El uso de modelos de simulación está impulsado por la creciente necesidad de evaluar los impactos del cambio climático sobre la producción de alimentos, comprender las brechas de información de rendimiento de cultivos y la seguridad alimentaria, diseñar opciones de adaptación, identificar estrategias de gestión de riesgos e incorporar modelos de cultivos a la evaluación integrada de las implicaciones políticas. Los modelos de cultivos están diseñados para representar procesos biofísicos entre el medio ambiente, manejo del cultivo y genética, y los resultados de la simulación son aplicables para representar grandes áreas de cobertura de cultivo. La simulación por medio de modelos de cultivo como EPIC (Environmental Policy Integrated Climate Model), permite evidenciar los impactos que pueden generar las amenazas climáticas sobre el rendimiento, crecimiento e idoneidad de los cultivos. Para la selección de los cultivos a ser simulados, se tomó en cuenta variables biofísicas como suelo, clima y genética de cultivo, así como variables de manejo, mediante una matriz que proporciona la disponibilidad de información para cada cultivo. Se seleccionaron seis cultivos principales: arroz, maíz amarillo duro, maíz suave seco, papa, fréjol seco y caña de azúcar. Para configurar el modelo de simulación, se establecieron cuadrículas de 10x10 Km con una cobertura espacial de cultivo de al menos el 70%. Se realizaron 1,240 corridas para escenarios climáticos futuros, obteniendo los impactos de las amenazas climáticas sobre los rendimientos de los 6 cultivos, siendo el elemento más sensible el estrés térmico debido a la variación de la temperatura a nivel global. Se estima que el arroz, el maíz duro, la papa y la caña presentan mejor adaptación y mejores rendimientos en condiciones óptimas, mientras que el fréjol y el maíz suave tienen un menor desempeño. Se presenta el análisis de riesgo climático para el sector Soberanía Alimentaria, Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca, aplicando el modelo de rendimiento simulado EPIC, calculado en toneladas por hectárea para el cultivo de Maíz Suave, Periodo Historico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

El uso de modelos de simulación está impulsado por la creciente necesidad de evaluar los impactos del cambio climático sobre la producción de alimentos, comprender las brechas de información de rendimiento de cultivos y la seguridad alimentaria, diseñar opciones de adaptación, identificar estrategias de gestión de riesgos e incorporar modelos de cultivos a la evaluación integrada de las implicaciones políticas. Los modelos de cultivos están diseñados para representar procesos biofísicos entre el medio ambiente, manejo del cultivo y genética, y los resultados de la simulación son aplicables para representar grandes áreas de cobertura de cultivo. La simulación por medio de modelos de cultivo como EPIC (Environmental Policy Integrated Climate Model), permite evidenciar los impactos que pueden generar las amenazas climáticas sobre el rendimiento, crecimiento e idoneidad de los cultivos. Para la selección de los cultivos a ser simulados, se tomó en cuenta variables biofísicas como suelo, clima y genética de cultivo, así como variables de manejo, mediante una matriz que proporciona la disponibilidad de información para cada cultivo. Se seleccionaron seis cultivos principales: arroz, maíz amarillo duro, maíz suave seco, papa, fréjol seco y caña de azúcar. Para configurar el modelo de simulación, se establecieron cuadrículas de 10x10 Km con una cobertura espacial de cultivo de al menos el 70%. Se realizaron 1,240 corridas para escenarios climáticos futuros, obteniendo los impactos de las amenazas climáticas sobre los rendimientos de los 6 cultivos, siendo el elemento más sensible el estrés térmico debido a la variación de la temperatura a nivel global. Se estima que el arroz, el maíz duro, la papa y la caña presentan mejor adaptación y mejores rendimientos en condiciones óptimas, mientras que el fréjol y el maíz suave tienen un menor desempeño. Se presenta el análisis de riesgo climático para el sector Soberanía Alimentaria, Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca, aplicando el modelo de rendimiento simulado EPIC, calculado en toneladas por hectárea para el cultivo de Maíz Duro, Periodo Historico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

