Мета. Вивчити особливості цвітіння та плодоношення шовковиці плодової в умовах Правобережної частини Лісостепу України Методи. Дослідження проводили в зоні Лісостепу на експериментальній базі Інституту садівництва НААН упродовж 2021–2023 рр. Предметом слугував рослинний матеріал різних сортозразків шовковиці плодової селекційних форм від насіннєвого потомства сорту ‘Крупноплідна’; як контроль використовували рослини самоплідної шовковиці. Морфологічний опис структурних елементів генеративних органів та дослідження життєздатності пилку проводили згідно з опублікованими методиками. Плодоношення селекційних форм оцінювали за п’ятибаловою шкалою. Результати. Встановлено, що всі досліджувані рослини мають здатність до проростання пилку. Найбільше життєздатного пилку (75,1%) виявлено в селекційній чоловічій формі №5 за 12­годинної експозиції та концентрації сахарози, що становила 50%. 24­годинна експозиція спричиняла зниження до 63,1% енергії проростання. Остання була найменшою в пилкових зернах рослин триплоїдного сортозразка за обох використаних концентрацій сахарози. Порівняльна характеристика морфологічних ознак і насіннєвої продуктивності (в розрахунку на одне супліддя) селекційних форм M. alba показала генетичну різноманітність рослин сортозразків виду, що проявляється в різниці фенотипових ознак через мінливість діапазону їхнього вияву. Висновки. Найвищі показники проростання пилку шовковиці білої одержано для селекційної форми № 5 – 79,1 ± 0,36% (чоловічого екземпляра), за 25­відсоткової концентрації сахарози в поживному середовищі. Кількість плодів, що утворилися на дворічних пагонах, – 21–91 шт. Оцінка плодоношення селекційних форм становила 4–5 балів, а їхні супліддя були 2,26–3,97 см завдовжки (великі). Загалом, вивчення морфології генеративних органів селекційних форм M. alba, кожна з яких утворює виповнене насіння з високою енергією проростання (91–98%), показало непорушність репродуктивних функцій шовковиці, що вказує на успішне проходження рослинами всіх етапів органогенезу. | Purpose. The aim was to study the features of flowering and fruiting of the mulberry under conditions of the Right­Bank Forest­Steppe of Ukraine. Methods. The research was conducted in the forest steppe zone at the experimental base of the Institute of Horticulture of the NAAS in 2021–2023. The subject was plant material of different cultivars of mulberry (Morus alba), propagated from seed progeny of the ‘Krupnoplidna’ variety; self­fertile mulberry plants were used as a control. The morphological description of the structural elements of the reproductive organs and the study of pollen via­bility were carried out according to published methods. The fruiting of the breeding forms was evaluated on a five­point scale. Results. All plants tested were found to have the abi­lity to germinate pollen. The most viable pollen (75.1%) was found in male breeding form No. 5 after 12 hours exposure and a sucrose concentration of 50%. Exposure for 24 hours caused a decrease in germination energy of up to 63.1%. The latter was lowest in the pollen grains of plants of the triploid sample at both sucrose concentrations used. The comparison of morphological characteristics and seed productivity (per fruit) of the breeding forms of M. alba showed the genetic diversity of plants of cultivars of the species, which is manifested in the difference of phenotypic characteristics due to the variability of the range of their expression. Conclusions. The highest rates of white mulberry pollen germination were obtained for breeding form No. 5 – 79.1 ± 0.36% (male specimen) with 25% concentration of sucrose in the nutrient medium. The number of fruits formed on two­year­old shoots was 21–91. The evaluation of the fruiting of the cultivars was 4–5 points, and their infructescences were 2.26–3.97 cm long (large). In general, the study of the morphology of the reproductive organs of the breeding forms of M. alba, each of which forms filled seeds with high germination energy (91–98%), showed the intactness of the reproductive functions of mulberry, which indicates the successful passage of the plants through all stages of organogenesis.

Мета. Вивчити особливості цвітіння та плодоношення шовковиці плодової в умовах Правобережної частини Лісостепу України Методи. Дослідження проводили в зоні Лісостепу на експериментальній базі Інституту садівництва НААН упродовж 2021–2023 рр. Предметом слугував рослинний матеріал різних сортозразків шовковиці плодової селекційних форм від насіннєвого потомства сорту ‘Крупноплідна’; як контроль використовували рослини самоплідної шовковиці. Морфологічний опис структурних елементів генеративних органів та дослідження життєздатності пилку проводили згідно з опублікованими методиками. Плодоношення селекційних форм оцінювали за п’ятибаловою шкалою. Результати. Встановлено, що всі досліджувані рослини мають здатність до проростання пилку. Найбільше життєздатного пилку (75,1%) виявлено в селекційній чоловічій формі №5 за 12­годинної експозиції та концентрації сахарози, що становила 50%. 24­годинна експозиція спричиняла зниження до 63,1% енергії проростання. Остання була найменшою в пилкових зернах рослин триплоїдного сортозразка за обох використаних концентрацій сахарози. Порівняльна характеристика морфологічних ознак і насіннєвої продуктивності (в розрахунку на одне супліддя) селекційних форм M. alba показала генетичну різноманітність рослин сортозразків виду, що проявляється в різниці фенотипових ознак через мінливість діапазону їхнього вияву. Висновки. Найвищі показники проростання пилку шовковиці білої одержано для селекційної форми № 5 – 79,1 ± 0,36% (чоловічого екземпляра), за 25­відсоткової концентрації сахарози в поживному середовищі. Кількість плодів, що утворилися на дворічних пагонах, – 21–91 шт. Оцінка плодоношення селекційних форм становила 4–5 балів, а їхні супліддя були 2,26–3,97 см завдовжки (великі). Загалом, вивчення морфології генеративних органів селекційних форм M. alba, кожна з яких утворює виповнене насіння з високою енергією проростання (91–98%), показало непорушність репродуктивних функцій шовковиці, що вказує на успішне проходження рослинами всіх етапів органогенезу.

