monitoreo de condiciones del presente (clima, vegetación) reducción de incertidumbres (presente)

Monitoreo de Condiciones del Presente

(Clima, Vegetación)

Reducción de Incertidumbres (Presente)

Viernes, Sexta, Diciembre 14

9:00 – 10:30 Demostraciones de Trabajos en Marcha

Gestión de Riesgos Climáticos

0. Identificar Vulnerabilidades (con usuarios)

• Reducir Incertidumbres Proveer Información Relevante (Pasado, PRESENTE, Futuro)

2. Identificar Tecnologías que reducen la Vulnerabilidad (Diversificar, almacenaje deagua, irrigación, etc.)

3. Intervenciones de Políticas / Instituciones para Reducir y/o Transferir los riesgos (créditos dirigidos, seguros)

Ejemplos Similares en Brasil, Paraguay, Argentina, otros

Viernes, Sexta, Diciembre 14

9:00 – 10:30 Demostraciones de Trabajos en Marcha

Ejemplo Sequía en Uruguay 1999 / 2000

Trabajo de IRI con INIA y Asesores Técnicos (sector público y privado)

El caso previo de año La Niña había sido 1988-1989

En Uruguay no había Sistema de Emergencias

No habían pronósticos climáticos

ENSO CASE STUDIES IN URUGUAY

1997/1998 El Niño

1998/1999 La Niña (1)

1999/2000 La Niña (2)

Menor que “Normal”Mayor que “Normal”

Enero 2001 (NDVI)

Valores “Normales” NDVI values para Enero

Mapas NDVI

Valores dependen de:

•Lluvia•Tipo de suelos (CRA)

OND 1997 SST

Pronósticos del IRI

December 1997 January 1998 February 1998

November 1997October 1997

OND 1997 SST

As “expected” El Nino, high rainfall, high NDVI

OND 1998 SST

OND 1988 SSTPreviousLa Nina Was 1988/89

OND 1988 SST

January 1989 February 1989

December 1988November 1988

March 1989

What had happened in 1988 (previous La Nina)

Uruguay: National Maize and Sorghum Yields 1980-2000(Growing Season = October - March / / Critical = January)

1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998

Yie

ld (

kg /

ha)

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

MAIZESORGHUM

Uruguay: Beef Production and Number of Calves

1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000

Tota

l Beef

Pro

duct

ion (

million T

on)

400

500

600

700

800

900

1000

Ca

lves

(1,00

0 hea

ds)

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

2400

Total ProdCalves

1988/89

PreviousLa Nina

OND 1998 SST

Se esperabaun año problemático

December 1998 January 1999 February 1999

November 1998October 1998

OND 1998 SST

Excepto para Enero, lluvia fue Ok, NDVI fue OkSe esperaba Lluvia “baja”

Uruguay: National Maize and Sorghum Yields 1980-2000(Growing Season = October - March / / Critical = January)

1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998

Yie

ld (

kg /

ha)

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

MAIZESORGHUM

Yield 1998/99

Uruguay: Beef Production and Number of Calves

1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000

Tota

l Beef

Pro

duct

ion (

million T

on)

400

500

600

700

800

900

1000

Ca

lves

(1,00

0 hea

ds)

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

2400

Total ProdCalves

1988/89

PreviousLa Nina

OND 1999 SST

OND 1998 SSTOND 1988 SST

Forecast OND 1999(produced October 1999)

Forecast JFM 2000(produced January 2000)

Ejemplo Sequía en Uruguay 1999 / 2000

Trabajo de IRI con INIA y Asesores Técnicos (sector público y privado)

October 1999

Monitor NDVI

December 1999 January 2000 February 2000

November 1999October 1999

SISTD produjo Información al MGAPy al SNE

(Evolución de la Sequía)

PRONOSTICO Y MONITOREO

December 1999 January 2000 February 2000

November 1999October 1999

1 1

1 1 1

2 2 2

2

2 23

3

SISTD produjo Información al MGAPy al SNE

(Priorización)

PRONOSTICO Y MONITOREO

19 Enero 23 Marzo

Cambios en el Volumen de Agua en Reservorioen la sequía de 1999/2000

(Preparado para El Sistema Nacional de Emergencia)Ejemplo en Artigas

Agua Disponible en Reservorios para Riego de Arroz en el Cuareim

Relationship between reservoir area andwater volume in the Cuareim basin

Reservoir Area (ha)

0 100 200 300 400 500Volu

me (

1000 m

3)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

R2 = 0.85

(LANDSAT)

