Variabilidad Climática y Seguridad Alimentaria-Disponibilidad.

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Variabilidad Clim´

atica y Seguridad

Alimentaria-Disponibilidad.

Congreso Colombia Econom´ıa Verde

Presentadora Ana Maria Loboguerrero

Subdirecci´on de Desarrollo Ambiental–DNP Autores

Oscar A. Alfonso–Carlos E. Alonso M.

Mayo de 2012

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Objetivos del Estudios

Objetivo General

Estimar los efectos (asociaci´on) de la variabilidad clim´atica sobre el nivel de precios de los alimentos.

Objetivo Espec´ıficos

Analizar la Din´amica de la Poblaci´on Construir una Medida de Vulnerabilidad.

Realizar Estudios de Caso, para medir la asociaci´on: Variabilidad Clim´atica–Nivel de Precios.

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Definiciones

Variabilidad Clim´atica

La variabilidad climática se refiere a la condición natural de cambio permanente en el clima.El cambio climático se refiere al impacto de la actividad humana sobre la variabilidad climática. Este trabajo versa sobre el primer concepto.

Nivel de Precios

Para los ejercicios longitudinales se utiliza el nivel de precios de los alimentos, medido a partir del ´Indice de Precios al Consumidor de Alimentos para cuatro ciudades -DANE.

Para los ejercicios transversales se utiliza la L´ınea de Indigencia. GEIH 2009-2010- DANE.

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Alcance del Estudio

Se busca medir los efectos-asociación de la variabilidad climática sobre el nivel de precios de los alimentos, objetivo que lleva impl´ıcito que sólo se trabaja sobre el ´ıtem dedisponibilidad, es decir seguridad alimentaria en el sentido de disponibilidad.

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V´ınculos Te´oricos entre la Variabilidad Clim´atica y la Pobreza

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Ejercicios Realizados

1. Din´amica de la Poblaci´on

2. Adaptaci´on Regionalizaci´on - Snow(1976)

3. An´alisis de Producci´on por Zonas

4. Construcci´on de un ´Indice de Vulnerabilidad

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Din´amica de la Poblaci´on

2005 Crecimiento Zona Mpios % Poblaci´on Tasa Urb. 1993-2005 Zonas

Metropolit. 65 45.6 % 95.1 % 57.4 % Capitales

Departamento 23 11.6 % 90.9 % 15.5 % Resto del Pa´ıs

Crec. Estable 278 21.3 % 55.1 % 37.0 % Crec. Moderado 321 9.5 % 41.7 % 4.5 % Crec. Negativo 433 11.7 % 40.9 % -15.1 % Total 1120 100.0 % 74.4 % 100.0 %

Fuente: Datos Censales 1993-2005,DANE.

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Regionalizaci´on Utilizada - Snow (1976)

Source: Mesa-Poveda-Carvajal (1997) CEAM-OAA VACL-DISP

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Regionalizaci´on - Adaptada

Adaptación: Se ubicó el municipio en la región donde tiene la mayor parte de su territorio.

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Producci´on de Alimentos

Zona

Grupo de Plan Cost. P.A. Cord P.M. Cord. V. R´ıo V. R´ıo Alimentos Mompo. Occ-Cent Occ-Cent Cauca Magda Cereales 23.2 % 0.8 % 1.1 % 4.0 % 28.6 % Leguminosas 2.1 % 13.8 % 1.0 % 1.1 % 6.4 % Frutas - H. 1.4 % 9.5 % 3.2 % 3.0 % 5.8 % Tub´erculos 13.3 % 10.1 % 1.7 % 2.2 % 4.1 % Azucares 0.0 % 1.9 % 16.9 % 70.3 % 1.9 % Otros Ali. 1.8 % 1.2 % 0.3 % 1.4 % 42.2 % Total 8.2 % 5.0 % 9.0 % 35.1 % 7.4 %

Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera – Min. Transporte.

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Vulnerabilidad

Conceptos B´asicos

SES: Sistema socio-ecol´ogico. Compuesto por Seres humanos y ecosistema .

Stress: Presi´on a la que est´a sometido constantemente el sistema.

Perturbación: Es un pico abrupto en la presión habitual. V: Viento-Huracán.

Sensibilidad: Grado en el cual un sistema es cambiado ante una perturbaci´on o stress.

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Medidas de Stress

Modelo Ajustado Temperatura

Se asume que la serie de temperatura obedece una ecuaci´on,

Yt=Tt+Zt, (1)

donde:

Yt= temperatura observada en el momento t,

Tt la componente de tendencia, y

Ztotras componentes.

