Introducción
El cambio climático es uno de los problemas de mayor interés a tratar en la agenda mundial debido a que sus efectos se ven reflejados en todos los países, ya sea en mayor o menor medida. Sus causas pueden ser naturales o antropogénicas (Díaz, 2012). Se espera que el sector más perjudicado económicamente por el cambio climático sea la agricultura, viéndose afectado por la disminución del ingreso económico. Este sector es un determinante para la seguridad alimentaria (López y Hernández, 2016), la cual se da cuando todos tienen el acceso permanente a alimentos seguros, nutritivos y en cantidad suficiente para satisfacer sus requerimientos nutricionales y preferencias alimentarias, pudiendo llevar de esta forma una vida activa y saludable (FAO, 2019).
La agricultura es la fuente principal de la economía en el Distrito de Riego 005, por lo que una reducción en la superficie de cultivos, debido a la falta de recursos hídricos, conllevaría un impacto socioeconómico (IMTA, 2013). Por otra parte, el cambio climático afecta en los grados días de desarrollo, los cuales se refieren a los índices utilizados para la estimación del desarrollo de las plantas, estos han sido utilizados en numerosos sistemas de producción de hortalizas para predecir la madurez fisiológica, la fecha de cosecha y el momento de siembras sucesivas (Hoyos et al., 2012).
Existe por parte de la comunidad científica un consenso para el estudio del cambio climático en torno a las ciencias sociales, para describir cómo es percibido por las personas (Vélez-Torres et al., 2016), ya que al conocer la relación que tienen diversas variables respecto al cambio climático, se pueden establecer estrategias que permitan a los agricultores entenderlo y elegir la opción para mitigación/adaptación para el tipo de cultivo y región.
Se ha demostrado que la adaptación es una opción efectiva que puede reducir significativamente los costos económicos y sociales que implica el cambio climático (Galindo et al., 2014). En México, el tema de la implementación de medidas de adaptación al cambio climático es nuevo, por lo cual, es importante considerar en primer lugar la incertidumbre existente al respecto, ya que no se conoce la magnitud y ello dificulta establecer medidas de adaptación; en segundo lugar, la constante fluctuación de la vulnerabilidad ante los cambios requiere una evaluación constante de los procesos para su mejor comprensión (INECC, 2018). El objetivo del presente estudio fue conocer el impacto del cambio climático en la agricultura del Distrito de Riego 005 en relación con la afectación que tiene el cambio climático en la agricultura.
Materiales y métodos
Características del área de estudio
El área de estudio se ubica en el Distrito de Riego 005, en la región centro-sur del estado de Chihuahua (Figura 1). En las coordenadas 27° 31’ a 28° 35’ latitud norte y 105° 45’ a 105° 00’ longitud oeste (CONAGUA, 2002). La precipitación media anual, en la zona de riego del Distrito de Riego, es de 334.1 mm (IMTA, 2013). El clima es muy seco semicálido BWh’ (h) seco semi cálido BSOh’ (h) y semi seco templado BS1k’ (h) con lluvias en verano, y temperaturas medias anuales entre 12 y 18 °C, temperaturas medias del mes más frio de -3 °C a 18 °C y una precipitación total anual de 300 a 500 mm (INEGI, 2005).
Muestreo
El muestreo aplicado fue aleatorio simple de acuerdo a Otzen y Manterola (2017). El tamaño de la muestra se obtuvo mediante la propuesta de Aguilar-Barojas (2005):
1).
Donde: p= probabilidad de éxito= 0.5; N= total de la población= 8096 agricultores (CONAGUA, 2018); q= probabilidad de fracaso= 0.5; Z= nivel de confianza= 1.96; d= error de muestra= 0.1.
Diseño de encuesta y recolección de datos
La encuesta se diseñó empleando la página Kobotoolbox (https://www.kobotoolbox.org), debido a que su interfaz es amigable para el usuario y el procesamiento de datos es funcional, posteriormente se tuvo contacto con agricultores del área de estudio, a los cuales se les aplicó la encuesta.
