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Introducción
El calentamiento global, resultado del incremento de los gases efecto invernadero, está generando un aumento de temperatura de la atmósfera terrestre y de los océanos, provocando variaciones en el clima que de forma natural no ocurrirían ( Ovalle-Rivera, Läderach, Bunn y Obersteiner, 2015). De continuar estos cambios, se afectará tanto a la biodiversidad, como a la producción de alimentos (Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC], 2014). Esto representa una amenaza grave para los sistemas naturales ya que está provocando que muchas especies modifiquen sus áreas de distribución geográfica, actividad estacional, abundancia e interacciones con otras especies (Duan, Kong, Huang, Varela y Ji, 2016; Estrada-Contreras, Equihua, Laborde, Martínez-Meyer y Sánchez-Velásquez, 2016; Hannah et al., 2017).
La alta variabilidad climática (mayor número e intensidad en sequías, granizadas, lluvias e inundaciones) generará cambios en la distribución, idoneidad y productividad de los cultivos en el mundo (Monterroso-Rivas, Conde-Álvarez, Gómez-Díaz y López-García, 2007; Monterroso-Rivas, Conde-Álvarez, Gay-García, Gómez-Díaz y López-García, 2012; Chemura, Kutywayo, Chidoko y Mahoya, 2016; Chemura et al., 2021), así como la pérdida de servicios ecosistémicos (Chemura et al., 2016; Monterroso-Rivas et al., 2007; Schroth y Ruf, 2014). México, está particularmente expuesto a los efectos del cambio climático (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales [Semarnat], 2014), siendo uno de los países más vulnerables (Harmeling y Eckstein, 2012).
En este sentido, el estado de Veracruz es también es uno de los más afectados por eventos hidrometeorológicos producto del cambio climático (Monterroso-Rivas et al., 2012) y, al ser uno de los principales productores de café (Coffea arabica L.) a escala nacional (López-García, Escamilla-Prado, Zamarripa-Colmenero y Cruz-Castillo, 2016; Contreras, 2008), será de los más afectados, ya que este es uno de los cultivos más susceptibles a las variaciones meteorológicas, pues requiere de un determinado régimen hidrotérmico para su desarrollo (Fain, Quiñones, Álvarez-Berríos, Parés-Ramos y Gould, 2017; González-Hernández y Hernández-Santana, 2016; Monterroso-Rivas et al., 2007).
Los efectos del cambio climático pueden incidir en la variación anual de la producción del café, afectando las fases fenológicas del cultivo; por ejemplo, el aumento de la temperatura reduce el crecimiento, la floración y la fructificación, resultando en una pérdida total o parcial de la cosecha (Rivera-Silva et al., 2013); cambios en los patrones de precipitación ocasionan una floración errática, una maduración incompleta y la caída del fruto, aumentando así la presión de plagas y enfermedades (Ovalle-Rivera et al., 2015) y las sequias reducen la actividad fisiológica de la planta (Rivera-Silva et al., 2013).
Por ello, para poder proponer y adoptar medidas pertinentes que ayuden a mitigar los efectos negativos del cambio climático sobre este cultivo, es necesario conocer cuáles serán los posibles cambios en su distribución geográfica ante los diferentes escenarios de cambio climático, particularmente, en áreas específicas y delimitadas de manera natural y funcional (Fain et al., 2017; Ávila-Flores, 2015; Läderach, et al., 2011), como es el caso de la subcuenca Decozolapa (perteneciente a la Cuenca de La Antigua, considerada como una de las regiones hidrológicas prioritarias de México) (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi], 2010), la cual define la existencia de diversos paisajes y ecosistemas, cuyos elementos naturales conforman el capital ecológico del estado y está estrechamente relacionada con importantes regiones productoras de café. En este sentido, los modelos de circulación general (MCG), enfocados a escala de microcuenca son una herramienta importante para evaluar la respuesta de este cultivo al cambio climático.
