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RESUMEN
Los últimos estudios sobre cambio climático proyectan importantes disminuciones de los recursos hídricos en la cuenca mediterránea. En este contexto toma relevancia el desarrollo de metodologías que permitan evaluar el impacto económico asociado a las proyecciones climáticas. Con este objetivo se desarrolla un modelo dinámico estocástico que integra componentes climáticos, hidrológicos, institucionales y económicos y se realiza una aplicación del mismo a dos zonas regables de la cuenca del Guadalquivir bajo distintos escenarios de cambio climático. Los resultados obtenidos revelan que la reducción en los beneficios esperados por los agricultores podría ser de hasta el 24%, la probabilidad de incurrir en escenarios de fuertes reducciones de beneficios se incrementa de manera muy acusada y se demuestra además que los escenarios adversos serán mas persistentes en el tiempo.
1. INTRODUCCIÓN
El cambio climático de origen antropogénico es un proceso global cuyas bases científicas gozan ya de plena aceptación en la comunidad científica internacional. Los modelos desarrollados por los institutos más avanzados (Hadley Centre y University of East Anglia, Reino Unido; PIZ, Alemania) coinciden en proyectar disminuciones de precipitaciones en las cuencas mediterráneas. Los efectos del cambio climático sobre la hidrología de las cuencas son particularmente difíciles de proyectar, porque entran en juego factores como cambios en las características del régimen pluviométrico, los cambios en la vegetación de la cuenca y el aumento de las temperaturas (Strzepek et al., 1999). Pese a toda la incertidumbre que exija la interpretación de los resultados de los modelos, el hecho cierto es que la cuenca del Guadalquivir verá reducidos sus aportes como consecuencia del cambio climático, en una magnitud que podría situarse entre el 20 y el 40% (Ayala Carcedo e Iglesias, 1997). También hay evidencia de que el régimen pluviométrico podría ver aumentada su variabilidad intra- e inter-anual, con mayor probabilidad en las cuencas que vierten al Mediterráneo.
Si bien la literatura cuenta con decenas de artículos que han evaluado el impacto del CC sobre los recursos hídricos (ver Strzepek et al. 1998), muy pocos son los estudios que han abordado desde la óptica económica los efectos del cambio climático sobre los recursos hídricos. Hasta la fecha, exceptuando el trabajo de Balti et al. (2001) centrado exclusivamente en la agricultura, no se ha publicado ningún estudio dirigido a evaluar los efectos económicos del cambio climático en España. En 1998 el Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (Feenstra et al.1998) publicó un manual de valoración de impactos del cambio climático, en el que se exponen numerosas metodologías y aplicaciones prácticas dirigidas a evaluar impactos y estrategias de adaptación. El capítulo destinado a los recursos hídricos deja bien a las claras las dificultades inherentes en todo intento de evaluar económicamente el impacto del cambio climático sobre sectores usuarios o dependientes de los recursos hídricos (Strzepek et al., 1998).
El trabajo presenta una metodología para evaluar el impacto económico del cambio climático en la agricultura de regadío. En su dimensión metodológica, el trabajo describe el modo en que se integran funcionalmente aspectos hidrológicos -- sujetos a procesos aleatorios --, ingenieriles, institucionales - que condicionan el modo con que se gestionan las reservas - y los relativos a las economías de las explotaciones agrarias de regadío. Tomando como área de estudio la Cuenca del Guadalquivir, concretamente, dos zonas regables características de marcos institucionales diferenciados, se obtienen valoraciones del impacto del cambio climático sobre la economía de las explotaciones agrarias de regadío.
El trabajo continúa con una revisión de la literatura sobre evaluaciones económicas de los efectos del cambio climático sobre los recursos hídricos. En el tercer epígrafe se presenta el marco analítico, detallando el modelo desarrollado y los supuestos incorporados en las relaciones que lo definen. El cuarto epígrafe presenta la aplicación de este modelo a dos zonas regables de la cuenca del Guadalquivir que se encuentran gobernadas por modelos de gestión claramente diferenciados. En el quinto epígrafe se presentan y discuten los resultados, y en el sexto se resumen las conclusiones y se sugieren líneas de trabajo que pueden contribuir a profundizar en los estudios de impacto económico del cambio climático sobre los recursos hídricos.
