuencia (%) Costo de Producción (kg / ha) (Asegura Costo) Rendimiento de Trigo (kg / ha)

  14. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios Variabilidad y Riesgos Esquema Conceptual de Trabajo Variabilidad Rendimientos X Variabilidad Precios y Costos Variabilidad = del Resultado Económico

  15. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios “Previa”: Caracterizar la Variabilidad • Variabilidad de Rendimientos (CLIMA) • 1.1 Rendimiento Esperado en base a: • Aptitud de suelos • Tecnología (Observados y Simulados) • Disponibilidad de Agua (irrigados) • 1.2 Rendimiento Esperado en base a: • Resultados Históricos a Nivel Nacional • Muestreos 2. Variabilidad de Precios y Costos

  16. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios “Previa”: Caracterizar la Variabilidad • 1.1 Rendimiento Esperado en base a: • Aptitud de suelos • Tecnología (Observados y Simulados) • Disponibilidad de Agua (irrigados) • 1.2 Rendimiento Esperado en base a: • Resultados Históricos a Nivel Nacional • Muestreos 2. Variabilidad de Precios y Costos

  17. Identificación de Factores Limitantes para la Producción de Cultivos y Pasturas a Escala Regional (Soriano y Colonia) Profundidad de Raíces pH del Suelo > 7.0 6.0 – 7.0 Profundo 5.0 – 6.0 Mod. Profundo < 5.0 Superficial Además: fertilidad, rocosidad, pendiente...

  18. SUELOS TOPOGRAFIA CATASTRO LLUVIA MAPA DEL SIG SISTD Imágenes Satelitales, expectativa de precios, pronósticos Climáticos

  19. Clases de Aptitud para Cultivos de Invierno APTOS Mod. APTOS No APTOS Cada Clase con Diferente Nivel de Rendimiento Esperado y Variabilidad (Riesgos)

  20. Modelos de Simulación: Ejemplo Modelo Trigo: Rendimientos Correlación entre Observado y Simulado Baethgen, 1998

  21. Variabilidad Esperada para Márgen Bruto (US$) de maíz irigado y de secano (Híbrido de ciclo corto, siembra de Setiembre, 1968 - 1999) Simulaciones del modelo CERES-Maize 800 600 400 200 Márgen Bruto (US $ / ha) 0 Irrigated -200 Non-irrigated -400 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 Costo de Producción = 350 US$/ha, Riego = 1.30 US$/mm, Maíz = 90  10 US$ / Ton Modelos de Simulación Irrigado Secano

  22. Area del Espejo > 15 ha Fecha Area No Represas 15/9/97 2,677 51 20/10/98 4,088 59 21/9/99 2,891 60 30/8/00 4,567 68 21/1/01 4,762 70 Agua Disponible para Cultivos Irrigados Represas de Agua para Riego de Arroz en la cuenca del río Cuareim Area de Arroz: Potencial (agua disponible para riego) y Observada

  23. Identificación de chacras de arroz en la cuenca del río Cuareim (LANDSAT) y Determinación de Areas Chacras de arroz Cuenca del río Cuareim Area de Arroz: Potencial (agua disponible para riego) y Observada

  24. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios “Previa”: Caracterizar la Variabilidad • 1.1 Rendimiento Esperado en base a: • Aptitud de suelos • Tecnología (Observados y Simulados) • Disponibilidad de Agua (irrigados) • 1.2 Rendimiento Esperado en base a: • Resultados Históricos a Nivel Nacional • Muestreos 2. Variabilidad de Precios y Costos

  25. Efecto de la variabilidad climática Efecto de los cambios tecnológicos

  26. Eliminar efecto de los cambios tecnológicos

  27. Caracterización de la Variabilidad de Rendimientos RENDIMIENTOS EN KG/HA CORRESPONDIENTES A LOS DESVIOS PORCENTUALES (LLEVADOS A VALORES DE 1999/2000 (En base a Rendimientos Nacionales) Percentil TRIGO CEBADA MAIZ GIRASOL ARROZ SORGO 0 1439 1032 1937 511 4530 2153 5 1719 1153 2042 779 5396 2176 10 1808 1591 2480 830 5445 2567 25 2052 1906 3078 967 5770 2891 50 2326 2244 3532 1102 6194 3274 75 2524 2481 3892 1285 6439 3612 90 2703 2761 4447 1378 6826 3969 95 2824 2881 4719 1506 6875 4078 100 2831 2978 4897 1746 7323 4548

  28. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios “Previa”: Caracterizar la Variabilidad • 1.1 Rendimiento Esperado en base a: • Aptitud de suelos • Tecnología (Observados y Simulados) • Disponibilidad de Agua (irrigados) • 1.2 Rendimiento Esperado en base a: • Resultados Históricos a Nivel Nacional • Muestreos 2. Variabilidad de Precios y Costos

  29. Variabilidad Rendimientos X Variabilidad Precios y Costos Variabilidad = del Resultado Económico

  30. Rendimiento Esperado Costo de Producción (kg / ha) Costo de Producción en kg/ha = Costo (US$/ha) / Precio Trigo (US$/kg)

  31. Producción de Cultivos: Variabilidad y Riesgos Rendimientos de Trigo de Productores (Muestras de DIEA, 400-800 productores por año) (Todo el país) Frecuencia (%) Rendimiento Esperado Costo de Producción (kg / ha) OPYPA

  32. DISCUSION: CUALES FUERON LOS ANOS MAS PRODUCTIVOS? CUALES FUERON LOS DE INGRESOS ECONOMICOS POSITIVOS MAS FREECUENTES? Producción de Cultivos: Variabilidad y Riesgos Rendimientos de Trigo de Productores (Muestras de DIEA, 400-800 productores por año) (Todo el país) Frecuencia (%) Rendimiento Esperado Costo de Producción (kg / ha)

  33. Discusión: No es precio de la PRIMA Promedio

  34. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios “Previa”: Caracterizar la Variabilidad • 1.1 Rendimiento Esperado en base a: • Aptitud de suelos • Tecnología (Observados y Simulados) • Disponibilidad de Agua (irrigados) • 1.2 Rendimiento Esperado en base a: • Resultados Históricos a Nivel Nacional • Muestreos 2. Variabilidad de Precios y Costos

  35. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios 1. “Previa”: Caracterizar la Variabilidad 2. Pronóstico: Perspectivas Climáticas ej.: El Niño / Oscilación Sur (ENSO)

  36. (1950 - 1998) (*) (*) (*) Una helada en Abril y a comienzos de Octubre en 1 de cada 3 años La Niña

  37. Información de Apoyo a un Sistema de Seguros Agropecuarios 1. “Previa”: Caracterizar la Variabilidad 2. Pronóstico: Perspectiva Climática El Niño / Oscilación Sur (ENSO) 3. MONITOREO / VERIFICACION

  38. Sistemas de Información y Soporte para la Toma de Decisiones

  39. Monitoreo de Condiciones Climáticas y Balance de Agua en los Suelos (con mapa DSA) (Actualizado en página Internet de INIA /GRAS) http://www.inia.org.uy/disciplinas/agroclima/index.html

  40. Monitoreo del Estado de la Vegetación a Nivel Nacional Sequia de 1999/2000 : NDVI observado en el Verano (AVHRR, 1km) NOVIEMBRE, 1999 DICIEMBRE, 1999 ENERO, 2000 (bajo) NDVI (alto) FEBRERO, 2000 MARZO, 2000

  41. Monitoreo de Producción de Pasturas Naturales (Producción Ganadera) Producción de Materia Seca (kg / ha mes) NDVI Mensual NDVI vs Producción de Materia Seca

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