El cambio climático está afectando la producción de los diez principales cultivos que alimentan a la población mundial. La cebada, mandioca, maíz, palma aceitera, colza, arroz, sorgo, soja, caña de azúcar
y trigo, que suministran un 83 por ciento de todas las calorías producidas en la tierra, están perdiendo capacidad alimenticia debido al daño que provoca la misma humanidad.
Investigadores de las universidades de Minnesota, Oxford y Copenhague encontraron que el cambio ambiental causa una variación significativa en el rendimiento calórico de estos cultivos, de aproximadamente el uno por ciento de las calorías consumibles.
Qué pasó hoy | Te contamos las noticias más importantes del día, y que pasará mañana cuando te levantes
Recibir newsletter
Asimismo, el estudio muestra que los impactos de este fenómeno climático en la producción mundial de alimentos son en su mayoría negativos en Europa, África del Sur y Australia, pero positivos en América Latina y mixtos en Asia, América del Norte y Central. La mitad de todos los países que padecen inseguridad alimentaria están experimentando disminuciones en la producción de cultivos, al igual que algunos países industrializados ricos de Europa occidental.
En contraste, el cambio climático reciente aumentó los rendimientos de ciertos cultivos en algunas áreas del medio oeste de los Estados Unidos.
“Hay ganadores y perdedores, y algunos países que ya tienen peor situación alimentaria”, dice el autor principal, Deepak Ray, del Instituto de Medio Ambiente de la Universidad de Minnesota, cuyas bases de datos de estadísticas mundiales de cultivos de alta resolución también se han utilizado para ayudar a identificar cómo la producción global de cultivos cambia con el tiempo.
Estos hallazgos indican qué áreas geográficas y cultivos están en mayor riesgo, lo que los hace relevantes para aquellos que trabajan para lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU para acabar con el hambre y limitar los efectos del cambio climático. Ideas como estas llevan a nuevas preguntas y próximos pasos cruciales.
“Este es un sistema muy complejo, por lo que un componente cuidadoso de modelado estadístico y de ciencia de datos es crucial para entender las dependencias y los efectos en cascada de cambios pequeños o grandes”, dice el coautor Snigdhansu Chatterjee de la Facultad de Estadística de la Universidad de Minnesota.
Fuente DPA
GS