Presentación EIECCP Interclima...

Estudio elaborado por el Consorcio EIECCP

Facultad de Economía y Planificación

Centro de Datos para la ConservaciónDe la Universidad Nacional Agraria La Molina

Informe Preliminar

Coordinador: Dr. Vladimir R. Gil Ramón

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RESULTADOS PRELIMINARES, POR FAVOR NO CITAR SIN PERMISO DE LOS AUTORES

Con el apoyo de:Por encargo de la:

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Presentación

• Investigación a escala país basada en lecciones del Informe Stern y trabajos de BID-CEPAL

• Utiliza el 4to reporte IPCC y los escenarios A1B, A2 y B1

• Demuestra que ante la ausencia de acciones frente al CC, la economía peruana afrontaría costos económicos considerables.

• Utiliza 7 modelos, genera 19 historias futuras y considera proyecciones ecosistémicas.

Estudio de Impacto Económico d el Cambio Climático en Perú (EIECCP)


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1. Metodología

2. Proyección del cambio climático

3. Proyección del cambio en los recursos naturales

4. Proyección macroeconómica

5. Impacto del cambio climático en el PBI

6. Conclusiones

ContenidoRESULTADOS PRELIMINARES, POR FAVOR NO CITAR SIN PERMISO DE LOS AUTORES

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1. Metodología

CambioClimático

Agua

Biodiversidad(ecosistemas)

Usos de la tierra

Ganadería

Agricultura

Pesca

MineríaPrecipitación

Temperatura

Valoracióneconómicadel impacto

del CC

Hidroenergía

Turismo

Salud

Escenario macroeconómico

nacional

PesqueríaInfraestructura

Condiciones para la productividad

Actividades

Recursos

Esquema metodológico del EIECCP


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Modelo general del EIECCP

• Pérdidas y ganancias se calculan a partir de las variaciones en las rentas (los 6 sectores) y los costos de reposición en las condiciones de productividad (infraestructura y salud).

• Estima la diferencia entre escenario socioeconómico con clima constante y con tres escenarios del IPCC (A1B, A2, B1) y siete modelos climáticos.

• Considera tres horizontes para hacer comparaciones con otros países: 2010-2039, 2040-2069 y 2070-2100.

1. Metodología

Cada escenario y modelo constituye una historia del clima futuro.Son 19 combinaciones de escenarios y modelos climáticos.


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Retos del análisis y respuestas del EIECCP

1. MetodologíaRESULTADOS PRELIMINARES, POR FAVOR NO CITAR SIN PERMISO DE LOS AUTORES

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• Heterogeneidad espacial del Perú: Topografía y clima

• Incertidumbre del clima global y economía global

• Infraestructura y turismo (de modelación compleja, dependen de eventos extremos)

• Incertidumbres asociadas a las modelaciones climáticas, a los modelos sectoriales y a la modelación económica agregada

CambioClimático

Precipitación

Temperatura


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2. Proyección del cambio climático

1. Principales impactos observados en los últimos años en el clima nacional

• Han venido cambiando lenta pero sostenidamente:

Incremento de temperatura en la mayoría de los casos

Incrementos y decrementos consistentes en la precipitación en distintas localidades del país

Reducción significativa de las áreas cubiertas por los glaciares del Perú

• Mayor intensidad y frecuencia de eventos extremos como inundaciones, sequías y heladas (1965-2006) en base al análisis de diez índices de eventos extremos realizado.


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2. Proyección del CC

2. ¿Qué indican los modelos globales?

• Los Modelos Climáticos Globales simulan el clima global según los escenarios de emisiones.

• Están a una escala muy gruesa (100-400 km) para ser aplicados directamente al Perú .

2. Proyección del CCRESULTADOS PRELIMINARES, POR FAVOR NO CITAR SIN PERMISO DE LOS AUTORES

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Precipitación Temperatura Media

1º 2º 3º 1º 2º 3º

NP MIHR GIAOM INCM3 MIHR INCM3 GIAOM NO INCM3 BCM20 GIAOM MIHR BCM20 GIAOM C INCM3 MIHR GFCM20 MIHR GIAOM BCM20 SP GFCM20 CSMK30 CSMK35 INCM3 GFCM20 CSMK30 AL GFCM21 INCM3 NCCCSM GIAOM MIHR BCM20

Temperatura Máxima Temperatura Mínima

1º 2º 3º 1º 2º 3º

NP INCM3 MIHR GIAOM MIHR INCM3 CSMK35 NO BCM20 MIHR GIAOM MIHR GIAOM BCM20 C MIHR GIAOM CSMK30 MIHR GIAOM CSMK30 SP INCM3 CSMK30 CSMK35 CSMK30 CSMK35 INCM3 AL GIAOM MIHR BCM20 MIMR CSMK30 BCM20

