Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 5(9...

Revista Latinoamericana el Ambiente y las Ciencias 5(9): 14-27 2014

14

1Análisis geoestadístico del carbono almacenado en suelos forestales de origen

volcánico.

Geoestatistical analyst of carbon stored in forest soils from volcanic origen.

Miguel Ángel Valera Pérez1,3

, Gladys Linares Fleites1, María Guadalupe Tenorio

Arvide1, Xasia Ayala Roldán

2, María Laura Sampedro Rosas

3, Elena María Otazo

Sánchez4 y Sonia Emilia Silva Gómez

1.

1Instituto de Ciencias y

2 Facultad de Ingeniería Química, Benemérita Universidad

Autónoma de Puebla.

Avenida 14 Sur 6301 Fraccionamiento Jardines de San Manuel, C.P. 72470, Puebla, Pue.,

México, Tel: (222)2295500 Ext. 7355. Correo electrónico:

[email protected]

2Doctorado en Ciencias Ambientales, Unidad de Ciencias de Desarrollo Regional,

Universidad Autónoma de Guerrero.

3Instituto de Ciencias Básicas e Ingeniería, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo.

RESUMEN. En nuestro país, el sector de “Cambio de Uso del Suelo y Silvicultura” ocupa

el segundo lugar en la emisión de GEI, con 30.2 Megatoneladas de Carbono al año, se

estima que los cambios en la cobertura del suelo contribuyen en aproximadamente 30 y

40% de las emisiones de GEI. Sin embargo, la atención puesta sobre el fenómeno y sus

consecuencias y potencialidades en la adaptación y mitigación al Cambio Climático de los

ecosistemas forestales naturales y manejados ha sido superficial, por lo que cobran especial

relevancia las investigaciones basadas en los modelos bio-geoquímicos del ciclo del

Carbono en los suelos y sus potencialidades de almacén actuando como sumidero ambiental

de este elemento. Con el objetivo de estudiar los contenidos de Carbono en los suelos

forestales de la Caldera de Teziutlán, Puebla, se utilizaron métodos de análisis

geoestadístico para estimar la línea base del Carbono Orgánico y generar información que

contribuya a sustentar los modelos que describan su ciclo bio-geoquímico. Un resultado

importante de este trabajo fue la estimación del carbono acumulado promedio en los

Recibido: enero, 2014.

Aprobado: marzo, 2014.

mailto:[email protected]


15

Andosoles en la Caldera de Teziutlán, que es de 9.5x10-7 Pg. Ésta es la línea base para

futuros estudios y es comparable con los estudios de Andosoles del mundo realizado por

otros autores.

ABSTRACT. In our country, the "Land Use Change and Forestry" sectors occupies the

second place of GHG emission with about 30.2 megatonnes of carbon per year; it has been

estimated that soil coverage changes contributes with 30 - 40% of GHG emissions,

approximately. However, the attention on these phenomenon and its implications to the

potential adaptation or mitigation of natural forest ecosystems as well their management to

the Climate Change has been superficial; for those reasons, research on models on

biogeochemical carbon cycle in soils, as well its potentialities as storage carbon or carbon

sink function in the environmental, is relevant. The objective of this research was to study

the carbon content in forest soil of the Caldera de Teziutlán Puebla; it was used

geostatistical analysis to estimate organic carbon content as base line, and later the

information generated could contribute to the models that could describe better the carbon

biogeochemical cycle. An important result of this work was to estimate the average of

accumulative carbon on Andosols from Caldera of Teziutlán with 9.5x10-7 Pg (1Pg %3D

1015g)%3B this is base line for future studies and is comparable with other studies on

Andosols already done by other authors

Palabras claves: Andosoles, Cambio Climático, Secuestro de Carbono.

Key words: Andosol, Climate Change, Carbon Sequestatration.

INTRODUCCIÓN

A lo largo de la historia de nuestro planeta se han presentado diversos Cambios Climáticos,

sin embargo, ahora se gesta uno nuevo a consecuencia directa de factores humanos,

teniendo como punto de partida la revolución industrial de finales del siglo XIX,

observando que a partir de ese momento el consumo de combustibles fósiles, la

degradación de los recursos naturales, la descomposición de residuos orgánicos, los

cambios de uso del suelo; vienen incidiendo y alterando significativamente las propiedades

del clima.