2. REVISIÓN DE LA LITERATURA
Abundando en la notoria escasez de referencias sobre evaluaciones económicas del cambio climático sobre los recursos hídricos, destaca el hecho de que en su compendio de herramientas de decisión para evaluar el cambio climático elaborado para la Secretaría de la Convención de Naciones Unidas para el Cambio Climático (UNFCCC, 1999) se citen cinco herramientas-modelos específicos para el estudio del agua, y sólo dos contengan subrutinas de análisis económicos.
Entre las escasas referencias que abordan desde la óptica económica los efectos del cambio climático sobre los recursos hídricos destaca el trabajo de Hurd et al. (1998), que se comenta a continuación, y la contribución seminal de Vaux y Howitt (1984). El desfase es debido, entre otras cosas, a la dificultad de integrar en la modelización hidrológico-económica los aspectos institucionales que definen la gestión de las aguas en cada región o cuenca. Sin esa integración, los ejercicios de simulación carecerían de relevancia al obviar elementos tan importantes, como los criterios asignación de agua. También puede ser debido a que las proyecciones sobre cambios en los aportes de una cuenca todavía no concitan demasiada confianza para rangos de previsión relativamente estrechos.
Hay que destacar también dos interesantes trabajos de optimización: el de Fischer y Rubio (1997) que desarrolla un modelo dinámico de optimización estocástica para determinar el impacto del cambio climático en el nivel de inversión óptima en infraestructuras hidráulicas y el de Venema et al. (1997) que presenta un modelo que integra aspectos hidrológicos, ingenieriles y económicos para evaluar planes de gestión económica y de política agraria, ante diversos escenarios de cambio climático. Tras caracterizar la serie histórica de los aportes en la cuenca del río Senegal, los autores generan diversos escenarios de aportes con los que alimentan un modelo dinámico de gestión de embalse, al cual se vinculan usos hidroeléctricos y agrarios. La resolución del modelo, que optimiza una función multiobjetivo, permite caracterizar reglas óptimas de gestión definidas por fechas y volúmenes de desembalses. Las reglas óptimas son reexaminadas ante tres escenarios de hidrología y dos escenarios de política agraria, obteniendo los umbrales de garantía de abastecimiento logrados en cada escenario.
Hurd et al. (1999) aparece como la única referencia de un trabajo que ha intentado evaluar los efectos económicos globales derivados del cambio climático en su influencia sobre los recursos hídricos en EEUU. Empleando modelos similares al de Booker y Young (1994) desarrollado para el Colorado, desarrollaron modelos específicos para otras cuencas importantes tales como la del Missouri, Delaware y el sistema Applachicola-Flint-Hattahoochee. El enfoque desarrollado por Hurd et al. vincula un modelo hidrológico con un modelo de cuenca de equilibrio espacial, ambos sensibles a distintos escenarios de cambios en temperatura y precipitaciones, obteniendo medidas de bienestar económico, usos consuntivos y no consuntivos del agua, estados de los embalses y precios sombra del agua. Su componente económica se articula en torno a funciones de bienestar económico basados en modelos de programación matemática y elasticidades de demanda. El enfoque utilizado es determinista y sus escenarios quedan definidos por la combinación de distintos niveles de calentamiento (de 1.5ºC a 5.0ºC) con elevaciones y disminuciones de las precipitaciones (desde -10% al 15%). Los resultados económicos obtenidos por los autores extrapolados para EEUU al completo oscilan entre 43.000 millones de dólares de 1994 en pérdidas anuales de bienestar (escenario: +5.0ºC, 0% precipitación) hasta un aumento anual de bienestar de 9.760 millones de dólares (escenario +1.5ºC, +15% precipitación). En el primer supuesto, que coincide con el del escenario más perjudicial, la distribución de costes asignaría un 73% a la pérdida de beneficios no consuntivos (fundamentalmente costes derivados de menores opciones recreativas y pérdida de calidad de las aguas), 17% en menores oportunidades para la hidroelectricidad, y solo un 8,5% en pérdidas para el sector del regadío.
3. EL MARCO ANALÍTICO
En esta sección se establece el marco analítico para evaluar el impacto económico del cambio climático en los sistemas de regadío. Con dicho objetivo, se presenta un modelo dinámico estocástico que permite variabilidad en la oferta de agua a la que se enfrentan los regantes que reciben agua de un embalse y obtener la trayectoria que siguen los beneficios esperados por los agricultores a partir de unas determinadas condiciones iniciales del sistema.