Años

750800

850900

2000 2040 2080

A1B

Precipitación (mm)

2000 2040 2080

A2

Precipitación (mm)

2000 2040 2080

B1

Precipitación (mm)

1920

2122

2324

25

A1BTemperatura media (°C)

A2

Temperatura media (°C)

B1

Temperatura media (°C)

Presente

BCM20CSMK30

CSMK35GIAOM

INCM3MIHR

MIMR

Modelo general del EIECCP

Las 19 combinaciones de escenarios de emisión y modelos climáticos

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2. Proyección del CC

Agua

Biodiversidad(ecosistemas)

Usos de la tierra

Pesquería

Recursos


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1. Modelo de biodiversidad (ecosistemas): Cambios en biomas proyectados - Escenario A2 y modelo MIMR


Clima actual 2070-2100 con CC


2. Modelo de uso de la tierra


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Distribución espacial del crecimiento agrícola (morado) según el modelo CSMK35

Escenario A1BEscenario A1B

Escenario Escenario A2A2

Escenario Escenario B1B1

ANP

Arbustales

Páramos

Suprandino

Glaciar

Ríos y cuerpos de agua

Bosque montano siempreverde

Puna

Bosque montano estacional xerofítico

Desierto

Bosque amazónico

Bosque seco costero

Pastizales del Beni

Langostineras

Agricultura

Ganadería

Tierras degradadas

Reforestación

Urbano

Minería


Efecto combinado: cambios en biomas y en uso de la tierra

• El avance de las zonas agrícolas en la selva alta y baja combinado con el cambio climático aceleran la reducción de la selva alta. Los bosques montanos secos (estacionales y xerofíticos) también se reducen.

• Alteraciones significativas en los ecosistemas actuales.


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3. Modelo hídrico

Cambio en la precipitación efectiva bajo el efecto combinado del CC y el cambio en la cobertura.


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Escenario sin CCModelos para los 3 escenariosModelos para escenarios A1B y B1

Leyenda


3. Modelo hídricoCambios en la disponibilidad promedio de agua (precipitación efectiva) [%] para los escenarios (A2, A1B y B2) – periodo 2070-2099. Mediana del ensamble de los modelos IPCC.


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4. Modelo de eventos extremos• Para cada mes, se estima el cambio en la probabilidad de

ocurrencia de eventos extremos (mediante precipitaciones y temperaturas diarias).

• Se estima el efecto del cambio en la probabilidad de ocurrencia de eventos climáticos extremos en la precipitación efectiva local (mediante datos diarios de estaciones meteorológicas e hidrológicas).

• Se determina la probabilidad de ocurrencia de distintos flujos de agua en los puntos de la cuenca donde se requiere.


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Ganadería

Agricultura

Pesca

Minería

Hidroenergía

Turismo

Salud

Infraestructura

Condiciones para la productividad

Actividades


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Valoración económica

Respuesta del EIECCP:

• Estima las variaciones o pérdidas sobre los PBI sectoriales con y sin CC en las seis actividades productivas priorizadas:

• Estima la variación o incremento de costos de reposición con y sin CC de los dos servicios considerados relevantes para el análisis:

Agricultura Minería Pesca Turismo Hidroenergía Ganadería altoandina

Infraestructura Salud


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Objetivo Proyección del PBI para medición temporal de impactos del CC en la economía peruana

PBI SC PBI 2100

PBI SC PBI sectoriales



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Escenarios: A1B, A2 y B1

Horizontes temporales de análisis:2011-20402041-20702071-2100

Tasas:0.5% 2% y 4%

22



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4. Proyección Macroeconómica: Supuestos fund amentales


• Modelos se acoplan secuencialmente sin interacciones ni retroalimentación.

• Precios de productos y servicios constantes.• Cambios en condiciones climáticas (prom. Temp . y

Precip.) como medias móviles de +/-15 años cada 5 años, en una grilla que cubre el territorio nacional y parte del entorno, ~1 km2 de resolución en sus unidades.

• El clima descrito representa un estado de equilibrio al que el sistema converge.

• No se consideran acciones de adaptación ni mitigación promovidas por el Estado u otros actores sociales.

• Los eventos extremos tendrán un ef ecto en el futuro proporcional al efecto generad o por el cambio en los valores medios, excepto para l a infraestructura vial.

• El ensamble de modelos climáticos es una buena representación de la incertidu mbre climática. La ausencia de certeza del desarr ollo socioeconómico global se refleja en los escenarios de emisión, y la incertidumbre sobre el funcion amiento climático global se manifiesta en los modelos GCM.