El inventario anual de emisiones de dióxido de carbono (CO2Eq o Dióxido de Carbono

Equivalente) en el mundo en el 2006, presentó 29,914 millones de toneladas, donde México


16

contribuyó con 643 millones, el 2.1% del total de las emisiones a la atmósfera, ubicándose

entre los 15 países con mayor generación de Gases de Efecto Invernadero (GEI), con una

contribución per cápita de 6.22 millones de toneladas/habitante; estableciéndose como

primero en América Latina y ubicándose por encima del promedio mundial que es de 3.8

millones de toneladas, incidiendo en las concentraciones de CO2 en la atmósfera, el cual

registra 392 ppm como lo reportó el Harth Syst. Research Laboratory NOAA en Agosto de

2010 (Gay, 2011).

Siendo el sector de “Cambio de Uso del Suelo y Silvicultura” el segundo en la emisión de

GEI en nuestro país, con 30.2 MtC (Megatoneladas de Carbono) al año (Masera, 1995), se

estima que los cambios en la cobertura del suelo contribuyen en aproximadamente 30 y

40% de las emisiones de GEI (Ruiz y Cruz, 1997; en: Masera y col., 1997). Sin embargo, la

atención puesta sobre el fenómeno y sus consecuencias y potencialidades en la adaptación y

mitigación al Cambio Climático de los ecosistemas forestales naturales y manejados ha sido

superficial, no suficiente. Por lo que cobran especial relevancia las investigaciones sobre

los modelos bio-geoquímicos sobre el ciclo del Carbono en los suelos y sus potencialidades

de almacén actuando como sumidero ambiental de este elemento químico.

Desde un enfoque general, la alteración de la temperatura de la atmósfera genera cambios

en la dinámica de la misma y, por lo tanto, modifica los patrones de precipitación en el

planeta (Villers y Trejo, 2004). Estas modificaciones también pueden apreciarse a escala

regional para el caso del estado de Puebla (Montero y Lobato, 2011). Con el cambio en los

patrones climáticos, los ecosistemas naturales del estado de Puebla están expuestos a

fenómenos tales como la pérdida y degradación de su riqueza biótica, la erosión de sus

suelos, cambios en los patrones de evapotranspiración, agotamiento de los mantos

acuíferos, perdida de las capacidades como sumideros de carbono y de procesamiento y

almacenamiento de nutrientes, entre otros. Es entonces claro de establecer que la

deforestación de los ecosistemas del estado de Puebla tiene importantes implicaciones en la

emisión de GEI y en la pérdida de los servicios ambientales que ofrecen (Valera y col.,

2011), sin embargo necesitamos encontrar las líneas bases de cada parte de los ecosistemas

para poder saber qué cantidad de Carbono hay y cuanto se pierde como emisiones de CO2

por causa de cambio en el uso del suelo.

Este trabajo tuvo como objetivo determinar los contenidos de Carbono en los suelos

forestales de la Caldera de Teziutlán, Puebla, utilizando métodos de análisis geoestadístico

y estimar la línea base del Carbono Orgánico almacenado en suelo.

METODOLOGÍA

El estudio realizado proviene de los suelos de la Caldera de Teziutlán situada en la porción

nororiental del estado de Puebla, entre los paralelos 19°4330 y 20°1454 de latitud norte


17

y los meridianos 97°0742 y 97°4330 de longitud occidental. Estos suelos, derivados de

roca ígnea piroclástica, se presentan cubriendo una superficie de 846 Km2. Fueron

identificados como Andosoles y la vegetación corresponde a Bosques de Pino (Valera,

1994). Para ello se efectuó la correspondiente prospección edafológica, seleccionándose 22

perfiles de suelo que fueron reconocidos como Andosoles (IUSS Working Group WRB,

2014). De los perfiles se obtuvieron muestras de suelo de los diferentes horizontes y estas

fueron caracterizadas en el laboratorio.

Se determinaron las siguientes propiedades del suelo: Materia Orgánica (MO), % de

Carbono Orgánico (C Org), % de Nitrógeno Total (N total), y Relación C/N (C/N) El

análisis fisicoquímico del suelo se efectuó de acuerdo a la Norma Oficial Mexicana NOM-

021-RECNAT-2000, al Soil Survey Labortory Methods Manual (Burt, 2004) y la Soil

Quality Test Kit Guide (Soil Quality Institute, 1999).

Estas propiedades se analizaron en muestras de suelo tomadas de localizaciones no

regulares, que son representativas de la zona de estudio. Estas observaciones pudieron ser

tratadas como datos geoestadísticos ya que son mediciones tomadas en localizaciones fijas

y en escala continua. (Linares y col., 2009). Después de caracterizar la zona de estudio, se

realizó un estudio exploratorio de datos en sus aspectos univariado, bivariado y

multivariado y, finalmente, se desarrolló el análisis geoestadístico. En la figura 1 se

muestra la distribución geográfica de los perfiles de suelo o puntos muetrales en la región

estudiada.