Objetivos
El propósito de este trabajo fue modelar la distribución potencial actual y futura de Coffea arabica L. ante diferentes escenarios de cambio climático proyectados al 2050 y 2070 en la subcuenca Decozalapa, Veracruz, México usando el algoritmo Maxlike.
Materiales Y Métodos
Área de estudio
La investigación se realizó en la subcuenca Decozalapa perteneciente a la cuenca La Antigua que incluye la zona montañosa central de Veracruz (Inegi, 2010), que está dentro del intervalo altitudinal óptimo para el cultivo de café en la región (Läderach et al., 2011; Manson,Contreras y López-Barrera, 2008; Monterroso-Rivas et al., 2007) (Fig. 1). El clima predominante es el Templado-húmedo C(f), seguido del Semicálido-húmedo (A)C(fm), la temperatura promedio anual oscila entre 12 °C y 19 °C y la precipitación anual varía de 1350 mm a 2200 mm (Manson et al., 2008). Actualmente, la región está dominada por áreas agrícolas (33.4%), bosques perturbados (que incluyen cultivo de café 24%), bosques no perturbados (23.1%), pastizales (16.2%), y algunas zonas urbanas (1.5%) (Manson et al., 2008).
Registros de presencia y zona de modelado
Para generar los modelos de distribución potencial de C. arabica se utilizaron registros de presencia del Herbario XAL del Instituto de Ecología, A.C (Inecol) y de la base de datos de “Plants of the World online” (Kew Science, 2019). Se verificaron las coordenadas de cada registro mediante un sistema de información geográfica y se eliminó la autocorrelación espacial (sesgo del muestreo) con la herramienta Niche Tool box (Osorio-Olvera et al., 2020), con duplicado de base de datos por distancia y un “threshold distance for duplicates” (δ) de: 0.0083, para obtener solamente un registro de presencia por píxel, obteniendo un total de 220 puntos de presencia. La zona de modelado se obtuvo mediante una intersección espacial entre los registros obtenidos para C. arabica y las provincias biogeográficas de México (Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad [Conabio], 1997). Con las provincias seleccionadas se generó un buffer de 50 km.
Selección de las variables bioclimáticas actuales y futuras
Las variables bioclimáticas utilizadas fueron: Bio5 (temperatura máxima del mes más cálido), Bio6 (temperatura mínima del mes más frío), Bio13 (precipitación del mes más lluvioso) y Bio14 (precipitación del mes más seco) obtenidas de la base de datos de WorldClim (2016), por ser de cobertura global, robusta y de fácil acceso (Conabio, 2018; Varela, Mateo, García-Valdés y Fernández-González, 2014). Dichas variables coinciden con la tolerancia fisiológica a escala regional para C. arabica (Monterroso-Rivas et al., 2007; Gay, Estrada, Conde y Eakin, 2004), representan más de 90% de la variabilidad de los datos, y presentan un coeficiente de correlación de Pearson menor a 0.75 (Austin, 2002), por lo que se considera que las variables ambientales seleccionadas no están correlacionadas y tienen aporte individual y en conjunto hacia el modelo.
Se utilizaron tres modelos de circulación general (MCG): MPI-ESM-LR (Max-Plank Institute), GFDL-CM3 (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) y HADGEM2-ES (Met Office Hadley), por ser correspondientes a los elegidos por la Convención Marco de Naciones Unidas para el Cambio Climático (Conde, Estrada, Martínez, Sánchez y Gay, 2011). Las proyecciones se llevaron a cabo para el 2050 y 2070 y se utilizaron dos trayectorias de concentración representativas (RCP, por sus siglas en inglés): RCP 4.5 y RCP 8.5, las cuales hacen referencia a la posible gama de valores de forzamiento radiativo para el año 2100 (IPCC, 2014). Las variables bioclimáticas fueron estandarizadas (actuales y futuras), tal como lo recomiendan los autores de MaxLike, restando el promedio de cada escenario y dividiéndolo entre la desviación estándar de la variable correspondiente a condiciones actuales (Royle, Chandler, Yackulic y Nichols, 2012; Chandler, Royle y Kindt, 2017).
