AGENDA

Día 2 | 7 de diciembre   16.00 - 17.30

Enfoques jurisdiccionales para REDD+ y experiencias de gobernanza multinivel: reuniendo datos globales, estudios de casos de América Latina y puntos de vista desde la práctica

Centro para la Investigación Forestal Internacional (CIFOR), Grupo de Trabajo de los Gobernadores sobre el Clima y los Bosques (GCF), The Nature Conservancy, Comisión Nacional Forestal de México (CONAFOR)


¿Cómo podemos realizar un esfuerzo global para combatir el cambio climático mientras salvamos nuestros bosques tropicales aún existentes, si las condiciones sobre el terreno varían tanto?

Los investigadores y los responsables del diseño de políticas a menudo usan el término “enfoques anidados” para describir la medición de carbono y el establecimiento de niveles de referencia a diferentes escalas de gobierno —desde el nivel local al subnacional y nacional—. Sin embargo, hay muchas otras características clave de las políticas de REDD+ que requieren atención e integración de la jurisdicción a diferentes escalas. Los marcos de políticas relacionadas con los sistemas de salvaguardas, los acuerdos de reparto de beneficios, la aplicación de la ley, el ordenamiento del territorio y el uso del suelo, además de las estrategias de medición de carbono, están siendo desarrollados en varios niveles de gobierno que requerirán la integración para maximizar la eficiencia y la eficacia.

Esta sesión presentará los más recientes hallazgos de la investigación, basados en datos de iniciativas de 23 iniciativas subnacionales de REDD+, incluyendo seis programas jurisdiccionales.

Profundizando en los aspectos prácticos de REDD+, los panelistas presentarán estudios de caso provenientes de California y México, de enfoques de paisajes integrados para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero a través de la conservación y los cambios en el uso y gestión del suelo.

Los datos globales y los estudios de caso en profundidad se verán complementados por otras experiencias jurisdiccionales de nivel subnacional de toda la región. Estas experiencias abarcarán toda la región para destacar las lecciones aprendidas y los obstáculos aún existentes.

Preguntas clave:

  1. ¿Qué retos enfrentan las jurisdicciones subnacionales, dado que las instituciones de REDD+ se desarrollan en múltiples niveles en paralelo, en la integración de políticas subnacionales y nacionales?
  2. ¿Qué oportunidades tienen los programas jurisdiccionales subnacionales de REDD+ para desarrollar las políticas armonizadas relacionadas con niveles de referencia, MRV, distribución de beneficios, planificación de uso del suelo, y salvaguardas?
  3. ¿Cómo pueden los gobiernos nacionales diseñar políticas de apoyo a los esfuerzos de las jurisdicciones subnacionales relacionados con avances en el tema de bajas emisiones, y qué escollos podrían encontrar en el camino?

Lecturas preparatorias:

Brazil: Acre and Mato Grosso. Advancing jurisdictional models for reducing deforestation in Brazil
Mexico: Campeche and Chiapas. Collaborative approaches to enhanced forest monitoring
Community-Based Monitoring in Mexico: Arturo Balderas, “Potential for Integrating Community-Based Monitoring into REDD+
Benefit-sharing in Mexico: Adriana Abardía Martínez:Diseño de un mecanismo de financiamiento para REDD+ México. Alternativas de canalización a nivel subnacional para esquemas de pago por resultados.
Cost-benefit analysis of different land-use types: Propuestas para avanzar en la Arquitectura Financiera para REDD+: Análisis de costo – beneficio de diferentes usos de suelo. Dr. Alejandro Guevara y el Dr. José Alberto Lara de la Universidad Iberoamericana. To be finalized.
Ravikumar, Ashwin et al. (2014) “Multilevel Governance Challenges and Opportunities: Lessons from 23 REDD+ Pilot Projects.” In Development. (Draft available on request)
Mexico National MRV system: Cartus, et al. “A National, Detailed Map of Forest Aboveground Carbon Stocks in Mexico.” Remote Sens. 2014.Gebhardt, et al. “MAD-MEX: Automatic wall-to-wall cover monitoring for Mexican REDD-MRV program using all Landsat data.” Remote Sens. 2014