1 Áreas prioritarias para Implementar Soluciones de Mitigación de Gases de Efecto Invernadero y Alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Caquetá y Cesar Ivon Maritza Casallas Martínez Diciembre, 2023 AgriLAC Resiliente Reporte técnico 2 El presente informe técnico fue redactado con base a un entregable de la Consultoría No. 13064690, ejecutada por el equipo técnico de Clima Soluciones SAS, contratada en el marco de la iniciativa del CGIAR AgriLAC Resiliente. El CGIAR es una asociación mundial de investigación para un futuro con seguridad alimentaria. La ciencia del CGIAR se dedica a transformar los sistemas de alimentos, tierra y agua en una crisis climática. Su investigación la llevan a cabo 13 Centros/Alianzas del CGIAR en estrecha colaboración con cientos de socios, entre los que se incluyen institutos de investigación nacionales y regionales, organizaciones de la sociedad civil, el mundo académico, organizaciones de desarrollo y el sector privado. www.cgiar.org Agradecemos a todos los financiadores que apoyan esta investigación a través de sus contribuciones al Fondo Fiduciario del CGIAR: www.cgiar.org/funders. Para saber más sobre esta Iniciativa, visite esta página web. Para obtener más información sobre esta y otras iniciativas de la cartera de investigación del CGIAR, visite www.cgiar.org/cgiar-portfolio. 2023 Organización del Sistema CGIAR. Algunos derechos reservados. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional (CC BYNC 4.0). http://www.cgiar.org/ http://www.cgiar.org/funders https://www.cgiar.org/initiative/agrilac-resiliente/ http://www.cgiar.org/cgiar-portfolio 3 Contenido 1. INTRODUCCIÓN ................................................................................... 4 2. OBJETIVO .............................................................................................. 4 3. AREA DE ESTUDIO ................................................................................ 4 4. METODDOLOGÍA ................................................................................. 7 5. RANKING DE MUNICIPIOS Y PRIORIZACIÓN .................................. 13 6. RESULTADOS ...................................................................................... 14 7. CONSIDERACIONES FINALES ........................................................... 24 8. REFERENCIAS ...................................................................................... 25 9. ANEXOS ............................................................................................... 34 4 1. INTRODUCCIÓN En el camino hacia una transición de crecimiento sostenible con bajas emisiones de carbono, la financiación climática es un aspecto crucial para lograr los objetivos climáticos y de desarrollo sostenible. En particular, al priorizar y permitir inversiones a mayor y menor escala, para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y adaptarse a los efectos adversos del cambio climático. En el 2015 se emprendieron dos esfuerzos significativos a nivel global para hacer frente al cambio climático y promover el desarrollo sostenible. En primer lugar, el Acuerdo de París, el cual proporcionó a los países desarrollados una ruta para ayudar a naciones en desarrollo a mitigar y adaptarse al cambio climático, creando un marco para el control y la generación de información transparente, asociada a logro de los objetivos climáticos de estos países. Y el segundo, la agenda 2030, que traza 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), los cuales abarcan aspectos sociales, económicos y ambientales y buscan bajo un enfoque integrador y de esfuerzo conjunto, incidir en la política pública, desde la erradicación de la pobreza y el hambre hasta el mantenimiento de los recursos naturales y la respuesta al cambio climático. Estos dos esfuerzos, se interrelacionan bajo una visión holística que converge en la construcción de planes de desarrollo nacionales y subnacionales coherentes, lo que implica la movilización de recursos financieros para materializar acciones concretas en territorio, reflejando las prioridades definidas y fortaleciendo la adecuada articulación funcional, de los diversos actores involucrados en el cumplimiento de los ODS y las metas climáticas. Colombia, al integrar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en las políticas públicas y en los instrumentos de planeación a niveles nacional y subnacional, reconoce a los municipios como esenciales en la ejecución de políticas y proyectos vinculados al desarrollo sostenible, así en la implementación de acciones climáticas, especialmente en el sector de Agricultura, Silvicultura y Otros Usos de la Tierra (AFOLU), identificado por el Tercer Informe Bienal de Actualización (BUR), como el principal contribuyente a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) en Colombia. Este reconocimiento, junto con su relevancia económica, su papel crucial en la conservación de la biodiversidad, su rol en las acciones de adaptación y mitigación del cambio climático, su impacto en el desarrollo rural y su significativa contribución a la formulación de políticas sostenibles para el país sustenta entre otras, la necesidad de priorizar los esfuerzos de mitigación hacia dicha categoría de análisis. Con lo anterior, este reporte se centra en analizar las coincidencias espaciales entre el presupuesto destinado a algunos ODS y las emisiones de GEI en municipios del Caquetá y Cesar, con el fin de priorizar áreas donde la alineación de estos elementos puede aprovecharse o mejorarse para identificar oportunidades y fortalecer la coherencia y la eficiencia en la planificación y ejecución de recursos. 2. OBJETIVO Identificar áreas de oportunidad estratégica para alcanzar simultáneamente metas de reducción de emisiones de GEI y de desarrollo sostenible en los departamentos de Caquetá y Cesar. 3. AREA DE ESTUDIO 3.1. Departamento de Cesar El departamento de Cesar está situado en la parte nororiental del país, en la llanura del Caribe y tiene una superficie de 22.925 km², que representan el 2% del territorio nacional (Gobernación del departamento del Cesar, 2016). El departamento está dividido en 25 municipios, 165 5 corregimientos, 3 inspecciones de policía, así como numerosas veredas, caseríos y sitios poblados (Gobernación del Departamento del Cesar, 2020). Las dinámicas en el sector del desarrollo sostenible son medidas por la vocación agropecuaria del territorio (Campo y Rivera 2019) del que deriva un 30% de sus ingresos. Según el Departamento Nacional de Estadística - DANE (2022) la actividad económica del sector de la agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca tiene una importante participación porcentual dentro del PIB de 9.2% (Tabla 1). ACTIVIDADES ECONÓMICAS 2016p Explotación de minas y canteras 38,3 Actividades de servicios sociales, comunales y personales 16,1 AGRICULTURA, GANADERÍA, CAZA, SILVICULTURA Y PESCA 9,2 Cultivo de café 0,6 Cultivo de otros productos agrícolas 4,5 Producción pecuaria y caza incluyendo las actividades veterinarias 3,9 Silvicultura, extracción de madera y actividades conexas 0,1 Pesca, producción de peces en criaderos y granjas piscícolas; actividades de servicios relacionadas con la pesca 