Modelos de distribución potencial
Se utilizó el algoritmo MaxLike ver. 0.1-7 (Royle et al., 2012), así como las librerías raster ver. 2.5-8, rgdal ver. 1.2-8, sp ver. 1.2-5, tcltk2 ver. 1.2-11, grid ver. 3.3-3, lattice ver. 0.20.34 y maptools ver. 0.9-2 en la plataforma de programación R versión. 3.5.3 (R Core Team, 2019). Se realizó un total de 2000 iteraciones, seleccionando al azar 65% de los registros para entrenamiento del modelo y 35% para validación cruzada. Es importante dividir los datos dado que los mejores resultados se obtienen en una proporción de 20%-30% de los datos para las pruebas y 70%-80% para entrenamiento (Gholamy, Kreinovich, y Kosheleva, 2018). Una vez generado cada modelo a condiciones actuales (producto de una iteración), este debía cumplir lo siguiente: converger (encontrar una solución a los parámetros que maximizan la probabilidad que es igual a 1), no tener datos faltantes (presencia de NoData) y presentar una proporción de errores de omisión menor o igual a 10% (Estrada-Contreras et al., 2016). Cumpliendo lo anterior, se utilizaron los coeficientes del modelo actual para proyectar la distribución potencial a futuro de la especie.
El mapa consenso (Anderson, Lew y Peterson, 2003) se obtuvo al promediar los siete mapas obtenidos tanto para condiciones actuales como para las proyecciones a futuro. Se consideró como indicativo de la probable existencia de cada especie el valor mínimo de probabilidad de presencia que fue 0.342553, obtenido mediante una extracción de los valores del mapa de distribución potencial a condiciones actuales con las coordenadas de todos los registros usados en la generación de los modelos (entrenamiento y validación). Este valor mínimo es denominado por Pearson, Raxworthy, Nakamura y Townsend-Peterson (2007) como el "umbral de presencia más bajo" (LPT, ‘lowest presence threshold’) el cual puede ser interpretado ecológicamente como la identificación de pixeles predichos que son al menos tan adecuados como aquellos en los que la presencia de la especie ha sido registrada.
Para evaluar el modelo a condiciones actuales se utilizó el análisis ROC-parcial (Receiver Operating Characteristic) mediante la herramienta “Tool for Partial-ROC” versión 1.0. (Barve, 2008). Este es una modificación de la curva ROC original para superar problemas en la evaluación de modelos de distribución de especies (Lobo, Jiménez-Valverde y Real, 2007), es decir, la inclusión en el cálculo de la AUC (area under the curve) da la gama completa de áreas proporcionales en el área de estudio, así como un mismo peso a los errores de omisión y comisión (Peterson, Papes y Soberón, 2008).
Los resultados de ROC-parcial se presentan como la relación entre el modelo AUC en contraste con lo esperado simplemente por azar (referido como “AUC radios”). Para evaluar la significancia estadística de AUC se hizo el recuento del número de repeticiones (“bootstrap”) con valores de “AUC radios” <1, con selección aleatoria de 50% de los registros utilizados en la generación de los modelos actuales y un remuestreo con reemplazo de 1000 iteraciones cada uno, acorde con la propuesta de Peterson et al. (2008). Una vez obtenidos los modelos de distribución potencial, se realizó un corte con el perímetro de la cuenca Decozolapa. Los mapas resultantes indican para cada píxel la probabilidad de presencia de la especie en cuestión, y el mapa de salida es de tipo raster en formato TIF.