Los cambios de uso del suelo, deforestación y la extracción de agua para riego han influido en las respuestas locales y regionales del ciclo del agua. Los cambios en los patrones de circulación atmosférica también afectan el lugar y la frecuencia en que se producen los fenómenos extremos, se prevé que los aumentos en la evapotranspiración por mayor demanda atmosférica de agua disminuyan la humedad del suelo, lo que generará mayor aridez en regiones como la cuenca del Amazonas y América Central. La priorización del sistema sectorial se llevó a cabo en cinco pasos: selección de cuatro Unidades Hidrográficas (UH) ubicadas en las cuencas de Pastaza, Esmeraldas, Jubones y Guayas, identificando criterios nacionales relevantes para la gestión del Recurso Hídrico, realizando un análisis multicriterio espacializado mediante indicadores de prioridad por Unidades Hidrográficas (UH) y validando los resultados preliminares con el Grupo Sectorial de Trabajo (GST). Finalmente, se seleccionaron cuatro UH para el análisis de modelación hidroclimática usando el modelo SWAT (Soil Water Assessment Tool), que simula procesos hidrológicos a nivel de cuenca para predecir impactos de cambios en el uso del suelo y prácticas de manejo, así como escenarios de cambio climático. La aplicación del modelo SWAT se dividió en tres fases: procesamiento y análisis de la información requerida, calibración y validación de parámetros para establecer una línea base y analizar el balance hídrico actual, y proyección del balance hídrico en las UH priorizadas bajo cinco posibles condiciones climáticas futuras para evaluar los impactos biofísicos. SWAT permite estimar la producción de sedimentos mediante la ecuación universal modificada de pérdida de suelo (MUSLE). Se analizan las variaciones de degradación específica mediante el estudio de los cambios en la producción de sedimentos, medidos como tn/ha/año, para cada una de las unidades hidrográficas, por año típico climático. Los principales impactos del cambio climático sobre los caudales, producción de sedimentos y riesgos de erosión hídrica de los ríos Esmeraldas, Jubones y Guayas en Ecuador. En general, se proyecta una reducción de los caudales anuales y mensuales, lo cual podría generar problemas para satisfacer la demanda hídrica de la población y las actividades productivas. Además, se estima un incremento de la producción de sedimentos y las tasas de erosión hídrica. Se presenta el Análisis de Riesgo Climático para el sector Patrimonio Hídrico por el cambio de sedimentos en la cuenca del Río Guayas para el Periodo Histórico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

Los cambios de uso del suelo, deforestación y la extracción de agua para riego han influido en las respuestas locales y regionales del ciclo del agua. Los cambios en los patrones de circulación atmosférica también afectan el lugar y la frecuencia en que se producen los fenómenos extremos, se prevé que los aumentos en la evapotranspiración por mayor demanda atmosférica de agua disminuyan la humedad del suelo, lo que generará mayor aridez en regiones como la cuenca del Amazonas y América Central. La priorización del sistema sectorial se llevó a cabo en cinco pasos: selección de cuatro Unidades Hidrográficas (UH) ubicadas en las cuencas de Pastaza, Esmeraldas, Jubones y |, identificando criterios nacionales relevantes para la gestión del Recurso Hídrico, realizando un análisis multicriterio espacializado mediante indicadores de prioridad por Unidades Hidrográficas (UH) y validando los resultados preliminares con el Grupo Sectorial de Trabajo (GST). Finalmente, se seleccionaron cuatro UH para el análisis de modelación hidroclimática usando el modelo SWAT (Soil Water Assessment Tool), que simula procesos hidrológicos a nivel de cuenca para predecir impactos de cambios en el uso del suelo y prácticas de manejo, así como escenarios de cambio climático. La aplicación del modelo SWAT se dividió en tres fases: procesamiento y análisis de la información requerida, calibración y validación de parámetros para establecer una línea base y analizar el balance hídrico actual, y proyección del balance hídrico en las UH priorizadas bajo cinco posibles condiciones climáticas futuras para evaluar los impactos biofísicos. SWAT permite estimar la producción de sedimentos mediante la ecuación universal modificada de pérdida de suelo (MUSLE). Se analizan las variaciones de degradación específica mediante el estudio de los cambios en la producción de sedimentos, medidos como tn/ha/año, para cada una de las unidades hidrográficas, por año típico climático. Los principales impactos del cambio climático sobre los caudales, producción de sedimentos y riesgos de erosión hídrica de los ríos Esmeraldas, Jubones y Guayas en Ecuador. En general, se proyecta una reducción de los caudales anuales y mensuales, lo cual podría generar problemas para satisfacer la demanda hídrica de la población y las actividades productivas. Además, se estima un incremento de la producción de sedimentos y las tasas de erosión hídrica. Se presenta el Análisis de Riesgo Climático para el sector Patrimonio Hídrico por el cambio de sedimentos en la cuenca del Río Esmeraldas para el Periodo Histórico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