Testimonio del Ing. Agr. Juan Notaro, Ministro de Ganadería, Agricultura y Pesca del Uruguay durante el período de la sequía 1999-2000, en relación a la utilización del Sistema de Información y Soporte para la Toma de Decisiones (SISTD) en el Sector Agropecuario que INIA-IFDC están desarrollando.  “La aplicación del trabajo con imágenes satelitales (SISTD INIA-IFDC) nos sirvió para tomar decisiones operativas y políticas durante el período de sequía . En lo operativo, permitió que inicialmente concentráramos esfuerzos en recorrer los lugares efectivamente indicados como de mayor déficit hídrico y así planificar con PRENADER cuales serían los lugares prioritarios para concentrar sus recursos, tanto económicos como de maquinaria disponible. En la misma línea, el Sistema Nacional de Emergencias movilizó sus equipos y se organizó logísticamente mejor en esas áreas. En lo estrictamente político, nos dio elementos objetivos para justificar la priorización de las acciones, en un momento donde todos los intendentes, políticos y productores pedían equipos en todo el país. En la misma línea, permitió mitigar presiones dándole información precisa y técnicamente transparente a la prensa y la población. En resumen, lo más importante fue la celeridad y la precisión de la información, que nos permitió ser realmente efectivos en la toma de decisiones y al mismo tiempo defender estas decisiones públicamente con solvencia técnica.”

“El Sistema Nacional de Emergencias movilizó sus equipos y se organizó logísticamente mejor en esas áreas.”

“Nos sirvió para tomar decisiones operativas y políticas durante el período de sequía”.

“En lo estrictamente político, nos dio elementos objetivos para justificar la priorización de las acciones,”

“En resumen, lo más importante fue la celeridad y la precisión de la información, que nos permitió ser realmente efectivos en la toma de decisiones y al mismo tiempo defender estas decisiones públicamente con solvencia técnica.”

Testimonio del Ing. Agr. Juan Notaro, Ministro de Ganadería, Agricultura y Pesca

Monitoreo de Clima:

Nuevos Productos de

Sensoramiento Remoto

Study regionStudy region

EthiopiaEthiopia

ZimbabweZimbabwe

Tufa Dinku, IRI

Satellite data: space/time resolutions usedSatellite data: space/time resolutions used

Product Time SpaceRFE Daily 0.25 deg

CMORPH Daily 0.25 deg TRMM-3B42 Daily 0.25 deg TRMM-3B42RT Daily 0.25 deg

NRL Daily 0.25.deg

PERSIANN Daily 0.25.degTAMSAT 10-daily 1.0 degGPCP-1DD 10-Daily 1.0 degRFE/ARC 10-Daily 1.0 degCMORPH 10-daily 1.0 deg TRMM-3B42 10-daily 1.0 deg

TRMM-3B42 RT 10-daily 1.0 deg GPCP Monthly 2.5 deg CMAP Monthly 2.5 deg TRMM-3B43 Monthly 2.5 deg

GPCP-1DD TRMM-3B42

TAMSAT CMORPH

Data: 2003-2004

Estimating Rainfall in Uruguay(34o20 S, 57o41 W)

using CMORPH

and

CAMS OPI(March – June 2005)

CMORPH vs CAMS OPI

“La Estanzuela” “La Estanzuela”

TacuaremboTreinta y TresSalto

Las BrujasLa Estanzuela

Salto Daily

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1-Mar 21-Mar 10-Apr 30-Apr 20-May 9-Jun 29-Jun 19-Jul

mm

/day

CMORPHObserved

Tacuarembo Daily

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1-Mar 21-Mar 10-Apr 30-Apr 20-May 9-Jun 29-Jun 19-Jul

mm

/day

CMORPHObserved

Treinta y Tres Daily

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1-Mar 21-Mar 10-Apr 30-Apr 20-May 9-Jun 29-Jun 19-Jul

mm

/day

CMORPHObserved

Salto Dekadal

0

50

100

150

200

250

300

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

mm

/D

ek

CMPORPHOBS

Tacuarembo Dekadal

0

50

100

150

200

250

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

mm

/D

ek

CMPORPHOBS

Treinta y Tres Dekadal

0

50

100

150

200

250

300

350

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

mm

/D

ek

CMPORPHOBS

Salto Monthly

0

50

100

150

200

250

300

350

Mar Apr May Jun

mm

/m

onth

CMORPHOBS

Tacuarembo Monthly

0

50

100

150

200

250

300

350

Mar Apr May Jun

mm

/m

onth

CMORPHOBS

Treinta y Tres Monthly

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Mar Apr May Jun

mm

/m

onth

CMORPHOBS