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Atmósfera
versión impresa ISSN 0187-6236
Resumen
FAHAD, Muhammad; AHMAD, Ishfaq y ATHAR, H.. Implications of 1.5 and 2.0 ºC additional warming for wheat yield using a gridded modeling approach. Atmósfera [online]. 2020, vol.33, n.4, pp.337-355. Epub 10-Feb-2021. ISSN 0187-6236. https://doi.org/10.20937/atm.52751.
La meta de mantener el incremento de la temperatura media global por debajo de 2 ºC y posiblemente de 1.5 ºC se adoptó el Acuerdo de París de 2015. Por ello es importante entender los riesgos e impactos asociados con escenarios de calentamiento mayores a las temperaturas mencionadas. El presente estudio investiga el impacto de un calentamiento adicional de 1.5 y 2 ºC en el rendimiento de cosechas de trigo en Pakistán usando modelación reticular. Los datos generados por cuatro modelos de circulación general (GCM, por sus siglas en inglés) por debajo de 1.5 y 2 ºC se adquirieron del grupo HAPPI de creación de escenarios. El modelo CERES-trigo se calibró y evaluó con datos de campo y después se aplicó a la región de Pakistán. Los resultados de la calibración del modelo muestran una estrecha relación entre el rendimiento de trigo observado y simulado, con un margen de error de 0.52 a 1.36%. Las proyecciones de cambio climático indican que se espera un incremento de 0.46 y 1.44 ºC en la temperatura media en los escenarios de calentamiento adicional de 1.5 y 2 ºC de los GCM, respectivamente. Las variaciones espaciales de precipitación varían de -22.4 a 42.6% y de 4.6 a 34.1% en los escenarios HAPPI de 1.5 y 2.0 ºC, respectivamente. Se registró mayor precipitación en el norte que en el centro y sur de Pakistán. Los cambios de temperatura y precipitación proyectados provocarán una disminución en el rendimiento del trigo de 3.2 y 4.7% en Punjab y de 17.8 y 13.8% en la provincia de Sind en los escenarios de calentamiento adicional de 1.5 y 2.0 ºC, respectivamente. Sin embargo, el rendimiento del trigo se incrementará en 4.7 y 13% en Jaiber Pastunjuá y en 9.4 y 15.3% en Baluchistán en los mismos escenarios.
Palabras llave : climate impacts; gridded modeling; HAPPI scenarios; wheat; Pakistan.