Método
Se tomaron en cuenta 30 variables categóricas, las cuales se analizaron utilizando el software de R4; a través, de pruebas de Chi-cuadrada, mediante las cuales se analizaron los resultados obtenidos en cada pregunta de la encuesta, para la medición del nivel de significancia, un análisis de correspondencia múltiple, para poder identificar la relación de las variables y modelos de regresión logística multinomial de las variables de interés que más inercia presentaron en cada dimensión, con la finalidad de entender la relación entre variables y sus categorías.
Resultados
La caracterización de los productores en el área de estudio estimó que 91.58% [X2(165.69) p< 0.001)] de los agricultores encuestados son de género masculino y 8.42% corresponde al género femenino, este resultado es similar a lo documentado por SADER (2019), la cual menciona que en México solo 15% del total de productores a nivel nacional son mujeres. Además, se encontró que la edad del 49.47% [X2(140.2) p< 0.001)] de los encuestados está comprendida entre 41 y 60 años, lo cual concuerda con lo registrado en el estudio sobre el envejecimiento de la población rural en México realizado por SAGARPA y FAO (2014), que indica que la edad promedio de los productores agropecuarios en México se encuentra en los 54.6 años.
En cuanto a las características de la producción agrícola, se encontró que 40% [X2(138.32) p< 0.001)] de los encuestados posee más de 20 ha. En 65.26% [X2(1 131.47) p< 0.001)] de los casos el nogal es el cultivo principal (Cuadro1), el cual tiene como atractivo su alta demanda en el mercado, ya que 70% se destina a su exportación a Estados Unidos de América (Retes et al., 2014). A su vez, 78.95% [X2(1 268.73) p≤ 0.001)] de los encuestados menciona que de su cultivo principal cosecha menos de 10 t ha-1,10.53% cosecha entre 10 y 20 t ha-1, 5.26% mencionó cosechas entre 61 y 80 t ha-1. En el caso de la alfalfa, se encuentra por debajo del promedio estatal 47.5 t ha-1. No obstante, en el Distrito de Riego 005 en el ciclo agrícola del año 2000, el rendimiento fue aún menor que el promedio referido, llegando a solamente 18.3 t ha-1 de forraje seco y en el año 2012 fue de 18.54 t ha-1 (Lara et al. 2014).
Cultivo principal | N | % | Chi-cuadrada | Sig |
Alfalfa | 20 | (21.05) | 131.47 | *** |
Chile | 5 | (5.26) | ||
Maíz | 3 | (3.16) | ||
Nogal | 62 | (65.26) | ||
Otro | 5 | (5.26) |
NS= diferencias no significativas (p> 0.05); *= diferencias significativas a un 5% (p< 0.05); **= diferencias significativas al 1% (p< 0.01); ***= diferencias significativas al 0.1% (p< 0.001).
Respecto al cambio climático, 97.89% [X2(187.17) p< 0.001)] de los encuestados dijo haber escuchado hablar acerca de él; asimismo, 44.09% [X2(155.33) p< 0.001)] lo define como una variación climática (Cuadro 2). Ello, muestra similitud con el estudio de opinión realizado por SEMARNAT e INECC (2016), en el cual 89% de los encuestados dijeron haber escuchado acerca del cambio climático y 5 de cada 10 mexicanos definieron el cambio climático como una alteración del clima o el medio ambiente.
Definición | N | (%) | Chi-cuadrada | Sig |
Cambio de temperatura | 27 | (29.03) | 55.33 | *** |
Cambio en los ciclos hidrológicos | 3 | (3.23) | ||
Consecuencia de la contaminación | 4 | (4.3) | ||
Otra | 18 | (19.35) | ||
Variación climática | 41 | (44.09) |
NS= diferencias no significativas (p> 0.05); *= diferencias significativas a 5% (p< 0.05); **= diferencias significativas al 1% (p< 0.01); ***= diferencias significativas al 0.1% (p< 0.001).
El 87.37% [X2(153.06) p< 0.001)] de los encuestados afirmó saber cuáles son las causas del cambio climático, de estos, el 55.42% [X2(195.77) p< 0.001)] identificó la contaminación como la principal causa (Cuadro 3). Lo anterior concuerda con un estudio desarrollado por SEMARNAT e INECC (2016), donde se encontró que más de 70% de los encuestados responsabilizaba a la actividad humana y la contaminación del aire por el cambio climático.
