Walter E. Baethgen

1
Gestión de Riesgos Climáticos en la
Agricultura Transferir Riesgos Seguros
Walter E. Baethgen Latin America and the
Caribbean Regional Program International
Research Institute for Climate and
Society Columbia University
2
Gestión de Riesgos Climáticos

• 0. Identificar Vulnerabilidades (con usuarios)
• Reducir Incertidumbres
• Proveer Información Relevante
• (ej., Probabilidad de estación buena, mala)
• 2. Identificar Tecnologías que reducen la
• Vulnerabilidad (Diversificar, almacenaje de
• agua, irrigación, etc.)
• Intervenciones de Políticas / Instituciones
• para Reducir y/o Transferir los riesgos
• (créditos dirigidos, seguros)

3
Gestionar todo el rango de VARIABILIDAD
4
Gestionar todo el rango de VARIABILIDAD
DIFICULTAD ej., Sequía
OPORTUNIDADES PERDIDAS
CRISIS ej., Mitch
5
Gestionar todo el rango de VARIABILIDAD
DIFICULTAD ej., Sequía
OPORTUNIDADES PERDIDAS
CRISIS ej., Mitch
6
Gestión de Riesgos Climáticos

• Reducir Incertidumbres
• Proveer Información Climática Relevante
• (ej., Probabilidad de estación buena, mala)

7
2. Cubrir Situaciones Desfavorables Rol de
Instrumentos Financieros (ej. SEGUROS)
Aprovechar Condiciones Buenas estando Cubiertos
para las Condiciones Adversas Adopción de
Tecnología
Seguros Públicos Privados
Seguros para Desastres Emergencias
8
Curva de Probabilidad
30 20 10 0
9
Curva de Probabilidad
30 20 10 0
10
Curvas de Probabilidad
30 20 10 0
Media menor Variabilidad Igual
11
Curvas de Probabilidad
Media Igual Variabilidad Mayor
12
Definir NIVELES de Riesgo para Seguros MGAP
Muestras de 400-800 productores por año
Rendimiento Esperado (Normal)
Frecuencia ()
Costo de Producción (kg / ha)
Rendimiento de Trigo (kg / ha)
13
Definir NIVELES de Riesgo para Seguros MGAP
Muestras de 400-800 productores por año
70 del Rendimiento Esperado (Privados)
Nivel de Emergencia (Fondos Públicos)
Rendimiento Esperado (Normal)
Frecuencia ()
Costo de Producción (kg / ha)
(Asegura Costo)
Rendimiento de Trigo (kg / ha)
14
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios Variabilidad y Riesgos Esquema
Conceptual de Trabajo
Variabilidad Rendimientos X Variabilidad Precio
s y Costos
Variabilidad del Resultado Económico
15
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
Previa Caracterizar la Variabilidad

• Variabilidad de Rendimientos (CLIMA)
• 1.1 Rendimiento Esperado en base a
• Aptitud de suelos
• Tecnología (Observados y Simulados)
• Disponibilidad de Agua (irrigados)

• 1.2 Rendimiento Esperado en base a
• Resultados Históricos a Nivel Nacional
• Muestreos

2. Variabilidad de Precios y Costos
16
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
Previa Caracterizar la Variabilidad

• 1.1 Rendimiento Esperado en base a
• Aptitud de suelos
• Tecnología (Observados y Simulados)
• Disponibilidad de Agua (irrigados)

• 1.2 Rendimiento Esperado en base a
• Resultados Históricos a Nivel Nacional
• Muestreos

2. Variabilidad de Precios y Costos
17
Identificación de Factores Limitantes para la
Producción de Cultivos y Pasturas a Escala
Regional (Soriano y Colonia)
Profundidad de Raíces
pH del Suelo
gt 7.0
6.0 7.0
Profundo
5.0 6.0
Mod. Profundo
lt 5.0
Superficial
Además fertilidad, rocosidad, pendiente...
18
SISTD
Imágenes Satelitales, expectativa de precios,
pronósticos Climáticos
19
Clases de Aptitud para Cultivos de Invierno
APTOS Mod. APTOS No APTOS
Cada Clase con Diferente Nivel de Rendimiento
Esperado y Variabilidad (Riesgos)
20
Modelos de Simulación Ejemplo Modelo Trigo
Rendimientos Correlación entre Observado y
Simulado
Baethgen, 1998
21
Modelos de Simulación
Irrigado Secano
22
Agua Disponible para Cultivos Irrigados
Represas de Agua para Riego de Arroz en la cuenca
del río Cuareim
Area de Arroz Potencial (agua disponible para
riego) y Observada
23
Identificación de chacras de arroz en la cuenca
del río Cuareim (LANDSAT) y
Determinación de Areas
Chacras de arroz
Cuenca del río Cuareim
Area de Arroz Potencial (agua disponible para
riego) y Observada
24
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
Previa Caracterizar la Variabilidad