0,0 Comercio, reparación, restaurantes y hoteles 8,9 Transporte, almacenamiento y comunicaciones 5,2 Construcción 4,3 Establecimientos financieros, seguros, inmobiliarias y servicios a las empresas 7,5 Industria manufacturera 3,5 Suministro de electricidad, gas y agua 3,6 Subtotal Valor Agregado 96,6 Impuestos 3,4 PIB TOTAL DEPARTAMENTAL 100,0 Tabla 1. Participación porcentual por rama de actividad dentro del PIB departamental Cesar. Adaptado de Cuentas nacionales departamentales: PIB por departamento (DANE). Por su parte, el Censo agropecuario 2014, señala que la zona rural del Cesar se caracteriza por una baja asistencia técnica, insuficiente cobertura de riego de cultivos, la reducción del área de siembra y el bajo acceso a crédito, entre otros factores que inciden en el rezago del sector en el departamento. En ganadería, el departamento tiene una orientación productiva centrada en los bovinos doble propósito (40% del hato), con un inventario bovino que alcanza los 1,4 millones de cabezas para el 2013 y más de 12.500 predios destinados a esta actividad productiva (FEDEGAN, Plan de Acción Cesar 2014-2018). Con relación al 2015, en el año 2016 se registró un decrecimiento de 34.000 ha del área de cultivos de arroz, maíz, yuca, malanga, ñame, entre otros (AGRONET, 2016). Según la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria - UPRA la aptitud para el establecimiento de ganadería en el departamento es del 43,7% tanto para carne bovina como para leche bovina (Tabla 2). En el caso del Cacao, según lo reportado por SIIPRA (2021) en la Zonificación de aptitud para el cultivo comercial de Cacao (Theobroma cacao L.) el 25,2% del territorio del departamento del Cesar es apto para estos cultivos, lo que representa: 261.835 ha con aptitud alta, 238.356 ha con aptitud media y 68.689 ha con aptitud baja. 6 APTITUD APTITUD TOTAL (HA) APTITUD TOTAL % Pecuaria Carne bovina 987.045 43,7 % Leche bovina 987.045 43,7 % Agrícola Cacao (Theobroma cacao L) 568.880 25,2 % Tabla 2. Áreas de aptitud para el establecimiento de ganadería y cacao en el departamento del Cesar. 3.2. Departamento de Caquetá El departamento del Caquetá está ubicado en la región sur del país cuenta con una superficie de 88.965 km² y representa el 7.8% de todo el territorio nacional (IGAC, 2015). Es un territorio amazónico con gran potencial en recursos naturales, paisajes y climas. El departamento está dividido en 16 municipios, cuenta con 63 inspecciones de policía, así como numerosos caseríos y sitios poblados (Gutiérrez, Moreno y Barrera. 2019). La actividad productiva del departamento se ha basado históricamente en sistemas de producción tradicionales como, por ejemplo, la ganadería extensiva y la agricultura (DANE y Banco de la República, 2015). La ganadería ocupa un importante renglón económico con 2.409.028 de hectáreas en pastos y un Inventario Bovino de 2.119.758 cabezas de ganado con 3.152.186 litros de leche día y un sacrificio de 63.270 cabezas de ganado (Corpoamazonia, 2020). La actividad económica del sector de la agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca, al igual que el Cesar, tiene una importante participación porcentual dentro del PIB de 14% (DANE, 2022) (Tabla 3). ACTIVIDADES ECONÓMICAS 2016p Actividades de servicios sociales, comunales y personales 37,6 AGRICULTURA, GANADERÍA, CAZA, SILVICULTURA Y PESCA 14,0 Cultivo de café 0,5 Cultivo de otros productos agrícolas 3,8 Producción pecuaria y caza incluyendo las actividades veterinarias 8,5 Silvicultura, extracción de madera y actividades conexas 0,9 Pesca, producción de peces en criaderos y granjas piscícolas; actividades de servicios relacionadas con la pesca 0,4 Construcción 14,7 Comercio, reparación, restaurantes y hoteles 11,6 Establecimientos financieros, seguros, actividades inmobiliarias y servicios a las empresas 7,6 Transporte, almacenamiento y comunicaciones 5,6 Industria manufacturera 2,8 Suministro de electricidad, gas y agua 1,7 Explotación de minas y canteras 0,5 7 ACTIVIDADES ECONÓMICAS 2016p Subtotal Valor Agregado 96,0 Impuestos 4,0 PIB TOTAL DEPARTAMENTAL 100,0 Tabla 3. Participación porcentual por rama de actividad dentro del PIB departamental Caquetá. Tomado y adaptado de: Cuentas nacionales departamentales: PIB por departamento (DANE) En lo que respecta a la estructura agrícola del departamento, según la Base Agrícola EVA del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (2021), el plátano es el principal cultivo permanente del departamento con una participación del 66,5% y a su vez, la yuca es el cultivo transitorio más representativo con un 75,8% frente al maíz con un 12,4%. El Caquetá tiene una frontera agrícola de 1.450.313 de Hectáreas que corresponde al 16,1% de la superficie del departamento (SIPRA, 2022). El 13,6% tiene aptitud pecuaria para carne bovina y el 13,7 para leche bovina (Tabla 4). Para el caso del Cacao, de acuerdo con el reporte SIPRA (2021), en Zonificación de aptitud para el cultivo comercial de Cacao (Theobroma cacao L.) en el departamento de Caquetá, 1.183.853 ha presentan aptitud agrícola que corresponde al 13,1% de las cuales, el 5,5% es aptitud alta y el 7,6% aptitud media. Aptitud Aptitud Ha Aptitud % Pecuaria Carne bovina 1.227.312 13,6 % Leche bovina 1.229.985 13,7 % Agrícola Cacao (Theobroma cacao L) 1.183.852 13,1 % Tabla 4. Aptitud para el establecimiento de ganadería y cacao en el departamento del Caquetá. 4. METODDOLOGÍA Para evaluar las prioridades del desarrollo sostenible a nivel subnacional-municipal en los departamentos de Cesar y Caquetá, así como para analizar las superposiciones geográficas de dos componentes: i) económico-presupuestal y ii) emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), en el sector de Agricultura, Silvicultura y Otros Usos de la Tierra (AFOLU)—, se emplearon métodos tanto cualitativos como cuantitativos. Se llevó a cabo una investigación sobre las rutas de financiamiento público y su contribución a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), centrándose en la alineación con las prioridades climáticas. La consulta de los Planes de Desarrollo Municipales (PDM) en los departamentos de Caquetá y Cesar fue fundamental. Este proceso, implicó el análisis de la destinación de recursos económicos a los ODS previamente priorizados, a través de las líneas estratégicas y programas identificados en los PDM. Se revisaron un total de 32 Planes de Desarrollo Departamentales y 41 Planes de Desarrollo Municipales para captar la diversidad de enfoques y metas de desarrollo en la región. Así mismo, se utilizó información pública del Inventario Nacional de Gases de Efecto Invernadero (INGEI) para evaluar las emisiones del sector AFOLU en los departamentos de Caquetá y Cesar, adaptando esta información a la escala municipal. 8 Finalmente, se realizó una superposición geográfica entre los componentes de emisiones de GEI y presupuestal, analizados para los municipios del departamento del Cesar y Caquetá, con el fin de generar una segmentación que dió lugar a la priorización de los municipios. Este enfoque metodológico integral proporciona una base sólida para el análisis detallado de las prioridades del desarrollo sostenible y las dinámicas climáticas en la región, integrando la planificación local, la evaluación cuantitativa y el análisis espacial. 