Resultados
La evaluación del mapa de distribución potencial a condiciones actuales de C. arabica con la herramienta ROC-parcial produjo valores de la variable AUC radio que van desde 1.495 hasta 1.765, con un valor de omisión de 5%, por lo que los modelos obtenidos son adecuados y estadísticamente significativos basados en el recuento de las repeticiones con valores de AUC radio < 1 (Peterson et al., 2008). Una vez que se realizó el proceso de “extracción” de los valores de probabilidad de presencia a condiciones actuales con todos los registros de C. arabica utilizados para generar los modelos, se obtuvo un valor mínimo de probabilidad de presencia potencial de 0.34 (p < 0.05). Por lo tanto, se considera este valor como indicativo de la "presencia probable" para el cultivo, tanto para el mapa actual, como para los proyectados a condiciones futuras.
El modelo de distribución potencial actual (Fig. 2) indica condiciones adecuadas para la presencia de C. arabica en un área aproximada de 924.5 km2, ocupando 57.78% de la subcuenca Decozalapa, ubicada en la parte central y abarcando los municipios de Xalapa, Tlalnelhuayocan, Coatepec, Xico, Teocelo, Ixhuacán de los Reyes y Tlaltetela del estado de Veracruz y dos municipios de estado de Puebla: Quimixtlán y Chichiquila. Todos ellos con presencia del cultivo de café. Sin embargo, al compararlo con los mapas de distribución potencial a futuro, se observa una reducción que va de 4.74% (escenario RCP 4.5, modelo MPI-ESM-LR al 2050), hasta 61.67% (escenario RCP 8.5, modelo GFDL-CM3 al 2070) (Tabla 1; Fig. 3, 4 y 5).
Tabla 1 Pérdida de áreas de distribución potencial bajo diferentes escenarios de cambio climático de C. arabica en la subcuenca Decozalapa.
| Modelos de Circulación General | Escenario | Área (km 2 ) | Diferencia entre área actual y futura (%) |
| Potencial actual | 924.50 | 100 | |
| RCP 4.5 a 2050 | 779.16 | -15.72 | |
| GFDL-CM3 (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) | RCP 4.5 a 2070 | 704.34 | -23.81 |
| RCP 8.5 a 2050 | 707.78 | -23.44 | |
| RCP 8.5 a 2070 | 354.32 | -61.67 | |
| RCP 4.5 a 2050 | 824.74 | -10.79 | |
| HADGEM2-ES (Met Office Hadley) | RCP 4.5 a 2070 | 790.34 | -14.51 |
| RCP 8.5 a 2050 | 798.94 | -13.58 | |
| RCP 8.5 a 2070 | 709.5 | -23.25 | |
| RCP 4.5 a 2050 | 880.64 | -4.74 | |
| MPI-ESM-LR (Max-Plank Institute) | RCP 4.5 a 2070 | 814.42 | -11.91 |
| RCP 8.5 a 2050 | 811.84 | -12.19 | |
| RCP 8.5 a 2070 | 778.30 | -15.81 |
Figura 3 Proyecciones bajo diferentes escenarios de cambio climático del modelo GFDL-CM3 en la distribución potencial futura de C. arabica L. en la subcuenca Decozalapa.
Figura 4 Proyecciones bajo diferentes escenarios de cambio climático del modelo HADGEM2-ES en la distribución potencial futura de C. arabica L. en la subcuenca Decozalapa.
Figura 5 Proyecciones bajo diferentes escenarios de cambio climático del modelo MPI-ESM-LR en la distribución potencial futura de C. arabica L. en la subcuenca Decozalapa.
El intervalo de altitud estimado para la distribución potencial actual oscila desde 589 m hasta 2262 m s.n.m., con un promedio de 1405 m s.n.m, no obstante, al compararlo con los MCG en diferentes escenarios, existe una variación que va de 725 m a 1397 m s.n.m. en la altitud mínima potencial y de 2221 m a 2308 m s.n.m. en la altitud potencial máxima (Tabla 2). Lo que implicaría una posible pérdida en el límite inferior en la idoneidad climática donde actualmente se cultiva café y una ganancia en el límite superior, es decir, habrá un “desplazamiento” de las condiciones adecuadas cuesta arriba (Läderach et al., 2017).