El uso de modelos de simulación está impulsado por la creciente necesidad de evaluar los impactos del cambio climático sobre la producción de alimentos, comprender las brechas de información de rendimiento de cultivos y la seguridad alimentaria, diseñar opciones de adaptación, identificar estrategias de gestión de riesgos e incorporar modelos de cultivos a la evaluación integrada de las implicaciones políticas. Los modelos de cultivos están diseñados para representar procesos biofísicos entre el medio ambiente, manejo del cultivo y genética, y los resultados de la simulación son aplicables para representar grandes áreas de cobertura de cultivo. La simulación por medio de modelos de cultivo como EPIC (Environmental Policy Integrated Climate Model), permite evidenciar los impactos que pueden generar las amenazas climáticas sobre el rendimiento, crecimiento e idoneidad de los cultivos. Para la selección de los cultivos a ser simulados, se tomó en cuenta variables biofísicas como suelo, clima y genética de cultivo, así como variables de manejo, mediante una matriz que proporciona la disponibilidad de información para cada cultivo. Se seleccionaron seis cultivos principales: arroz, maíz amarillo duro, maíz suave seco, papa, fréjol seco y caña de azúcar. Para configurar el modelo de simulación, se establecieron cuadrículas de 10x10 Km con una cobertura espacial de cultivo de al menos el 70%. Se realizaron 1,240 corridas para escenarios climáticos futuros, obteniendo los impactos de las amenazas climáticas sobre los rendimientos de los 6 cultivos, siendo el elemento más sensible el estrés térmico debido a la variación de la temperatura a nivel global. Se estima que el arroz, el maíz duro, la papa y la caña presentan mejor adaptación y mejores rendimientos en condiciones óptimas, mientras que el fréjol y el maíz suave tienen un menor desempeño. Se presenta el análisis de riesgo climático para el sector Soberanía Alimentaria, Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca, aplicando el modelo de rendimiento simulado EPIC, calculado en toneladas por hectárea para el cultivo de Papa Fresca, Periodo Historico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

El uso de modelos de simulación está impulsado por la creciente necesidad de evaluar los impactos del cambio climático sobre la producción de alimentos, comprender las brechas de información de rendimiento de cultivos y la seguridad alimentaria, diseñar opciones de adaptación, identificar estrategias de gestión de riesgos e incorporar modelos de cultivos a la evaluación integrada de las implicaciones políticas. Los modelos de cultivos están diseñados para representar procesos biofísicos entre el medio ambiente, manejo del cultivo y genética, y los resultados de la simulación son aplicables para representar grandes áreas de cobertura de cultivo. La simulación por medio de modelos de cultivo como EPIC (Environmental Policy Integrated Climate Model), permite evidenciar los impactos que pueden generar las amenazas climáticas sobre el rendimiento, crecimiento e idoneidad de los cultivos. Para la selección de los cultivos a ser simulados, se tomó en cuenta variables biofísicas como suelo, clima y genética de cultivo, así como variables de manejo, mediante una matriz que proporciona la disponibilidad de información para cada cultivo. Se seleccionaron seis cultivos principales: arroz, maíz amarillo duro, maíz suave seco, papa, fréjol seco y caña de azúcar. Para configurar el modelo de simulación, se establecieron cuadrículas de 10x10 Km con una cobertura espacial de cultivo de al menos el 70%. Se realizaron 1,240 corridas para escenarios climáticos futuros, obteniendo los impactos de las amenazas climáticas sobre los rendimientos de los 6 cultivos, siendo el elemento más sensible el estrés térmico debido a la variación de la temperatura a nivel global. Se estima que el arroz, el maíz duro, la papa y la caña presentan mejor adaptación y mejores rendimientos en condiciones óptimas, mientras que el fréjol y el maíz suave tienen un menor desempeño. Se presenta el análisis de riesgo climático para el sector Soberanía Alimentaria, Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca, aplicando el modelo de rendimiento simulado EPIC, calculado en toneladas por hectárea para el cultivo de Caña de Azúcar, Periodo Historico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

