(2019-2021)
Financed by:
The Global Challenges Research Fund (GCRF)/Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC)
La demanda de aumentar la producción agrícola, desde el área de tierra existente, requiere la intensificación de la producción. Al mismo tiempo, existe la necesidad de una mayor sostenibilidad, tanto en términos de mantener la productividad de los cultivos en condiciones de variación climática y de mercado como de mantener los servicios de los ecosistemas para la humanidad en general. Los sistemas agroforestales se han planteado como una forma de combinar el uso productivo de la tierra con la sostenibilidad ambiental. Los sistemas agrícolas de café varían desde plantaciones intensivas de monocultivos hasta bosques agroforestales similares a los bosques y, por lo tanto, proporcionan un sistema modelo para evaluar las compensaciones y las posibles sinergias entre la intensificación y la sostenibilidad. Los sistemas agrícolas de café se compararán en dos países de América Central, Costa Rica, donde la producción ha sido más intensa, incluso dentro de los sistemas agroforestales, y Guatemala, donde predominan los sistemas agroforestales tradicionales de café.
En 2000, se estableció un experimento agroforestal de café a largo plazo en Costa Rica, comparando diferentes árboles de sombra agroforestales y monocultivo de café bajo diferentes niveles de insumos agronómicos. El aprovisionamiento, el apoyo y los indicadores de regulación de los servicios del ecosistema se evaluarán en este experimento y en 60-80 fincas cafetaleras en cada país que representan diferentes tipologías de producción de café. Las tipologías cubrirán un rango de intensidad de producción (niveles de uso de fertilizantes) y sostenibilidad (niveles de árboles de sombra). Esto evaluará la capacidad de cada sistema para proporcionar servicios de apoyo (luz, nutrientes y agua) para sostener la producción y un modelo agroforestal de café estimará la regulación de los servicios de secuestro o emisión de gases de efecto invernadero, y el equilibrio y la calidad del agua. El modelo agroforestal del café también generará estimaciones de la respuesta de los diferentes sistemas agrícolas a diferentes niveles de insumos y condiciones climáticas. Estos se compararán con los efectos informados por los agricultores de las variaciones climáticas y del mercado y se utilizarán para informar un análisis de sensibilidad económica de cada tipología de producción. Las huellas ambientales en términos de carbono, agua y biodiversidad se calcularán y evaluarán en comparación con las que proporcionarían los bosques.
Esto permitirá un análisis de las compensaciones económicas y ambientales de los escenarios de “reparto de la tierra” (área de tierra más grande pero más productiva pero de menor productividad) y de “conservación de la tierra” (alta productividad, menor sostenibilidad pero la liberación de la tierra al bosque). En última instancia, se aplicará un modelo de compensación que integra datos productivos, ambientales, sociales y económicos para evaluar la probable adopción de diferentes sistemas agrícolas en una población de agricultores en diferentes condiciones de mercado y climáticas, y los resultados económicos y ambientales. Estos resultados informarán las mejores estrategias y el apoyo a los agricultores para permitir medios de vida sostenibles y productivos mientras satisfacen las demandas de productos de los mercados y las demandas ambientales de la sociedad.
Este primer paquete de trabajo abordará la influencia de diferentes niveles de producción de café. Intensificación en la provisión de servicios ecosistémicos clave y variables ambientales, y proporcionar datos para los análisis de compensación de los otros paquetes de trabajo. Los datos se recopilarán en granja, en una a tres parcelas por granja, elegida para ser representativa del tipo de producción agrícola.
Se recopilarán los mismos datos en el experimento a largo plazo de los sistemas de café en CATIE, Costa Rica, con mediciones adicionales más profundas o frecuentes para describir los detalles de procesos, y para validar algunas medidas simplificadas utilizadas en la granja.
Para cada finca, se evaluará el rendimiento del café durante una temporada de cultivo, y se informará sobre el rendimiento histórico se recopilará a través de una encuesta. Esta encuesta también proporcionará información sobre manejo de campo, como nivel de fertilización, aplicación de pesticidas, manejo de árboles. los se medirá la cobertura del dosel, la incidencia de luz directa e indirecta y el LAI de cada sistema de café mediante el análisis de la fotografía hemisférica. En el experimento a largo plazo, el mismo dosel y se tomarán evaluaciones de luz mensualmente para monitorear el área de luz y hojas durante todo el año, adicionalmente, distribución vertical y distribución y asignación de áreas foliares entre café y árbol los componentes se medirán con una varita PAR portátil para evaluar la asignación de recursos entre componentes del sistema.
