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Factores determinantes del secuestro de carbono
en los bosques españoles: herramientas para el
análisis y prospectiva
Paloma Ruiz Benito – CIFOR-UAHMarta Benito Garzón - CIFOR-UAHLorena Gómez Aparicio – IRNA-CSIC Miguel A. Zavala - UAH
¿Por qúe bosques?
Objetivos
(i) Variación del "stock" en diferentes regiones a partir de los cambios en la ocupación del suelo, Inventario Forestal Nacional y balance C con emisiones GEI.
(ii) Efecto de la diversidad funcional en el almacenamiento de carbono y productividad en diferentes formaciones forestales
(iii) Herramienta para proyectar el efecto sumidero de los bosques en diferentes escenarios climáticos y de tipos de uso del suelo
Objetivos
(i) Variación del "stock" en diferentes regiones a partir de los cambios en la ocupación del suelo, Inventario Forestal Nacional y balance C con emisiones GEI.
(ii) Efecto de la diversidad funcional en el almacenamiento de carbono y productividad en diferentes formaciones forestales
(iii) Herramienta para proyectar el efecto sumidero de los bosques en diferentes escenarios climáticos y de tipos de uso del suelo
Cambios de uso
Emisión de GEI
827.899 ha cambios44.3% de los cambios hacia tipos de
ocupación del suelo que potencialmente absorben más
carbono
Cambios de uso
Suponen menos de un 2% del total de emisiones GEI
Carbono promedio emitido o absorbido debido a cambios en la ocupación del suelo por CCAA
Masas forestales
Masas forestales
Absorben aprox. el 14% del total de emisiones GEI
Objetivos
(i) Variación del "stock" en diferentes regiones a partir de los cambios en la ocupación del suelo, Inventario Forestal Nacional y balance C con emisiones GEI.
(ii) Efecto de la diversidad funcional en el almacenamiento de carbono y productividad en diferentes formaciones forestales
(iii) Herramienta para proyectar el efecto sumidero de los bosques en diferentes escenarios climáticos y de tipos de uso del suelo
Stock de carbono y productividad bosques
dbh
Ecuaciones alométricas Above /below /total carbon
stock y productividad
Predicho = Potencial x Efecto (Climático x Estructural x Diversidad)
Stock carbonoProductividad
Temperatura media anualDéficit de agua
DensidadHeterogeneidad Funcional:
- Complementariedad- Selección
Índices de diversidad funcional
Dispersion funcional (FDis) – Laliberte & Legendre 2010
Comunity Weighted Means (CWM) – Lavorel et al. 2008Efecto de la selección
Efecto de la complementariedad
DENSIDAD MADERA
MASA DE SEMILLAS
ALTURA MÁXIMA
LMA
Productividad bosques
Productividad total AIC δAIC Completo Climático Estructural Diversidad R2
Caducifolio 14,908 297 790 631 0.36Esclerófilos 11,449 400 2,468 119 0.43Pinares Med. naturales 10,514 457 1,916 605 0.41Pinares Mon. naturales 10,164 988 2,440 13 0.47Pinares Med. plantados 8,363 219 924 207 0.40Pinares Mon. plantados 6,140 360 681 24 0.38Exóticos 2,413 5 59 4 0.20
Objetivos
(i) Variación del "stock" en diferentes regiones a partir de los cambios en la ocupación del suelo, Inventario Forestal Nacional y balance C con emisiones GEI.
(ii) Efecto de la diversidad funcional en el almacenamiento de carbono y productividad en diferentes formaciones forestales
(iii) Herramienta para proyectar el efecto sumidero de los bosques en diferentes escenarios climáticos y de tipos de uso del suelo
Proyección efecto sumidero
PPNP- Índice Paterson- Rosenzweig
NPP-Machine learning
(tn/ha·year)Estimado deIFN2, IFN3
Gestión forestal (variables bióticas y antrópicas)Variables abióticas
Variables abióticas (clima, topografía,
litología)
versus
PRODUCTIVIDAD POTENCIAL ESTIMADA
PRODUCTIVIDAD REALPREDICHA
Benito Garzón et al., in reviewClimatic Change
(PNPP – NPP) VARIABLES INFLUYENTES EN LA PRODUCTIVIDAD REAL
Variables climáticasR2= 0.61 p<0.001
PPN vs. cambio climático
45 variables (abioticas, bioticas, de gestión)R2= 0.82 p<0.001
Cambios PPN : presente – 2080
Temperaturas máximas Precipitaciones
Agradecimientos:Agradecimientos:
Datos: Iniciativa TRY, MARM.
Proyectos: INTERBOS3-CGL2008-04503-C03-03; SUM2008-00004-C03-01; FPU (AP2008-01325).
Personas: J. Madrigal, C. Messier, A. Paquette.