4.1. Encuesta Sector Agricultura, Silvicultura y Otros Usos del Suelo AFOLU: Objetivos de Desarrollo Sostenible priorizados El IPCC (CMNUCC, 2011) define el cambio climático como el “cambio en el estado del clima que puede identificarse, a través de pruebas estadísticas, por los cambios en el promedio y/o la variabilidad de las propiedades del clima, y que persiste por un periodo extendido de tiempo”. Este cambio en las condiciones climáticas impacta los ecosistemas, la biodiversidad y los recursos naturales. De la misma manera, impacta la seguridad alimentaria, la salud, infraestructura y el acceso al agua y la energía, particularmente en las comunidades más vulnerables (Bruce et al., 2018). En este contexto, el cambio climático afecta el cumplimiento de los ODS, e interactúa con ellos a través de sinergias y trade-offs. Por ejemplo, el ODS 1 (Fin de la pobreza) y el ODS 2 (Hambre cero), interactúan a través de la biodiversidad y los servicios ecosistémicos con la producción de alimentos y el cambio climático. Es decir, producir alimentos para cumplir estos ODS causa aumento en las emisiones de GEI en diferentes eslabones de las cadenas productivas (Filho et al., 2022). El sector AFOLU es fundamental en la mitigación del cambio climático debido a su potencial para reducir emisiones y remover carbono de la atmósfera al almacenarlo en la biomasa y el suelo. En este sector es posible tomar medidas para reducir emisiones de GEI a través de diferentes prácticas como la eficiencia en el uso del agua, la diversificación de cultivos, los sistemas silvopastoriles, entre otras. Se estima que este sector puede ocasionar la disminución del 30% de las emisiones de GEI a nivel global. Adicionalmente, tiene el potencial de proporcionar servicios como la seguridad alimentaria, la biodiversidad, la salud de los suelos, entre otros. Debido a este impacto, el sector AFOLU se relaciona directamente con los ODS, particularmente con los relacionados al fin de la pobreza, la seguridad alimentaria, el agua limpia, el saneamiento, la energía y la vida terrestre. Dada la integración entre el sector AFOLU, los ODS y el cambio climático, se buscó identificar los ODS más relacionados al sector AFOLU y que reciben un mayor impacto por el cambio climático. Para esto, se realizó revisó la literatura en que exploraron esta interacción, el set de palabras utilizado para la identificación de las revisiones fue (“SDG” OR “Sustainable Development Goals”) AND “Climate change” AND “AFOLU”. Una vez establecida esta interacción, se realizó una consulta a expertos a través de una encuesta, con el fin de identificar los ODS más relevantes en el cambio climático para la categoría AFOLU. 4.2. Identificación de prioridades de desarrollo sostenible: componente presupuestal y de carbono La identificación de prioridades de desarrollo sostenible se desarrolló para los municipios de los departamentos del Cesar y Caquetá, a través de dos componentes: componente presupuestal y componente de carbono, como se describe a continuación. 9 4.2.1. Componente presupuestal La formulación del componente presupuestal se basó en un análisis de las fuentes de financiamiento público y su vinculación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) prioritarios, así como con las metas climáticas. Este enfoque se sustenta en el contexto de los Planes de Desarrollo subnacionales, los cuales, según el CONPES 3918 de 2018, son reconocidos como instrumentos estratégicos de planificación para la identificación y asignación de recursos destinados al logro de los ODS. Esto se enmarca en la estrategia de territorialización de los ODS propuesta por el mismo CONPES. Se examinaron tanto los Planes de Desarrollo Departamentales (PDD), como parte del contexto, como los 41 Planes de Desarrollo Municipales (PDM) de los departamentos de Caquetá y Cesar, junto con sus planes plurianuales de inversión (PPI), que son herramientas de asignación presupuestal que operativizan los planes de desarrollo. Estos planes proporcionaron información sobre la asignación de recursos económicos destinados a los ODS que previamente habían sido identificados como prioritarios para cada entidad territorial. Una vez realizada la revisión presupuestal, esta información fue estructurada, para facilitar la identificación del porcentaje de inversión presupuestal específica para los diferentes programas, asociados a los ODS priorizados, para la categoría AFOLU. 4.2.1.1. Fuentes de información consultadas Con el propósito de establecer un panorama nacional de la asignación de recursos de acuerdo con los usos a los que responden las fuentes de financiación, a nivel departamental y municipal, se consultaron diferentes fuentes de información asociadas a entidades del orden nacional quienes se encargan de la coordinación, seguimiento y monitoreo de la destinación y ejecución de recursos presupuestales, como lo fueron: o Sistema de Seguimiento a Proyectos de Inversión (SPI), del Departamento Nacional de Planeación (DNP), quien es el encargado de coordinar y apoyar a las entidades de orden nacional y territorial en la priorización de los recursos de inversión provenientes del Presupuesto General de la Nación y del Sistema General de Regalías. o Mapa de inversiones del DNP, plataforma que presenta información sobre los proyectos financiados por inversión pública y privada, reconociendo los sectores en los que se invierten, tales como: educación, transporte, vivienda, salud y demás, a nivel de municipio, departamento y región. o Sistema Consolidado de Hacienda e Información Financiera Pública (CHIP), de la Contaduría General de la Nación, el cual presenta información pública contable de las diferentes entidades estatales a nivel nacional. 4.2.1.2. Consideraciones y construcción de las bases de datos 4.2.1.2.1. Consideraciones Con relación a la construcción de la base de datos es necesario señalar que existieron varios retos asociados a la ubicación de la información, la periodicidad reportada y el nivel de detalle, todo ello en razón a que se encuentra atomizada según los intereses y las misionalidades de las diferentes entidades consultadas. En ese sentido, la información se encontró categorizada por sectores, estados de asignación de recursos, entidades estatales, etc. Esto no permitió establecer criterios estandarizados de consulta para el periodo de tiempo de interés ni para los niveles territoriales objeto de análisis. 