En las últimas décadas los fenómenos climáticos relacionados con lluvias extremas han provocado inundaciones y deslizamientos afectando la infraestructura residencial, productiva y social. Bajo este contexto, se realiza el análisis de riesgo climático para el sector Asentamientos Humanos mediante la aplicación de modelos de impactos biofísicos usando Aprendizaje Automático para los deslizamientos. Se evaluaron 49 ciudades intermedias, usando 22 indicadores ambientales, urbanísticos y sociodemográficos. Se sistematizó la información a implementar en los modelos de deslizamientos para evaluar las áreas susceptibles en las ciudades priorizadas. Se emplearon técnicas de Machine Learning, que consideran características climáticas y topográficas, prediciendo la susceptibilidad en celdas de 100 x 100 metros. Para mejorar la precisión de la clasificación, se implementaron dos modelos: uno basado en las características permanentes del suelo y otro en la relación entre la pendiente del terreno y la precipitación. Se realiza una estimación de la cantidad de población en condiciones de precariedad e infraestructura social que se ubican en áreas susceptibles bajo diversos escenarios de precipitación en 7 ciudades del Ecuador. La evidencia muestra que áreas susceptibles a deslizamientos se ubican en territorios caracterizados por tener relieves colinados bajos y pendientes medias y altas, donde predominan los suelos arenosos, areniscas y tombas, la susceptibilidad aumenta con la presencia de días extremadamente lluviosos. Se presenta el Análisis de Riesgo Climático para el sector de Asentamientos Humanos por deslizamientos en la ciudad de Ventanas bajo el escenario de precipitación percentil 99 (probabilidad más alta de precipitación). Periodo Histórico y 5 Años Tipo Futuros.

El uso de modelos de simulación está impulsado por la creciente necesidad de evaluar los impactos del cambio climático sobre la producción de alimentos, comprender las brechas de información de rendimiento de cultivos y la seguridad alimentaria, diseñar opciones de adaptación, identificar estrategias de gestión de riesgos e incorporar modelos de cultivos a la evaluación integrada de las implicaciones políticas. Los modelos de cultivos están diseñados para representar procesos biofísicos entre el medio ambiente, manejo del cultivo y genética, y los resultados de la simulación son aplicables para representar grandes áreas de cobertura de cultivo. La simulación por medio de modelos de cultivo como EPIC (Environmental Policy Integrated Climate Model), permite evidenciar los impactos que pueden generar las amenazas climáticas sobre el rendimiento, crecimiento e idoneidad de los cultivos. Para la selección de los cultivos a ser simulados, se tomó en cuenta variables biofísicas como suelo, clima y genética de cultivo, así como variables de manejo, mediante una matriz que proporciona la disponibilidad de información para cada cultivo. Se seleccionaron seis cultivos principales: arroz, maíz amarillo duro, maíz suave seco, papa, fréjol seco y caña de azúcar. Para configurar el modelo de simulación, se establecieron cuadrículas de 10x10 Km con una cobertura espacial de cultivo de al menos el 70%. Se realizaron 1,240 corridas para escenarios climáticos futuros, obteniendo los impactos de las amenazas climáticas sobre los rendimientos de los 6 cultivos, siendo el elemento más sensible el estrés térmico debido a la variación de la temperatura a nivel global. Se estima que el arroz, el maíz duro, la papa y la caña presentan mejor adaptación y mejores rendimientos en condiciones óptimas, mientras que el fréjol y el maíz suave tienen un menor desempeño. Se presenta el análisis de riesgo climático para el sector Soberanía Alimentaria, Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca, aplicando el modelo de rendimiento simulado EPIC, calculado en toneladas por hectárea para el cultivo de Fréjol Seco, Periodo Historico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.

