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
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