10 Como fuente de información a nivel municipal y departamental, se usaron los planes de desarrollo, ya que su estructura expone la relación de asignación presupuestal para los diferentes sectores priorizados por los entes territoriales y a su vez, relacionan por cada sector los programas específicos asociados (“sector” / “programa” / “asignación presupuestal”). Esta disposición de la información permitió identificar de forma más clara los componentes relacionados con los ODS priorizados para la categoría AFOLU, sobre los que se busca identificar la destinación de recursos. Con relación a los PPI de los PDD consultados, se presentan únicamente los sectores generales para los que se proponían acciones durante el periodo de gobierno, lo que generaba la necesidad de consultar en paralelo el documento estratégico con el fin de identificar de forma más precisa los programas/acciones a las que se destinarán recursos. En otros casos, la información se presentaba de forma desagregada para los rubros inmersos en las diferentes fuentes de financiación (recursos propios, SGR, SGP), lo cual requirió un análisis y procesamiento adicional a los datos presentados, para generar su asociación con la información presentada en el componente estratégico. En el caso de los PDM, se presentaron las mismas situaciones identificadas en la consulta de los PDD, aunado a situaciones adicionales como la presentación en algunos PDM de diagnósticos financieros de vigencias anteriores en los PPI, lo que no aporta información precisa sobre la destinación presupuestal propuesta para la vigencia del periodo de gobierno. Así mismo, algunos PDM presentan un estimativo de ingresos para el plan de desarrollo, basados en ingresos de los últimos periodos de gobierno, argumentado en la falta de oficialización de los ingresos asignados desde el DNP. 4.2.1.2.2. Construcción de la base de datos municipal La estructuración de las bases de datos de asignaciones presupuestales se inició con la revisión de los Planes de Desarrollo Departamentales (PDD) para el periodo 2020-2023 del Cesar y Caquetá, así como de los Planes de Desarrollo Municipal en el ámbito departamental. El objetivo principal fue identificar la asignación de recursos económicos por entidad territorial del nivel departamental, hacia los ODS priorizados para la categoría AFOLU, a través de la encuesta relacionada en la sección 4.1. La consulta de los PDM para el periodo abarcó el total de los 41 municipios que integran los departamentos de Caquetá (16 municipios) y Cesar (25 municipios), siendo estas las áreas de estudio. El proceso de asociación de recursos financieros con los ODS priorizados para la categoría AFOLU, contempló tres momentos: (i) Establecimiento de palabras clave asociadas a los ODS priorizados: bajo el criterio de expertos, se determinaron las palabras claves presentadas en la tabla 5, las cuales guardan relación tanto con los ODS priorizados para la categoría AFOLU, a través de la encuesta (sección 4.1), como con las metas específicas de cada uno. (ii) Identificación de sectores/estrategias propuestas en cada uno de los PDM/PDD: a partir de la revisión de los PDM/PDD, se llevó a cabo el reconocimiento de los sectores o estrategias prioritarias en estos. Así mismo, se llevó a cabo la identificación de los programas asociados, junto con la asignación presupuestal correspondiente a cada uno de ellos. (iii) Relación entre Programas/Proyectos y Palabras Clave de los ODS priorizados para la categoría AFOLU: se implementó una matriz de conexión que vincula los programas y proyectos con su respectivo presupuesto a los ODS priorizados, utilizando las palabras 11 claves definidas. Este enfoque permitió establecer el presupuesto asignado a cada ODS priorizado, facilitando una asignación transparente de recursos financieros. En aquellas situaciones en las que programas y/o proyectos abarcaban múltiples ODS, se adoptó una estrategia de distribución proporcional de la asignación presupuestal. En otras palabras, el presupuesto asignado a cada proyecto se dividió de manera proporcional entre los diversos ODS que abarcaba, asegurando así una asignación equitativa y transparente de los recursos financieros. Cabe resaltar, que la formulación de los sectores/estrategias definidas en estos planes de desarrollo debe ir en la misma vía de lo propuesto a nivel departamental, pero siguiendo las dinámicas particulares de las entidades municipales. Las palabras clave utilizadas para obtener estas bases de datos se pueden identificar en la Tabla 5. ODS PROPÓSITO PALABRAS CLAVE 1 Fin de la pobreza ○ Ingresos mínimos. ○ Empleo. ○ Servicios básicos (salud, acueducto, alcantarillado, recolección de basuras). ○ Saneamiento básico. ○ Acceso a recursos naturales. ○ Vulnerabilidad a fenómenos extremos. ○ Desnutrición. ○ Educación. ○ Vivienda. 2 Hambre cero ○ Nutrición ○ Lactancia ○ Seguridad alimentaria ○ Acceso a tierras ○ Prácticas agrícolas resilientes ○ Productividad (aumento) ○ Bancos de semillas - capacidad de producción agrícola ○ Infraestructura rural (aumento, mejora) ○ Rural y ruralidad ○ Agropecuario ○ Vías terciarias 13 Acción por el clima ○ Desastres naturales (adaptación, resiliencia). ○ Cambio climático (políticas, estrategias). ○ Alertas tempranas. ○ Adaptación al cambio climático. ○ Gestión cambio climático ○ Ganadería. 15 Vida de ecosistemas terrestres ○ Bosques. ○ Desertificación. ○ Degradación de tierras. ○ Biodiversidad. ○ Humedales. ○ Deforestación. ○ Reforestación. ○ Ecosistemas montañosos. ○ Ecosistemas. ○ Ambiental. Tabla 5. Palabras clave para identificación de inversión económica en ODS. Fuente. Elaboración propia 4.2.2. Componente carbono Para el desarrollo de este componente la metodología incluye fuentes de información pública y procesamiento de la información de inventarios departamentales (downscalling), reportados en el Inventario Nacional de Gases de Efecto Invernadero (INGEI). 4.2.2.1. Componente pecuario, municipal A partir de la información de inventarios de GEI departamentales obtenidos de la información reportada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales - IDEAM en el Reporte Bienal de Actualización -BUR 3, se realizó una estimación a través del escalamiento de la información para llevarla a nivel municipal. En este caso se utilizó el inventario bovino del ICA para los años 2015-2018, el cual permitió escalar las emisiones de las categorías 3A – Ganadería: La categoría 3A incluyó la subcategoría 3A1 - Fermentación entérica y 3A2 - Gestión de estiércol. 12 Para escalar la información, se utilizó el aporte en número de cabezas de ganado totales de cada municipio respecto al total departamental. Debido a este abordaje top-down, no se trabajó con los factores de emisión o datos de actividad, sino con las emisiones directas en Gg CO2-eq. 4.2.2.2. Componente forestal Para las emisiones relacionadas al componente forestal se utilizó información del inventario departamental escalada a nivel municipal. En este componente se utilizó información de uso de la tierra relacionada al componente forestal (Hectáreas (ha) bosque-no bosque del Sistema de Monitoreo de Bosques y Carbono - SMByC), la cual permitió escalar las emisiones de la categoría 3B - Tierras. 