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UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES Departamento de Análisis Económico. ANÁLISIS ECONÓMICO Y AMBIENTAL DE LA CONTAMINACIÓN POR NITRATOS EN EL REGADÍO. Yolanda Martínez Martínez. Director: José Albiac Murillo Tutor: Julio Sánchez Chóliz.

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  1. UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES Departamento de Análisis Económico ANÁLISIS ECONÓMICO Y AMBIENTAL DE LA CONTAMINACIÓN POR NITRATOS EN EL REGADÍO Yolanda Martínez Martínez Director: José Albiac Murillo Tutor: Julio Sánchez Chóliz

  2. INDICE DE LA PRESENTACIÓN I. Introducción II. Modelos teóricos sobre el control de la contaminación III. Estudios empíricos sobre la contaminación difusa IV. Metodología y fuentes de datos V. Resultados VI. Conclusiones

  3. I. Introducción - La contaminación hídrica de origen humano incluye fuentes localizadas espacialmente y fuentes difusas: la contaminación difusa está relacionada con actividades agrícolas y ganaderas. - Preocupación por emisiones: normativa europea sobre gestión y calidad del agua (Directiva de Nitratos 1991 y Directiva Marco 2000). - Teoría económica de las externalidades y corrección de “fallos de mercado”.

  4. II. Introducción • Fuerte aumento de la mecanización y uso de fertilizantes y plaguicidas químicos en la agricultura: incremento de los rendimientos y arrastre de nutrientes hacia los cursos de agua. • EEA 1999 → nutrientes causa principal de la degradación de la calidad en lagos europeos y segunda causa en los ríos.

  5. I. Introducción • En el caso español afecta a: • * Litoral mediterráneo (500 mgNO3−/l) • * Grandes áreas de las planas costeras del Júcar (100 mgNO3−/l) • * Llanura manchega • * Aluvial del Ebro • *Sectores del valle del Guadalquivir (50 y 100 mg NO3−/l.)

  6. I. Introducción • En la cuenca del Ebro la contaminación por nitratos constituye un foco de preocupación creciente por su vinculación con la actividad de regadío • - Los datos sobre calidad de aguas de la Red ICA muestran que el río Flumen a su paso por Sariñena presenta concentraciones por encima del nivel aconsejado.

  7. I. Introducción • Efectos negativos de la contaminación por nitratos: • * Efectos sobre la salud humana: riesgo de metahemoglobulemia y cáncer de estómago • * Efectos ambientales: eutrofización, daños en el valor estético y biológico • * Efectos económicos: coste de potabilización y asociados al valor recreativo

  8. I. Introducción Objetivos: i) Construir un modelo económico dinámico, con el fin de analizar la contaminación de los recursos hídricos como consecuencia del lixiviado de nitrógeno de los distintos cultivos. ii) Utilizar el modelo para desarrollar planes de gestión del agua y del fertilizante que maximicen el margen neto por hectárea y reduzcan la contaminación de origen difuso que provoca la actividad agraria en la zona. iii) Establecer opciones de política de control de la contaminación por nitratos mediante la simulación de distintos escenarios de medidas. De este análisis pueden derivarse orientaciones sobre el control de la contaminación para zonas de riego similares a la zona de estudio.

  9. * Problema agricultor: * Problema social: El óptimo social no se alcanza II. Modelos teóricos sobre el control de la contaminación • Teoría de las externalidades: efecto indirecto que una actividad de consumo o producción tiene sobre la actividad de un agente distinto al que lo causó sin que exista compensación mediante el sistema de precios. Función de contaminación: Z = h ( y, x )

  10. Incentivos económicos • Instrumentos de mando y control • Impuestos (Pigou 1932) • Subvenciones • Creación de mercados de permisos • Requerimientos técnicos • Fijación de cuotas • Prohibición de actividad • Reformas legales • Formación ambiental • Promoción de negociación (Coase 1960) • Instrumentos institucionales II. Modelos teóricos sobre el control de la contaminación • Instrumentos para el control de la contaminación:

  11. II. Modelos teóricos sobre el control de la contaminación • Alternativas en el control de la contaminación difusa * Dificultad para identificar a los agentes causantes de la contaminación (Altos costes de control) * Asimetría en la información entre los agentes contaminadores y regulador * Naturaleza dinámica de la acumulación de sustancias contaminantes No se pueden aplicar los instrumentos óptimos Medidas subóptimas y combinación de instrumentos buscando el equilibrio entre el control de la calidad y la facilidad de ejecución

  12. Estudios parciales Estimación de emisiones y modelos de programación matemática • Escala explotación • Escala región NOAA 2000 (3,2 millones de km2) Mapp et al. 1994 (48.500 km2) Estudios agregados III. Estudios empíricos sobre la contaminación difusa • Los estudios existentes difieren en las técnicas empleadas y en el ámbito espacial que abarcan.