Мета. Оцінити сорти ‘МІП Ассоль’, ‘Балада Миронівська’, ‘Грація Миронівська’, ‘МІП Ювілейна’, ‘МІП Лада’, ‘МІП Дніпрянка’ та сорт-стандарт ‘Подолянка’ і перспективні селекційні лінії ‘Еритроспермум 55023’, ‘Лютесценс 22198’, ‘Лютесценс 37519’, ‘Лютесценс 60049’ і ‘Лютесценс 60107’ пшениці озимої миронівської селекції за показниками якості зерна. Методи. Дослідження проводили впродовж 2019–2021 рр. у селекційній сівозміні лабораторії селекції озимої пшениці Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН України. Основні методи досліджень – лабораторний, польовий та аналітичний, доповнені вимірами, підрахунками і спостереженнями. Результати. За вмістом білка протягом першого строку сівби кращими були такі селекційні лінії: ‘Еритроспермум 55023’ (11,9%), ‘Лютесценс 55198’ (12,8%), ‘Лютесценс 37519’ (11,7%) та ‘Лютесценс 60107’ (10,7%). Упродовж другого строку сівби кращими сортами та селекційними лініями виявились: ‘Грація МИР’ (11,4%), ‘МІП Дніпрянка’ (12,3%), ‘Еритроспермум 55023’ (12,3%), ‘Лютесценс 55198’ (11,4%), ‘Лютесценс 37519’ (12,3%) та ‘Лютесценс 60049’ (12,8%). За показником склоподібності зерна протягом першого строку сівби можна виділити: ‘Балада МИР’ (86,7%), ‘МІП Лада’ (89,3%), ‘МІП Дніпрянка’ (87,3%), ‘Еритроспермум 55023’ (86,3%), ‘Лютесценс 55198’ (94,3%) та ‘Лютесценс 37519’ (91,0%). Впродовж другого строку сівби – ‘Балада МИР’ (86,7%), ‘Грація МИР’ (79,3%), ‘МІП Лада’ (85,0%), ‘МІП Дніпрянка’ (81,7%) і селекційні лінії ‘Лютесценс 55198’ (80,7%) та ‘Лютесценс 60049’ (81,3%). За вмістом сирої клейковини виокремлено сорт ‘Грація МИР’ (26,2%). У всіх досліджуваних селекційних ліній значення показника вмісту сирої клейковини варіювалося від 26,0 до 29,9%. Протягом другого строку сівби вищий відсоток вмісту сирої клейковини відмічено у сортів ‘Грація МИР’ (29,9%) та ‘МІП Дніпрянка’ (27,4%) і селекційних ліній ‘Еритроспермум 55023’ (28,4%), ‘Лютесценс 55198’ (27,4%), ‘Лютесценс 37519’ (27,1%) і ‘Лютесценс 60049’ (29,1%). Висновки. Впродовж трьох років спостережень погодні умови відрізнялися за кількістю опадів та сумою активних температур як у період вегетації, так і в період цвітіння – достигання, що суттєво вплинуло на результати аналізу якісних показників зерна сортів та перспективних ліній пшениці озимої. Проаналізувавши отримані результати, можна виділити сорти ‘Грація МИР’ і ‘МІП Дніпрянка’, а також селекційні лінії ‘ЕР 55023’, ‘ЛЮТ 55198’, ‘ЛЮТ 37519’ і ‘ЛЮТ 60049’, що перевищували сорт-стандарт ‘Подолянка’ та середнє значення по досліду за такими основними показниками, як вміст білка та клейковини, склоподібність і маса 1000 насінин

Purpose. To evaluate the varieties: ‘MIP Assol’, ‘Balada Myronivska’, ‘Hratsiia Myronivska’, ‘MIP Yuvileina’, ‘MIP Lada’, ‘MIP Dniprianka’ and the standard variety ‘Podolianka’ and promising breeding lines: ‘Erythrospermum 55023’, ‘Lutescens 22198’, ‘Lutescens 37519’, ‘Lutescens 60049’, ‘Lutescens 60107’ winter wheat of the Mironovka`s breeding according to grain quality indicators.Methods. The research was conducted during the 2019–2021 in the breeding crop rotation of the winter wheat breeding laboratory of the V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat, NAАS of Ukraine. The main method of research was laboratory and field, supplemented by analytical studies, measurements, calculations and observations.Results. The following breeding lines were the best in terms of protein content during the first sowing period: ‘Erythrospermum 55023’ (11.9%), ‘Lutescens 55198’ (12.8%), ‘Lutescens 37519’ (11.7%) and ‘Lutescens 60107’ (10.7%). During the second sowing period, the best varieties and breeding lines turned out to be ‘Hratsiia Myronivska’ (11.4%), ‘MIP Dniprianka’ (12.3%), ‘Erythrospermum 55023’ (12.3 %), ‘Lutescens 55198’ (11.4%), ‘Lutescens 37519’ (12.3%) and ‘Lutescens 60049’ (12.8%). According to the grain vitrification index during the first sowing period, the following can be distinguished: ‘Balada Myronivska’ (86.7%), ‘MIP Lada’ (89.3%), ‘MIP Dniprianka’ (87.3%), ‘Erythrospermum 55023’ (86.3 %), ‘Lutescens 55198’ (94.3 %) and ‘Lutescens 37519’ (91.0 %). During the second sowing period, these were ‘Balada Myronivska’ (86.7%), ‘Hratsiia Myronivska’ (79.3%), ‘MIP Lada’ (85.0%), ‘MIP Dniprianka’ (81.7%) and breeding lines ‘Lutescens 55198’ (80.7%) and ‘Lutescens 60049’ (81.3%). According to the content of raw gluten, the variety ‘Hratsiia Myronivska’ (26.2%) was selected. For all studied breeding lines, the value of the crude gluten content indicator varied from 26.0% to 29.9%. Du­ring the second sowing period, a higher percentage of raw gluten content was noted in the varieties ‘Hratsiia Myronivska’ (29.9%) and ‘MIP Dniprianka’ (27.4%) and selection lines – ‘Erythrospermum 55023’ (28.4%), ‘Lutescens 55198’ (27.4%), ‘Lutescens 37519’ (27.1%) and ‘Lutescens 60049’ (29.1%).Conclusions. During the three years of observations, the weather conditions differed in the amount of precipitation and the sum of active temperatures both during the growing season and during the period of flowering and maturation, which significantly affected the results of the analysis of grain quality indicators of winter wheat varieties and promising lines. Having analyzed the obtained results, it is possible to single out the varieties ‘Hratsiia Myronivska’ and ‘MIP Dniprianka’, as well as the breeding lines: ‘Erythrospermum 55023’, ‘Lutescens 55198’, ‘Lutescens 37519’ and ‘Lutescens 60049’, which exceeded the standard variety ‘Podolianka’ and the average experimental values for such basic indicators as protein content, gluten content, vitreousness and 1000-seed weight. | Мета. Оцінити сорти ‘МІП Ассоль’, ‘Балада Миронівська’, ‘Грація Миронівська’, ‘МІП Ювілейна’, ‘МІП Лада’, ‘МІП Дніпрянка’ та сорт-стандарт ‘Подолянка’ і перспективні селекційні лінії ‘Еритроспермум 55023’, ‘Лютесценс 22198’, ‘Лютесценс 37519’, ‘Лютесценс 60049’ і ‘Лютесценс 60107’ пшениці озимої миронівської селекції за показниками якості зерна.Методи. Дослідження проводили впродовж 2019–2021 рр. у селекційній сівозміні лабораторії селекції озимої пшениці Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН України. Основні методи досліджень – лабораторний, польовий та аналітичний, доповнені вимірами, підрахунками і спостереженнями.Результати. За вмістом білка протягом першого строку сівби кращими були такі селекційні лінії: ‘Еритроспермум 55023’ (11,9%), ‘Лютесценс 55198’ (12,8%), ‘Лютесценс 37519’ (11,7%) та ‘Лютесценс 60107’ (10,7%). Упродовж другого строку сівби кращими сортами та селекційними лініями виявились: ‘Грація МИР’ (11,4%), ‘МІП Дніпрянка’ (12,3%), ‘Еритроспермум 55023’ (12,3%), ‘Лютесценс 55198’ (11,4%), ‘Лютесценс 37519’ (12,3%) та ‘Лютесценс 60049’ (12,8%). За показником склоподібності зерна протягом першого строку сівби можна виділити: ‘Балада МИР’ (86,7%), ‘МІП Лада’ (89,3%), ‘МІП Дніпрянка’ (87,3%), ‘Еритроспермум 55023’ (86,3%), ‘Лютесценс 55198’ (94,3%) та ‘Лютесценс 37519’ (91,0%). Впродовж другого строку сівби – ‘Балада МИР’ (86,7%), ‘Грація МИР’ (79,3%), ‘МІП Лада’ (85,0%), ‘МІП Дніпрянка’ (81,7%) і селекційні лінії ‘Лютесценс 55198’ (80,7%) та ‘Лютесценс 60049’ (81,3%). За вмістом сирої клейковини виокремлено сорт ‘Грація МИР’ (26,2%). У всіх досліджуваних селекційних ліній значення показника вмісту сирої клейковини варіювалося від 26,0 до 29,9%. Протягом другого строку сівби вищий відсоток вмісту сирої клейковини відмічено у сортів ‘Грація МИР’ (29,9%) та ‘МІП Дніпрянка’ (27,4%) і селекційних ліній ‘Еритроспермум 55023’ (28,4%), ‘Лютесценс 55198’ (27,4%), ‘Лютесценс 37519’ (27,1%) і ‘Лютесценс 60049’ (29,1%).Висновки. Впродовж трьох років спостережень погодні умови відрізнялися за кількістю опадів та сумою активних температур як у період вегетації, так і в період цвітіння – достигання, що суттєво вплинуло на результати аналізу якісних показників зерна сортів та перспективних ліній пшениці озимої. Проаналізувавши отримані результати, можна виділити сорти ‘Грація МИР’ і ‘МІП Дніпрянка’, а також селекційні лінії ‘ЕР 55023’, ‘ЛЮТ 55198’, ‘ЛЮТ 37519’ і ‘ЛЮТ 60049’, що перевищували сорт-стандарт ‘Подолянка’ та середнє значення по досліду за такими основними показниками, як вміст білка та клейковини, склоподібність і маса 1000 насінин

Climate change has been affecting agriculture activities, particularly, in the Andean Region, given its high level of exposure, sensitivity and low adaptive capacity. The adaptive response of Andean agriculture to a variation in water availability due to climate change was evaluated. For this, a hydro-economic model was developed that integrates two modules: hydrological modeling based on SWAT and an economic optimization model based on PMP. There is a high agricultural vulnerability to climate change, situation that could be reversed through the application of an agricultural policy based on the efficient use of water. | El cambio climático viene afectando de manera diferenciada a la agricultura, en particular, en la zona andina, dada su alta exposición, sensibilidad y baja capacidad adaptativa. Se evaluó la respuesta adaptativa de la agricultura andina frente a una variación de la disponibilidad hídrica debido al cambio climático en base al modelo hidro-económico que integra dos módulos: el modelamiento hidrológico en base al SWAT y un modelo económico de optimización en base al PMP. Se determinó una alta vulnerabilidad agrícola frente al cambio climático situación que podría revertirse al aplicar una política agraria en base al uso eficiente del agua.

