Alimentar a 10 mil millones de personas en el cambio climático: ¿Cuál es la brecha de producción de los sistemas agrícolas actuales?

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2.2. Ajustes y ejecuciones de LPJmL

Para todas las ejecuciones de modelos se establecieron los patrones de uso de la tierra y especificación local de los niveles de gestión agrícola al año 2000 (Fader et al., 2010). Este enfoque mantiene la superficie agrícola y los niveles de gestión constantes e implica que KC depende únicamente de los impactos climáticos, la fertilización con CO2 y los cambios en la dieta. Los parámetros climáticos para LPJmL se obtuvieron a partir de 3 modelos de circulación general (GCM): CCSM3 (Collins et al., 2005, Centro Nacional de Investigación Atmosférica), Echam5 (Roeckner et al., 2003, Instituto Max-Planck de Meteorología) y HadCM3 (Gordon et al., 2000, Oficina Meteorológica del Reino Unido), que fueron elegidos por su capacidad para reproducir con precisión las temperaturas actuales y la precipitación. Los escenarios climáticos correspondieron al escenario de emisiones relativamente altas SRES A2 del IPCC (Nakicenovic et al., 2000), con temperaturas medias globales aumentando entre 4.6-4.9 ◦C por encima de los niveles preindustriales hasta el 2100. Para investigar un posible efecto de fertilización con CO2 , Cada ejecución del modelo LPJmL se realizó dos veces: una corrida con concentraciones crecientes de CO2 (según el escenario SRESA2) y otra con concentraciones fijas de CO2 del año 2000 (desactivando la fertilización adicional con CO2). LPJmL entregó una cantidad anual de calorías cosechadas para cada país en el período de estudio de 1990 a 2100 sumando las calorías producidas en las respectivas celdas. Los rendimientos de los cultivos se convirtieron en rendimientos calóricos como en Franck et al. (2010) después de Wirsenius (2000) y FAO (2001).

2.3. Cálculos de la demanda calórica

Para cada país i, se calculó la demanda calórica per cápita (Ci, kcal cap-1 d-1) según Ci = (1 - ai) Si + vaiSi (1) donde Si es el total específico del país El consumo calórico per cápita (kcal cap-1 d-1), ai es la proporción de productos de origen animal en el consumo calórico per cápita, yv es el factor de conversión de la transformación vegetal en calorías animales. Ci se expresa como calorías vegetales (derivadas de cultivos y pastos, ver sección 2.4), lo que explica las calorías vegetales consumidas tanto directa como indirectamente como carne y / o otros productos animales. Ci es siempre mayor que Si debido a las pérdidas de conversión relacionadas con la producción de carne. El factor de conversión v se fijó en 5, que es un promedio aproximado de una variedad de factores de conversión para carne de cerdo, ganado vacuno y aves de corral bajo diferentes tratamientos alimentarios (Smil, 2000), ponderada por la respectiva producción mundial de carne en 2000 (FAOSTAT, 2011b) . Cuando se fijó la demanda de alimentos a los niveles actuales, se fijó Ci al valor del año 2000. Cuando se suponía que la demanda de alimentos cambiaba, las proyecciones de Si y ai se derivaron de las proyecciones del PIB per cápita (Gi) Para 1990 a 2100 utilizando las siguientes relaciones log-lineales: Si = 729,2 + 587,8 ​​log10 (Gi) (2) ai = -0,255 + 0,132 log10 (Gi) (3)

Estas relaciones se establecieron ajustando los datos específicos del país agrupados para 1961-2007 , Y explicar aproximadamente el 58% y el 60% de la variabilidad observada en globalmente agrupados Si y ai, respectivamente (Figura 1]. Los datos del PIB per cápita expresados ​​en dólares corrientes se tomaron de la base de datos del Banco Mundial (Indicadores del Banco Mundial, 2011) y se convirtieron en dólares estadounidenses de 1990 para ajustarse a las proyecciones del PIB. Los datos de consumo de alimentos fueron tomados de FAOSTAT (2011a). Representa las calorías disponibles en el nivel minorista, por lo que potencialmente incluye calorías desperdiciadas por el consumidor. Las proyecciones del PIB per cápita para el período 1990-2100 correspondieron al escenario SRES B2 reducido y agregado a nivel de país por el Columbia Earth Institute (Centro para la Red Internacional de Información sobre Ciencias de la Tierra, 2002). SRES B2 fue elegido porque su hipótesis subyacente sobre el crecimiento de la población (con alrededor de 10 mil millones de personas en 2100) se correspondía bien con las proyecciones más recientes de la ONU (Naciones Unidas, 2011) también utilizado en este estudio. Las proyecciones de Si, ai y Ci se muestran en las Figs. 2 y 3.

2.4. Estimar la capacidad de carga de los sistemas agrícolas actuales KC

Para calcular el KC futuro bajo el calentamiento global, combinamos los datos de rendimiento calórico de LPJmL con nuestras proyecciones de demanda calórica. En primer lugar, se introdujo un factor z ≥ 0 que indica la fracción del tamaño de la población proyectada que puede suministrarse en un determinado año como sigue (para un esquema de cálculo véase también la figura 4): z = YW = i Bi i Di con Di = CiPi 4) donde B representa la producción calórica, P el tamaño de la población proyectada (variante de fertilidad media, Naciones Unidas, 2011, CIESIN), C la demanda per cápita y D la demanda nacional de calorías por país yo. Y indica la producción calórica y W la demanda calórica del mundo. Y se dividió en 2 subcategorías Ycrop y Ypasture. Asumimos una cobertura mundial de la demanda animal calórica alrededor de 50% de cultivos y 50% de pastos (Gilland, 2002). Por lo tanto, el valor porcentual de las calorías de pastura necesarias para cubrir el 50% de la demanda calórica animal en 2000 se utilizó para restringir las calorías de Ypasture que entran en Y en cada año. Esto es consistente con la eficiencia constante del uso de pastizales (técnica y biológica). La multiplicación de z con la correspondiente población mundial proyectada Pw arrojó KC: KC = zPw = Y i Pi i Di (5) Se disponía de datos de 143 países para incluirse en las proyecciones de KC. En 2000, estos países representaban más del 99% de la población mundial y se predijo lo mismo para 2100 (Naciones Unidas, 2011).

2.5. Cambios potenciales en el autoabastecimiento de cada país

Para evaluar el cambio calórico de autoabastecimiento entre 2000 y 2100 para cada país i, el rendimiento calórico del cultivo rural Bi (reducido en un 50% de la demanda calórica animal respectivo) de LPJmL El modelo se ejecuta para el forzamiento del clima de 3 GCM y para el período de tiempo 2096-2100) se dividieron por las demandas de calorías de los cultivos por país Di (alimentación vegetal y basada en cultivos, promedio para el período 2096-2100). Esto produjo un factor de autoabastecimiento z para cada país i. Usamos todas las combinaciones posibles