• 1.1 Rendimiento Esperado en base a
• Aptitud de suelos
• Tecnología (Observados y Simulados)
• Disponibilidad de Agua (irrigados)

• 1.2 Rendimiento Esperado en base a
• Resultados Históricos a Nivel Nacional
• Muestreos

2. Variabilidad de Precios y Costos
25
(No Transcript)
26
Efecto de la variabilidad climática Efecto de
los cambios tecnológicos
27
Eliminar efecto de los cambios tecnológicos
28
(No Transcript)
29
(No Transcript)
30
Caracterización de la Variabilidad de Rendimientos
RENDIMIENTOS EN KG/HA CORRESPONDIENTES A
LOS DESVIOS PORCENTUALES (LLEVADOS A VALORES DE
1999/2000 (En base a Rendimientos Nacionales)
Percentil
TRIGO
CEBADA
MAIZ
GIRASOL
ARROZ
SORGO
0
1439
1032
1937
511
4530
2153
5
1719
1153
2042
779
5396
2176
10
1808
1591
2480
830
5445
2567
25
2052
1906
3078
967
5770
2891
50
2326
2244
3532
1102
6194
3274
75
2524
2481
3892
1285
6439
3612
90
2703
2761
4447
1378
6826
3969
95
2824
2881
4719
1506
6875
4078
100
2831
2978
4897
1746
7323
4548
31
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
Previa Caracterizar la Variabilidad

• 1.1 Rendimiento Esperado en base a
• Aptitud de suelos
• Tecnología (Observados y Simulados)
• Disponibilidad de Agua (irrigados)

• 1.2 Rendimiento Esperado en base a
• Resultados Históricos a Nivel Nacional
• Muestreos

2. Variabilidad de Precios y Costos
32
(No Transcript)
33
(No Transcript)
34
(No Transcript)
35
Variabilidad Rendimientos X Variabilidad Precio
s y Costos
Variabilidad del Resultado Económico
36
Costo de Producción en kg/ha Costo (US/ha) /
Precio Trigo (US/kg)
37
Producción de Cultivos Variabilidad y
Riesgos Rendimientos de Trigo de Productores
(Muestras de DIEA, 400-800 productores por año)
(Todo el país)
Frecuencia ()
Rendimiento Esperado
Costo de Producción (kg / ha) OPYPA
38
DISCUSION CUALES FUERON LOS ANOS MAS
PRODUCTIVOS? CUALES FUERON LOS DE INGRESOS
ECONOMICOS POSITIVOS MAS FREECUENTES?
Producción de Cultivos Variabilidad y
Riesgos Rendimientos de Trigo de Productores
(Muestras de DIEA, 400-800 productores por año)
(Todo el país)
Frecuencia ()
Rendimiento Esperado
Costo de Producción (kg / ha)
39
(No Transcript)
40
Discusión No es precio de la PRIMA
Promedio
41
(No Transcript)
42
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
Previa Caracterizar la Variabilidad

• 1.1 Rendimiento Esperado en base a
• Aptitud de suelos
• Tecnología (Observados y Simulados)
• Disponibilidad de Agua (irrigados)

• 1.2 Rendimiento Esperado en base a
• Resultados Históricos a Nivel Nacional
• Muestreos