Causas | n | (%) | Chi-cuadrada | Sig |
Calentamiento global | 3 | (3.61) | 95.77 | *** |
Contaminación | 46 | (55.42) | ||
Gases de efecto invernadero | 7 | (8.43) | ||
Otra (actividad humana, quema de combustibles) | 13 | (15.66) | ||
Sobreexplotación de recursos | 11 | (13.25) | ||
Uso de agroquímicos | 3 | (3.61) |
NS= diferencias no significativas (p> 0.05); *= diferencias significativas a 5% (p< 0.05); **= diferencias significativas al 1% (p< 0.01); ***=diferencias significativas al 0.1% (p< 0.001).
Por otra parte, 96.84% [X2(183.38) p< 0.001)] de los encuestados considera que el clima ha cambiado; de estos, 42.39% [X2(129.87) p< 0.001)] menciona que es notorio debido a la variación climática que existe en la región respecto a años anteriores. En este sentido, se reporta que, al fenómeno del cambio climático en Michoacán, de acuerdo a González et al. (2017) el 90% de los encuestados manifestó apreciar modificaciones del clima de la región, destacándose el aumento de temperatura. Asimismo, de los encuestados que consideran que el clima ha cambiado, 38.04% [X2(118.52) p< 0.001)] considera que el cambio se dio desde hace más de 15 años.
Sin embargo, de acuerdo con ONU (2017), en el periodo de 1880-2012 hubo un aumento de la temperatura media anual de 0.85 °C. Posteriormente, el IPCC (2013) para el periodo 2016-2035 pronosticó un probable cambio en la media global de temperatura en la superficie, respecto 1986-2005 con un rango de 0.3° a 0.7 °C. Lo anterior, presenta similitud con el presente estudio ya que 45.26% [X2(1151.47) p< 0.001)] de los encuestados considera que la situación que se ha presentado con mayor frecuencia ha sido el aumento de temperatura (Cuadro 4). Este aumento afecta árboles frutales caducifolios como el nogal, ya que requieren acumulación de horas frío para su adecuado desarrollo (José et al., 2016).
Situación | n | (%) | Chi-cuadrada | Sig |
Aumento de temperatura | 43 | (45.26) | 151.47 | *** |
Descenso de temperatura | 1 | (1.05) | ||
Granizo | 4 | (4.21) | ||
Heladas | 3 | (3.16) | ||
Lluvias | 1 | (1.05) | ||
Todas las mencionadas | 5 | (5.26) | ||
Sequías | 38 | (40) |
NS= diferencias no significativas (p> 0.05); *= diferencias significativas a 5% (p< 0.05); **= diferencias significativas al 1% (p< 0.01); ***= diferencias significativas al 0.1% (p< 0.001).
Con respecto a la afectación en la agricultura, 49.47% [X2(1 133.97) p< 0.001)] de los encuestados mencionó que el cultivo más afectado ha sido el nogal (Cuadro 5). El 52.17% [X2(168.11) p< 0.001)] dijo que el periodo en el que su cultivo se percibió más afectado fue de 2016 a 2020. Al respecto, las bajas temperaturas presentadas a finales de diciembre de 2018 provocaron graves daños en cultivos de hortalizas en Sonora y Chihuahua (CONAGUA, 2019). Si bien es cierto que las variaciones climáticas han afectado directamente a la agricultura, el impacto para cada agricultor es diferente debido a la diversidad y extensión de cultivos en la región.
Cultivos | n | (%) | Chi-cuadrada | Sig |
Alfalfa | 10 | (10.53) | 133.97 | *** |
Algodón | 3 | (3.16) | ||
Cacahuate | 2 | (2.11) | ||
Cebolla | 2 | (2.11) | ||
Chile | 11 | (11.58) | ||
Nogal | 47 | (49.47) | ||
Otro (maíz, membrillo, pistacho) | 16 | (16.84) | ||
Sandía | 4 | (4.21) |
NS= diferencias no significativas (p> 0.05); *= diferencias significativas a 5% (p< 0.05); **= diferencias significativas al 1% (p< 0.01); ***= diferencias significativas al 0.1% (p< 0.001).