18

Figura 1. Distribución geográfica de los perfiles de suelo en la región estudiada,

entre las coordenadas x 630000 - 690000, y 2220000 - 2170000 UTM

(Universal Transverse Mercator)

ccc

ccc

c

c

cc

c

c

c

cc

c

c

c

c

c

cc

c

c

c

c

c

cc

c

cc c

c c

c cc

c

cc

c

c

c

c

cc

c

c

cc

N

Zona de estudio

Hidrografía

Poblaciones

c Perfiles

1950 - 3100

1000 - 1950

0 - 1000

Escala

1:250 000

Curvas de Nivel

P. 30

P. 36

P. 6

P. 84

P. 63P. 62

P. 35

P. 41

P. 7P. 93

P. 110

P. 20

P. 87

P. 111P. 118

P. 11

P. 9

P. 5

P. 53

P. 13

P. 37

P. 10

P. 83

P. 44

P. 40

P. 82

P. 33

P. 48

P. 45

P. 49P. 50

P. 73 P. 81

P. 38

P. 39P. 40

P. 51

P. 80

P. 86

P. 90

P. 91

P. 92

P. 100

P. 101

P. 103

P. 104

P. 105

P. 106

P. 109P. 112P. 113

PUNTOS MUESTRALES

640000

640000

650000

650000

660000

660000

670000

670000

680000

680000

690000

690000

218

0000

2180000

219

0000

2190000

220

0000

2200000

221

0000

2210000


19

RESULTADOS Y DISCUSIÓN.

Las tablas 1 y 2 resumen las principales estadística univariadas y bivariadas.

Tabla 1. Estadísticas univariadas.

Variable N X media S Mín Med Máx C Asi

MO 38 6.48 4.5 0.4 6.19 18.1 0.51

C Org 38 3.75 2.6 0.2 3.58 10.5 0.52

N total 38 0.36 0.68 0.01 0.24 4.27 5.43

CN 38 12.6 3.17 4.35 13.0 18.0 -0.9

Donde:

X media: media Med: Mediana Mín: Mínimo

S: Desviación Estándar Máx: Máximo C Asi: Coeficiente de

Asimetría

Puede apreciarse, en la tabla 1, que salvo N total, las restantes variables pueden

considerarse que poseen distribución aproximadamente simétrica, dada la cercanía entre la

media y la mediana de cada variable y presentar coeficientes de asimetría cercanos a cero.

Se aplicó la transformación logaritmo a la variable N total, para continuar el análisis con

una tabla de datos donde todas las variables tenían distribuciones no sesgadas.

La tabla 2, muestra el triángulo inferior de la matriz de correlaciones de Pearson entre las

variables consideradas. Puede apreciarse que únicamente la relación C/N no muestra alta

correlación con las restantes variables.

Tabla 2. Estadísticas bivariadas: correlaciones.

MO C Org log N total C/N

MO 1

C Org 1.000 1

Log N total 0.488 0.488 1


20

C/N 0.100 0.098 0.237 1

Finalmente, la tabla 3 muestra el Análisis de Componentes Principales (ACP), para las

variables consideradas (se omite C/N que mostró baja correlación con las restantes

variables).

Tabla 3. Análisis de Componentes Principales

Valor propio 2.3522

% Variabilidad 0.784

Variable CP1

MO 0.966

C Org 0.966

Log N total 0.697

El ACP con estas tres variables, brinda una sola componente que explica el 78% de la

variabilidad total. Los cálculos se realizaron con MINITAB 15. Finalmente, se decidió

tomar los puntajes de la componente principal obtenida en la tabla 3 para realizar el

Análisis Geoestadístico.

Al llevar a cabo un análisis de datos geoestadístico deben estimarse las relaciones

espaciales y las predicciones en los puntos no muestreados, así como, calcularse la

estimación del error estándar de las predicciones. (Webster y Oliver, 2001).

Para estimar las relaciones espaciales debe contarse con el variograma, que da una medida

de la correlación espacial describiendo como los datos muestrales están relacionados con la

distancia y la dirección. De esta manera puede detectarse si el proceso es isotrópico (si no

depende de la dirección) o es anisotrópico (si depende de la dirección), en acuerdo con

Cressie (1993).

Varias herramientas exploratorias como las nubes de variogramas y la matriz de anisotropía

geométrica, señalaron que los datos analizados provenían de un proceso ligeramente

anisotrópico. El variograma empírico, brindó la descripción de cómo los datos están

correlacionados con la distancia y permitió estimar los parámetros de rango, “sill” y

“nugget”, con los valores 9582.39, 0 y 2.298, respectivamente.


