© Conservation International / Audrie Siahainenia
Este proyecto ha sido financiado por el programa 2022 Climate Change AI Innovation Grants, auspiciado por Climate Change AI con el apoyo de la Quadrature Climate Foundation, Schmidt Futures y el Canada Hub of Future Earth.
La acuicultura del camarón se ha multiplicado por 100 en los últimos 40 años, pasando de unas 74 toneladas en 1980 a 7,4 millones de toneladas
La acuicultura del camarón se ha multiplicado por 100 en los últimos 40 años, pasando de unas 74.000 toneladas métricas en 1980 a 7,4 millones de toneladas métricas en 2020. Este rápido crecimiento se ha producido a costa de ecosistemas costeros críticos, especialmente los manglares. Aunque las tasas de deforestación han disminuido del 0,21% (1996-2010) al 0,04% (2010 a 2020), al menos el 35% de los manglares del mundo fueron deforestados a finales del siglo XX, y los servicios ecosistémicos que proporcionaban siguen perdidos.
Desarrollado por Conservation International (CI), el programa Climate Smart Shrimp (CSS) apoya los medios de subsistencia y la seguridad alimentaria de las comunidades al tiempo que mejora la resiliencia costera y la adaptación al cambio climático. La iniciativa proporciona los recursos para que los pequeños y medianos agricultores intensifiquen de forma sostenible la producción en una parte de su explotación a cambio de la restauración de los manglares en el resto de la explotación. Esto permite a las granjas más pequeñas ser más competitivas en el mercado mundial de productos básicos, al tiempo que proporciona financiación sostenida y abre parcelas disponibles para la restauración de manglares costeros. Sin embargo, no todas las explotaciones acuícolas son adecuadas para el enfoque CSS
En colaboración con Thinking Machines, Arizona State University, y Konservasi Indonesia, este proyecto utilizó datos de aprendizaje automático y de observación de la Tierra, como los de libre acceso imágenes de satélite de Planet NICFI y datos de estanques de acuicultura de los laboratorios Clark, para identificar y clasificar las explotaciones acuícolas de Indonesia y Filipinas que utilizan métodos de producción extensivos, en lugar de intensivos o de alta productividad. A continuación, el equipo combinó esta información con datos abiertos sobre el aumento del nivel del mar, el riesgo de inundaciones, el acceso a infraestructuras, la cubierta histórica de manglares y otros atributos para identificar emplazamientos viables para el CSS. La identificación de una reserva de estos sitios óptimos acelera la capacidad de CI para involucrar a los agricultores, la industria y las comunidades, y atraer inversiones para ampliar el CSS.
El principal objetivo del proyecto es mejorar la calidad de vida de las comunidades locales
El principal resultado del proyecto es una herramienta de mapa web que analiza la idoneidad potencial de los emplazamientos acuícolas en función de las características preferidas. Estas características del emplazamiento se separan en criterios de filtrado y puntuación basados en atributos definidos y se aplican a los mosaicos identificados como zonas de acuicultura. Cada mosaico o agrupación de mosaicos del mapa debe superar todos los criterios de filtrado para ser considerado "adecuado" o se considera automáticamente "inadecuado" si un mosaico o agrupación no supera alguno de los criterios.
Sitios acuícolas adecuados
La herramienta interactiva del mapa web se diseñó para agilizar la aplicación del FSC, pero tiene la ventaja de ayudar a informar y orientar a los profesionales de la conservación en la toma de decisiones sobre dónde centrar otros enfoques de soluciones basadas en la naturaleza. Esta herramienta facilita la identificación de zonas que son a la vez candidatas adecuadas para restaurar los manglares con el fin de aumentar la cubierta forestal y viables para intensificar la acuicultura del camarón con el fin de contribuir a la seguridad alimentaria y apoyar los medios de subsistencia locales. Aunque la herramienta en su forma actual ayuda a CI a evaluar rápidamente los cientos de miles de hectáreas potenciales en las que se podría implantar el SOC y a evaluar las ubicaciones óptimas, sólo ligeras actualizaciones o cambios en los criterios de puntuación podrían hacer que esta herramienta fuera aplicable en una amplia gama de aplicaciones de restauración costera y terrestre.
El desarrollo de esta herramienta para la restauración de manglares y acuicultura de camarón es un paso importante en la dirección correcta
El desarrollo de esta herramienta de evaluación de emplazamientos ha acelerado rápidamente la capacidad de identificar y evaluar posibles emplazamientos de CSS en Indonesia y Filipinas y se basa en una cartera más amplia de proyectos de CSS. Además de los proyectos piloto sobre el terreno para validar los indicadores ambientales, sociales y económicos a nivel de granja, CI ha estado diseñando un Fondo para el Camarón Climáticamente Inteligente como un mecanismo de préstamo renovable para ser pionero en el apoyo financiero a la aplicación generalizada del FSC en toda la geografía. Además de los sitios prioritarios en el sudeste asiático, el FSC está siendo pilotado en Ecuador, uno de los cinco principales productores mundiales de camarón, lo que demuestra aún más su aplicación en diversos sistemas de producción, gestión y geografías.
La herramienta de evaluación de sitios -desarrollada con el apoyo del Programa de Subvenciones a la Innovación- permite a CI y a sus socios de proyecto aplicar de manera más eficiente y eficaz el FSC en las geografías de acuicultura de camarón para apoyar los medios de subsistencia y la seguridad alimentaria, al tiempo que proporciona beneficios de adaptación y resiliencia climática para las comunidades costeras.
El año pasado, el FSC se puso en marcha en Ecuador para demostrar su aplicación en diversos sistemas de producción, gestión y geografías
El año pasado, el equipo de CSS escribió una entrada en su blog sobre los resultados esperados para este proyecto.
Contribuidores: Garrett Goto, Joshua Cortez, JC Nacpil, JT Miclat, Oshean Garonita, Anica Araneta, Joseph Schmidt, Rod Braun, Jack Kittinger, Pia Faustino y Dane Klinger.
Este artículo ha sido escrito por el equipo de Garrett Goto
Este artículo se publicó por primera vez como entrada de blog en elsitio web de Climate Change AI.
Cambios Climáticos
