Ingeniería ISSN Impreso: 1409-2441 ISSN electrónico: 2215-2652

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Distribución potencial de tres cultivos agrícolas en Costa Rica bajo escenarios de cambio climático: implicaciones de manejo agroforestal y desarrollo socioeconómico
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Palabras clave

Ecologic modeling
maxent
pineapple
rice
sugarcane.
Arroz
caña de azúcar
maxent
modelación ecológica
piña.

Cómo citar

Coto Fonseca, A., Rojas, C., & Molina Murillo, S. (2017). Distribución potencial de tres cultivos agrícolas en Costa Rica bajo escenarios de cambio climático: implicaciones de manejo agroforestal y desarrollo socioeconómico. Ingeniería, 27(2), 56–73. https://doi.org/10.15517/ri.v27i2.26444

Resumen

El análisis aplicado del cambio climático sobre actividades humanas ha cobrado relevancia en los últimos años. Su efecto sobre los sectores agrícolas en países en desarrollo es importante para delinear estrategias de adaptación futura. En este trabajo se han evaluado las distribuciones actuales y potenciales futuras bajo un marco de modelaje ecológico para nichos de arroz, caña de azúcar y piña en Costa Rica. Los resultados sugieren que, para los tres cultivos, las zonas con la mayor probabilidad de efecto negativo corresponden a ambientes rurales. Para el cultivo de caña de azúcar, todos los escenarios futuros presentan un mayor traslape con la cobertura boscosa del país, mientas que el cultivo de piña muestra una tendencia inversa con menor traslape. Las variaciones puntuales de la temperatura media anual y la precipitación anual no presentan un patrón definido. La presente investigación demuestra la importancia de la modelación de escenarios de cambio climático como herramienta para evaluar el potencial efecto de este fenómeno sobre cultivos agrícolas, con su respectiva repercusión a nivel social y ambiental.

https://doi.org/10.15517/ri.v27i2.26444
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Citas

Adger WN, Dessai S, Goulden M, Hulme M, Lorenzoni I, Nelson DR, et al. Are there social limits to adaptation to climate change? Clim Change. 2009;93(3-4):335–54.

Rosenzweig C. Climate Change and Agriculture. In: Meyers AR, editor. Extreme Environmental Events: Complexity in Forecasting and Early Warning [Internet]. New York, NY: Springer New York; 2011. p. 31–41. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-7695-6_3

Chowdhury RB, Moore GA. Floating agriculture: A potential cleaner production technique for climate change adaptation and sustainable community development in Bangladesh. J Clean Prod

[Internet]. Elsevier Ltd; 2014; Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.10.060

Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura [IICA]. Impacto del cambio climático en la agricultura [Internet]. San José, Costa Rica; 2012. Disponible en: http://www.iica.

int/sites/default/files/document/2015-08/nota_tecnica_03-12.pdf

Bongaarts J. Human population growth and the demographic transition. Philos Trans R Soc

B Biol Sci [Internet]. 2009 Sep 21;364(1532):2985 LP – 2990. Disponible en: http://rstb.royalsocietypublishing.

org/content/364/1532/2985.abstract

Mitchell JFB, Lowe J, Wood R, Vellinga M. Extreme events due to human-induced climate change. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 2006;364(1845):2117–33.

van der Linden SL, Leiserowitz AA, Feinberg GD, Maibach EW. How to communicate the scientific consensus on climate change: plain facts, pie charts or metaphors? Clim Change.

;126(1-2):255–62.

Vallejo C. El desarrollo de la acción climática: una propuesta ante los INDCs para Costa Rica.

Ambientico [Internet]. 2016;(258):70–5. Disponible en: http://www.ambientico.una.ac.cr/pdfs/

art/ambientico/A11.pdf

Molina-Murillo S.A. Desarrollo verde e inclusivo en respuesta al cambio climático. Ambientico

[Internet]. 2015;(258):24–9. Disponible en: http://www.ambientico.una.ac.cr/pdfs/art/

ambientico/A4.pdf

Secretaría Ejectiva de Planificación Sectorial Agropecuario. Boletín Estadístico Agropecuario.

San José, Costa Rica; 2015.

Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura [IICA]. Modelos de simulación y herramientas de modelaje: elementos conceptuales y sistematización de herramientas para apoyar el análisis de impactos de la variabilidad y el cambio climático sobre las actividades

agrícolas. San José, Costa Rica; 2015.

Jolliffe IT. Principal Component Analysis. 2nd ed. New York, NY: Springer-Verlag New York; 2002. 405 p.

Sistema Nacional de Áreas de Conservación [SINAC], Fondo de Financiamiento Forestal de Costa Rica [FONAFIFO]. Mapa de tipos de bosque para Costa Rica [Internet]. 2012. Disponible

en: http://www.sirefor.go.cr/?page_id=872

Baldwin R. Use of maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy. 2009;11(4):854–66.

Instituto Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria. Manual de recomendaciones del cultivo de arroz. San José, Costa Rica; 2008.

Instituto Nacional de Estadísticas [INEC]. VI Censo Nacional Agropecuario [Internet]. San

José, Costa Rica; 2015. Disponible en: http://www.inec.go.cr

Ministerio de Planificación Nacional y Planificación Económica [MIDEPLAN]. Índice de Desarrollo Social 2013. San José, Costa Rica; 2013.

Bouroncle C, Imbach P, Läderach P, Rodríguez B, Medellín C, Fung E. La agricultura de Costa Rica y el cambio climático: ¿Dónde estan las prioridades para la adaptación? CGIAR Res

Progr Clim Chang Agric Food Secur. 2014;8.

Programa Estado de la Nación en Desarrollo Humano. Armonía con la naturaleza. Vigésimo primer Informe Estado de la Nación en Desarrollo Humano Sostenible. San José, Costa Rica; 2015.

Arguedas D. Expansión agrícola y urbana devoran manglares del Pacífico. Semanario Universidad

[Internet]. San José, Costa Rica; 2014 Jul; 2. Disponible en: http://semanariouniversidad.ucr.cr/pais/expansin-agrcola-y-urbana-devoran-manglares-del-pacfico-2/

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