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Medición de carbono en
Bosques de la
Comunidad Ixtlán de
Juárez, Oaxaca.
Dr. José Antonio Benjamín Ordóñez Díaz
Cambio climático
Problema ambiental más importante del siglo XXI
Incremento de la T atmosférica debido al
Aumento en la concentración de GEI’s
(IPCC, 2001, 2007, 2014)Foto: Kenna en México (La jornada, 2002).
Foto: Cambio climático (National Geographic, 2001).
0100,000200,000300,000400,000500,000600,000
Age (yr BP)
300
500
400
600
180
200
220
240
260
280
CO
2[p
pm
v]
El aumento paulatino de
temperatura del planeta
ocasionado por la concentración
de “gases de efecto invernadero”
en la atmósfera.
Cerca del 75% de esos gases es
CO2 proveniente de quemar
combustibles fósiles.
0100,000200,000300,000400,000500,000600,000
500
400
600 Projected Concentration After 50 More
Years of Unrestricted Fossil Fuel Burning
Age (yr BP)
300
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200
220
240260280
CO
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Years of Unrestricted Fossil Fuel Burning
Age (yr BP)
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Dentro de 45 años, siguiendo los mismos
patrones de energía
Concentración actual de CO2
El crecimiento de la concentración promedio global del CO2 atmosférico en el periodo
2000-2006 fue de 1.93 ppm/año (4.1 PgC*/año). La tasa para los 30 años previos fue sólo
de 1.5 ppm/año.
•Sumideros:
•Los bosques y su papel.
•México y sus bosques
•Fuentes:
•Sector energético
•Procesos industriales
Cambio en el uso del sueloLas tasas de cambio de uso del suelo y deforestación son alarmantes a nivel mundial
Según Lambin (1997), hay tres factores principales:
1) conversión de la cobertura del terreno,
2) degradación del terreno e
3) intensificación en el uso del terreno.
LOCALIZACIÓN
Su distancia aproximada a la capital del estado es de 65 km.
Se localiza en la región de la sierra norte, pertenece al Distrito deIxtlán de Juárez.
Se ubica en las coordenadas: latitud norte 17°20' y longitud oeste96°29', a una altitud de 2,030 metros sobre el nivel del mar.
Colinda al norte con Santiago Comaltepec y Ayotzintepec, al sur conGuelatao de Juárez, San Miguel Amatlán, Capulalpam de Méndez, SanMiguel Yotao y San Pedro Yaneri, al oeste con San Pablo Macuiltianguis,San Juan Atepec, San Juan Evangelista Analco y Santa María Jaltiaguis,al este con Santiago Jocotepec, Santiago Camotlán, Santiago Lalopa,San Juan Yaeé y Tanetze de Zaragoza.
Imagen satelital(Cortesia del Google maps 2018).
Método
Diseño del
muestreo
Cartografía
Trabajo de
Campo
Trabajo de
Laboratorio
Análisis
Estadístico
Método
Delimitación de los
elementos a evaluar
Clasificación de la cobertura
vegetal (ha)
Inventario de las existencias reales
por tipo de cobertura vegetal
(m3 ha -1)
Estimación de la biomasa
(t ha -1)
Estimación del contenido de
carbono (tC ha -1)
Para cada sitio por clase de cobertura vegetal y uso del suelo,
CT = Cv + Cm + Cs + Cf
Cv = Carbono en vegetación = CBA + CBR
CBA = Carbono en biomasa aérea
CBR = Carbono en raíces (no incluído en este estudio)
Cm = Carbono en mantillo
Cs = Carbono en suelo
Cf = Carbono sustituído / combustibles fósiles
Estimación del contenido de
carbono
Sitios de muestreo y medición
(Fuente: Ordóñez, 1999; Ordóñez et al., 2008)
Selección de puntos de muestreo
Estimación de captura de carbono
Área basalAB= π (DN2/4)
Altura h=3.4698 (InDN) +
2.1803
VolumenV= (AB) (h) (0.7)
Biomasa aéreaB= (V) (δ)
Estimación de contenido de carbono
CAER= E.R.* δ* CC
Estimación de la captura Potencial de Carbono
PCC= I.C.A. * δ * CC
Ecuaciones para estimar capturacarbono.
de CO2 y almacén de
(Ordoñez, 2008)
(Ordoñez, 2008)
Existencias reales: Volumen de madera (m3) estimados a partir del inventario forestal, obtenidos del plan de manejoICA: crecimiento de una masa forestal en un período de tiempo determinado. El incremento en volumen de cada subrodal, se obtuvo al dividir las existenciasreales por hectárea entre el promedio de edad.Rodal: Es un área que comprende un cultivo más o menos homogéneo en términos de edad, composición de especies y condición.
23
Estimación del almacén de carbono en el área de manejo
CAER = E. R. * δ * CCDónde:CAER= carbono almacenado por genero y por rodalE. R. = Existencias reales en m3 ha-1
δ = Densidad de la madera para cada género expresada en Mg m3-1CC= contenido de carbono (0.5 Mg Mg-1 valor por defecto según el IPCC, 2003).