Se evaluarán las reservas de carbono, el equilibrio y la eficiencia de los nutrientes y la disponibilidad de agua para cada campo y en el experimento a largo plazo. Se tomarán muestras de suelo a tres profundidades diferentes, 0-10, 10-20 y 20-40 cm. Se analizarán muestras de suelo compuesto de cada campo para determinar la textura, el pH, contenido de carbono, nitrógeno total, mineralización de nitrógeno y fósforo disponible, K, Ca y Mg. La densidad aparente se estimará en los mismos campos para calcular las reservas de carbono del suelo. Stock de carbono en la biomasa en pie se evaluará utilizando relaciones alométricas entre la biomasa arbórea y DBH usando ecuaciones aprobadas por UNFCC. Las tasas de infiltración de agua y la capacidad de retención de agua medirse en el tratamiento experimental, y solo las tasas de infiltración en las granjas. Basura natural, la poda de biomasa y las tasas de descomposición se medirán en los sistemas experimentales para estimar las dinámicas de carbono y nutrientes y la división entre los componentes de los árboles y los cultivos.
Los componentes del rendimiento (nodos fructíferos, frutos por nodos: predictores de rendimientos), incidencias de plagas y enfermedades en hojas y frutos, y el número de ramas productivas muertas (predictores de pérdidas), se evaluarán al menos dos veces durante un año de cosecha durante el proyecto. Las variables, junto con los datos de cobertura de sombra de los campos y experimentos, se utilizarán en forma lineal. Modelos mixtos para estimar los rendimientos alcanzables, los rendimientos reales y el rendimiento primario y secundario. pérdidas (Cerda et al.2017).
La biodiversidad de cada sistema de café en la finca se evaluará en términos de riqueza de especies arbóreas y diversidad en parcelas de 1000m2, que varios estudios han demostrado que se relacionan con la diversidad de otros grupos (Kessler et al. 2011). La diversidad de vertebrados se capturará mediante el monitoreo de aves por observación puntual a una hora determinada del día) y la diversidad de polinizadores de insectos mediante la captura de trampas de pan en más de 12 hora para estimar la riqueza y abundancia de especies en estaciones húmedas y secas. Se ha demostrado que la abundancia de pájaros se relaciona con la supresión de plagas (Johnson et al. 2010) y Los servicios de polinización del café pueden verse afectados por el cambio climático (Imbach et al 2017).
Se realizará una encuesta socioeconómica de todas las fincas cafeteras utilizando una versión adaptada del Método del Comité para la Evaluación de la Sostenibilidad (COSA) para la evaluación de criterios múltiples de sostenibilidad en café (Giovannucci & Potts 2008). Este método se ha aplicado con éxito para evaluar los impactos de la certificación de sostenibilidad en cientos de fincas cafeteras en varios países como Costa Rica y Guatemala (Soto et al. 2011; Haggar et al, 2017). La selección de la finca cubrirá una gama de sistemas agrícolas de café, buscará cubrir una gama de finca tipos desde pequeños propietarios con solo 1 ha hasta fincas más grandes (más de 100 hectáreas). Esto es para probar cómo la superficie terrestre (y el estado socioeconómico asociado) afectan las elecciones de los agricultores en la gestión de equilibrio entre productividad y conservación.
Análisis del margen bruto de la producción de café sostenible e intensiva en toda la gama de condiciones altitudinales / agroclimáticas. Costos de producción e ingresos de todos los productos del El sistema, es decir, que incluye leña, madera, frutas, etc. (incluso si se usa para consumo doméstico) será evaluado para el sistema de producción de café en cada granja. Debido a las diferencias en el procesamiento y comercialización entre granjas y regiones, este será un análisis de presupuesto parcial que solo tomará los costos para la puerta de campo y los ingresos del café sin procesamiento secundario. El margen bruto de se analizarán diferentes estrategias de producción de café a través de diferentes altitudinales y rangos socioeconómicos (tamaño de la granja). Análisis de sensibilidad del café sostenible e intensivo. Se realizarán sistemas con diferentes precios de mano de obra, insumos y ventas. Uno de los economicos características de los sistemas agroforestales de café es su mayor resistencia percibida a la variación condiciones económicas típicas de los mercados cafeteros. Se realizará un análisis de sensibilidad de la desempeño de diferentes sistemas bajo diferentes escenarios de mano de obra, insumos y costos de ventas. Esta También requerirá interacción con el modelo agroforestal del café (WP 3) como gestión y aportación los niveles variarán con estos costos y, por lo tanto, el rendimiento y los ingresos del café.