4.2.2.3. Cálculo de la incertidumbre o Ganadería La incertidumbre asociada al factor de emisión utilizado en ganadería es del 12% de acuerdo con lo reportado en el BUR 3. Esta incertidumbre se obtuvo utilizando un método de simulación de Montecarlo aplicado al Modelo AFOLU1 obtenido por el equipo de expertos de AFOLU del INGEI. Por otro lado, la incertidumbre de los datos de actividad (Inventario del ICA) es del 4% según lo reportado en el BUR 3. El bajo valor de incertidumbre para estos datos de actividad corresponde a que provienen de un censo realizado de manera semestral. Entonces, para obtener la incertidumbre de las emisiones municipales, y teniendo en cuenta que se utilizó el mismo dato de actividad para el escalamiento de las emisiones, se utiliza el método de propagación de error de acuerdo con las buenas prácticas de las guías del IPCC 2006 y los refinamientos del 2019. √𝟏𝟐𝟐 + 𝟒𝟐 = 𝟏𝟐, 𝟔𝟒% o Deforestación Para las emisiones de deforestación, los datos de actividad tienen un 27% de incertidumbre de acuerdo con lo reportado en el BUR 3. Mientras que los factores de emisión se reportan un grado de magnitud del 50-70%, por consulta de expertos. Por lo cual, y utilizando el mismo método descrito para las emisiones de ganadería (propagación del error), las emisiones municipales tendrían una incertidumbre que cercana al 56-79%1. El proceso completo para el cálculo de las emisiones, su escalamiento y el cálculo de la deforestación puede observarse en la Figura 1. 1 No se recomienda utilizar los datos de incertidumbre de deforestación para publicaciones científicas dado sus altos valores de incertidumbre, el uso de consulta de expertos para determinarla, y sobre todo, por los diferentes procesos que intervienen en la estimación de las emisiones de deforestación a nivel nacional. Estos métodos incluyen diversas variables que en su estimación acumulan incertidumbre. 13 Figura 1. Diagrama para el cálculo de emisiones departamentales, proceso de escalamiento de la consultoría y cálculo de la incertidumbre. A. Ganadería. B. Deforestación. Fuente. Elaboración propia 5. RANKING DE MUNICIPIOS Y PRIORIZACIÓN Para la generación del ranking de municipios del Caquetá y Cesar, de acuerdo con el comportamiento de los componentes analizados (carbono y presupuestal), se definió como parámetro estadístico para la segmentación de los datos, la mediana. Esta selección se fundamentó en su mayor robustez, en comparación con el promedio, especialmente dado que para algunos de los municipios se presentan datos extremos y su distribución puede ser asimétrica (caso Caquetá), y la mediana limita el sesgo de los datos y puede ser una representación más precisa del centro de estos. Con este enfoque, se han creado dos segmentos con respecto a la mediana para cada componente analizado. Estos segmentos, para el caso de las emisiones en la categoría AFOLU, se 14 calculan en CO2-equivalentes, mientras que el porcentaje de inversión en los ODS prioritarios para la categoría AFOLU se estima en términos porcentuales (%). A continuación, se detallan los segmentos mediante los cuales se pretende establecer áreas de interés estratégico. Esto se realiza considerando el presupuesto asignado a un municipio y sus prioridades en términos de desarrollo sostenible, en el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) priorizados para la categoría AFOLU: o Alto Presupuesto: hace referencia a un presupuesto que está por encima de la mediana, indicando que los recursos financieros se han enfocado a programas/proyectos, para los cuales se ha establecido una relación directa con los ODS priorizados para el sector AFOLU. o Bajo Presupuesto: se refiere a un presupuesto que está por debajo de la mediana y que, aunque está orientado a nivel de programas o proyectos asociados a los ODS priorizados para la categoría AFOLU, puede presentar limitaciones con relación al impacto que sobre el ODS que puede generar en la consecución de los objetivos. o Alto en Carbono: señala un territorio con un aporte en emisiones para la categoría AFOLU por encima de la mediana, lo que sugiere una mayor atención en términos de acciones de mitigación, con enfoque en las subcategorías impulsoras de las emisiones. o Bajo en Carbono: define un territorio con un aporte en emisiones de GEI para la categoría AFOLU por debajo de la mediana, lo que, a la luz de la información analizada, se puede inferir no posee un marco de acción amplio en términos de mitigación para la categoría. Con los segmentos definidos, se establecieron las relaciones entre los componentes analizados y se identificaron aquellos municipios donde el impacto de futuras acciones pueda resultar estratégicas, en términos de la reducción de emisiones de GEI vs el presupuesto, dándoles un nivel de priorización así: Tabla 6. Relación ente componentes y categorías de priorización. Fuente. Elaboración propia 6. RESULTADOS A continuación, se presentan los resultados departamentales y municipales obtenidos a través de cada capítulo y componente presentado en la metodología. CLASIFICACIÓN: RELACIONES ENTRE COMPONENTES CATEGORIA DE PRIORIZACIÓN Alto Económico/ Bajo en Carbono (Alto-E/Bajo-C) Relevancia incipiente Alto Económico/Alto en Carbono (Alto-E/ Alto-C) Relevancia media Bajo Económico/Bajo en Carbono (Bajo-E/Bajo-C) Relevancia incipiente Bajo Económico/ Alto en Carbono (Bajo E/Alto C) Relevancia alta 15 6.1. Encuesta sector AFOLU: Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) priorizados en la categoría AFOLU Como parte de los métodos empleados para la priorización de los ODS se implementó una encuesta aplicada en el marco del evento de lanzamiento de las iniciativas del Consultative Group for International Agricultural Research - CGIAR realizado en Bogotá entre el 10 y 11 de octubre de 2022. La encuesta fue aplicada a representantes de organizaciones e instituciones académicas, centros de investigación, agremiaciones, entidades gubernamentales y sector privado, vinculadas a la generación de conocimiento y política pública dirigida o asociada a el sector AFOLU. La encuesta incluyó una pregunta específica destinada a identificar los tres (3) Objetivos de Desarrollo Sostenible prioritarios desde su perspectiva como funcionario del sector AFOLU. Los resultados presentados en la Figura 2 exhiben la priorización de cuatro (4) Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) identificados como los más destacados por los expertos que participaron de la “Encuesta Sector Agricultura, Silvicultura y Otros Usos del Suelo- AFOLU”. Figura 2. Resultados de la encuesta "priorización de los Objetivos de Desarrollo Sostenible" El 68,2% de los encuestados prioriza el ODS 2 - Hambre cero, seguido por el ODS 13 - Acción por el clima, seleccionado por el 54,5% de los participantes. Del mismo modo, el ODS 1 - Fin de la pobreza fue resaltado por el 50% de los encuestados, mientras que el ODS 15 - Vida de ecosistemas terrestres fue considerado uno de los más importantes por el 36,5% de los participantes." 16 Figura 3. Objetivos de Desarrollo Sostenible priorizados basados en los resultados de la encuesta y validado el juicio de expertos del Centro Internacional de Agricultura Tropical CIAT. Tomado de Naciones Unidas (2015). 6.2. Identificación de prioridades de los componentes de desarrollo sostenible 6.2.1. Componente Presupuestal Municipal: Cesar y Caquetá La base de datos construida a nivel municipal (41 municipios de Caquetá y Cesar) contiene información sobre el periodo de consulta para el periodo de gobierno (2020-2023), los sectores y/o estrategias identificadas en el Plan de Desarrollo Municipal, los programas asociados a los sectores y/o estrategias, así como la relación de los cuatro (4) ODS priorizados a esos programas. Además, relaciona la inversión asignada desagregada para los ODS priorizados, el total de inversión asignada para los cuatro (4) ODS priorizados y el presupuesto total del Plan de Desarrollo Municipal. La base de datos relacionada se presenta en el Anexo 3. Base de datos Asignación presupuestal municipalizada, Cesar y Caquetá (2020-2023). A continuación (figura 4 y 5), se presenta el porcentaje de destinación presupuestal, para los departamentos del Cesar y Caquetá, de acuerdo con los ODS priorizados, a partir de la a la relación existente entre programas/proyectos con las palabras clave definidas para los ODS. Las tablas de datos se presentan en los anexos 1 y 2 Distribución presupuestal para los Objetivos de Desarrollo Sostenible priorizados en los departamentos de Colombia, Caquetá y Cesar. 