  13. Teoría del Control Óptimo Simulación agronómica EPIC MODELO BIO-ECONÓMICO Simulación de escenarios V. Metodología y fuentes de datos

  14. V. Metodología y fuentes de datos AREA DE ESTUDIO • 16 municipios en Hoya de Huesca y Monegros (77.841 Ha). • Clima semiárido con déficit de agua • Canal de Monegros y Canal del Cinca • 60.000 ha cultivables y 46.000 ha de regadío (riego por superficie) • Cultivos más extendidos: maíz, alfalfa, trigo, cebada, arroz y girasol.

  15. IV. Metodología y fuentes de datos • Información: • *Clima (Martínez-Cob 1999) • *Datos agronómicos (Isidoro 1999 y Cavero 2000) • *Tipos de suelo (Nogués 2000) • *Costes de producción (MAPA 2000) • *Precios y pagos directos de la PAC (MAPA 2000 y DGA 2000)

  16. Clima • Suelos • Manejo de cultivos • Otros parámetros físicos IV. Metodología y fuentes de datos Obtención de las funciones del modelo: simulación agronómica EPIC (Environmental Policy Integrated Climate) - Se simularon las relaciones en el crecimiento de los cultivos entre: suelo, agua, clima, manejo cultivos, percolación y lixiviación. Archivo general Archivos de entrada Archivos secundarios

  17. IV. Metodología y fuentes de datos • Validación: • Encuestas a agricultores de la zona y consulta a expertos de la Unidad de Suelos y Riegos del SIA (DGA) y de la Estación Experimental Aula Dei (CSIC). • * Ensayos de campo: Lisímetros de drenaje en el Campus de Aula Dei (Saad 1999 y Quílez 2001).

  18. Elementos del control óptimo: * variable de estado y(t) estado del sistema en t * variable de control u(t) afecta a y(t) * función objetivo F(t, y(t), u(t)) * ecuación de movimiento : IV. Metodología y fuentes de datos • Programación dinámica: Magnitud óptima de una variable en el tiempo • Dos métodos: cálculo de variaciones y control óptimo • Se obtienen las sendas óptimas de las variables u*, y*

  19. IV. Metodología y fuentes de datos PROBLEMA BÁSICO DEL CONTROL ÓPTIMO → Principio del máximo de Pontryagin: “los valores posibles de u se restringen a un intervalo convexo” → Conceptos de función hamiltoniana y variable auxiliar o coestado λ que es el precio sombra asociado a la variable de estado (valor marginal de y)

  20. IV. Metodología y fuentes de datos - Análisis de problemas de contaminación: Yadav (1994), Goetz y Zilberman ( 1998), Kampas y White (2000).

  21. - Problema de decisión del agricultor sobre las actividades agrícolas ligadas a la gestión del agua y a la contaminación s.a. siendo: → función lixiviado → función rendimiento → función nitrógeno tomado por la planta → función volatilización IV. Metodología y fuentes de datos MODELO BIO-ECONÓMICO → ecuación balance

  22. x*maíz= 600; n*maíz= 290; x*trigo= 290; n*trigo= 153; x*alfalfa= 758; n*alfalfa= 64; IV. Metodología y fuentes de datos - Obtención de la expresión analítica es posible si el modelo es lineal en la variable de estado (Muzicant 1980) - Solución para maíz, trigo y alfalfa:

  23. → restricciones de sucesión i ≠ j, para todo i, j=1,...,6 → restricciones de frecuencia → retirada de tierras PAC → restricciones de mano de obra → restricciones agregación IV. Metodología y fuentes de datos - El modelo para seis cultivos incluye:

  24. Precios agua Precios nitrógeno Límites fertilización Impuestos sobre emisiones V. Análisis de resultados - El modelo bio-económico se utiliza para analizar los efectos de distintas medidas de control sobre la producción y el nivel de contaminación en la zona de estudio * Se analizan tales efectos para cada uno de los seis cultivos en 1 ha. * Efectos conjuntos en toda la zona de regadío Escenario Base (condiciones iniciales) Simulación Escenarios Comparación situación real con la óptima

  25. V. Análisis de resultados MODELO UN CULTIVO ESCENARIO BASE: (Precio agua 0,012 €/m3, precio nitrógeno 0,6 €/kg) • Sobreutilización de recursos agua y nitrógeno (Orús et al. 2000, Causapé 2002) • Contaminación superior a la óptima • Resultados muy próximos a la solución analítica

  26. V. Análisis de resultados MODELO UN CULTIVO ESCENARIO 1: Aumentos en el precio del agua (0,06 €/m3 y 0,09€/m3) • Efectos dispares según el cultivo • Coste elevado para los agricultores

  27. V. Análisis de resultados MODELO UN CULTIVO ESCENARIO 2: Aumentos en el precio del nitrógeno (0,9 €/kgy 1,2€/kg) • Coste inferior al del escenario 1

  28. V. Análisis de resultados MODELO UN CULTIVO ESCENARIO 3: Límites a la fertilización nitrogenada (maíz 250 kg/ha, cereales y arroz 100 kg/ha, alfalfa y girasol 50 kg/ha) • Instrumento similar a los Códigos de buenas prácticas agrarias • Dificultad de control de esta medida • Figura del “doctor ambiental”