Los cambios de uso del suelo, deforestación y la extracción de agua para riego han influido en las respuestas locales y regionales del ciclo del agua. Los cambios en los patrones de circulación atmosférica también afectan el lugar y la frecuencia en que se producen los fenómenos extremos. Se prevé que los aumentos en la evapotranspiración por mayor demanda atmosférica de agua disminuyan la humedad del suelo, lo que generará mayor aridez en regiones como la cuenca del Amazonas y América Central. La erosión hídrica del suelo consiste en la remoción, transporte y deposición de las partículas individuales de la masa de suelo por acción del agua, se diferencia de la degradación específica o producción de sedimentos (salida total de partículas de suelo de una cuenca hidrográfica, medida en una sección transversal de referencia y por un periodo de tiempo) por presentar valores mucho más altos, ya que no todas las partículas removidas alcanzan a llegar a la red de drenaje y salir de la cuenca como sedimentos. Se analizan las variaciones de erosion hídrica medidas en tn/ha/año. La priorización del sistema sectorial se llevó a cabo en cinco pasos: selección de cuatro Unidades Hidrográficas (UH), ubicadas en las cuencas de Pastaza, Esmeraldas, Jubones y Guayas, identificando criterios nacionales relevantes para la gestión del Recurso Hídrico, realizando un análisis multicriterio espacializado mediante indicadores de prioridad por Unidades Hidrográficas (UH) y validando los resultados preliminares con el Grupo Sectorial de Trabajo (GST). Finalmente, se seleccionaron cuatro Unidades Hidrográficas (UH) para el análisis de modelación hidroclimática usando el modelo SWAT (Soil Water Assessment Tool), que simula procesos hidrológicos a nivel de cuenca para predecir impactos de cambios en el uso del suelo y prácticas de manejo, así como escenarios de cambio climático. La aplicación del modelo SWAT se dividió en tres fases: procesamiento y análisis de la información requerida, calibración y validación de parámetros para establecer una línea base y analizar el balance hídrico actual, y proyección del balance hídrico en las UH priorizadas bajo cinco posibles condiciones climáticas futuras para evaluar los impactos biofísicos . Los principales impactos del cambio climático sobre los caudales, producción de sedimentos y riesgos de erosión hídrica de los ríos Esmeraldas, Guayas y Jubones en Ecuador. En general, se proyecta una reducción de los caudales anuales y mensuales, lo cual podría generar problemas para satisfacer la demanda hídrica de la población y las actividades productivas. Además, se estima un incremento de la producción de sedimentos y las tasas de erosión hídrica. Se presenta el Análisis de Riesgo Climático en el sector Patrimonio Hídrico por el cambio de erosión hídrica en la cuenca del Río Jubones para el Periodo Histórico y los 5 Años Tipo Futuros.

El uso de modelos de simulación está impulsado por la creciente necesidad de evaluar los impactos del cambio climático sobre la producción de alimentos, comprender las brechas de información de rendimiento de cultivos y la seguridad alimentaria, diseñar opciones de adaptación, identificar estrategias de gestión de riesgos e incorporar modelos de cultivos a la evaluación integrada de las implicaciones políticas. Los modelos de cultivos están diseñados para representar procesos biofísicos entre el medio ambiente, manejo del cultivo y genética, y los resultados de la simulación son aplicables para representar grandes áreas de cobertura de cultivo. La simulación por medio de modelos de cultivo como EPIC (Environmental Policy Integrated Climate Model), permite evidenciar los impactos que pueden generar las amenazas climáticas sobre el rendimiento, crecimiento e idoneidad de los cultivos. Para la selección de los cultivos a ser simulados, se tomó en cuenta variables biofísicas como suelo, clima y genética de cultivo, así como variables de manejo, mediante una matriz que proporciona la disponibilidad de información para cada cultivo. Se seleccionaron seis cultivos principales: arroz, maíz amarillo duro, maíz suave seco, papa, fréjol seco y caña de azúcar. Para configurar el modelo de simulación, se establecieron cuadrículas de 10x10 Km con una cobertura espacial de cultivo de al menos el 70%. Se realizaron 1,240 corridas para escenarios climáticos futuros, obteniendo los impactos de las amenazas climáticas sobre los rendimientos de los 6 cultivos, siendo el elemento más sensible el estrés térmico debido a la variación de la temperatura a nivel global. Se estima que el arroz, el maíz duro, la papa y la caña presentan mejor adaptación y mejores rendimientos en condiciones óptimas, mientras que el fréjol y el maíz suave tienen un menor desempeño. Se presenta el análisis de riesgo climático para el sector Soberanía Alimentaria, Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca, aplicando el modelo de rendimiento simulado EPIC, calculado en toneladas por hectárea para el cultivo de Arroz, Periodo Historico (1985-2015) y los 5 Años Tipo Futuros.