El 77.89% [X2(129.57) p< 0.001)] de los encuestados afirma que el cambio climático afectó el rendimiento de sus cultivos. En el caso del nogal, la falta de horas frío ha dado como resultado producciones reducidas; acorde a esto, Grageda et al. (2017) aseveran que el incremento de la temperatura afecta el desarrollo de frutales caducifolios como el nogal pecanero que requieren una acumulación de frío para romper el período de dormancia. Además, 35.62% [X2(1.30.36) p< 0.001)] de los encuestados dijo que el porcentaje de afectación al rendimiento de sus cultivos fue de entre 21 y 40%. En relación con las pérdidas económicas en cultivos a consecuencia del cambio climático, 72.63% [X2(119.46) p< 0.001)] dijo haber sufrido pérdidas, mientras que para 39.13% [X2(131.8) p< 0.001)] fueron de entre 21 y 40%.
De los encuestados que sufrieron pérdidas económicas, solo 40.58% contestó a cuánto ascendían las pérdidas, coincidiendo en que la afectación fue en el 25% de los casos [X2(14.86) p> 0.05)] de entre $100 000.00 y $250 000.00, mientras que otro 25% tuvo pérdidas >$1 000 000.00 y <$100 000.00. Debido a la omisión de respuesta a la pregunta por parte de los productores, los resultados fueron no significativos. No obstante, el cambio climático eventualmente puede tener efectos negativos en la economía agrícola (Ortiz y Ortega, 2018) y se estima que para el año 2055 en América Latina y África la producción de maíz sufra una reducción de 10%, lo cual equivaldrá a pérdidas de dos mil millones de dólares al año, afectando principalmente a los pequeños productores.
Cabe destacar que 39.13% [X2(118.94) p< 0.001)] de los encuestados considera que el periodo más afectado ha sido en el desarrollo de los cultivos, esto debido a que los cambios en los patrones climáticos afectan el desarrollo y procesos fisiológicos, lo cual dificulta el cumplimiento de la demanda hidrica de los cultivos en la región, ya que, bajo estas condiciones, las demandas se incrementan (Ojeda et al., 2011). El 36.23% [X2(1.43.51) p< 0.001)] considera que la causa por la cual se han visto afectados los cultivos es principalmente por el aumento de temperatura (Cudro 6). Cabe destacar que los meses de enero de 2016 y 2017 fueron más cálidos desde 1880, al respecto, en la región los cultivos se enfrentaron al estrés hídrico por falta de agua y deshidratación por altas temperaturas (CONAGUA, 2019).
Causa | N | (%) | Chi-cuadrada | Sig |
Aumento de temperatura | 25 | (36.23) | 43.51 | *** |
Descenso de temperatura | 3 | (4.35) | ||
Granizo | 15 | (21.74) | ||
Heladas | 4 | (5.8) | ||
Lluvias | 1 | (1.45) | ||
Otra (plagas, contaminación, falta de acceso al agua) | 8 | (11.59) | ||
Sequías | 13 | (18.84) |
NS= diferencias no significativas (p> 0.05); *= diferencias significativas a 5% (p< 0.05); **= diferencias significativas al 1% (p< 0.01); ***= diferencias significativas al 0.1% (p< 0.001).
En cuanto a las medidas contra el cambio climático, 48.42% [X2(119.06) p< 0.001)] de los encuestados ha implementado alguna medida. En lo relacionado a la implementación de la labranza cero o de conservación, solo 13.04% [X2(125.13) p< 0.001)] de los encuestados ha aplicado esta medida, el cambio de tipo de cultivo ha sido aplicado por 17.39% [X2(119.57) p< 0.001)] y la implementación de técnicas de captación de agua, ha sido aplicado por 21.74% [X2(114.7) p< 0.001)]. Adicionalmente, 76.09% [X2(112.52) p< 0.001)] ha implementado otras medidas, entre las que destacan el uso de productos orgánicos para los cultivos.
Además, de las personas que han implementado medidas de mitigación/adaptación contra el cambio climático, 58.7% [X2(145.52) p< 0.001)] considera que estas medidas solo han contribuido de 0 a 20%, comentando que parte de esto se debe a que no todos los agricultores están aplicando las mismas medidas y se requiere ser constantes para ver resultados. A pesar de que productos como los abonos orgánicos favorecen la fertilidad del suelo y nutrición de las plantas, su capacidad de nutrimiento respecto a los fertilizantes es baja, requiriendo grandes cantidades para un resultado más notorio (Álvarez-Solís et al., 2010).