17 Figura 4. Destinación presupuestal por ODS priorizado, respecto del total municipal asignado, departamento del Cesar Fuente. Elaboración propia Figura 5. Destinación presupuestal por ODS priorizado, respecto del total municipal asignado, departamento del Caquetá Fuente. Elaboración propia 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% P or ce nt aj es d e as in ga ci ón p re su pu es al Municipios Asignación presupuestal ODS 1 (% del total) Asignación presupuestal ODS 2 (% del total) Asignación presupuestal ODS 13 (% del total) Asignación presupuestal ODS 15 (% del total) 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% P or ce nt aj es d e as in ga ci ón p re su pu es al Municipos Asignación presupuestal ODS 1 (% del total) Asignación presupuestal ODS 2 (% del total) Asignación presupuestal ODS 13 (% del total) Asignación presupuestal ODS 15 (% del total) 18 6.2.2. Componente carbono municipal A continuación, se presentan los resultados de emisiones para las categorías 3A – Ganadería y 3B - Componente forestal. Figura 6. Emisiones totales por deforestación y ganadería en el departamento del Cesar Fuente. Elaboración propia Figura 7. Emisiones totales por deforestación y ganadería en el departamento del Cesar Fuente. Elaboración propia 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 350.00 G g C O 2e q Municipios Total emisiones Gg CO2eq Ganadería (3A1 y 3A2 IPCC) Total emisiones Gg CO2eq Deforestación (3B1 IPCC) Total emisiones Gg CO2eq 0.00 2000.00 4000.00 6000.00 8000.00 10000.00 12000.00 G g C O 2e q Municipios Total emisiones Gg CO2eq Ganadería (3A1 y 3A2 IPCC) Total emisiones Gg CO2eq Deforestación (3B1 IPCC) Total emisiones Gg CO2eq 19 6.2.3. Ranking de municipios y priorización Se exponen a continuación los resultados de la segmentación elaborada para priorizar municipios según su comportamiento en emisiones AFOLU y presupuesto dedicado a ODS. Dado que el alcance del estudio es subnacional, esta segmentación se preparó específicamente para los municipios de los departamentos del Cesar y Caquetá, como se presenta en las siguientes figuras 8 y 9. Figura8. Espacialización municipios del Cesar, sector AFOLU, priorización de acuerdo con el presupuesto dedicado a ODS y sus emisiones de GEI. 20 Figura9. Espacialización municipios del Caquetá, sector AFOLU, priorización de acuerdo con el presupuesto dedicado a ODS y sus emisiones de GEI. 21 A continuación, se presenta la priorización de los municipios de los departamentos del Cesar y Caquetá, en términos del comportamiento de la asignación presupuestal y las emisiones de GEI (AFOLU), en consonancia con los ODS para los cuales se realizó el análisis (ODS 1, 2, 13 y 15). Municipio Asignación municipal ODS (%) Mediana Económico Clasificación Económico Emisiones Ganadería Emisiones Deforestación Emisiones Gg CO2eq Mediana Emisiones Clasificación Carbono Clasificación: Relación entre componentes Categoría de Priorización Aguachica 0.97 0.88 Alto-E 124.48 5.36 129.84 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Agustín Codazzi 0.95 0.88 Alto-E 135.03 6.42 141.45 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Astrea 0.97 0.88 Alto-E 97.79 1.76 99.55 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Bosconia 0.59 0.88 Bajo-E 85.63 0.00 85.63 80.76 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta Chimichagua 0.92 0.88 Alto-E 99.44 7.38 106.81 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Chiriguaná 0.9 0.88 Alto-E 94.68 2.98 97.66 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Curumaní 0.92 0.88 Alto-E 85.37 25.14 110.51 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media La Gloria 0.8 0.88 Bajo-E 115.73 17.35 133.08 80.76 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta San Alberto 0.8 0.88 Bajo-E 93.82 1.22 95.03 80.76 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta San Diego 0.92 0.88 Alto-E 88.67 0.00 88.67 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media San Martín 0.81 0.88 Bajo-E 167.57 4.07 171.63 80.76 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta Valledupar 0.89 0.88 Alto-E 337.50 0.85 338.35 80.76 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Becerrill 0.85 0.88 Bajo-E 75.90 4.61 80.51 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente El Copey 0.31 0.88 Bajo-E 78.49 2.28 80.76 80.76 Alto-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente El Paso 0.94 0.88 Alto-E 77.80 1.17 78.96 80.76 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente Gamarra 0.68 0.88 Bajo-E 64.08 0.00 64.08 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente González 0.84 0.88 Bajo-E 1.89 0.78 2.67 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente La Jagua de Ibirico 0.83 0.88 Bajo-E 33.16 8.73 41.89 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente La Paz 0.96 0.88 Alto-E 4.19 0.00 4.19 80.76 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente 22 Tabla 7. Priorización de municipios del Cesar, sector AFOLU, de acuerdo con el presupuesto dedicado a ODS y sus emisiones de GEI Municipio Asignación municipal ODS (%) Mediana Económico Clasificación Económico Emisiones Ganadería Emisiones Deforestación Emisiones Gg CO2eq Mediana Emisiones Clasificación Carbono Clasificación: Relación entre componentes Categoría de Priorización Manaure Balcón del Cesar 0.78 0.88 Bajo-E 62.74 14.71 77.45 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente Pailitas 0.98 0.88 Alto-E 65.98 14.35 80.33 80.76 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente Pelaya 0.88 0.88 Bajo-E 10.53 1.94 12.47 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente Pueblo Bello 0.93 0.88 Alto-E 72.25 3.13 75.38 80.76 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente Río de Oro 0.88 0.88 Bajo-E 65.36 3.75 69.12 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente Tamalameque 0.09 0.88 Bajo-E 66.02 3.13 69.15 80.76 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente Municipio Asignación municipal ODS (%) Mediana Económico Clasificación Económico Emisiones Ganadería Emisiones Deforestación Emisiones Mediana Emisiones Clasificación Carbono Clasificaci ón: Relación entre componen tes Categoría de Priorización San Vicente Del Caguán 0.95 0.845 Alto-E 1,290.58 10,323.92 11,614.50 160.44 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Cartagena Del Chairá 0.97 0.845 Alto-E 361.06 9,802.38 10,163.45 160.44 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Solano 0.8 0.845 Bajo-E 31.44 3,615.17 3,646.61 160.44 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta Puerto Rico 0.87 0.845 Alto-E 