[EN] Climate change has been affecting agriculture activities, particularly, in the Andean Region, given its high level of exposure, sensitivity and low adaptive capacity. The adaptive response of Andean agriculture to a variation in water availability due to climate change was evaluated. For this, a hydro-economic model was developed that integrates two modules: hydrological modeling based on SWAT and an economic optimization model based on PMP. There is a high agricultural vulnerability to climate change, situation that could be reversed through the application of an agricultural policy based on the efficient use of water. | [ES] El cambio climático viene afectando de manera diferenciada a la agricultura, en particular, en la zona andina, dada su alta exposición, sensibilidad y baja capacidad adaptativa. Se evaluó la respuesta adaptativa de la agricultura andina frente a una variación de la disponibilidad hídrica debido al cambio climático en base al modelo hidro-económico que integra dos módulos: el modelamiento hidrológico en base al SWAT y un modelo económico de optimización en base al PMP. Se determinó una alta vulnerabilidad agrícola frente al cambio climático situación que podría revertirse al aplicar una política agraria en base al uso eficiente del agua. | OJS | Crispin Cunya, M.; Ponce Oliva, RD.; Rendon Schneir, E.; Arias Montevechio, EE. (2023). Modelamiento hidro-económico de los efectos del cambio climático y política en la agricultura andina. Economía Agraria y Recursos Naturales - Agricultural and Resource Economics. 23(1):55-87. https://doi.org/10.7201/earn.2023.01.03 | 1 | Alexandra, J. (2017). “Risks, Uncertainty and Climate Confusion in the Murray–Darling Basin Reforms”. Water Economics and Policy, 3(3), 1650038. https://doi.org/10.1142/S2382624X16500387 | ANA. (2014). Inventario de lagunas y glaciares. Obtenido de: Autoridad Nacional del Agua (ANA): http://www.ana.gob.pe/sites/default/files/normatividad/files/inventario_de_lagunas_del_peru_parte1.pdf | Arjoon, D., Mohamed, Y., Goor, Q. & Tilmant, A. (2014). “Hydro-economic risk assessment in the eastern Nile Riverbasin”. Water Resources and Economics, 8, 16-31. https://doi.org/10.1016/j.wre.2014.10.004 | Arnold, J., Srinivasan, R., Muttiah, R. & Williams, J. (1998). “Large area hydrologic modeling and assessment part I: Model development”. Journal of the American Water Resources Association, 34(1), 73-89. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1998.tb05961.x | Barrios, E. (2007). “Soil biota, ecosystem services and land productivity”. Ecological Economics, 64(2), 269-285. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.03.004 | Bates, B., Kundzewicz, Z., Wu, S. & Palutikof, J. (2008). Climate Change and Water. Technical Paper of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Ginebra, Suiza: Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). | Bekchanov, M., Sood, A. & Jeuland, M. (2015). Review of Hydro-Economic Models to Address River Basin Management Problems: Structure, Applications and Research Gaps. Colombo, Sri Lanka: International Water Management Institute. | Bekchanov, M., Sood, A., Pinto, A. & Jeuland, M. (2017). “Systematic Review of Water-Economy Modeling Applications”. Water Resources Planning and Management, 143(8), 0401703. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000793 | Blanco, M., Cortignani, R. & Severini, S. (2008). “Evaluating changes in cropping patterns due to the 2003 CAP reform. An ex-post analysis of different PMP approaches considering new activities”. Comunicación presentada al 107th EAAE Seminar Modelling of Agricultural and Rural Development Policies, Sevilla. | Blanco-Gutiérrez, I., Varela-Ortega, C. & Purkey, D. (2013). “Integrated assessment of policy interventions for promoting sustainable irrigation in semi-arid environments: A hydro-economic modeling approach”. Journal of Environmental Management, 128, 144-160. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2013.04.037 | Brouwer, R. & Hofkes, M. (2008). “Integrated hydro-economic modelling: Approaches, key issues and future research directions”. Ecological Economics, 66(1), 16-22. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2008.02.009 | Buytaert, W., Cuesta-Camacho, F. & Tobón, C. (2011). “Potential impacts of climate change on the environmental services of humid tropical alpine regions”. Agriculture, Ecosystems and Environment, 20(1), 19-33. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010.00585.x | Cai, X. (2008). “Implementation of holistic water resources-economic optimization models for river basin management–reflective experiences”. Environmental Modelling & Software, 23(1), 2-18. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2007.03.005 | Cai, X., & Wang, D. (2006). “Calibrating holistic water resources-economic models”. Journal of Water Resources Planning and Management, 132(6), 414-423. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2006)132:6(414) | Cai, X., McKinney, D. & Rosegrant, M. (2003). “Sustainability analysis for irrigation water management in the Aral Sea region”. Agricultural Systems, 76(3), 1043-1066. https://doi.org/10.1016/S0308-521X(02)00028-8 | CAN. (2008). Reconversión Productiva de la Agricultura. Obtenido de: Programa Seguridad Alimentaria y Desarrollo Regional. Secretaria General de la Comunidad Andina: http://www.comunidadandina.org/StaticFiles/20116616820libro_agricultura.pdf | Clay, N. & Zimmerer, K. (2020). “Who is resilient in Africa’s Green Revolution? Sustainable intensification and Climate Smart Agriculture in Rwanda”. Land Use Policy, 97, 104558. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.104558 | Condori, E. (2016). Evaluación Hidrogeológica de la Microcuenca Mariño – Apurimac. Obtenido de: Universidad Nacional del Altiplano: https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3225534 | Cunha, M., Zeferino, J., Simões, N. & Saldarriaga, J. (2016). “Optimal location and sizing of storage units in a drainage system”. Environmental Modelling & Software, 83, 155-166. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.05.015 | D´Agostino, D., Scardigno, A., Lamaddalena, N. & El Chami, D. (2014). “Sensitivity Analysis of Coupled Hydro-Economic Models: Quantifying Climate Change Uncertainty for Decision-Making”. Water Resources Management, 28, 4303-4318. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0748-2 | de Haan, S. (2009). Potato Diversity at Height: Multiple Dimensions of Farmer driven In-situ Conservation in the Andes. Obtenido de: Wageningen University: https://edepot.wur.nl/2715 | de Haan, S., Núñez, J., Bonierbale, M. & Ghislain, M. (2010). “Multilevel Agrobiodiversity and Conservation of Andean Potatoes in Central Peru”. Mountain Research and Development, 30(3), 222-231. http://dx.doi.org/10.1659/MRD-JOURNAL-D-10-00020.1 | Dietze, V., Hagemann, N., Jürges, N., Bartke, S. & Fürst, C. (2019). “Farmers consideration of soil ecosystem services in agricultural management - A case study from Saxony, Germany”. Land Use Policy, 81, 813-824. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.11.003 | Dowlatabadi, H. (1995). “Integrated assessment models of climate change: An incomplete overview”. Energy Policy, 23(4-5), 289-296. https://doi.org/10.1016/0301-4215(95)90155-Z | Downing, T. (2012). “Views of the frontiers in climate change adaptation economics”. WIREs Climate Change, 3(2), 161-170. https://doi.org/10.1002/wcc.157 | Esteban, E. & Albiac, J. (2012). “El problema de la gestión sostenible de las aguas subterráneas: el caso de los acuíferos de La Mancha, España”. Hydrogeology Journal, 20, 851-863. https://doi.org/10.1007/s10040-012-0853-3 | Esteban, E. & Dinar, A. (2013). “Cooperative Management of Groundwater Resources in the Presence of Environmental Externalities”. Environmental and Resource Economics, 54, 443-469. https://doi.org/10.1007/s10640-012-9602-2 | Esteve, P., Varela-Ortega, C., Blanco-Gutiérrez, I. & Downing, T. (2015). “A hydro-economic model for the assessment of climate change impacts and adaptation in irrigated agriculture”. Ecological Economics, 120, 49-58. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2015.09.017 | FAO. (2000). La gestión integrada de la diversidad biológica para la alimentación y agricultura en la FAO. Obtenido de: FAO - Biodiversidad para la agricultura: http://www.fao.org/3/i0112s/i0112s.pdf | Field, C., Barros, V., Dokken, D.J, Mach, K. & Mastrandrea, M. (2014). Climate change 2014: Impacts, adaptation, and vulnerability. Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. | Freeze, R., Massmann, J., Smith, L., Sperling, T. & James, B. (1990). “Hydrogeological Decision Analysis: 1. A Framework”. Groundwater, 28(5), 738-766. https://doi.org/10.1111/j.1745-6584.1990.tb01989.x | Garibaldi, L., Gemmill-Herren, B., D’Annolfo, R., Graeub, B., Cunningham, S. & Breeze, T. (2017). “Farming Approaches for Greater Biodiversity, Livelihoods, and Food Security”. Trends in Ecology & Evolution, 31(1), 68-80. http://dx.doi.org/10.1016/j.tree.2016.10.001 | Ghadimi, S. & Ketabchi, H. (2019). “Possibility of cooperative management in groundwater resources using an evolutionary hydro-economic simulation optimization model”. Journal of Hydrology, 578, 124094. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124094 | Gonzáles, J. & Velasco, R. (2008). “Evaluation of the impact of climatic change on the economic value of land in agricultural systems in Chile”. Chilean Journal of Agricultural Research, 68(1), 56-68. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-58392008000100006 | GORE. (2010). Caracterización ecológica económica de la microcuenca Mariño. Memoria Estudio Zonificación Económica Ecológica Mariño. Abancay, Perú: Gobierno Regional de Apurimac. | Gorelick, S. & Zheng, C. (2015). “Global change and the groundwater management challenge”. Water Resources Research, 51(5), 3031-3051. https://doi.org/10.1002/2014WR016825 | Graveline, N., Majone, B., Van Duinen, R. & Ansink, E. (2014). “Hydro-economic modeling of water scarcity under global change: An application to the Gállego river basin (Spain)”. Regional Environmental Change, 14, 119-132. https://doi.org/10.1007/s10113-013-0472-0 | Haghighatafshar, S., Yamanee-Nolin, M., Klinting, A., Roldin, M., Gustafssond, L.-G., Aspegren, H. & Jönsson, K. (2019). “Hydroeconomic optimization of mesoscale blue-green stormwater systems at the city level”. Journal of Hydrology, 578, 124125. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124125 | Harou, J. & Lund, J. (2008). “Ending groundwater overdraft in hydrologic-economic systems”. Hydrogeology Journal, 16, 1039-1055. https://doi.org/10.1007/s10040-008-0300-7 | Harou, J., Pulido-Velazquez, M., Rosenberg, D., Medellín-Azuara, J., Lund, J. & Howitt, R. (2009). “Hydro-economic models: Concepts, design, applications, and future prospects”. Journal of Hydrology, 375(3-4), 627-643. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.06.037 | Heckelei, T. (2002). Calibration and estimation of programmingmodels for agricultural supply analysis. Obtenido de: University of Bonn: http://www.ilr.uni-bonn.de/agpo/staff/heckelei/heckelei_hab.pdf | Heckelei, T. & Britz, W. (2005). “Models based on positive mathematical programming: State of the art and further extensions”. Comunicación presentada en la 89th European Seminar of the EAAE, Parma. | Henry de Frahan, B. (2019). “Towards Econometric Mathematical Programming for Policy Analysis”. En Msangi, S. & MacEwan, D. (eds): Applied Methods for Agriculture and Natural Resource Management (pp. 11-36). Cham, Suiza: Springer Nature Switzerland. | Howitt, R. (1995). “Positive mathematical-programming”. American Journal of Agricultural Economics, 77(2), 329-342. https://doi.org/10.2307/1243543 | Howitt, R., MacEwan, D., Medellín-Azuara, J. & Lund, J. (2010). Economic modeling of agriculture and water in California using the statewide agricultural production model. Obtenido de: University of California: https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=58ab30a064c197c67845fb05b5371f8470598846 | Huang, J., Wang, W., Cui, X., Wang, D., Liu, W., Liu, X. & Wang, S. (2019). “Environmental risk-based hydroeconomic evaluation for alluvial aquifer management in arid river basin”. Science of the Total Environment, 711, 134655. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134655 | Hurd, B.H. (2015). “Concepts and methods for assessing economic impacts from climate change on water resources”. En Dinar, A. & Schwabe, K. (Eds.): Handbook of WaterEconomics (pp. 56-68). Cheltenham, Reino Unido: Edward Elgar Publishing. | INEI. (2018). IV Censo Nacional Agropecuario 2012. Obtenido de: Insituto Nacional de Estadística e Informática: http://censos.inei.gob.pe/cenagro/tabulados/ | IPCC. (2013). Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge, Reino Unido, and New York, Estados Unidos: Cambridge University Press. | IPCC. (2014). Climate change 2014: impacts, adaptation, and vulnerability. Part A: global and sectoral aspects. Contribution ofworking group II to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge, Reino Unido, and New York, Estados Unidos: Cambridge University Press. | Jenkins, M., Lund, J., Howit, R., Draper, A., Msangi, S., Tanaka, S., Ritzema, R. & Marques, G. (2004). “Optimization of California’s Water Supply System: Results and Insights”. Journal of water resources planning and management, 130(4), 271-280. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9496(2004)130:4(271) | Jiang, Q. & Grafton, R. (2012). “Economic effects of climate change in the Murray–Darling Basin, Australia”. Agricultural Systems, 110, 10-16. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2012.03.009 | Jonkman, S., Bočkarjova, M., Kok, M. & Bernardini, P. (2008). “Integrated hydrodynamic and economic modelling of flood damage in the Netherlands”. Ecological Economics, 66(1), 77-90. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.12.022 | Joyce, B., Mehta, V., Purkey, D., Dale, L. & Hanemann, M. (2011). “Modifying agricultural water management to adapt to climate change in California`s Central valley”. Climatic Change, 109, 299-316. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0335-y | Kahsay, T., Arjoon, D., Kuik, O., Brouwer, R., Tilmant, A. & der Zaag, P. (2019). “A hybrid partial and general equilibrium modeling approach to assess the hydro economic impacts of large dams – The case of the Grand Ethiopian Renaissance Dam in the Eastern Nile River basin”. Environmental Modelling & Software, 117, 76-88. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2019.03.007 | Knowling, M., White, J., McDonald, G., Kim, J.-H., Moore, C. & Hemmings, B. (2020). “Disentangling environmental and economic contributions to hydro economic model output uncertainty: An example in the context of land-use change impact assessment”. Environmental Modelling and Software, 127, 104653. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104653 | McKinney, D., Cai, X., Rosegrant, M., Ringler, C. & Scott, C. (1999). Modeling water resources management at the basin level: Review and future directions. SWIM Paper No. 6. Obtenido de: International Water Management Institute (IWMI): http://www.iwmi.cgiar.org/Publications/SWIM_Papers/PDFs/SWIM06.PDF | Medellín-Azuara, J., Howitt, R., MacEwan, D. & Lund, J. (2011). “Economic impacts of climate-related changes to California agriculture”. Climatic Change,109, 387-405. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0314-3 | Meinke, H., Howden, S., Struik, P., Nelson, R., Rodriguez, D. & Chapman, S. (2009). “Adaptation science for agriculture and natural resource management—urgency and theoretical basis”. Current Opinion in Environmental Sustainability, 1(1), 69-76. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2009.07.007 | Mérel, P. & Howitt, R. (2014). “Theory and Application of Positive Mathematical Programming in Agriculture and the Environment”. The Annual Review of Resource Economics, 6, 451-470. https://doi.org/10.1146/annurev resource-100913-012447 | MINAGRI. (2015). Estrategia Nacional de Agricultura Familiar 2015-2021”. Obtenido de: Ministerio de Agricultura y Riego: https://www.agrorural.gob.pe/wp-content/uploads/2016/02/enaf.pdf | MINAM. (2016). Tercera Comunicación Nacional del Perú a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático. Obtenido de: Ministerio del Ambiente: https://sinia.minam.gob.pe/documentos/tercera-comunicacion-nacional-peru-convencion-marco-las-naciones | Momeni, M., Zakeri, Z., Esfandiari, M., Behzadian, K., Zahedi, S. & Razavi, V. (2019). “Comparative analysis of agricultural water pricing between Azarbaijan Provinces in Iran and the state of California in the US: A hydro-economic approach”. Agricultural Water Management, 223, 105724. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.105724 | Moraetis, D., Al Kindi, S.S., Al Saadi, S.K., Al Shaibani, A.A.R.A., Pavlopoulos, K., Scharf, A., Mattern, F., Harrower, M.J. & Pracejus, B. (2020). “Terrace agriculture in a mountainous arid environment – A study of soil quality and regolith provenance: Jabal Akhdar (Oman)”. Geoderma, Volume 363, 114152. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114152 | Moriondo, M., Bindi, M., Zbigniew, W., Kundzewicz, S. M., Chorynski, A., Matczak, P., Radziejewski, M., McEvoy, D. & Wreford, A. (2010). “Impact and adaptation opportunities for European agriculture in response to climatic change and variability”. Mitigation Adaptation Straetegie Global Change, 15, 657-679. https://doi.org/10.1007/s11027-010-9219-0 | NRC. (1989). The Lost Crops of the Incas: Little-known Plants of the Andes with Promise for Worldwide Cultivation. Washington D.C, Estados Unidos: National Academy Press. | Ossa-Moreno, J., McIntyre, N., Ali, S., Smart, J. & Rivera, D. (2018). “The Hydro-economics of Mining”. Ecological Economics, 145, 368-379. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2017.11.010 | ONU. (2019). Objetivos de Desarrollo Sostenible”. Obtenido de: Organización de Naciones Unidas: https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/objetivos-de-desarrollo-sostenible/ | Papagiannis, F., Gazzola, P., Burak, O. & Pokutsa, I. (2018). “Overhauls in water supply systems in Ukraine: A hydro-economic model of socially responsible planning and cost management”. Journal of Cleaner Production, 183, 358-369. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.156 | Peña-Haro, S., Pulido-Velazquez, M. & Sahuquillo, A. (2009). “A hydro-economic modelling framework for optimal management of groundwater nitrate pollution from agriculture”. Journal of Hydrology, 373(1-2), 193-203. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.04.024 | Ponce, R., Blanco, M. & Giupponi, C. (2014). “The economic impacts of climate change on the chilean agricultural sector: A non-linear agricultural supply model”. Chilean Journal of Agricultural Research, 74(4), 404-412. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-58392014000400005 | Ponce, R., Blanco, M. & Giupponi, C. (2015). “Welfare Effects of Water Variability in Agriculture. Insights from a Multimarket Model”. Water, 7(6), 2908-2923. https://doi.org/10.3390/w7062908 | Ponce, R., Fernández, F., Stehr, A., Váquez-Lavín, F. & Godoy-Faúnez, A. (2017). “Distributional impacts of climate change on basin communities: An integrated modeling approach”. Regional Environmental Change, 17, 1811-1821. https://doi.org/10.1007/s10113-017-1152-2 | ProDesarrollo. (2012). Proyecto de Gestion Integral de la Microcuenca Mariño Abancay - Anexo 1 Estudio Hidrológico. Estudio Definitivo de los Sistemas de Riego, U.E. Obtenido de: Pro Desarrollo Apurimac: https://es.scribd.com/document/412895324/Anexo-1-Estudio-Hidrologico# | Pulido-Velázquez, M., Andreu, J., Sahuquillo, A. & Pulido-Velázquez, D. (2008). “Hydroeconomic river basin modelling: The application of a holistic surface groundwater model to assess opportunity costs of water use in Spain”. Ecological Economics, 66(1), 51-65. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.12.016 | Ringler, C., Von Braun, J. & Rosegrant, M. (2004). “Water policy analysis for the Mekong River Basin”. Water International, 29(1), 30-42. https://doi.org/10.1080/02508060408691746 | Rochdane, S., Reichert, B., Messouli, M., Babqiqi, A. & Khebiza, M. (2012). “Climate change impacts on water supply and demand in RherayaWatershed (Morocco), with potential adaptation strategies”. Water, 4(1), 28-44. https://doi.org/10.3390/w4010028 | Roco, L., Engler, A., Bravo-Ureta, B. & Jara-Rojas, R. (2015). “Farmers’ perception of climate change in mediterranean Chile”. Regional Environmental Change, 15, 867-879. https://doi.org/10.1007/s10113-014-0669-x | Rolando, J., Turin, C., Ramírez, D., Mares, V., Monerris, J. & Quiroz, R. (2017). “Key ecosystem services and ecological intensification of agriculture in the tropical high-Andean Puna as affected by land-use and climate changes”. Agriculture, Ecosystems and Environment, 236, 221-233. https://doi.org/10.1016/j.agee.2016.12.010 | Rose, D., Sutherland, W., Barnes, A., Borthwick, F., Ffoulkes, C., Hall, C., Moorby, J., Nicholas-Davis, P., Twining, S. & Dicks, L. (2019). “Integrated farm management for sustainable agriculture: Lessons for knowledge exchange and policy”. Land Use Policy, 81, 834-842. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.11.001 | Spooner, D., McLean, K., Ramsay, G., Waugh, R. & Bryan, G. (2005). “A single domestication for potato based on multilocus amplified fragment length polymorphism genotyping”. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(41), 14694-14699. https://doi.org/10.1073/pnas.0507400102 | Spooner, D., Nuñez, J., Trujillo, G., Herrera, M., Guzmán, F. & Ghislain, M. (2007). “Extensive simple sequence repeat genotyping of potato landraces supports a major reevaluation of their gene pool structure and classification”. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(49), 19398-19403. https://doi.org/10.1073/pnas.0709796104 | Tahbaz, M. (2016). “Environmental Challenges in Today’s Iran”. Iranian Studies, 49(6), 943-961. https://doi.org/10.1080/00210862.2016.1241624 | Tang, J., Han, Z., Zhong, S., Ci, E. & Wei, C. (2019). “Changes in the profile characteristics of cultivated soils obtained from reconstructed farming plots undergoing agricultural intensification in a hilly mountainous region in southwest China with regard to anthropogenic pedogenesis”. Catena, 180, 132-145. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.04.020 | Tarolli, P. & Straffelini, E. (2020). “Agriculture in Hilly and Mountainous Landscapes: Threats, Monitoring and Sustainable Management”. Geography and Sustainability, 1(1), 70-76. https://doi.org/10.1016/j.geosus.2020.03.003 | Torres, M., Maneta, M., Howitt, R., Vosti, S., Wallender, W., Bassoi, L. & Rodrigues, L. (2012). “Economic impacts of regional water scarcity in the São Francisco River Basin, Brazil: An application of a linked hydro-economic model”. Environment and Development Economics, 17(2), 227-248. https://doi.org/10.1017/S1355770X11000362 | Tsur, Y., Roe, T., Dinar, A. & Doukkali, M. (2004). Pricing Irrigation Water: Principles and Cases from Developing Countries. Washington D.C., Estados Unidos: Resources for the Future. | Van Vuuren, D., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., Hurt, G., Kram, T., Krey, V., Lamarque, J.-F., Masui, T., Meinshausen, M., Nakicenovic, N., Smith, S. & Rose, S. (2011). “The representative concentration pathways: An overview”. Climatic Change, 109, 5. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0148-z | Varela-Ortega, C. (2007). “Policy-driven determinants of irrigation development and environmental sustainability: A case study in Spain”. En Molle, F. & Berkoff, J. (Eds.): Irrigation water pricing policy in context: exploring the gap between theory and practice (pp. 328-346). Oxfordshire, Reino Unido, Cambridge, Estados Unidos: CAB International. | Varela-Ortega, C., Blanco-Gutiérrez, I., Esteve, P., Bharwani, S., Fronzek, S. & Downing, T. (2014). “How can irrigated agriculture adapt to climate change? Insights from the Guadiana Basin in Spain”. Regional Environmental Change, 16, 59-70. https://doi.org/10.1007/s10113-014-0720-y | Varela‐Ortega, C., Blanco‐Gutiérrez, I., Swartz, H. & Downing, T. (2011). “Balancing groundwater conservation and rural livelihoods under water and climate uncertainties: A hydro-economic modeling framework”. Global Environmental Change, 21(2), 604-619. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2010.12.001 | Vavilov, N. (1992). Origin and Geography of Cultivated Plants.Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. | Ventrela, D., Charfeddine , M., Moriondo, M., Rinaldi, M. & Bindi, M. (2012). “Agronomic adaptation strategies under climate change for winter durum wheat and tomato in southern Italy: Irrigation and nitrogen fertilization”. Regional Environmental Change, 12, 407-419. https://doi.org/10.1007/s10113-011-0256-3 | Volk, M., Hirschfeld, J., Dehnardt, A., Schmidt, G., Bohn, C., Liersch, S. & Gassman, P. (2008). “Integrated ecological-economic modelling of water pollution abatement management options in the Upper Ems river basin”. Ecological Economics, 66(1), 66-76. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2008.01.016 | Weyant, J. (1985). “General economic equilibrium as a unifying concept in energy-economic modeling”. Management Science, 31(5), 548-563. https://www.jstor.org/stable/2631775 | Wheeler, T. & Von Braun, J. (2013). “Climate change impacts on global food security”. Science, 341(6145), 508-513. https://doi.org/10.1126/science.1239402 | Young, R. (2005). Determining the economic value of water: Concepts and methods. Washington D.C., Estados Unidos: Resources for the Future. | Zischg, J., Zeisl, P., Winkler, D., Rauch, W. & Sitzenfrei, R. (2018). “On the sensitivity of geospatial low impact development locations to the centralized sewer network”. Water Science & Technology, 77(7), 1851-1860. https://doi.org/10.2166/wst.2018.060 | Los autores agradecen al Convenio de Subvención N.° 200-2015-FONDECYT, que en su cláusula tercera otorga a favor de la Universidad Nacional Agraria La Molina una subvención para el desarrollo del Doctorado de Economía de los Recursos Naturales y desarrollo sustentable | 87 | 55 | 23

Climate change could potentially interrupt progress toward a world without hunger. A robust and coherent global pattern is discernible of the impacts of climate change on crop productivity that could have consequences for food availability. The stability of whole food systems may be at risk under climate change because of short-term variability in supply. However, the potential impact is less clear at regional scales, but it is likely that climate variability and change will exacerbate food insecurity in areas currently vulnerable to hunger and undernutrition. Likewise, it can be anticipated that food access and utilization will be affected indirectly via collateral effects on household and individual incomes, and food utilization could be impaired by loss of access to drinking water and damage to health. The evidence supports the need for considerable investment in adaptation and mitigation actions toward a “climate-smart food system” that is more resilient to climate change influences on food security.

El cambio climático viene afectando de manera diferenciada a la agricultura, en particular, en la zona andina, dada su alta exposición, sensibilidad y baja capacidad adaptativa. Se evaluó la respuesta adaptativa de la agricultura andina frente a una variación de la disponibilidad hídrica debido al cambio climático en base al modelo hidro-económico que integra dos módulos: el modelamiento hidrológico en base al SWAT y un modelo económico de optimización en base al PMP. Se determinó una alta vulnerabilidad agrícola frente al cambio climático situación que podría revertirse al aplicar una política agraria en base al uso eficiente del agua.