En relación con si los agricultores cuentan con algún seguro para proteger sus cultivos en caso de un evento climático catastrófico, solo 20% [X2(134.2) p< 0.001)] lo tiene. Sin embargo, 55.56% [X2(15.33) p< 0.05)] de los encuestados que cuentan con seguro no supieron especificar el nombre de este, pero comentaron que su adquisición fue un requisito para la obtención de un crédito.
Análisis de correspondencia múltiple
En este análisis se obtuvo como resultado dos dimensiones que en conjunto explicaron 13.4% de la inercia total (Figura 2). La primera dimensión explicó 7.6% de la inercia total, relacionada principalmente con la aplicación de medidas para mitigación y adaptación contra el cambio climático: labranza cero (M1), cambio de tipo de cultivo (M3), técnicas de captación de agua (M4), otras (M5) y el porcentaje de contribución de estas (cmedidas). En este sentido, Galindo et al. (2014) mencionan que algunas medidas de adaptación reducen costos de manera significativa en función del tipo de cultivo/región. Una mejor administración de recursos trae consigo menores costos, a su vez, utilizar fertilizantes o un riego diferente al acostumbrado tienen como resultado efectos positivos.
La segunda dimensión explica 5.8% de la inercia total y se encuentra relacionada principalmente con las variables de: ha sufrido pérdidas económicas (peconómicas), periodo más afectado (periodo), causa de la afectación (causa), porcentaje de pérdidas económicas (pp). De la afectación al cambio climático en el sector agropecuario en México, el Centro de Estudios para el Desarrollo Rural Sustentable y la Soberanía Alimentaria (2019) afirma que la agricultura puede verse afectada, entre otras causas, por eventos meteorológicos extremos, igualmente menciona que el incremento de las temperaturas afectará el crecimiento y desarrollo de algunos cultivos, sobre todo por los requerimientos hídricos.
En México las áreas agrícolas de temporal tendrán que adaptarse a un aumento de temperatura y menor cantidad de precipitación. Esa misma situación es representada en este estudio, ya que el cultivo más afectado ha sido el nogal, el cual tiene una demanda hídrica con rangos variables de 1 170 y 1 310 mm por año en arboles adultos (INIFAP, 2010). Siendo a su vez el principal cultivo que mencionaron los encuestados, por lo que las pérdidas debido a la falta de horas frío por las altas temperaturas podrían explicar la relación de las variables estudiadas.
En este sentido, el cambio climático muestra sus efectos negativos sobre las ganancias agrícolas, y para hacerle frente se considera que el remplazo de 10% del área sembrada por cultivos alternativos más rentables demandaran menos agua y pueden ser más resistentes a sus efectos (Tonconi, 2015).
Regresión logística multinomial
El primer modelo de regresión logística multinomial para las variables de interés se realizó teniendo como variable dependiente ‘porcentaje de contribución de las medidas a la mitigación y adaptación al cambio climático aplicadas’ (cmedidas) y como variables independientes ‘labranza cero’ (M1), ‘cambio de tipo de cultivo’ (M3), ‘técnicas de captación de agua’ (M4) y ‘otras medidas’ (M5) que fueron las que más inercia presentaron para la primera dimensión del análisis de correspondencia múltiple y se encuentran correlacionadas como se muestra en la (Figura 2). Para la variable ‘porcentaje de contribución de las medidas a la mitigación y adaptación al cambio climático aplicadas’ se usó como referencia el nivel 0-20%.