Metodolog´ıa

A la componente de tendenciaTt se le ajusta un polinomio con

tendenciaβ1 que aumenta en un momento del tiempotc, es

decir se aceleraβ2.

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Medidas de Stress

Estimadosβ1 yβ2 se plantean como medidas de stress 1. Velocidad Relativa V_rED = β1 ¯ x1970−1990 ×100, (2) 2. Aceleraci´on Relativa AED_r = β2 ¯ x1970−1990 ×100, (3) 3. Velocidad Final V_fED = β1+β2 ¯ x1970−1990 ×100 (4)

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Mapa de Velocidad

Nota: Zonas con temperatura estacionaria Guajira-Planicie Costera. Aumentos Importantes en el Macizo Colombiano

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Mapa de Aceleraci´on

Nota: Aceleraciones Importantes en el Macizo Colombiano, Zona Andina y Sierra Nevada

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Mapa de Velocidad Final

Nota: Velocidad Final Alta en el Macizo Colombiano, Zona Andina y Sierra Nevada. Temperaturas estacionarias en la Guajira y Valle del Magdalena

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Sensibilidad: Nivel de Precios - Indigencia

Metodolog´ıa: Nivel Departamental

La sensibilidad a este nivel se mide como el porcentaje de personas que caer´ıan en condiciones de indigencia, cuando se da un aumento en el nivel de precios de la canasta de alimentos. El indicador planteado esta dado por

SI =αC1+ (1−α)C20 (5)

DondeC1 porcentaje de nuevos indigentes al aumentar el IPC

de alimentos en un 1 %,C20 porcentaje medio de nuevos

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Sensibilidad: Nivel de Precios - Pobreza

Metodolog´ıa: Nivel Departamental

La sensibilidad a este nivel se mide como el porcentaje de personas que caer´ıan en condiciones de pobreza, cuando se da un aumento en el nivel de precios de la canasta de alimentos. El indicador planteado esta dado por

SP =αD1+ (1−α)D20 (6)

DondeD1 porcentaje de nuevos pobres al aumentar el IPC de

alimentos en un 1 %,D20porcentaje medio de nuevos indigentes

al aumentar el de IPC alimentos en un 20 %,α=0.9.

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Resultados Sensibilidades Departamentales Sensibilidad NP-Indigencia 2009-2010 Pobreza Extrema Depto δ0 δ1 δ20 C1 C20 SI Antioqu´ıa 8.34 % 8.48 % 11.22 % 0.13 % 0.14 % 0.13 % Cesar 16.74 % 17.15 % 22.63 % 0.42 % 0.29 % 0.40 % Bogot´a 2.92 % 2.99 % 4.38 % 0.07 % 0.07 % 0.07 %

Si leemosSI como el riesgo medio de caer en indigencia, podemos pensar en riesgos relativos. El riesgo relativo de una persona de Antioqu´ıa es 1.86 veces el riesgo que enfrenta una persona residente de Bogot´a. Este valor para el departamento del Cesar es 5.71.

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Metodolog´ıa Municipal

Sensibilidad Municipal

Las medidas de sensibilidad a nivel municipal est´an dadas por

V_ijI = pij Pij SI×100 =fijSI×100, (7) y V_ijP = pij Pij SP ×100 =fijSP ×100, (8)

dondePij yfij son la poblaci´on total del municipio y la

proporción de personas en la cabecera. SiV_ijP=2.1 indica que población en riesgo representa cerca del 2.1 % de la población total del municipio.

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Mapa de Sensibilidad frente a la Pobreza Extrema

Nota: Muy Altas Sensibilidades en Magdalena, Cesar, C´ordoba y Choc´o

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Mapa de Sensibilidad frente a la Pobreza

Nota: Pocos municipios con Muy Altas Sensibilidades. Sin embargo Magdalena, Cesar, C´ordoba y Choc´o aparecen con Altas

Sensibilidades

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´_{Indice de Vulnerabilidad}

´_{Indice Propuesto}

Vij =R×A= (Rc×Ra)×Aij. (9)

Donde se asume como riesgosRc=Vf:Velocidad final del

aumento en temperatura,Ra:P´erdida agr´ıcola 2008 promedio

de las tres zonas de mayor provisi´on, y como medida de la poblaci´on expuesta al riesgoAij = 0,7V_ijI+ 0,3V_ijP,V_ijI yV_ijP

sensibilidades IPC indigencia y pobreza a nivel municipal, respectivamente.