281.89 184.46 466.35 160.44 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Milán 0.83 0.845 Bajo-E 90.79 222.53 313.32 160.44 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta Florencia 0.86 0.845 Alto-E 103.62 127.88 231.50 160.44 Alto-C Alto-E / Alto-C Relevancia media Valparaíso 0.76 0.845 Bajo-E 90.40 88.90 179.30 160.44 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta San José Del Fragua 0.63 0.845 Bajo-E 39.08 133.98 173.06 160.44 Alto-C Bajo-E / Alto-C Relevancia alta 23 Tabla 8. Priorización de municipios del Caquetá, sector AFOLU, de acuerdo con el presupuesto dedicado a ODS y sus emisiones de GEI Municipio Asignación municipal ODS (%) Mediana Económico Clasificación Económico Emisiones Ganadería Emisiones Deforestación Emisiones Mediana Emisiones Clasificación Carbono Clasificaci ón: Relación entre componen tes Categoría de Priorización El Paujíl 0.77 0.845 Bajo-E 108.54 39.27 147.82 160.44 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente La Montañita 0.9 0.845 Alto-E 97.45 37.15 134.60 160.44 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente El Doncello 0.86 0.845 Alto-E 91.02 24.32 115.34 160.44 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente Solita 0.93 0.845 Alto-E 45.30 52.73 98.03 160.44 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente Belén De Los Andaquíes 0.71 0.845 Bajo-E 45.01 37.49 82.50 160.44 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente Curillo 0.88 0.845 Alto-E 30.00 41.34 71.34 160.44 Bajo-C Alto-E / Bajo-C Relevancia incipiente Albania 0.74 0.845 Bajo-E 58.23 0.00 58.23 160.44 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente Morelia 0.44 0.845 Bajo-E 44.17 1.27 45.43 160.44 Bajo-C Bajo-E / Bajo-C Relevancia incipiente 24 7. CONSIDERACIONES FINALES A partir de la información detallada con respecto a cada uno de los municipios en Caquetá y Cesar, se presenta el siguiente análisis con relación a la identificación de áreas prioritarias para la implementación de soluciones de mitigación de gases de efecto invernadero (GEI) y el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS): Los municipios del Cesar, con una categoría de priorización de alta relevancia corresponden a Bosconia, la Gloria, San Alberto y San Martín, lo que sugiere que es estratégico en caminar esfuerzos para la formulación e implementación de proyectos, programas o acciones orientadas al cumplimiento de los ODS priorizados 1, 2, 13 y 15, ya que pueden generar un impacto significativo en su cumplimiento. De forma particular, se observa que el campo de acción frente a acciones de mitigación es amplio en tanto sus emisiones están clasificadas como altas, lo que subraya la necesidad de enfoques estratégicos en materia de mitigación En contraste, para los categorizados como de relevancia media, donde la clasificación corresponde a Alto E/Alto C, los esfuerzos podrían pensarse en términos del fortalecimiento de los programas/proyectos y/o acciones existentes, lo que incluye un enfoque de mitigación de emisiones de GEI, en particular dada la clasificación de sus emisiones de GEI como altas. En cuanto a los 13 municipios categorizados como de relevancia incipiente, se puede inferir de manera general, que los esfuerzos pueden requerir un análisis más profundo frente a su situación socioeconómica y ambiental, para comprender con mayor precisión, los retos para su desarrollo sostenible y con ello precisar acciones y gestionar u orientar el recurso financiero requerido para contribuir en el cumplimiento de los ODS priorizados, fortaleciendo la gestión eficiente de los recursos. Con relación a los municipios del Caquetá, se identifican 4 municipios con categoría de priorización alta: Solano, Milán, Valparaíso, San José de la Fragua, esto quiere decir que son municipios con recursos económicos bajos y alto en emisiones de GEI en la categoría AFOLU; lo que se traduce en un campo de acción amplio y estratégico, para orientar recursos y acciones, que pueden generar un impacto importante en términos del cumplimiento de los ODS, especialmente en lo referido la mitigación. En categoría de relevancia media e incipiente, se identifican 4 municipios para cada una de ellas. Al igual que para Cesar se requiere precisar si se requiere gestionar u orientar recursos financieros, para el cumplimiento de los ODS priorizados. Finalmente cabe destacar que en la medida que se tenta información con mayor detalle, se puede precisar la orientación específica del presupuesto dentro de los objetivos priorizados, así mismo acciones específicas, que podría realizarse en el marco de los PND y en alianza socios estratégicos para superar retos, avanzar y cerrar brechas frente al cumplimiento de los ODS, priorizados o no. 25 8. REFERENCIAS Agronet 2017b. Estadísticas agropecuarias. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. Disponible en: http://www.agronet.gov. co/estadística/Paginas/default.aspx). Agudo González, J. (2007). Paisaje y gestión del territorio. Bahar, N. H., Lo, M., Sanjaya, M., Van Vianen, J., Alexander, P., Ickowitz, A., & Sunderland, T. (2020). 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Distribución presupuestal para los Objetivos de Desarrollo Sostenible priorizados en los departamentos de Colombia, Cesar. Municipio Asignación municipal total ($) Asignación municipal ODS ($) Asignación municipal ODS (%) Asignación presupuestal ODS 1 ($) Asignación presupuestal ODS 1 (% del total) Asignación presupuestal ODS 2 ($) Asignación presupuestal ODS 2 (% del total) Asignación presupuestal ODS 13 ($) Asignación presupuestal ODS 13 (% del total) Asignación presupuestal ODS 15 ($) Asignación presupuestal ODS 15 (% del total) Aguachica 369,724,537,858 359,822,586,420 97.32% 346,900,248,746 93.83% 12,579,493,824 3.40% 171,421,925 0.05% 171,421,925 0.05% Agustín Codazzi 331,128,320,000 313,509,399,000 94.68% 173,991,964,500 52.55% 114,311,625,500 34.52% 12,602,904,500 3.81% 12,602,904,500 3.81% Astrea 93,037,082,917 90,345,561,922 97.11% 41,475,455,995 44.58% 41,475,455,995 44.58% 3,697,324,966 3.97% 3,697,324,966 3.97% Becerrill 284,336,879,270 242,299,188,516 85.22% 177,853,741,519 62.55% 60,345,788,118 21.22% 3,066,453,002 1.08% 1033205877 0.36% Bosconia 136,684,680,000 80,032,319,000 58.55% 39,934,821,000 29.22% 39,914,285,000 29.20% 32,573,000 0.02% 150,640,000 0.11% Chimichagua 137,663,098,036 126,787,980,130 92.10% 63,190,408,861 45.90% 54,710,426,066 39.74% 4,498,428,080 3.27% 4,388,717,122 3.19% Chiriguaná 318,530,498,873 286,285,233,430 89.88% 171,241,702,224 53.76% 23,066,644,052 7.24% 47,352,529,963 14.87% 44,624,357,190 14.01% Curumaní 148,941,003,769 137,602,625,716 92.39% 128,163,223,393 86.05% 7,395,946,454 4.97% 571217493 0.38% 1,472,238,378 0.99% El Copey 148,436,342,381 45,847,254,293 30.89% 45,847,254,293 30.89% - 0.00% - 0.00% - 0.00% El Paso 123,000,000,000 115,084,885,827 93.56% 75,516,249,679 61.40% 1,855,847,578 1.51% 276,161,322 0.22% 37,436,627,249 30.44% Gamarra 71,575,000,000 48,777,000,000 68.15% 39,018,000,000 54.51% 3,253,000,000 4.54% 3,253,000,000 4.54% 3,253,000,000 4.54% González 30,110,065,554 25,328,849,274 84.12% 24,036,317,712 79.83% 439,071,654 1.46% 280,303,009 0.93% 573,156,899 1.90% 35 Municipio