  29. V. Análisis de resultados MODELO UN CULTIVO ESCENARIO 4: Impuesto sobre el lixiviado (0,32 €/kgy 0,11 €/kg) • Medida preferible para la mayoría de los cultivos • Dificultad de medir y controlar el nivel de emisiones • Impuesto sobre el uso de la tierra puede ser una alternativa

  30. V. Análisis de resultados MODELO SEIS CULTIVOS ESCENARIO BASE: - Se ha analizado además la superficie ocupada por cada cultivo y el margen de toda la zona • El uso de agua en el estado estacionario es de 187 hm3 y 5.089 Tm el uso de nitrógeno activo. • El margen de la región asciende a 17,1 millones de euros y el lixiviado a 1.617 Tm (30 % del aplicado).

  31. V. Análisis de resultados MODELO SEIS CULTIVOS ESCENARIO 1: Aumentos en el precio del agua (0,06 €/m3 y 0,09€/m3) • Aumentan los cultivos más intensivos en agua y nitrógeno. • El aumento en el precio del agua puede no ser adecuado.

  32. V. Análisis de resultados MODELO SEIS CULTIVOS ESCENARIO 2: Aumentos en el precio del nitrógeno (0,9 €/kgy 1,2€/kg) • El coste es menor que en el escenario 1.

  33. V. Análisis de resultados MODELO SEIS CULTIVOS ESCENARIO 3: Límites a la fertilización • Es un buen instrumento para disminuir la contaminación a bajo coste. • Resultado similar al de los trabajos de Bernardo et al. (1994), Huang y Uri (1992) y Mapp et al. (1994).

  34. V. Análisis de resultados MODELO SEIS CULTIVOS ESCENARIO 4: Impuesto sobre las emisiones contaminantes - Se mantiene la ocupación por cultivo.

  35. V. Análisis de resultados MODELO SEIS CULTIVOS EVALUACIÓN DE RESULTADOS • La medida preferida es la limitación sobre el fertilizante

  36. VI. Conclusiones • Se ha presentado un modelo bio-económico dinámico, para analizar la contaminación por nitratos en la zona de regadío de Flumen-Monegros • La realización de encuestas y la disponibilidad de resultados experimentales, ha permitido validar los datos simulados y confirmar la robustez del simulador EPIC. • La obtención de la solución analítica del problema de control óptimo ha permitido comparar los resultados numéricos del modelo económico en el caso del maíz, la alfalfa y el trigo con la solución analítica.

  37. VI. Conclusiones • En la situación inicial la solución óptima difiere de la situación real, en la que se da una sobreutilización de los inputs nitrógeno y agua. El agricultor toma sus decisiones sin considerar los efectos dinámicos de éstas. • Importancia de la actividad a la que se dedica el suelo en la toma de decisiones del agricultor. Algunas medidas de control de la contaminación pueden tener efectos contrarios a los deseados, debido a que la contribución al nivel de emisiones de nitrógeno en la región estudiada varía notablemente en función del tipo de cultivo. • El establecimiento de los códigos de buenas prácticas agrarias puede ser un instrumento apropiado si se proveen los incentivos adecuados.

  38. VI. Conclusiones • En el análisis del modelo para cada cultivo por separado se observa un comportamiento diferente según las actividades: la medida preferible es la introducción de un impuesto sobre el lixiviado, excepto en el caso del trigo que es preferible el límite cuantitativo sobre el nitrógeno. • En el análisis del modelo regional con los seis cultivos se establecen los efectos que las distintas medidas de política de control de la contaminación producen sobre la redistribución de los cultivos en el territorio. Puede establecerse una jerarquía entre las medidas: la medida más coste-eficiente es la fijación de límites cuantitativos sobre las dosis de fertilizante nitrogenado. Las menos apropiadas son el aumento del precio del agua y del fertilizante. • La sustitución entre los cultivos puede modificar de forma notable los niveles de contaminación, y por tanto los efectos esperados de una medida concreta.

  39. VI. Conclusiones • Los costes de control asociados a cada una de las medidas planteadas determina la eficiencia de los instrumentos. Las medidas más costosas de administrar y controlar son precisamente las más eficientes. Medidas alternativas como la introducción del “doctor ambiental” o de los impuestos sobre el uso de la tierra (land use tax) pueden ser preferibles a las óptimas por su menor dificultad de gestión y control. • Importancia del control periódico sobre la efectividad y el cumplimiento de las medidas: las condiciones ambientales pueden variar a lo largo del tiempo y ello puede requerir una revisión de los instrumentos establecidos para adecuarlos al nuevo contexto.

  40. UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES Departamento de Análisis Económico ANÁLISIS ECONÓMICO Y AMBIENTAL DE LA CONTAMINACIÓN POR NITRATOS EN EL REGADÍO Yolanda Martínez Martínez Director: José Albiac Murillo Tutor: Julio Sánchez Chóliz

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