1
00:00:05,887 --> 00:00:10,504
[Orador 1]: Mi nombre es María Blanco, soy
investigadora del CEGRAM en análisis

2
00:00:10,504 --> 00:00:15,522
bioeconómico y voy a presentar un caso de
estudio sobre cambio climático.

3
00:00:15,722 --> 00:00:19,868
La agricultura y el cambio climático están
intrínsecamente relacionados.

4
00:00:20,068 --> 00:00:24,099
El cambio climático afecta a la
agricultura y a su vez la agricultura

5
00:00:24,099 --> 00:00:25,717
contribuye al cambio climático.

6
00:00:25,917 --> 00:00:30,569
De hecho, el cambio climático ya es uno de
los principales condicionantes de la

7
00:00:30,569 --> 00:00:34,923
sostenibilidad agraria y eso nos lleva a
que la agricultura va a tener que

8
00:00:34,923 --> 00:00:39,575
adaptarse a un clima diferente y a la vez
la agricultura tiene que contribuir a

9
00:00:39,575 --> 00:00:42,677
reducir las emisiones de gases de efecto
invernadero.

10
00:00:42,877 --> 00:00:47,797
Las interacciones entre agricultura y
clima son muy complejas, están rodeadas

11
00:00:47,797 --> 00:00:49,869
además de muchas incertidumbres.

12
00:00:50,069 --> 00:00:54,440
Por eso los estudios de prospectiva a
nivel regional y a nivel global son muy

13
00:00:54,440 --> 00:00:58,870
importantes para ayudarnos a comprender
mejor los efectos del cambio climático

14
00:00:58,870 --> 00:01:03,356
sobre la seguridad alimentaria y sobre el
bienestar social y también para poder

15
00:01:03,356 --> 00:01:07,613
comprender mejor las trayectorias de
adaptación previsibles a medio y largo

16
00:01:07,613 --> 00:01:08,613
plazo.

17
00:01:08,560 --> 00:01:12,272
Para anticipar los efectos del cambio
climático los científicos utilizan

18
00:01:12,272 --> 00:01:13,169
modelos.

19
00:01:13,369 --> 00:01:18,287
Yo me centraré en modelos agroeconómicos
que tratan de analizar justamente las

20
00:01:18,287 --> 00:01:20,843
interacciones entre agricultura y clima.

21
00:01:21,043 --> 00:01:24,690
Los modelos agroeconómicos son modelos
económicos, son representaciones de una

22
00:01:24,690 --> 00:01:27,075
realidad económica que tienen en cuenta
los aspectos más

23
00:01:27,275 --> 00:01:31,324
relevantes que representan el
comportamiento de los sistemas

24
00:01:31,324 --> 00:01:36,440
agroalimentarios y que se utilizan para
explicar fenómenos observados y para

25
00:01:36,440 --> 00:01:41,823
responder también a cuestiones del tipo
qué pasaría si, por ejemplo, qué pasaría

26
00:01:41,823 --> 00:01:44,253
si la temperatura del planeta aumenta.

27
00:01:44,453 --> 00:01:50,300
Muchos estudios de perspectiva agraria
están basados en el uso de modelos.

28
00:01:50,500 --> 00:01:55,422
El análisis del nexo agricultura-medio
ambiente en realidad supone un reto

29
00:01:55,422 --> 00:02:00,344
importante y un reto nuevo para los
modelizadores porque tenemos que hacer

30
00:02:00,344 --> 00:02:05,600
análisis a más largo plazo, luego eso
implica una necesidad de adaptar nuestros

31
00:02:05,600 --> 00:02:11,056
modelos y tenemos que hacer un análisis
más multidisciplinar, tenemos que utilizar

32
00:02:11,056 --> 00:02:13,025
distintos modelos conjuntamente.

33
00:02:13,225 --> 00:02:18,912
vamos a ver una aplicación justamente de
estos modelos al análisis del impacto del

34
00:02:18,912 --> 00:02:21,999
cambio climático en la agricultura
europea.

35
00:02:22,199 --> 00:02:26,707
Como decía, el contexto es de mucha
incertidumbre tanto en torno a los efectos

36
00:02:26,707 --> 00:02:31,156
que puede tener el cambio climático en la
agricultura, tanto las proyecciones

37
00:02:31,156 --> 00:02:35,371
climáticas, como en el desarrollo
socioeconómico futuro, como si hay o no

38
00:02:35,371 --> 00:02:39,367
hay efectos de fertilización de carbono
que tengamos que tener en cuenta.