Si bien la producción de café puede ser una fuente principal de ingresos, esto se complementará con otros actividades agrícolas que contribuyen a la economía agrícola o al sustento familiar. El general La estrategia económica de la granja / hogar determinará la gestión y los beneficios derivados de El agrosistema del café. También habrá diferentes beneficios para los pequeños propietarios que administran sus propios propietarios de tierras, cafetales y trabajadores agrícolas en esas fincas. Las encuestas de hogares buscarán explorar las variaciones en los ingresos del hogar o los beneficios del sistema cafetero en años de baja (El Niño) y condiciones de alta precipitación (La Niña); y años de precios altos y bajos del café. Relativo Los ingresos y los beneficios familiares de la agrosilvicultura se puntuarán durante los últimos diez años contra clima y estado del mercado para esos años. Las discusiones cualitativas explorarán los impactos y respuestas de las familias en condiciones de baja / alta precipitación y precios bajos / altos y sus combinaciones. La capacidad de recuperación y la capacidad de los hogares para adaptarse a la variación económica y climática se evaluará puntuando las categorías de activos de medios de vida del hogar (o capitales): humanos; natural; financiero; física y social Los indicadores serán diseñados para capturar lo multidimensional aspectos que son esenciales y esenciales para construir un medio de vida sostenible y serán evaluados cualitativamente basado en una metodología de adaptación de escala de 1-5 puntos de Baca et al. (2014)
Este paquete de trabajo consta de 3 secciones integradas que tienen como objetivo cuantificar el rendimiento de los diferentes sistemas agrícolas a nivel de campo, granja y paisaje. Cada sección usa dinámica modelado, y aplicará métodos bayesianos estándar de calibración e incertidumbre del modelo
cuantificación (Van Oijen 2017).
El modelo agroforestal del café CAF2007 (Van Oijen et al. 2010) se utilizará para parametrizar y comparar el rendimiento de diferentes granjas en diversos monocultivos y agroforestería configuraciones. Los datos meteorológicos a largo plazo de las estaciones más cercanas se compararán con
datos meteorológicos recopilados de estaciones meteorológicas móviles ubicadas en todo el clima principal gradiente (altitud) o los paisajes de estudio. Datos de suelo y gestión recopilados para los diferentes farm (WP 1) junto con los datos climáticos son las principales variables de entrada que impulsan el modelo. Los principales resultados del modelo son los rendimientos de café y árboles a lo largo del tiempo, así como los impactos sobre el carbono y el agua y ciclos de nitrógeno, incluidas las pérdidas de recursos para el medio ambiente (emisiones de gases de efecto invernadero, lixiviación, escorrentía, etc.). El modelo se utilizará principalmente para analizar la sensibilidad de las tendencias de rendimiento. y pérdidas de recursos por decisiones de gestión y variabilidad climática como un medio para explorar formas para mejorar los sistemas agrícolas existentes para optimizar las compensaciones a nivel de granja.
Este paquete de trabajo cuantifica los flujos ambientales clave y el uso de recursos hasta el punto de producto equivalente que sale de la puerta de la granja. Esto incluye las emisiones incorporadas en el cultivo. de café. Esto se contrastará con un ejercicio de huella hídrica que busca cuantificar el impacto del consumo de agua, la contaminación y el uso, asociado con el cultivo del café. Ambos los ejercicios incorporarán elementos del ciclo de vida (incluido el cambio de uso del suelo) y asignarán impactos entre café y subproductos agroforestales basados en el valor de los productos básicos y la productividad. En Además, el monitoreo de la biodiversidad del WP 1 se utilizará para calcular la riqueza de especies utilizando Paquete EstimateS (Colwell et al. 2012), en relación con la riqueza de especies y la composición de especies naturales. bosque. Todos los resultados se expresarán en una unidad equivalente, como kg de granos de café, pero también de manera crucial por hectárea de tierra cultivada contra la cual una hectárea de bosque nativo, (que incorpora competencia usos de la tierra) serán comparados. Los resultados del escenario se calcularán, por ejemplo, cuánto extraland se requeriría bajo diferentes sistemas agrícolas si se requiriera un aumento definido en la producción? O, alternativamente, si se minimizaran los impactos del agua, el carbono o la biodiversidad, ¿qué tipo de sistema agrícola? ¿maximizaría esto mientras permite una producción de café rentable?
