Sustainable water management in the agricultural sector under deep uncertainty

Abstract

[ES] El mundo está experimentando una crisis mundial del agua, causada por los efectos combinados de la sobreexplotación, del crecimiento demográfico, de la mala gestión y del cambio climático. Tradicionalmente las estrategias de adaptación para hacer frente a esta crisis se han basado en modelos de consolidación que ofrecen a los responsables políticos predicciones puntuales sobre los impactos económicos, la conservación del agua, etc. Sin embargo, en las últimas décadas, las no linealidades (por ejemplo, en el cambio climático, el comportamiento adaptativo, etc.) han desafiado la fiabilidad de estos modelos y abrumado las políticas existentes, que sistemáticamente no han logrado sus objetivos debido a nuevas correlaciones entre complejos e interconectados sistemas socioeconómicos y ecológicos que no se habían previsto previamente. En este contexto, la planificación para el futuro se caracteriza por un alto grado de incertidumbre o incertidumbre profunda. Bajo incertidumbre profunda, no podemos asociar probabilidades a los resultados (como con el riesgo), y por lo tanto no podemos destacar una sola estrategia que se espera actúe mejor de las alternativas con confianza. En lugar de la estrategia que mejor funciona, la incertidumbre obliga a los responsables políticos a dar prioridad a la robustez, es decir, a través de la identificación de la(s) estrategia(s) que logre(n) el objetivo de un crecimiento económico sostenible y equitativo bajo los futuros más plausibles. Esto requiere reasignaciones de agua de usos económicos a usos ambientales, para garantizar el buen estado ecológico de los ecosistemas, complementado con reasignaciones entre usos económicos para mejorar la eficiencia y la equidad. La mayoría de las estrategias de reasignación se dirigirán al sector agrícola, que es el mayor usuario de agua y concentra el uso marginal (es decir, el menos valioso) del recurso. Esta tesis presenta un marco de modelos para diseñar e informar estrategias de adaptación robustas en el sector agrícola, estructurado en 5 capítulos. En el primer capítulo presentamos el tema, el objetivo y la estructura de esta tesis. El segundo capítulo presenta la metodología socioeconómica utilizada para evaluar el comportamiento de los agricultores (Modelos de Programación Matemática - MPMs) y luego introduce un nuevo modelo que permite el riego deficitario como una estrategia de adaptación a la escasez de agua, generalmente no considerada en los MPMs convencionales. En el siguiente capítulo, presentamos un novedoso conjunto multimodelo de MPMs para reducir la incertidumbre y así fundamentar decisiones sólidas. A continuación, en el capítulo cuatro, incluimos explícitamente el sistema hidrológico juntando el conjunto de MPMs con un modelo de gestión del agua utilizado a nivel de cuenca. Finalmente, el capítulo cinco incluye las conclusiones y recomendaciones del autor. El propósito principal de nuestro sistema de modelos es ofrecer ciencia aplicable por los responsables políticos, por lo tanto, el sistema es modular, actualizable y listo para ser utilizado. Gracias a la colaboración con algunas autoridades reguladoras italianas y españolas, aplicamos nuestro sistema de modelos a 5 casos de estudio: evaluamos el rendimiento de dos políticas de precios y un banco de agua para comprar agua para el medio ambiente, Evaluamos un esquema de compensación pecuniaria diseñado para sostener los servicios ecosistémicos dependientes del riego, y calculamos el costo de los recursos de agua agrícola. Nuestro sistema de modelos puede ayudar en la identificación y adopción de estrategias sólidas que contribuyan a los objetivos de crecimiento económico y de bienestar equitativo y sostenible. Además, la inclusión explícita del sistema hidrológico permite considerar la co-evolución de los sistemas humanos y natural, para evitar resultados desfavorables desencadenados por la posible retroalimentación bidireccional entre estos sistemas. [EN] The world is experiencing a global water crisis, caused by the compounded effects of overexploitation, population growth, mismanagement, and climate change. The design of water-adaptation strategies to address this crisis has traditionally relied on consolidative models that offer decision-makers point predictions on economic impacts, water conservation, etc. However, in recent decades, nonlinearities (e.g., in climate change, adaptive behavior) have challenged the reliability of these models and overwhelmed existing policies, which have systemically failed to achieve their targets due to new correlations across complex and interconnected socioeconomic and ecological systems that were not previously anticipated. In this context, planning for the future is characterized by a high degree of uncertainty, or deep uncertainty. Under deep uncertainty, we cannot associate probabilities to outcomes (as with risk), and therefore we cannot individuate with confidence a single strategy that is expected to outperform the alternatives. Instead of looking for optimality, under deep uncertainty, decision-makers should prioritize robustness, i.e., the identification of the strategy(ies) that achieve the objective of sustainable and equitable economic growth in the most plausible futures. This calls for water reallocations from economic to environmental uses in order to guarantee the good ecological status of ecosystems, complemented by reallocations among economic uses to enhance both efficiency and equity. Most reallocation strategies will target the agricultural sector, which is the largest water user and concentrates the marginal (i.e., least valuable) use of the resource. This thesis presents a modeling framework to design and inform robust adaptation strategies in the agricultural sector, structured in 5 chapters. In the first chapter, we introduce the topic, state the objective, and present the structure of the thesis. The second chapter presents the socioeconomic methodology used to assess farmers' behavior (Mathematical Programming Models – MPMs) and introduces a new model that allows deficit irrigation as an adaptation strategy to water scarcity, usually not considered in conventional MPMs. In the third chapter, we introduce a novel multi-model ensemble of MPMs to sample uncertainty and thus inform robust decisions. In chapter four, we explicitly include the water systems coupling the multi model ensemble of MPMs with a decision support system model used to manage water at basin level. Finally, chapter five includes the conclusions and recommendations of the author. The main purpose of our modeling framework is to deliver actionable science. Thus, it is designed to be modular, updatable, and ready to apply by policymakers. Thanks to the collaboration with Italian and Spanish regulatory authorities, we have applied our modeling framework to 5 policy cases: we tested the performance of two pricing policies, and a water bank to buyback water for the environment, we assessed a pecuniary compensation scheme designed to sustain irrigation-dependent ecosystem services, and we calculated the resource cost of agricultural water. Our multi-model ensemble can inform the identification and adoption of robust strategies that contribute to the targets of equitable and sustainable economic and welfare growth. Moreover, the explicit inclusion of the water system allows for the consideration of the co-evolution of the water and human systems, in order to avoid unfavorable outcomes triggered by the possible two-way feedback between these systems.