39
00:02:39,567 --> 00:02:45,035
En el objetivo de este caso de estudio era
evaluar justamente el impacto del cambio

40
00:02:45,035 --> 00:02:50,304
climático en la evolución de los mercados
agroalimentarios hasta en el horizonte

41
00:02:50,304 --> 00:02:55,505
2030 con un enfoque en la Unión Europea
pero teniendo en cuenta también que los

42
00:02:55,505 --> 00:03:00,374
mercados agroalimentarios están
globalizados y tratar de analizar el papel

43
00:03:00,374 --> 00:03:04,842
de los ajustes comerciales para
contrarrestar los efectos del cambio

44
00:03:04,842 --> 00:03:06,958
climático en la producción agraria.

45
00:03:07,158 --> 00:03:13,146
Para ello tuvimos en cuenta los escenarios
de cambio climático admitidos o

46
00:03:13,146 --> 00:03:19,146
consensuados por la comunidad científica y
utilizamos un enfoque bioeconómico que

47
00:03:19,146 --> 00:03:25,146
consiste básicamente en... Hay modelos
climáticos que nos hacen proyecciones de

48
00:03:25,146 --> 00:03:27,714
clima, después tenemos...

49
00:03:27,914 --> 00:03:33,368
consideramos o no efectos de fertilización
de carbono y utilizamos modelos biofísicos

50
00:03:33,368 --> 00:03:37,979
que nos van a determinar cambios en
rendimiento y por último los modelos

51
00:03:37,979 --> 00:03:43,433
bioeconómicos o agroeconómicos van a tener
en cuenta esos cambios en productividad de

52
00:03:43,433 --> 00:03:48,368
los cultivos y nos van a decir cómo
afectarían a los mercados, a los precios,

53
00:03:48,368 --> 00:03:49,837
a la producción, etcétera.

54
00:03:50,037 --> 00:03:55,640
Las simulaciones biofísicas se realizaron
con el modelo BOFOS y nos dan cambios en

55
00:03:55,640 --> 00:04:01,310
rendimientos de cultivo, podemos ver que
los cambios son diferenciados en distintas

56
00:04:01,310 --> 00:04:06,646
regiones de la Unión Europea y también
podemos ver que son diferenciados entre

57
00:04:06,646 --> 00:04:11,449
cultivos, por ejemplo el maíz tiene
efectos más negativos que en otros

58
00:04:11,449 --> 00:04:12,449
cultivos.

59
00:04:12,633 --> 00:04:20,733
También lo que podíamos ver con estos
modelos son efectos a nivel global.

60
00:04:20,933 --> 00:04:26,188
Si nos fijamos a nivel global, básicamente
lo que veríamos es que en todos los casos

61
00:04:26,188 --> 00:04:30,337
en los cuales nosotros teníamos en cuenta
la fertilización de carbono,

62
00:04:30,537 --> 00:04:35,367
los impactos en los rendimientos eran
positivos, mientras que si no teníamos en

63
00:04:35,367 --> 00:04:40,198
cuenta la fertilización carbónica, los
impactos en rendimientos eran negativos.

64
00:04:40,398 --> 00:04:46,250
Por supuesto también hay diferencias a
nivel global entre distintos países.

65
00:04:46,450 --> 00:04:52,398
Eso nos dicen las simulaciones biofísicas,
si nos quedásemos ahí no tendríamos toda

66
00:04:52,398 --> 00:04:53,880
la historia.

67
00:04:54,080 --> 00:04:59,575
Tenemos que tener en cuenta también los
resultados de las simulaciones económicas

68
00:04:59,575 --> 00:05:05,004
y en este caso lo que nos dirían esos
resultados es que cuando los efectos sobre

69
00:05:05,004 --> 00:05:10,099
los rendimientos son positivos la
producción va a aumentar y ese aumento de

70
00:05:10,099 --> 00:05:13,908
la producción va a llevar a una
disminución de los precios.

71
00:05:14,108 --> 00:05:20,108
y esa disminución de los precios en
realidad va a ser considerablemente

72
00:05:20,108 --> 00:05:25,010
superior en magnitud a las variaciones en
la cantidad.

73
00:05:25,210 --> 00:05:29,073
Esto es muy importante porque nos estaría
diciendo que los mercados de alguna manera

74
00:05:29,073 --> 00:05:30,073
están

75
00:05:29,920 --> 00:05:34,853
atenuando los efectos del cambio climático
a través de cambios en los precios,

76
00:05:34,853 --> 00:05:39,659
fundamentalmente a través de incrementos
en los precios cuando la producción

77
00:05:39,659 --> 00:05:42,351
disminuye y disminuciones cuando no es
así.

78
00:05:42,551 --> 00:05:46,522
Por supuesto los resultados también son
diferenciados a nivel regional dentro de

79
00:05:46,522 --> 00:05:50,494
la Unión Europea, por ejemplo el gráfico
muestra diferencias en la producción de

80
00:05:50,494 --> 00:05:51,494
cereales.