• La historia económica futura e s una senda proyectada. Los escenarios de emisión de GEI incluyen historias económicas.

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Proyección del PBI sin CC al 2100

Año PBI (millones de soles de 1994)

Tasa de Crecimiento PBI

PBIpc

2010 210,143 8.795 5,7462020 368,351 4.784 9,1882030 575,305 4.205 13,1212040 838,575 3.524 17,6152050 1,113,753 2.587 22,7952060 1,394,536 2.117 27,8292070 1,651,591 1.577 32,9582080 1,843,395 1.060 37,9492090 1,968,667 0.587 41,5942100 2,109,910 0.726 45,642


Resumen de resultados FP promedio 2017 25



Proyección del PBI sin CC al 2100


PBI global y sectorial: proyección al 2100 sin cambio climático en millones de soles de 1994 26



Proyección del PBI con CC al 2100

• Obtenido el PBI global y sectorial sin CC, se calculó las pérdidas en el PBI a partir de la diferencia entre las proyecciones de los PBI sectoriales sin CC al año 2100 y las proyecciones de los PBI sectoriales con CC al año 2100.


27


Agricultura

• La modificación de ingresos representa la variación en el PBI agrícola ya que los costos son constantes.

• Como estos cultivos representan el 37% del PBI, se realizó la conversión al total del PBI agrícola.

• PBI agrícola con CC = PBI sin CC - pérdidas en ingresos

Supuestos

• No hay mejoras tecnológicas en la producción

• El 63% del PBI generado por otros cultivos tiene el mismo comportamiento con CC.

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AgriculturaPBI de agricultura sin CC y PBI con CC, por escenario


PBI de agricultura sin CC y PBI con CC, por escenario 29


Agricultura - Resultados

Escenario2011-2040 2011-2070 2011-2100

0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%A1B 28% 22% 16% 67% 42% 25% 69% 53% 28%A2 21% 16% 12% 62% 37% 21% 72% 67% 25%B1 21% 16% 11% 41% 26% 15% 45% 31% 16%

Pérdidas acumuladas por CC en el sector agricultura en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI agrícola 2011) a tasas de dscto de 0.5%, 2% y 4%

En 30 años, se podría haber perdido 28% del PBI agrícola por el CC


30


Ganadería altoandina

• Los valores de producción de carne de ovino por escenario se multiplicaron por el precio de la carne de ovino para obtener los ingresos SCC y CCC

• PBI con CC = PBI sin CC - variación de los ingresos con CC


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Supuestos

• No considera la ganadería avícola y vacuna de costa o ganadería de selva.

• No considera desplazamiento de ganadería hacia zonas más altas pero sí el desplazamiento de la agricultura hacia zonas que actualmente son ganaderas.


Ganadería AltoandinaIngresos sin CC y con CC, por escenario


Ingresos SCC y CCC por escenario

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

500.00

600.00

700.00

2010 2040 2070 2100

Millones de nuevos soles (S/.)

A1B

A2

B1

Sin CC

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Ganadería Altoandina - Resultados

Pérdidas acumuladas por CC en el sector pecuario en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI pecuario 2011) a tasas de dscto de 0.5%, 2% y 4%

Un 35% del PBI pecuario se podría haber perdido por el CC en 30 años


Escenario2011-2040 2011-2070 2011-2100

0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%

A1B 25% 18% 13% 74% 37% 21% 100% 53% 25%

A2 32% 23% 17% 84% 44% 26% 100% 62% 30%

B1 22% 16% 12% 54% 29% 17% 93% 38% 19%

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Pesca

• PBI con CC = PBI sin CC - variaciones de los ingresos con CC por harina de pescado

• Condiciones oceánicas para la anchoveta constantes.

• El 30% del sector pesca no considerado tiene el mismo comportamiento ante el CC.

• Existen oscilaciones aleatorias alrededor de una media cuyos efectos positivos y negativos tienden a cero en promedios de 30 años.

• Hay una política adecuada de pesca, donde una proporción constante de la biomasa existente es pescada.

Supuestos

34



PescaPBI de pesca sin CC y PBI con CC, por escenario


PBI pesquero SCC Y CCC 35

A1BA2B1

Escenario2011-2040 2011-2070 2011-2100

0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%

A1B 9% 6% 4% 28% 13% 7% 61% 21% 9%A2 13% 9% 7% 27% 15% 9% 41% 18% 10%B1 3% 2% 2% 3% 2% 2% 7% 3% 2%


Pesca - Resultados

Pérdidas acumuladas por CC en el sector pesca en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI pesquero 2011) a tasas de dscto de 0.5%, 2% y 4%

En 30 años se podría haber perdido hasta 13% del PBI pesquero por el CC


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Minería

• Producción metálica sin CC

• Disponibilidad hídrica futura por cuenca minera

• Valoración del impacto del CC sobre cobre y zinc

• Diferencial de producción (con CC y sin CC): valorado por el precio sombra del agua para fines mineros.