2. Variabilidad de Precios y Costos
43
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
1. Previa Caracterizar la Variabilidad
2. Pronóstico Perspectivas Climáticas
ej. El Niño / Oscilación Sur (ENSO)
44
(No Transcript)
45
(1950 - 1998)
()
()
() Una helada en Abril y a comienzos de
Octubre en 1 de cada 3 años La Niña
46
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
1. Previa Caracterizar la Variabilidad
2. Pronóstico Perspectiva Climática
El Niño / Oscilación Sur (ENSO)
3. MONITOREO / VERIFICACION
47
Sistemas de
Información y
Soporte para la
Toma de
Decisiones
48
Monitoreo de Condiciones Climáticas y Balance de
Agua en los Suelos (con mapa DSA) (Actualizado
en página Internet de INIA /GRAS)
http//www.inia.org.uy/disciplinas/agroclima/index
.html
49
Monitoreo del Estado de la Vegetación a Nivel
Nacional
Sequia de 1999/2000 NDVI observado en el
Verano (AVHRR, 1km)
NOVIEMBRE, 1999
ENERO, 2000
DICIEMBRE, 1999
(bajo) NDVI (alto)
FEBRERO, 2000
MARZO, 2000
50
Monitoreo de Producción de Pasturas
Naturales (Producción Ganadera)
Producción de Materia Seca (kg / ha mes)
NDVI Mensual
NDVI vs Producción de Materia Seca
51
Sensoramiento Remoto (Satelital) Monitoreo a
Nivel Regional Identificación / Monitoreo de
usos de la tierra, medición de areas, etc
Primavera 1999
Imagen Landsat
Cult. Invierno 34,765 ha Eucalyptus
7,236 ha
Imagen Clasificada
52
Identificación y Determinación de Areas de Trigo
y Cebada (Escala Regional, 1999/2000)
1 km
30 km
53
Identificación de Chacras por Clase de Aptitud
de Chacras de trigo y cebada en suelos MUY
APTOS
APTOS

MOD. APTOS
NO APTOS
54
Pronósticos de Cosecha a nivel Regional (ej.
Trigo)
2. NDVI a antesis
1. Identificación de chacras de trigo

• Relación entre NDVI
• y Rendimiento

4. Modelos de Simulación de Cultivos
5. Muestreos, consultas, verificación
55
Paraná Rendimientos Simulados
1991
1989
1990
56
SISTD Uruguay Versión 1 MARGEN BRUTO ESPERADO
(US /ha) Media de 30 años Corridas de CERES
Trigo para la región Tecnología BX-1 (variedad,
época de siembra, fertilizante, etc)
Mean Gross Margin US /ha)
57
SISTD Uruguay Versión 1 Corridas de CERES Trigo
para la región Tecnología BX-1
Evaluación del RIESGO hasta cuánto se puede
perder una vez cada 10 años.
10th Percentile Gross Margin US /ha)
58
Aptitud de Suelos a Nivel de Empresa Agropecuaria
Riesgo de Erosión
Riesgo de Sequía
Drenaje
Fertilidad de Suelos
59
Información de Apoyo a un Sistema de Seguros
Agropecuarios
1. Rendimiento Esperado
2. Variabilidad de Precios y Costos 3.
Caracterización de los Riesgos
4. Monitoreo/Verificación de Clima y
Vegetación (Nacional, Regional, Predio)
60
(No Transcript)
61
2. Cubrir Situaciones Desfavorables Rol de
Instrumentos Financieros (ej. SEGUROS -
convencionales o no)
Desafío Los programas de Seguros
Agropecuarios son caros Históricamente
subsidiados en países desarrollados No
disponibles para los agricultores pequeños
(quienes más los necesitan)
62
Seguros de Índices Climáticos
Agricultores pequeños?

• Agricultores de Malawi no pueden comprar
  tecnología mejorada de maní
• Bancos (aversión al riesgo) no dan crédito por
  riesgo de sequías.
• Agricultores quieren mejorar tecnología pero no
  pueden comprar variedades mejoradas, fertilizantes

(J. Hansen, IRI)
63
Seguros de Índices Climáticos
Agricultores pequeños?

• Los sistemas tradicionales de Seguros fallan
• Los más vulnerables no pueden acceder

• Asegurar un índice climático
• Reduce costos de transacción, reduce incentivos
  para daños morales selección adversa
• (IRI en Malawi, Nicaragua, otros)

(J. Hansen, IRI)
64
Índices Climáticos Requerimientos de Lluvia,
Temperaturas para diferentes estados de
Crecimiento de los Cultivos
Daños por no satisfacer los requerimientos
de lluvias Daños por valores críticos
(heladas, exceso de lluvias)
65
Se aseguran los valores climáticos (no los daños)
Ventajas
No se requieren inspecciones de cultivos Menos
problemas de Selección Adversa Menos problemas
de Riesgo Moral
Problemas / Desafíos Muchos agricultores en
zonas pequeñas (todos se dañan con el mismo
evento) Falta de Información sobre daños
históricos Poca experiencia en tipos de
contratos Sistemas de monitoreo de las variables
climáticas
66
Experiencias del IRI
Malawi Productores de Maní Cultivares
mejorados Fertilizante fosfatados Créditos
Inaccesibles (alto riesgo)

• Seguro basado en Índice Climático
• Acceso a Crédito
• Adopción de Tecnología Mejorada
• Con la cooperativa /Proveedor de Insumos
• En cooperación con el Banco Mundial, Swiss RE