81
00:05:51,579 --> 00:05:56,832
Lo que siempre observamos es que como
media cuando hay efectos de fertilización

82
00:05:56,832 --> 00:05:57,832
carbónica

83
00:05:57,865 --> 00:06:03,704
los efectos sobre los rendimientos eran
positivos pero sin embargo debido a los

84
00:06:03,704 --> 00:06:09,211
efectos de precio lo que veríamos es que
en la Unión Europea la producción

85
00:06:09,211 --> 00:06:14,318
disminuiría, es decir, los efectos de
mercado de alguna manera están

86
00:06:14,318 --> 00:06:20,291
contrarrestando los efectos de los precios
y por tanto es fundamental tenerlos en

87
00:06:20,291 --> 00:06:26,131
cuenta porque justamente eso nos va a
llevar a que en el escenario en principio

88
00:06:26,131 --> 00:06:27,618
favorable porque

89
00:06:27,818 --> 00:06:33,590
porque los rendimientos aumentan, la renta
agraria para las regiones de la Unión

90
00:06:33,590 --> 00:06:35,630
Europea va a disminuir.

91
00:06:35,830 --> 00:06:41,177
Ese es un primer resultado importante que
siempre tenemos que tener en cuenta cuando

92
00:06:41,177 --> 00:06:42,982
analizamos cambio climático.

93
00:06:43,182 --> 00:06:48,191
Como decía también, no solamente el cambio
climático afecta a la agricultura, sino

94
00:06:48,191 --> 00:06:50,754
que la agricultura afecta al cambio
climático.

95
00:06:50,954 --> 00:06:55,042
Por tanto, también voy a comentar muy
brevemente ya otra segunda aplicación que

96
00:06:55,042 --> 00:06:57,902
sería efecto de la agricultura sobre el
nivel de emisiones.

97
00:06:58,102 --> 00:07:03,118
Y en este caso lo que hicimos fue analizar
qué repercusión pueden tener determinadas

98
00:07:03,118 --> 00:07:07,953
políticas que también tienen objetivos
ambientales sobre las emisiones de gases a

99
00:07:07,953 --> 00:07:08,953
la atmósfera.

100
00:07:09,035 --> 00:07:13,416
Para ello utilizamos el modelo
agroeconómico CAPRI y comparamos

101
00:07:13,416 --> 00:07:17,045
escenarios con política agraria y sin
política agraria.

102
00:07:17,245 --> 00:07:23,245
El gráfico muestra los resultados en nivel
de emisiones de amoníaco en 2030 en un

103
00:07:23,245 --> 00:07:30,299
escenario sin ayudas y en un escenario de
referencia.

104
00:07:30,499 --> 00:07:34,922
No voy a entrar en los detalles de
análisis de resultados, simplemente quiero

105
00:07:34,922 --> 00:07:39,229
poner de relieve el interés de utilizar
estos modelos justamente para poder

106
00:07:39,229 --> 00:07:44,001
anticipar efectos y para poder anticipar
estos efectos nos permite de alguna manera

107
00:07:44,001 --> 00:07:45,935
contribuir al diseño de políticas que

108
00:07:46,135 --> 00:07:51,552
puedan permitirnos una adaptación al
cambio climático o incluso de políticas de

109
00:07:51,552 --> 00:07:53,904
mitigación del cambio climático.

110
00:07:54,104 --> 00:07:58,959
Terminaré justamente con esta reflexión
sobre que los modelos nos ayudan a

111
00:07:58,959 --> 00:08:04,014
estructurar la información, nos ayudan a
comprender las interrelaciones entre

112
00:08:04,014 --> 00:08:09,402
distintas dimensiones de sostenibilidad,
nos permiten diseñar escenarios futuros y

113
00:08:09,402 --> 00:08:14,790
responder a preguntas del tipo qué pasaría
si, nos permiten hacer análisis a nivel

114
00:08:14,790 --> 00:08:15,790
regional

115
00:08:15,768 --> 00:08:20,988
pero también tener en cuenta los efectos
de mercado que ahora mismo son efectos a

116
00:08:20,988 --> 00:08:25,751
nivel global o a nivel internacional y
podemos analizar políticas, podemos

117
00:08:25,751 --> 00:08:30,776
analizar estrategias de adaptación y
podemos tener en cuenta también políticas

118
00:08:30,776 --> 00:08:31,771
de mitigación.

119
00:08:31,971 --> 00:08:43,908
Y con estas reflexiones terminamos la
presentación de este caso de estudio.

120
00:08:44,108 --> 00:08:44,408
Muchas gracias.