37

Supuestos

• El principal impacto del CC sobre el sector minero peruano estará vinculado a la disponibilidad de agua.

2

1

3

5

4

Zonas mineras

Principal metal explotado

1 Oro

2 Zinc

3 Hierro

4 Oro

5 Cu

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Escenario2011-2040 2011-2070 2011-2100

0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%

A1B 1% 1% 0% 5% 3% 1% 7% 3% 1%

A2 1% 1% 1% 5% 3% 1% 8% 4% 2%

B1 1% 1% 1% 3% 2% 1% 6% 3% 1%


Minería

Pérdidas acumuladas por CC en el sector minería en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI minero 2011) a tasas de dscto de 0.5%, 2% y 4%

En 90 años se podría haber perdido hasta 3 mil millones de soles en el sector minero por el CC


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Hidroenergía

• Análisis en 16 centrales hidroeléctricas.

• A partir de la producción de energía sin CC y con CC se estiman los ingresos y las pérdidas mediante la diferencia entre situación sin CC y con CC.

• Los ingresos representan el PBI sectorial, asumiendo costos constantes.


40

Supuestos

• Un caudal cero genera una producción nula de energía.

• La producción no decae con caudales por encima del máximo de operación.

• No se consideran nuevas hidroeléctricas.


PBI de energía y agua sin CC y PBI con CC, por escenario

Hidroenergía


PBI promedio SCC y CCC por escenario41

Escenario2011-2040 2011-2070 2011-2100

0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%

A1B 1% 1% 1% 6% 3% 1% 15% 5% 2%

A2 1% 0% 0% 7% 3% 1% 13% 4% 2%

B1 2% 1% 1% 8% 4% 2% 16% 6% 2%


Hidroenergía - Resultados

Pérdidas acumuladas por CC en el sector energía en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI Energía y agua 2011) a tasas de dscto de 0.5%, 2% y 4%

En 60 años se podría haber perdido hasta 35 mil millones de soles en hidroenergía. Inclusive sin CC hay una disminución de generación eléctrica por el crecimiento agrícola (mayor evapotranspiración y menos agua en las cuencas).


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Infraestructura

• Costos de reposición de carreteras

• Probabilidad de ruptura de vías

• Costo con CC = Costo total por factor de probabilidad de ruptura de carreteras, afectada por la acción de las variables climáticas.

• El diferencial entre ambas situaciones (con CC y sin CC) resulta como los costos incrementalesque se asumen como un gasto en el PBI.


43

Supuestos

• El impacto del CC en este sector se relaciona con el presupuesto público ante la necesidad de reposición de capital.

• La comprensión actual de los eventos el Niño y la Niña no permite aún representarlos adecuadamente así que no están incluidos.


Costo sin CC y con CC como promedio total, por escenario

Infraestructura


Costo sin CC y con CC, como promedio total por escenario44

Escenario2011-2040 2011-2070 2011-2100

0.50%

2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%

A1B 4% 3% 2% 8% 4% 3% 11% 5% 3%

A2 4% 3% 2% 8% 4% 3% 11% 5% 3%

B1 4% 3% 2% 8% 4% 3% 11% 5% 3%


Costos incrementales por CC en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI construcción 2011) a tasas de dscto de 0.5%, 2% y 4%

Los costos incrementales para el Estado debido al CC oscilan entre 4 y 11% del PBI construcción hasta el 2100

Infraestructura - Resultados


45


Turismo

• Probabilidad de interrupción del trayecto a Machu Picchu

• Machu Picchu es el principal atractivo turístico de los extranjeros visitado por más del 50% de ellos (PromPerú 2012).

• Las pérdidas económicas se miden por ingresos no percibidos en el tiempo de reparación de las vías.