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Mapa de ´Indice de Vulnerabilidad

Nota: Problemas en algunos municipios de Cesar, Magdalena, Guajira y Nari˜no

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Estudio de Casos Variabilidad Clim´atica–Nivel de Precios

Metodolog´ıa

Estimaci´on del esqueleto de la serie Detecci´on de datos at´ıpicos.

Variables clim´aticas a dos colas. Temperatura media, notaci´onTt. Dias/mes sin lluvia,dt. Cantidad de lluvia mes

Ct.

´Indice de Precios de Alimentos - a una sola cola.

Ajuste Modelo de los Valores Extremos en IPC como funci´on de los extremos de la climatolog´ıa de las tres zonas de mayor provisi´on.

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Modelo a Ajustar

La estructura a analizar, tiene las caracter´ısticas para ajustar un modelologit ln πt 1−πt =α0+ 6 X j=1 βjUtT−j+. . .+ 6 X j=1 τjACt−j (10)

Dondeπt=P(Nt= 1),Nt indicadora de extremos superiores en

el IPC,U_tT,U_td,U_tC,AT_t,Ad_t yAC_t indicadores de valores extremos superiores e inferiores en las variables clim´aticas de inter´es, Temperatura, d´ıas sin lluvia y Cantidad de lluvia-mes.

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Resultados Bogot´a

Origen Alimentos Prioritarios

Regi´on de Origen Municipios Participaci´on Valle del R´ıo Cauca 12 22.8 % Parte Media Cord. Occid. y Central 11 12.4 %

Llanos orientales 23 11.2 %

Macizo Colombiano 21 10.7 % Sierra de la Macarena 9 7.4 %

Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera - Min. Transporte, 2008.

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Resultados Bogot´a Modelo Estimado

Par´ametro Error

Variable Estimado Est´andar P-value Intercepto -2.629 0.437 0.000 Adt−1 -0.172 0.101 0.089 UtC−1 -0.244 0.129 0.059 ATt−6 0.271 0.086 0.002 UT t−3 0.251 0.082 0.002 AC t−1 0.240 0.086 0.005 ACt−6 0.198 0.090 0.027

Factores de protecci´on.Ad_t₋₁: Meses con muy pocos d´ıas sin lluvia. Reduce la probabilidad de tener un aumento at´ıpico en el IPC, en un 15.8 %.

U_tC₋₁: Meses con altas - extremas - cantidades de lluvia. Reduce la probabilidad de tener un aumento extremo en el IPC de alimento, en un 21.7 %.

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Resultados para Bogot´a

Factores de Riesgo

U_tT−3: Meses con altas - extremas - temperaturas medias.

Aumenta la probabilidad de observar un aumento at´ıpico en el IPC , en un 28.5 %.

AC

t−1: Meses con escasas - extremas - cantidades de lluvia.

Aumenta la probabilidad de un evento extremo en el IPC en cerca de 27.1 %

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Resultados Cali

Origen Alimentos Prioritarios

Regi´on de Origen Municipios Participaci´on Macizo Colombiano 24 29.7 % Valle del R´ıo Cauca 12 14.9 % Parte Alta Cord. Occid. Central 15 13.2 % Valle del R´ıo Magdalena 9 9.1 % Cord. Orie. Zona Andina 17 6.5 %

Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera - Min. Transporte, 2008.

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Resultados Cali

Modelo Estimado

Par´ametro Error

Variable Estimado Est´andar P-value Intercepto -2.667 0.268 0.000

Ud

t−3 0.250 0.083 0.003

UtC−6 0.245 0.086 0.004

S´olo se observanfactores de riesgo.

U_td−3: Meses con una gran cantidad de d´ıas sin lluvia. Tres

meses despu´es de observar un mes con pocos d´ıas de lluvia la probabilidad de tener un aumento at´ıpico en el IPC crece en un 28 % aprox.

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Conclusiones

C´esar y Nari˜no presentan distribuciones del ingreso con altos porcentajes de hogares o personas que pueden caer en condiciones de pobreza o indigencia ante una ca´ıda del ingreso real asociada a aumentos en el nivel de precios de alimentos.

Los tiempos grandes cantidades de lluvia son seguidos de meses de bajos o moderados crecimientos del IPC; es decir, buenas cantidades de lluvia son un factor de protección. Tiempos con escasez en la precipitación están asociados, en términos probabil´ısticos, con meses de alta inflación en la canasta de alimentos.

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Conclusiones

Es importante definir los ecosistemas estrat´egicos en t´erminos de seguridad alimentaria.

Problema con la información: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera, mejorar el formato de recolección. Tener la Información Climatológica en un Sistema decente, de fácil y ágil manejo.

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