Tabla 2 Altitud mínima, máxima y promedio de las áreas de distribución potencial actual y diferentes escenarios de cambio climático a futuro de C. arabica L. en la subcuenca Decozalapa.
| Modelos de Circulación General | Escenarios | Altitud de presencia potencial | ||
| mínima (m s.n.m.) | máxima (m s.n.m.) | promedio (m s.n.m.) | ||
| Potencial actual | 589 | 2 262 | 1 405 | |
| RCP 4.5 a 2050 | 903 | 2 262 | 1 516 | |
| GFDL-CM3 (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) | RCP 4.5 a 2070 | 951 | 2 274 | 1 567 |
| RCP 8.5 a 2050 | 925 | 2 221 | 1 550 | |
| RCP 8.5 a 2070 | 1 397 | 2 221 | 1 756 | |
| RCP 4.5 a 2050 | 799 | 2 292 | 1 522 | |
| HADGEM2-ES (Met Office Hadley) | RCP 4.5 a 2070 | 906 | 2 306 | 1 560 |
| RCP 8.5 a 2050 | 906 | 2 306 | 1 559 | |
| RCP 8.5 a 2070 | 1 052 | 2 306 | 1 627 | |
| RCP 4.5 a 2050 | 725 | 2 292 | 1 487 | |
| MPI-ESM-LR (Max-Plank Institute) | RCP 4.5 a 2070 | 799 | 2 290 | 1 521 |
| RCP 8.5 a 2050 | 903 | 2 292 | 1 528 | |
| RCP 8.5 a 2070 | 906 | 2 308 | 1 570 | |
Respecto a los cambios proyectados de temperatura a futuro, los MCG indican un incremento en la temperatura del aire, tanto para la proyección al año 2050 como para el 2070 (Fig. 6). Por ejemplo, el escenario RCP 4.5, modelo MPI-ESM-LR al 2050, estima un incremento mínimo de 1.1 °C en la temperatura mínima del mes más frío (Fig. 6a) y en el escenario RCP 8.5 del modelo GFDL-CM3 al 2070 un aumento de hasta 3.5 °C en la temperatura máxima del mes más cálido (Fig. 6 b), lo cual tendrá consecuencias en la distribución de C. arabica.
Figura 6 Variación promedio de la temperatura máxima del mes más cálido y mínima del mes más frío, con relación en la línea base de la distribución potencial actual para 2050 (a) y 2070 (b). Usando tres modelos de circulación general, (GFDL-CM3, HADGEM2-ES y MPI-ESM-LR).
En cuanto a precipitación, las proyecciones de los diferentes MCG son dispares (Fig. 7), pues en algunos casos se presentan incrementos de hasta 73 mm (escenario RCP 4.5, modelo MPI-ESM-LR al 2070) (Fig. 7b) y en otros una disminución drástica de hasta 69 mm (escenario RCP 8.5, modelo MPI-ESM-LR al 2050) (Fig. 7a), ambos en el mes más húmedo.
Discusión
El café requiere un determinado régimen hidrotérmico para su desarrollo, particularmente una temperatura de entre 15 °C y 24 °C con umbrales críticos mínimos de 14 °C y mayores a 27 °C, una precipitación de entre 1500 mm y lo 2500 mm y un intervalo en altitud que varía de 600 m a 1600 m s.n.m. (Monterroso-Rivas et al., 2007; Fain et al., 2017). Estas condiciones, según los MCG, se verán modificadas de tal forma que se estima la pérdida de áreas con idoneidad climática de al menos 4.74% (43.8 km2), en el escenario más optimista, hasta 61.67% (570.1 km2), en el escenario más pesimista (Tabla 1 y Fig. 3, 4 y 5); de tal forma que, al menos cuatro municipios cafetaleros (Teocelo, Cosautlán de Carvajal, Ayahualulco y Tlaltetela), así como gran parte de Xico, Coatepec y Xalapa (Fig. 3) no reunirían las condiciones bioclimáticas adecuadas para el desarrollo del cultivo (escenario RCP 8.5, modelo GFDL-CM3 al 2070).