Las entradas y salidas de WP 3.1 y 3.2 servirán como entradas para un enfoque basado en simulación para Evaluación de impacto multidimensional utilizando el modelo TOA-MD presentado en Antle y Valdivia (2011) y Antle et al. (2014) Esto busca informar, para una población de agricultores, la proporción adopción de prácticas agroeconómicas competidoras. Este modelo tiene la capacidad de parametrizar el rendimiento de diferentes indicadores, que reflejan diversos factores exógenos (como el precio) en diferentes comportamientos de los agentes de toma de decisiones (por ejemplo, actitudes de riesgo de los agricultores). Variación climática como fuente de variación se incorporará como una nueva aplicación del modelo. Resultados del modelo para una población de granjas se puede traducir a un escenario real de uso de la tierra con asociados Resultados económicos y ambientales. Los escenarios se pueden ejecutar para diferentes mercados y climas condiciones, por ejemplo, el rendimiento relativo de los sistemas agrícolas de café sostenibles o intensivos bajo el contraste climático de El Niño y La Niña y / o precios de mercado altos y bajos. El último El desafío será incorporar al modelo el rendimiento relativo variable a lo largo del tiempo diferentes sistemas agrícolas debido al mercado y las variaciones climáticas.
Dr Baqir Lalani is a Value Chain Economist and Lecturer in the Food and Markets Department at the Natural Resources Institute (NRI) of Greenwich University with experience in the economics/adoption process of improved practices; agricultural innovation systems and farmer decision making/learning processes in Sub-Saharan Africa, the Middle East and Central Asia. Baqir joined the NRI in 2016 after completing his PhD which explored the farm-level economics and adoption dynamics of Conservation Agriculture (CA) among smallholder farmers in Cabo Delgado, Mozambique.
Prior to pursuing his Ph.D., he spent six years working for the Aga Khan Foundation (AKF) in Syria and Tajikistan. His role involved Monitoring and Evaluation (M&E) of rural development projects including related to specific value chains i.e. olives, cereals, and livestock sectors (e.g. sheep fattening and poultry). Baqir has a keen interest in conducting interdisciplinary research related to sustainable intensification issues, post-harvest loss reduction and in understanding decision-making in smallholder households. He has long-term field experience in Mozambique, Syria, and Tajikistan and has conducted consultancy assignments for the FAO, DFID, WorldFish and the OIC.
Baqir has secured funding as PI from the University of Greenwich’s seedling fund to undertake a modeling exercise, in collaboration with a team from the Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), using APSIM to explore different agricultural practices under several climate scenarios. More recently, he was also awarded funding (PI) from the Higher Education Innovation Fund (HEIF) to undertake further research in Mozambique (in collaboration with researchers from Michigan State University) to map farmers’ perceptions related to Conservation Agriculture (CA) practices using Fuzzy Cognitive Mapping (FCM), alongside on-farm measurements and remote sensing imagery.
Dr Lalani’s role at the University includes a contribution to research, teaching and consultancy, including involvement with undergraduate and postgraduate/ PhD supervision.
Gracia Lanza es la coordinadora de la Unidad Economía, Ambiente y Agronegocios Sostenibles (UEASS) del Centro de Investigación y Educación Superior Agrícola Tropical (CATIE). Es la Sub-directora del Centro de Medio Ambiente para el Desarrollo de Centroamérica (EfD-CA) y la gerente e investigadora del programa colaborativo del EfD "Manejo Sostenible de los Océanos y los Recursos Marinos". Sus áreas de investigación incluyen el efecto de instrumentos de mercado, normas y redes sociales sobre el comportamiento ambiental de los individuos; así como el efecto de las características cognitivas y socio-económicas sobre la adopción de tecnologías amigables con el ambiente. Lidera el área de economía del desarrollo, circular y del comportamiento. Recibió su Ph.D. de la Universidad de Gottingen, Alemania, su Ph.D. La disertación se titula "The role of social capital in adoption of sustainable practices in Chile and Indonesia". La maestria en Ciencias Ambientales, con enfoque en Economía y Política Ambiental, la obtuvo de Wageningen University and Research Center. Es graduada de la Escuela Agrícola Panamericana - Zamorano- en Honduras. Además, tiene más de 15 años de experiencia en la implementación de proyectos de desarrollo, desempeñandose como Gerente de Proyectos y Especialista en Cambio Climático Global de USAID/Honduras. Adicionalmente a colaborado con la EU, BID y GIZ en Honduras, Colombia, Estados Unidos, Chile, Holanda, Alemania y Costa Rica, Actualmente está vinculada a los siguientes programas de investigación/desarrollo:
Docencia: Imparte los cursos de valoración económica y métodos cuantitativos. |