46

Supuestos

• No se consideran enfermedades tropicales que pudieran espantar turistas

• No se considera el crecimiento del turismo interno

• No se considera el crecimiento de otros destinos

Escenario2012-2040 2012-2070 2012-2100

0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4% 0.50% 2% 4%

A1B 0.610% 0.502% 0.398% 0.857% 0.634% 0.457% 1.195% 0.749% 0.486%

A2 0.124% 0.102% 0.081% 0.320% 0.207% 0.128% 0.402% 0.234% 0.135%

B1 0.559% 0.460% 0.365% 0.654% 0.511% 0.387% 0.706% 0.528% 0.392%


Pérdidas acumuladas por CC en turismo en los años 2040, 2070 y 2100 (% PBI Perú 2011) a tasas de descuento de 0.5%, 2% y 4%

Las pérdidas por CC en el sector turismo no se proyectan como significativas

Turismo


47


Salud

• El CC podría significar un incremento en la incidencia de malaria

• Para estimar los casos al 2100 sin CC, se empleó la temperatura máxima, mínima y media, así como la precipitación. Se considera la densidad poblacional.

• Para estimar los casos al 2100 con CC se aplicó las proyecciones de clima

• A partir de la estimación de casos sin CC y con CC, se estiman los costos del tratamiento y el diferencial en costos.


48

Supuestos

No se mide el aumento de enfermedades por la disminución de agua potable. El sesgo hacia las enfermedades transmitidas por vectores es porque se podían vincular más directamente a las variables de cambio climático.


Salud

Habría un considerable incremento de casos de malaria durante los próximos 30 años por el CC


Proyección de casos de malaria para el escenario A1B, periodo 2000-2100

49

Incidencia anual de malaria (casos/100,000 habitantes) según distrito, 2000-2011. Se excluyen distritos sin información climática.


Costo sin CC y costos con CC generados por la malaria (sector salud), por escenario

Salud


Costo sin CC y costos CCC para el sector salud50

Valoracióneconómicadel impacto

del CC


51



Impacto acumulado del CC en el PBI Perú desde el 2011

Escenarios A1B A2 B1Tasa de

descuento 2040 2070 2100 2040 2070 2100 2040 2070 2100

0.50% 7% 17% 25% 6% 17% 34% 3% 5% 8%2% 5% 9% 12% 4% 9% 14% 2% 3% 4%4% 4% 6% 6% 3% 5% 6% 2% 2% 2%

Utilizando una tasa del 0.5%, los impactos del CC:• al 2040 serían entre 3% y 7% del PBI del 2010• al 2070 serían entre 5% y 17% del PBI del 2010• al 2100 serían entre 8% y 34% del PBI del 2010

• Se utiliza la tasa más baja para valorar el futuro. Así, los problemas causados por el CC más son asumidos y prevenidos por las actuales y futuras generaciones.


52

• El estudio aporta nuevo conocimiento e identifica vacíos de conocimiento

• Se han utilizado supuestos importantes a considerar

• Se requiere explorar relaciones intersectoriales

• Los impactos del CC al 2100 serían significativos y crecientes en el tiempo

• Los sectores más afectados serían agricultura, ganadería y pesca.

• Hidroenergía sería impactado hacia el final del siglo.

• Infraestructura y salud presentan resultados con impactos menores.

• Es necesario discutir y validar propuestas de adaptación al CC

6. Conclusiones preliminaresRESULTADOS PRELIMINARES, POR FAVOR NO CITAR SIN PERMISO DE LOS AUTORES

53

7. Recomendaciones para investigaciones futuras


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Institucionalidad en CC

• Institución de investigación líder a nivel nacional

• Articulación de información recogida por terceros

Información climática

• Regionalización o downscaling climático

• Datos climáticos para extender la metodología hacia todo el territorio

• Mayores estaciones meteorológicas automatizadas

• Aumentar la densidad de las estaciones climatológicas e hidrológicas

Ecosistemas y agua

• Mapas actualizados de usos de la tierra y vegetación

• Modelización para un manejo de agua

• Identificar los ecosistemas críticos

• Bases de datos nacionales que vinculen información sectorial con los recursos naturales de los que dependen

Actividades programadas:• Publicación de la Síntesis• Folleto resumen en

español, inglés, quechua y awajún

• Web• Infografías• Campaña de Prensa• Evento Central

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Gracias

Sectores y actividades productivas

• Agricultura: canasta de cultivos, evolución del espacio agrícola, modelos más refinadas, información climática relacionada a los cultivos.

• Ganadería: índices de vulnerabilidad de los ecosistemas, estrategias de adaptación de los pastores de puna al CC.

• Minería: en qué medida los volúmenes de agua de las fuentes hídricas lograrían satisfacer el consumo aguas abajo de las cuencas.

• Pesca: modelos a escala local o regional, información ecofisiológica, especies claves, efecto del CC sobre los stocks y fases de las especies.

• Infraestructura: modelo para precipitación y escorrentía en las cuencas.

• Salud: identificar y cuantificar el riesgo de otras amenazas a la salud pública como consecuencia del CC.


58

8. Recomendaciones para investigaciones futuras

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