Estos resultados son diferentes a las proyecciones realizadas por Ovalle-Rivera et al. (2015) para el año 2050, cuyos resultados indican una perdida promedio de 29% para la región cafetalera del centro de Veracruz.
Lo anterior podría inducir impactos socioeconómicos y ambientales adversos, pues la demanda del cultivo continua. Estos impactos estarían principalmente asociados con la deforestación para la apertura de nuevas áreas de siembra, además de condiciones adversas para el cultivo (suelos pobres, pendientes inclinadas, grandes distancias de los centros de consumo, etc.), conflictos con áreas protegidas o de otros usos, etc. (Bunn, Läderach, Jimenez, Montagnon, Schilling, 2015; Pham, Reardon-Smith, Mushtaq y Cockfield, 2019). Por lo que para valorar adecuadamente las pérdidas de estas zonas es necesaria investigación adicional a escala local.
Así mismo, se estima que la altitud mínima actual donde se presentan las características de idoneidad climática potencial para el cultivo de café pasaría de 589 m s.n.m. a un promedio mínimo para el 2050 de 725 m s.n.m., en el escenario más optimista, y hasta 925 m s.n.m., en el más pesimista. Para el año 2070, este desplazamiento llegaría hasta 1397 m s.n.m. (un movimiento de 808 m s.n.m.) (Tabla 2). En el caso del límite superior se estima como altitud máxima la cota de 2262 m s.n.m., la cual podría incrementarse hasta 2306 m s.n.m. en el 2050, hasta 2308 m s.n.m. en el 2070.
Estos resultados contrastan con lo obtenido por Baca, Läderach, Haggar, Schroth y Ovalle (2014), quienes estimaron en sus proyecciones para México un intervalo de idoneidad climática entre 1200 m y 2300 m s.n.m., posiblemente por su carácter regional. Así mismo, Schroth et al. (2009) calcularon para Chiapas una disminución drástica de la idoneidad para el cultivo de café en altitudes menores a 1100 m - 1200 m s.n.m. Esto, para la subcuenca Decozolapa, implicaría un desplazamiento de las condiciones adecuadas cuesta arriba (Isaza Ramírez y Cornejo Hurtado, 2014). No obstante, no es posible asegurar esa hipótesis, pues Sáenz-Romero et al. (2010) señalan que 100 m de altitud en promedio por cada 0.5 °C de aumento de temperatura son necesarios para adaptarse a las nuevas condiciones climáticas.
En tal sentido, los factores clave de los cambios proyectados en la adecuación bioclimática para el cultivo del café son la temperatura y precipitación (Phan et al., 2019). Aunque estudios indican que la precipitación (anual y estacional) es de menor importancia en comparación con las temperaturas para determinar la idoneidad (Bunn et al., 2015; Gay, Estrada, Conde, Eakin y Villers, 2006). En el caso de los modelos estudiados para la subcuenca Decozolapa habrá un incremento en las temperaturas desde 1.1 °C hasta 3.5 °C, según el tipo de escenario (Fig. 6), estos cambios afectarán los ciclos de producción y calidad del café, ya que temperaturas arriba de 23 °C aceleran la maduración del fruto, mientras que, por encima de los 25 °C, se reduce la tasa fotosintética, y cerca de 30 °C se detiene el crecimiento de la planta. En general, las temperaturas altas pueden causar anormalidades en hojas y flores (Café y Clima, 2016) pues, como sugieren Bunn et al. (2015), el café es muy sensible al cambio climático y un incremento de temperatura reducirá su rendimiento entre 22% y 27%, sin considerar el efecto de la deforestación (Loreto, Esperón-Rodríguez y Barradas, 2017), hasta 34% (Gay et al., 2006). Este panorama ya ha sido establecido por Läderach et al. (2017) y Ovalle-Rivera et al. (2015), quienes estiman que el calentamiento global provocará en el año 2050 un aumento en las temperaturas máximas y medias de 2 °C, afectando no solo a las regiones cafetaleras de México, sino de todo Centroamérica (IPCC, 2014).