Asignación municipal total ($) Asignación municipal ODS ($) Asignación municipal ODS (%) Asignación presupuestal ODS 1 ($) Asignación presupuestal ODS 1 (% del total) Asignación presupuestal ODS 2 ($) Asignación presupuestal ODS 2 (% del total) Asignación presupuestal ODS 13 ($) Asignación presupuestal ODS 13 (% del total) Asignación presupuestal ODS 15 ($) Asignación presupuestal ODS 15 (% del total) La Gloria 76,465,685,574 61,128,477,199 79.94% 50,025,774,601 65.42% 5,665,642,710 7.41% 3,963,726,213 5.18% 1,473,333,677 1.93% La Jagua de Ibirico 356,932,088,000 296,659,619,000 83.11% 229,255,558,000 64.23% 37,625,000,000 10.54% 14,889,530,500 4.17% 14889530500 4.17% La Paz 105,077,387,000 100,390,133,000 95.54% 94,145,694,000 89.60% 2,753,000,000 2.62% 1,745,719,500 1.66% 1,745,719,500 1.66% Manaure Balcón del Cesar 109,831,321,085 85,707,852,822 78.04% 80,026,378,657 72.86% 2,858,101,247 2.60% 1,192,890,443 1.09% 1,630,482,476 1.48% Pailitas 87,506,300,000 85,787,018,350 98.04% 77,992,291,217 89.13% 6,781,227,134 7.75% 506,750,000 0.58% 506,750,000 0.58% Pelaya 90,972,544,000 80,122,413,000 88.07% 72,708,118,000 79.92% 6,743,766,000 7.41% 574,274,000 0.63% 96,255,000 0.11% Pueblo Bello 142,319,752,930 132,064,969,086 92.79% 128,705,571,332 90.43% 1,344,805,906 0.94% 619,974,108 0.44% 1,394,617,740 0.98% Río de Oro 101,965,625,597 89,691,515,492 87.96% 80,422,182,482 78.87% 4,056,333,010 3.98% 3,583,000,000 3.51% 1,630,000,000 1.60% San Alberto 98,580,946,184 78,798,310,782 79.93% 73,102,226,547 74.15% 894,334,145 0.91% 3,094,120,045 3.14% 1,707,630,045 1.73% San Diego 70,159,877,000 64,274,467,000 91.61% 60,066,482,000 85.61% 3,530,985,000 5.03% 338,500,000 0.48% 338,500,000 0.48% San Martín 131,811,697,041 106,491,144,295 80.79% 91,860,851,316 69.69% 7,717,600,443 5.86% 4,984,002,536 3.78% 1,928,690,000 1.46% Tamalameque 83,456,948,647 7,275,859,268 8.72% 7,275,859,268 8.72% - 0.00% - 0.00% - 0.00% Valledupar 2,755,869,000,000 2,454,878,000,000 89.08% 2,431,731,500,000 88.24% 8,684,500,000 0.32% 7,451,000,000 0.27% 7,011,000,000 0.25% 36 Anexo 2. Distribución presupuestal para los Objetivos de Desarrollo Sostenible priorizados en los departamentos de Colombia, Caquetá Municipio Asignación municipal total ($) Asignación municipal ODS ($) Asignación municipal ODS (%) Asignación presupuestal ODS 1 ($) Asignación presupuestal ODS 1 (% del total) Asignación presupuestal ODS 2 ($) Asignación presupuestal ODS 2 (% del total) Asignación presupuestal ODS 13 ($) Asignación presupuestal ODS 13 (% del total) Asignación presupuestal ODS 15 ($) Asignación presupuestal ODS 15 (% del total) Albania 40,292,653,233 29,721,853,233 73.76% 755,000,000 1.87% 9,519,951,078 23.63% 9,723,451,078 24.13% 9,723,451,078 24.13% Belén De Los Andaquíes 130,619,340,000 92,736,000,000 71.00% 66,636,000,000 51.02% 22,905,000,000 17.54% - 0.00% 3,195,000,000 2.45% Cartagena Del Chairá 131,483,000,000 127,454,000,000 96.94% 31,229,000,000 23.75% 14,126,000,000 10.74% 82,099,000,000 62.44% - 0.00% Curillo 49,813,556,715 43,640,725,915 87.61% 34,156,359,515 68.57% 8,501,600,000 17.07% 491,383,200 0.99% 491,383,200 0.99% El Doncello 89,666,626,908 76,869,250,551 85.73% 66,344,360,484 73.99% 9,461,499,787 10.55% 531,695,141 0.59% 531,695,141 0.59% El Paujíl 133,780,131,580 102,870,411,580 76.90% 65,443,217,268 48.92% 34,992,194,312 26.16% 1,217,500,000 0.91% 1,217,500,000 0.91% Florencia 664,493,869 568,156,719 85.50% 508,933,614 76.59% 39,330,557 5.92% 11,994,013 1.80% 7,898,535 1.19% La Montañita 85,923,055,960 77,101,555,960 89.73% 61,483,055,960 71.56% 14,570,500,000 16.96% 1,048,000,000 1.22% - 0.00% Milán 90,027,104,204 74,369,091,322 82.61% 53,012,907,258 58.89% 20,017,966,487 22.24% 669,108,789 0.74% 669,108,789 0.74% Morelia 17,537,425,652 7,772,022,308 44.32% 7,772,022,308 44.32% - 0.00% - 0.00% - 0.00% Puerto Rico 130,767,613,000 114,011,800,000 87.19% 100,531,800,000 76.88% - 0.00% 12,469,000,000 9.54% 1,011,000,000 0.77% San José Del Fragua 38,032,800,000 23,773,560,000 62.51% 23,773,560,000 62.51% - 0.00% - 0.00% - 0.00% San Vicente Del Caguán 240,783,623,102 228,330,457,789 94.83% 185,722,326,824 77.13% 24,310,130,966 10.10% 9,149,000,000 3.80% 9,149,000,000 3.80% Solano 75,711,394,583 60,201,626,360 79.51% 46,493,616,360 61.41% 11,040,000,000 14.58% - 0.00% 2,668,010,000 3.52% Solita 62,846,182,395 58,363,840,000 92.87% 54,913,117,000 87.38% 2,923,393,000 4.65% 344,450,000 0.55% 182,880,000 0.29% Valparaíso 52,654,000,000 40,137,000,000 76.23% 38,621,000,000 73.35% 503,000,000 0.96% 506,500,000 0.96% 506,500,000 0.96% Diciembre, 2023. | Áreas prioritarias para Implementar Soluciones de Mitigación de Gases de Efecto Invernadero y Alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Caquetá y Cesar Ivon Maritza Casallas Martínez, Research Coordinator II, icasallas@cgiar.org CGIAR is a global research partnership for a food-secure future. CGIAR science is dedicated to transforming food, land, and water systems in a climate crisis. Its research is carried out by 13 CGIAR Centers/Alliances in close collaboration with hundreds of partners, including national and regional research institutes, civil society organizations, academia, development organizations and the private sector. www.cgiar.org We would like to thank all funders who support this research through their contributions to the CGIAR Trust Fund: www.cgiar.org/funders. To learn more about this Initiative, please visit this webpage. To learn more about this and other Initiatives in the CGIAR Research Portfolio, please visit www.cgiar.org/cgiar-portfolio © 2023 CGIAR System Organization. Some rights reserved. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International Licence (CC BYNC 4.0). | | | mailto:icasallas@cgiar.org http://www.cgiar.org/funders https://www.cgiar.org/initiative/agrilac-resiliente/ http://www.cgiar.org/cgiar-portfolio https://twitter.com/CGIAR?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Eauthor https://www.facebook.com/onecgiar/ https://www.linkedin.com/company/cgiar https://www.youtube.com/channel/UCYuSEwWKAsoNwg6MJEI-qeA Diciembre, 2023. | Áreas prioritarias para Implementar Soluciones de Mitigación de Gases de Efecto Invernadero y Alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en Caquetá y Cesar Ivon Maritza Casallas Martínez, Research Coordinator II, icasallas@cgiar.org CGIAR is a global research partnership for a food-secure future. CGIAR science is dedicated to transforming food, land, and water systems in a climate crisis. Its research is carried out by 13 CGIAR Centers/Alliances in close collaboration with hundreds of partners, including national and regional research institutes, civil society organizations, academia, development organizations and the private sector. www.cgiar.org We would like to thank all funders who support this research through their contributions to the CGIAR Trust Fund: www.cgiar.org/funders. To learn more about this Initiative, please visit this webpage. To learn more about this and other Initiatives in the CGIAR Research Portfolio, please visit www.cgiar.org/cgiar-portfolio © 2023 CGIAR System Organization. Some rights reserved. 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