Estimación del potencial de captura de CO2 en el área de manejo
PCC = I. C.A. * δ * CCDónde:PCC= Potencial de captura de carbono ton CO2 ha-1 año-1
I.C. A. = Incremento corriente anual m3 ha-1 año-1
δ = densidad de la madera por género en Mg m3-1CC= contenido de carbono (0.5 Mg Mg-1 valor por defecto según el IPCC, 2003).
Resultados
Rodalización del área del proyecto
Fuentes: Pacheco-Aquino, 2014.
Pacheco-Aquino et al., 2015.
29
Contenido de carbono promedio 102.98 (±26.18 MgC ha-1)(Pacheco-Aquino, 2014; Pacheco-Aquino et al., 2015)
Captura 1.36 MgC ha-1 año-1
(Pacheco-Aquino, 2014; Pacheco-Aquino et al., 2015)
Resultados
Contenido y captura de carbono
Dinámica del carbono en el área de aprovechamiento
En 6 años, ha recuperadEl 20%
Carbono
capturado
(MgC)
Anualidad
27Gran % se destina a tablas y muebles
Relación
Superficie Carbono inicial Carbono removido Carbono carbonoinicial-
(ha) (MgC) (MgC) residual carbono
(MgC) capturado (%)1 (2006-2007)
2 (2007-2008)
3 (2008-2009)
4 (2009-2010)
5 (2010-2011)
6 (2011-2012)
7 (2012-2013)
8 (2013-2014)
Total
429.5 28,520.99 5,297.40 23,223.59 4,287.34 15.03
102.32 10,015.79 1,973.43 7,609.78 2,051.33 20.48
115.35 12,276.30 10,847.54 1,428.77 856.18 6.97
108.59 11,396.87 11,396.87 0.00 655.93 5.76
106.38 14,975.18 14,975.18 0.00 465.63 3.11
114.78 12,899.44 11,079.06 1,820.39 342.12 2.65
110.27 18,927.79 9,264.12 9,663.68 164.42 0.87
124.18 10,502.20 10,502.20 0.00 0.00 0.00
1211.37 119,514.57 75,335.79 43,746.20 8,822.95
Fuentes: Pacheco-Aquino, 2014.
Pacheco-Aquino et al., 2015.
29
Se observo variación alrededor de este valor 102.98 (±26.18MgC ha-1(Pacheco-Aquino, 2014; Pacheco-Aquino et al., 2015)
lo cual se puede explicar por varias razones(Garcidueñas, 1987; Acosta-Mireles et al., 2002; González, 2008; Ordóñez et al., 2008;Rodríguez–Ortíz, 2011).
El valor de captura 1.36 MgC ha-1 año-1
(Pacheco-Aquino, 2014; Pacheco-Aquino et al., 2015)
1.65 MgC ha-1 año-1 (Fragoso, 2003)
Tasas de captura 1-2 MgC ha-1 año-1
(Lugo y Brown, 1992; Grace et al., 1995; Luyssaert et al., 2008).
Discusión
CO2
RESPIRACION(f)
FOLLAJE(a) RAMAS(a) RAICES(a) TRONCO(a)
PRODUCTOS(a)
MATERIAORGANICA(a)
CO2
CO2
CO2
CO2DESCOMPOSICION
DESCOMPOSICION
HUMUS ESTABLE(a)
DIAGRAMA SIMPLIFICADO DE LOS FLUJOS (f) YALMACENES (a) DE CARBONO EN UN
ECOSISTEMA FORESTAL
FOTOSINTESIS(a)
(f)
(f)
(f)
Flujos yalmacenes decarbono en un
ecosistemaforestal
Fuentes: Ordóñez, 1998, 1999.
Ordóñez et al., 2001
Fuente:
Grimpa, 1987
Fuente:
Grimpa, 1987
Dinámica del carbono
Fuentes: Ordóñez, 1998, 1999.
Ordóñez et al., 2001
Geoestadística y otras herramientas
Es una rama de la estadística que trata fenómenos espaciales.
Ofrece una manera de describir la continuidad espacial de los fenómenos a
estudiar.
Su propósito general es la estimación, predicción y simulación de los
fenómenos (interpolación).
Kriging
Es un método Geoestadístico de predicción o estimación para procesos
espaciales aleatorios.
Surge en el año de 1951 como una necesidad en la estimación de
recursos mineros en Sudáfrica.
Permite obtener mapas de probabilidad y de error, además
proporciona errores en la estimación de las predicciones.
Existen distintos tipos de Kriging ordinario, simple, universal,
disyuntivo, etc.), los cuales son empleados según las características
de los datos, le muestreo y del comportamiento estadístico de las
variables a estimar.
Kriging Ordinario
Es considerado como el mejor
estimador lineal insesgado
(minimiza la varianza de la
predicción) (Webster, 2008).
Utiliza semivarianzas para
expresar la correlación
espacial.
Permite la generación de
medidas de error.Z(S₀) = ∑ⁿ λ₁ Z(S₁)
La predicción de un sitio se define
por:
Sugerencias de trabajo colectivo
Contar con una plataforma validada a nivel Nacional e Internacional
para el registro, control, transparencia y seguimiento.
Aumentar el número de proyectos participantes.
Para el futuro
Primer Cop neutra
en carbono
Nuevas oportunidades
Propuesta
Fuente: Corral et al., 2018
Nuevas oportunidadesDetalle fino
Fuente: Corral et al., 2018