Con respecto a las precipitaciones, los resultados indican variaciones que van desde un aumento (73 mm) hasta una reducción drástica (-69 mm) en el mes más húmedo, así como variaciones marginales (-4.5 mm a 3 mm) para el mes más seco (Fig. 7). A pesar de que estas no serían significativas para el desarrollo del cultivo (la precipitación anual en la región varía de 1350 mm a 2200 mm) (Manson et al., 2008), pues el óptimo oscila entre 1500 mm y 2500 mm (Gay et al., 2006), no se tiene certeza en su distribución a lo largo del año, lo cual puede ser más importante que el total anual, porque el suministro de agua en algunas etapas del desarrollo del fruto puede ser crucial.
Este es el caso de la precipitación de primavera, donde la floración tiene lugar justo después de las primeras lluvias, requiriendo previamente de un corto periodo de secas donde, si no hay suficiente agua, las flores (y consecuentemente los frutos) no se producen y, por el contrario, las fuertes lluvias podrían ocasionar una floración errática, una maduración incompleta y la caída de la fruta (Ovalle-Rivera et al., 2015). Por ejemplo, Gay et al., (2006) señalan que un cambio en el promedio de lluvia de primavera de 47.87 mm, en una proyección para el 2020, traería una caída de 24% en la producción y los cambios en la temperatura y las precipitaciones podrían causar una reducción de hasta 34% en producción de café en Veracruz.
Lo cierto es que las medidas de adaptación a las condiciones climáticas extremas no son sencillas, obligando a los productores a adaptarse a los cambios futuros, incluso si son graduales (Gay et al., 2006), pues adicionalmente, las variables climáticas también controlan la incidencia de plagas y enfermedades graves como la roya (Hemileia vastratix) y el barrenador del café (Hypothenemus hampei), que podrían reducir el rendimiento y la calidad del café y aumentar los costos de producción (Pham et al., 2019). Läderach et al. (2017) sugieren que, bajo estas circunstancias, se requiere de una adaptación transformadora de los productores, la cual puede incluir la reconfiguración de uno o más medios de vida, incluyendo el traslado a otra industria o región. No obstante, los productores de café en Veracruz han demostrado una capacidad limitada para adaptarse a los factores de estrés climáticos y económicos y esta seguirá siendo reducida si prevalecen las políticas gubernamentales y las condiciones del mercado internacional (Gay et al., 2006). Aunque cabe señalar que actualmente se están haciendo algunos esfuerzos para atender la situación.
Conclusiones
Los modelos estudiados para la cuenca Decozolapa indican que habrá una pérdida del área de distribución potencial para C. arabica al modificarse la altitud y el régimen hidrotérmico para su desarrollo, de tal forma que las predicciones más pesimistas para el año 2070 sugieren la afectación de la zona cafetalera, incluyendo la desaparición de cuatro de los principales municipios productores. El aumento de la temperatura cambiará las condiciones idóneas para el cultivo del café desplazándolo a latitudes superiores y, aunque el modelo no indica que los cambios en la precipitación en sí mismos sean significativos para que haya un cambio en la distribución potencial del café, es necesario aumentar la certidumbre de los modelos (particularmente con la distribución de la lluvia) a escala local para hacer proyecciones futuras climáticas más precisas. Finalmente, es arriesgado ignorar los impactos potenciales que el clima presente y futuro pueden tener en el cultivo, especialmente si se produce un cambio en la frecuencia e intensidad de los eventos meteorológicos, por lo que se requiere tomar medidas de adaptación y mitigación específicas, tales como la diversificación productiva de la finca y la agroforestería, junto con la formulación, implementación y evaluación de políticas medioambientales.