Esta trayectoria se caracteriza como un proceso markoviano que integra distintos componentes económicos, institucionales, hidrológicos y climáticos. En primer lugar, se define el beneficio económico de las actividades agrícolas de regadío. En segundo lugar, se modeliza el comportamiento institucional que refleja las normas y reglas de gestión que rigen un embalse. Finalmente, se especifican otros componentes hidrológicos y climáticos, como la caracterización de la distribución de los aportes que recibe un embalse. Este enfoque permite simular el impacto económico de determinados cambios en los parámetros del modelo. El objetivo de este trabajo de investigación es evaluar el impacto económico de plausibles escenarios de cambio climático que afectan a la media y a la varianza de la distribución de los aportes del sistema.
Comencemos considerando el caso de una comunidad de regantes con K agricultores heterogéneos que recibe agua de un único embalse. A principio de campaña el organismo encargado de la gestión del embalse anuncia a los agricultores la dotación de agua disponible para la presente campaña. Cada agricultor k ajustará su plan de producción a la dotación disponible, de forma que:
Max p k t (Wt,Vkt, fk) (1)
 |
siendo Wt la dotación de agua que perciben los agricultores en la presente campaña t, Vkt representa otras variables de decisión del agricultor que adoptan valores óptimos para cada nivel de W y fk representa un vector de parámetros dados que determinan los beneficios del agricultor tales como precios, subvenciones, costes de mano de obra, etc.
De donde: pkt* = Fk (Wt; Vkt*, fk) (2)
El beneficio esperado en el año t vendrá pues dado por la dotación que perciben los agricultores en dicha campaña de riego y depende por tanto de las decisiones de desembalse que cada año tome el organismo que gestiona el embalse o red de embalses.
Ahora bien, supongamos que las reglas de desembalse establecen la dotación de agua desembalsada a los agricultores en función de una variable observable como, por ejemplo, el estado del embalse a principio de la campaña, y que dichas reglas pueden ser representadas mediante la siguiente función genérica:
Wt = 0 , si St <Smin (3a)
Wt= G(St), con GS>0 y GSS<0 si St> Smin (3b)
Donde Smin representa el stock por debajo del cual el remanente son fangos o lodos que no se pueden desembalsar, o bien representa el nivel de stock a partir del cual otros usuarios tienen derechos prioritarios.
Si asumimos que estas reglas de desembalse siguen un patrón consistente a lo largo del tiempo, con (2) y (3), podemos expresar el beneficio de los agricultores en un año t, como una función del estado del embalse a principio de campaña:
pkt = Fk (W(St)) (4)
Consideremos ahora el caso más sencillo de un único embalse que suministra agua a una comunidad de regantes. La dinámica en el estado de dicho embalse sigue un proceso markoviano que estará gobernado por la siguiente ecuación estocástica en la que se integran varios elementos climáticos, hidrológicos e institucionales:
St+1 = St – Gt (St) – P(St-1)- A(St-1,
) +
(5)
donde
St representa el estado del embalse a principios de la campaña t
St+1 representa el estado del embalse a principios de la campaña siguiente, t+1
Gt(St) representa la regla de desembalse a todos los usuarios en el período t
P(St) son las pérdidas del sistema en el período t
es una variable estocástica que representa los aportes de agua que entran en el embalse en el período t
A(St,
) representa los aliviados de agua del embalse en el período t
Sea
una variable aleatoria con una distribución de probabilidad dada y sean Gt(St) y P(St) funciones conocidas o estimables, podemos caracterizar la evolución del sistema a través de la matriz de probabilidades de transición de un estado inicial St dado a un estado final St+1.
Sea Si el estado inicial del embalse en el período t, con i= 1,..., n representando todos los posibles estados del embalse y sea Sj el estado del embalse en el siguiente período t+1, con j=1,...,n. A partir de la ecuación (5), podemos determinar todos los elementos de la matriz de probabilidades de transición P(i,j).
(6) donde cada elemento pij representa la probabilidad de alcanzar un determinado nivel de stock Sj en el período t+1, dado el nivel inicial de stock Si en el período t. Esta matriz de dimensión n x n es homogénea y estable en el tiempo, y satisface las siguientes condiciones (Malliaris y Brock, 1999)
y
Dadas unas determinadas condiciones iniciales S0=Si en t=0, la probabilidad de alcanzar un determinado stock Sj en los períodos sucesivos, determinará también la probabilidad de obtener un beneficio asociado a Sj . A partir de la distribución de probabilidades obtenidas para cada período t, podemos calcular el beneficio esperado según:
Para t=0 
Para t=1 
Para t=2 
Para t=3 
...
