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Path dependence of farmers’ technical choices for managing climate risk combined with farmers’ difficulties in discerning climate change from natural variability might hamper adaptation to climate change. We examine the effects of climate variability and change on corn yields in the Southeast United States using a regional climate model nested within a global climate model (GCM) simulation of the equilibrium atmospheric CO2 concentration of 540 ppm. In addition to a climate scenario with normal variance, we modify the GCM outputs to simulate a scenario with a highly variable climate. We find that climate variability poses a serious challenge to the abilities of farmers and their supporting institutions to adapt. Consistently lower corn yields, especially in the scenario with a highly variable climate, illustrate that farmers’ abilities to make informed choices about their cropping decisions can be constrained by their inabilities to exit from their current technological regimes or path dependence. We also incorporate farmers’ responses to climate change using three adaptation scenarios: no adaptation, “perfect knowledge,” and a scenario that mimics diffusion of knowledge across the landscape. Regardless of adaptation scenario and variance structure, the most common result is a decline in corn production to the point where yield reductions of 1 percent to 20 percent occur across 60 percent to 80 percent of the region. The advantage of the perfect knowledge adaptation scenario declines through time compared to the diffusion-process adaptation scenario. We posit that the cost of path dependence to farmers, in the form of yield reductions, is likely unavoidable because the inherent variability of the climate system will result in adaptation choices that will be suboptimal for some years.
La dependencia de la trayectoria en las opciones técnicas de los agricultores para el manejo del riesgo, combinada con sus dificultades para discernir el cambio climático de la variabilidad natural, podrían malograr la adaptación al cambio climático. Estudiamos los efectos de la variabilidad y el cambio climático sobre la producción de maiz en el Sudeste de los Estados Unidos, utilizando un modelo climático regional como parte de la simulación del equilibrio de la concentración de CO2 atmosférico de 540 ppm en un modelo climático global (GCM, sigla en inglés). Además de un escenario climático de varianza normal, modificamos los resultados generados por el GCM para simular un escenario con un clima altamente variable. Encontramos que la variabilidad climática plantea un reto serio a las habilidades para adaptarse en los agricultores y las instituciones que los apoyan. Rendimientos consistentemente más reducidos, en especial en el escenario de clima muy variable, indican que las habilidades de los agricultores para hacer elecciones informadas acerca de sus decisiones de siembra pueden verse afectadas por sus inabilidades para dejar de lado sus actuales regímenes tecnológicos o dependencia de la trayectoria. Incorporamos también las respuestas de los agricultores al cambio climático utilizando tres escenarios de adaptación: ninguna adaptación, “conocimiento perfecto” y un escenario que imita la difusión de conocimiento a través del paisaje. Sin consideración al escenario de adaptación y estructura de la varianza, el resultado más común es un declive en la producción de maiz, al punto que se presentan reducciones del 1 al 20 por ciento en un 60 al 80 por ciento de la región. La ventaja del escenario del conocimiento perfecto para la adaptación declina con el tiempo en comparación con el escenario del proceso de difusión. Planteamos que para los agricultores el costo de la dependencia de la trayectoria, manifiesto en la caida de la producción, es poco menos que inevitable debido a que la inherente variabilidad del sistema climático resultará en la elección de adptaciones que estarán por debajo del óptimo durante varios años.
Acknowledgments
This research was funded by the U.S. Environmental Protection Agency, NCERQA (Grant No. R824997–01-C), and the National Aeronautics and Space Administration, MTPE (Grant No. OA99073, W-19, 080). We thank the anonymous reviewers for the comments and encouragement. The views and conclusions contained in this article are those of the authors and should not be interpreted as representing the policies of the U.S. government.