Al respecto, para temas de cambio climático se carece de estudios previos empleando esta metodología, no obstante, presenta potencial significativo para estudios agrícolas relacionados a variables climáticas. El resultado fue significativo (p= 0) al medir el riesgo relativo de que el porcentaje de contribución a la mitigación/adaptación al cambio climático sea de 21-40%, implementando: labranza cero (β11) siendo de 1.622824e+09 veces más que al no implementar labranza cero, cambio de tipo de cultivo (β12) siendo de 5.748581e-17 veces menos que al no implementar cambio de tipo de cultivo, técnicas de captación de agua (β13) siendo de 9.302693e-10 veces menos que al no implementar técnicas de captación de agua y en el caso de otras medidas (β14), siendo de 1.686106e+16 veces más que al no implementar otras medidas. La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
El resultado fue significativo (p= 0) al medir el riesgo relativo de que el porcentaje de contribución a la mitigación/adaptación al cambio climático sea de 41-60%, implementando: labranza cero (β21) siendo de 2.799979e-14 veces menos que al no implementar labranza cero; cambio de tipo de cultivo β22) siendo de 4.646137e-14 veces menos que al no implementar cambio de tipo de cultivo, técnicas de captación de agua (β23) siendo de 5.305706e-07 veces menos que al no implementar técnicas de captación de agua y en el caso de otras medidas (β24) siendo de 2.064378e-07 veces menos riesgo que al no implementar otras medidas. La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
El resultado fue significativo (p= 0) al medir el riesgo relativo de que el porcentaje de contribución a la mitigación/adaptación al cambio climático sea de 61-80%, implementando labranza cero (β31), siendo de 0.977972e-17 veces menos que al no implementar labranza cero; mientras que el resultado no fue significativo implementando el cambio de tipo de cultivo (p= 0.4338), técnicas de captación de agua (p= 0.6378) y otras medidas (p= 0.0488).
La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
El resultado fue significativo (p= 0) al medir el riesgo relativo de que el porcentaje de contribución a la mitigación/adaptación al cambio climático sea de 81-100%, aplicando: labranza cero (β41) siendo de 5.761973e-07 veces menos que al no implementar labranza cero, cambio de tipo de cultivo (β42) siendo de 1.224252e-09 veces menos que al no implementar cambio de tipo de cultivo, técnicas de captación de agua (β43) es de 2.905795e-08 veces menos que al no implementar técnicas de captación de agua, otras medidas (β44) es de 1.184600e+05 veces más que al no implementar otras medidas. La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
El segundo modelo de regresión logística multinomial se realizó teniendo como variable dependiente la variable ‘edad’ (edad) y como variables independientes ‘conocimiento del cambio climático’ (conocecc), ‘conocimiento de las causas del cambio climático (scausas), seguro (seguro), las cuales se eligieron ya que a pesar de no ser las que presentaron mayor inercia para la segunda dimensión del análisis de correspondencia múltiple, mostraron resultados significativos, los cuales son determinantes para el objetivo del estudio (Figura 2). Para la variable ‘edad’ se usó como referencia el nivel ‘20-40’.
Los resultados fueron no significativos al analizar el riesgo relativo de que los agricultores de 41 a 60 años conozcan qué es el cambio climático (p= 0.9498), sus causas (p= 0.09113) y cuenten con seguro (p= 0.9201. La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
Los resultados fueron no significativos al analizar el riesgo relativo de que los agricultores de 61 a 80 años conozcan qué es el cambio climático (p= 0.8579), sus causas (p= 0.3976), y cuenten con seguro (p= 0.8621). La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
Finalmente, los resultados fueron no significativos al analizar el riesgo relativo de que los agricultores de más de 80 años conozcan qué es el cambio climático (p= 0.9825), sus causas (p= 0.9446), y cuenten con seguro (p = 0.2775). La expresión que documenta la relación de las variables medidas fue:
Conclusiones
El cambio climático ha impactado la agricultura en el Distrito de Riego 005, siendo el nogal el más afectado en horas frío y cantidad de agua que requiere, situación que se puede agravar debido al aumento de las temperaturas y disminución de la precipitación por efecto de sequías. Una opción viable para la adaptación y mitigación al cambio climático en esta zona es la implementación de medidas que en conjunto que ayuden a reducir sus efectos, como la labranza de conservación y otras medidas como el uso de productos orgánicos para aplicación al suelo en las áreas de cultivo y la reconversión de cultivos con menor demanda de agua.
Uno de los inconvenientes, es que conforme la edad de los productores aumenta, su conocimiento del cambio climático, y sus causas, disminuye, por lo que es importante que los agricultores cuenten con este conocimiento, para que puedan decidir qué medidas implementar en sus cultivos. Otra opción es la contratación de seguros con una cobertura amplia que protejan los cultivos en caso de algún evento catastrófico que pudiera presentarse; no obstante, la experiencia de los productores es que en la actualidad la contratación de un seguro está dada como un requisito para la obtención de un crédito, y no como una medida contra el cambio climático.