Para t (7)
Esta trayectoria en el tiempo converge a una distribución de estado estacionario G (i), si se cumplen las siguientes condiciones (Malliaris y Brock, 1999).
(8) 
(9)
(10)
(11) Finalmente, definimos el período T a partir del cual se produce la convergencia si se cumple que:
(12) Donde la ecuación (12) expresa que la influencia de las condiciones iniciales en la probabilidad de obtener un determinado beneficio en un período igual o posterior a T es inferior a 
.
Podemos utilizar la distribución de probabilidades de dicho estado estacionario estocástico para determinar el beneficio esperado de los regantes bajo distintos escenarios climáticos.
El concepto de valor de opción y precio de opción de un proyecto que altera la probabilidad de recibir un determinado bien ha sido analizado por Freeman (1985). En el contexto que aquí se analiza, aplicaremos el concepto de precio de opción para evaluar el impacto económico de un escenario de cambio climático que altera la distribución de probabilidad de una oferta de agua estocástica. Definimos el impacto económico del cambio climático Vcc como aquel valor que iguala los beneficios esperados de la distribución del estado estacionario bajo las condiciones climáticas actuales con los beneficios esperados de la distribución del estado estacionario bajo el escenario de cambio climático:
(13) Donde G (j) representa la distribución de probabilidades en el estado estacionario correspondiente al régimen actual de aportes y GCC(j) es la distribución de probabilidades del estado estacionario resultante bajo el régimen de aportes en un determinado escenario de cambio climático.
4. APLICACIÓN EMPÍRICA
En este apartado se presenta una aplicación de este marco analítico para evaluar el impacto económico de plausibles escenarios de cambio climático en la comunidad de regantes El Viar que recibe agua del embalse El Pintado y en la comunidad de regantes de Bajo Guadalquivir que recibe agua de la red de embalses de la Regulación General(RG).
Estas dos zonas representan regadíos bien diferenciados por sus características técnicas, aptitud productiva, origen de las aguas de riego y organización institucional. La tabla 1 describe las principales características descriptivas de la zona regable del Viar y de Bajo Guadalquivir (Sector B-XII). Ambas comunidades están sometidas a una gestión diferente de los embalse que les suministran agua, lo que determina unos criterios de reparto distintos. En el caso del Viar en el que el agua procede del embalse del Pintado, embalse gestionado por las Juntas de explotación de forma prácticamente independiente, la dotación asignada en años normales es independiente de lo que suceda en el resto de la cuenca. La zona regable de BG se abastece del agua procedente de la red de embalses que constituyen la RG, por lo que la gestión se encuentra centralizada en la Confederación Hidrográfica del Guadalquivir. Esto implica que en periodos de sequía hidrológica los usos prioritarios sean el principal destino de las reservas de la RG con lo que BG sufre serias restricciones en el abastecimiento de agua para riego.
Tabla 1: Características descriptivas de las zonas objeto de estudio.
Característica |
VIAR |
Sector B-XII (Bajo Guadalquivir) |
Superficie regable |
11.958 |
14.099 |
Dotación Teórica (m3. Ha-1) |
7.370 |
8.590 |
Número de explotaciones |
3.978 |
1.167 |
Origen de la aguas |
Pintado |
Regulación General |
Año de inicio |
1949 |
1974 |
4.1. La función de beneficio agrícolas
La función de beneficio bruto agrícola obtenida para cada comunidad de regantes está basada en los resultados de un modelo de programación matemática aplicado a un conjunto de explotaciones representativas (Iglesias et al, 2000). Mediante sucesivas simulaciones de un rango completo de dotaciones, que van desde una dotación cero hasta una dotación máxima, el modelo genera los niveles óptimos de otras variables de decisión a corto plazo tales como la elección y asignación de cultivos y la contratación de mano de obra eventual, obteniendo como resultado un determinado beneficio bruto para cada nivel de dotación. A partir de estos resultados, se obtiene la función de beneficio bruto en forma reducida cuya forma funcional para cada comunidad de regantes está expresada en la tabla 2.
Tabla 2. Forma funcional entre el Margen Bruto (p) y la dotación(W) p= aW2 + bW+c
Coeficiente |
EV |
BG |
a (Dotación) |
68.83 |
62.45 |
b (Dotación)2 |
-4.25 |
-4.5 |
c |
160.9 |
258.66 |
R2 ajustado |
0.99 |
0.99 |
Fuente : Iglesias et al(2000)
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