Ahora África, Nicaragua, Honduras. Herramienta
Educacional para Diseño de Contratos
67
Comentarios Finales
Alternativas a los Seguros Tradicionales
mejor adaptadas a Agricultores Pequeños (ej.
Índices Climáticos)
Identificar Valores Climáticos Críticos a ser
utilizados como Índices para Seguros, y Nivel de
Daños Asociados
Identificar Métodos para Monitoreo de Clima y
Vegetación
Desarrollar Sistemas de Información y Soporte
para la Toma de Decisiones (SISTD)
Rol de los Pronósticos Climáticos
Identificar Contratos Adecuados (desarrollo de
capacidades)
68
(No Transcript)
69
Africa Impact on Rural Populations Acting on
Risk Assessments

• Neil Ward

Workshop on Risk for Rural CommunitiesSwiss Re
Centre for Global Dialogue, Zurich, October 8-10
2007
70
Sahel Rainfall Seasonal Total, 1900-2006 Blue is
11-year running average Season is July-September
Rain mm
Climate is a huge risk factor in AfricaNature of
the climate variabilityNature of the economy
rain-fed agriculture
Rainfall Index, O. Ndiaye (Based on GHCN stations)
71
Drought identified as a leading risk
forMillennium Villages
72
Millennium Villages are showing that huge
increases in production are possible
73
Producción de Alimentos (7 aldeas)Kenya,
Uganda, Rwanda, Tanzania, Malawi, Ghana, Nigeria
Media Rango
Rendimiento de Maiz con intervenciones (t/ha) 4.1 2.8 - 6.5
Maiz sin intervenciones (t/ha) 1.5 0.3 2.8
Aumento de Rendimientos (t/ha) 2.6 1.0 4.3
Costo de Fertilizante y Semillas (/ha) 158 113 - 250
Costos de Inputs para aumentar una T de maiz () 77 31 - 153
(From P. Sanchez and MV teams)
74
Mejorar la Gestión de los riesgos de sequía
(i) Adoptar estrategias agresivas cuando hay
cierta confianza de que no va a haber sequía
(todavía una pregunta para investigar)
(ii) Adoptar estrategias agresivas todos los
años, y tener un seguro de sequía (también en
investigación, pero se esta probando ya - África,
A. Central, SE Am Sur)
75
Drought Index Insurance A contribution to
managing the climate risk
Millennium Villages and Index Insurance Team
C. Palm, D. Osgood, A. Siebert, E. Holthaus, J.
Anttila-Hughes, J. Puri, W. Baethgen,
partnership with Swiss Re, and partnerships
with Meteorological Services in Africa
(processing station rainfall data) and satellite
data sources (NASA and NOAA)
76
Long-term average greenness varies across MV
sites
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) A
satellite measure of vegetation greenness
Koraro, Ethiopia Average NDVI 0.463
Sauri, Kenya Average NDVI 0.59
77
Potou, Senegal is closest to desert margin
Potou, Senegal Average NDVI 0.397
Tiby, Mali Average NDVI 0.468
78
Variables that can be a proxy forimpact on rural
population
Satellite Regional NDVI
Ground-based Local Rainfall
Rainfall
79
Seasonal rainfall total is not the best indicator
for crop yield Alternative is to use a simple
crop model, e.g. Water Requirement Satisfaction
Index (WRSI)
Water requirement varies through crop growth cycle
Example for 180-day maize (as used for Sauri)
80
1984
2000
81
Impactos de Lluvia en Africa

• Inseguridad alimentaria devastación directa a
  familias
• Crédito limitado para semillas y fertilizantes
• (aversión al riesgo, seguros, instituciones,
  mercados)
• Faltan incentivos para desarrollar mercados de
  capital

82
Pensando en Soluciones

• Instrumentos financieros para gestionar riesgos
  de sequía considerando simultáneamente
• Crédito
• Disponibilidad y uso de semillas y fertilizantes
• Sistemas financieros intermediarios (e.g., WFP)

83
Conclusion

• Se pueden obtener enormes impactos simplemente
  con
• aplicación de fertilizantes
• (indicaciones x2-3 con inputs adicionales
  modestos en MV)
• Aun riesgos a gestionar, posiblemente mas
  necesarios que nunca
• - Clima Cambiando
• - Promoción de Practicas de Intensificación
• Seguros de Índices Climáticos pueden cumplir un
  rol importante
• Desafíos de ID para mejorar la efectividad de
  seguros