21

Dado que para desarrollar el método Kriging es necesario especificar una función de

variograma teórico, seleccionamos el modelo esférico. Se modeló el variograma esférico

con los parámetros mencionados anteriormente y se obtuvieron las predicciones Kriging a

través de Kriging ordinario (figura 2). Previamente se comprobó que los puntajes de la

componente principal tenían un coeficiente de asimétria de 0.21, lo que corroboraba

empíricamente el supuesto de normalidad de la misma.

Las figuras 3 y 4 muestran los gráficos de las predicciones Kriging y los errores estándares

de esas predicciones. El análisis fue realizado con S-PLUS: S+Spatial Stats, (2000).

Consideraciones sobre la variabilidad espacial no fue particularmente significativa.

Aparentemente, simples mediciones del carbono en el suelo, como la media, pudieran ser

suficientes para estimar el carbono almacenado en el suelo. Los resultados coinciden con

los de otros autores (Smith y col., 2012).

Buringh (1984), hace estimaciones del carbono orgánico en los suelos del mundo de

diferentes órdenes de suelo, pero no incluye en su estudio a los suelos de origen volcánico,

en particular, a los Andosoles. Eswaran (Eswaran y col., 1993), expone que los Andosoles

en zonas tropicales en un área de 1683 × 103 km (105 ha) contienen 47 Pg de Carbono

Orgánico. Estos datos permiten calcular que estos suelos tienen un 2.79% de Carbono

Orgánico. El porciento de Carbono Orgánico en los Andosoles de la Caldera de Teziutlán

es ligeramente más alto.


22

Figura 2. Predicciones a través de Kriging ordinario mostrando el variograma esférico con los

valores de Carbono Orgánico del Suelo (COS).

669000 670000 671000 672000 673000

2170000

2171000

2172000

2173000

2174000

2175000

2176000

2177000

2178000

10

17

24

31

38

45

52

59

66

73

80

87

94

101

108

115

122

129

136

143

150

157

164


23

Figura 3

Kriging Predictions


24

Figura 4

Los suelos de origen volcánico de esta región (Valera y col., 2006) tienen propiedades

típicas de los Andosoles, a saber, entre otras: a) elevados porcentajes de Materia Orgánica

Total, Carbono Orgánico Total y Nitrógeno Orgánico Total que son el resultado de la

actividad biológica en el suelo; b) minerales coloidales con cationes de aluminio (Al+3

) y

hierro (Fe+3

) que son químicamente activos en la retención de iones fosfato, y c) retención o

formación de compuestos químicos de forma termodinámicamente irreversible entre los

fosfatos y los minerales coloidales del suelo.

Kriging Std. Errors


25

En la región estudiada se evidenció la importancia de las propiedades Ándicas del Suelo y

la importancia del contenido de Carbono Orgánico Total en el fenómeno de Retención de

Fosfatos por los Andosoles. Esto pudiera justificar que la estimación del % de Carbono

Orgánico obtenida sea algo superior.

El análisis geoestadístico, llevado a cabo con la primera componente principal de un

estudio de tres propiedades del suelo (% de Materia Orgánica, % de Carbono Orgánico y

logaritmo de Nitrógeno Total) mostró que la variabilidad espacial no es particularmente

importante y que la media de las mediciones del % de Carbono Orgánico es suficiente para

estimar el carbono almacenado en el suelo. Dado que los promedios de ambos horizontes

considerados son: 3.94% de Carbono Orgánico y 28.5 cm de profundidad, se estima que el

carbono acumulado en esa región es, aproximadamente, 0.9499 Pg (1Pg = 1015g).

CONCLUSIONES

México se encuentra dentro de los 20 países con la mayor emisión de GEI en el mundo.

(Masera y Sheinbaum, 2004). Al mismo tiempo México es un país en desarrollo y no tiene

todo el capital necesario para realizar inversiones incrementales en las opciones de

mitigación para reducir esas emisiones, por lo que es particularmente importante realizar

investigaciones que contribuyan a identificar escenarios de mitigación de Carbono para el

sector forestal. Debe destacarse que, además, los estudios de secuestro de Carbono alcanzan

una dimensión ambiental y social que realzan su importancia.

Un resultado importante de este trabajo es la estimación del carbono acumulado promedio

de los suelos de origen volcánico, identificados como Andosoles, de la Caldera de

Teziutlán, Puebla, México. La estimación es de 9.5x10-7 Pg (1Pg = 1015g) que es la línea

base para todos los estudios futuros, puede considerarse bastante realista al compararla con

los estudios de Andosoles del mundo realizado por otros autores. En general, el incremento

de COS depende del tipo de suelo inserto en una condición de clima (temperatura y

humedad, entre otros) que dará la capacidad potencial con que las tasas de entrada y salida

se produzcan. Es necesario incorporar estas condiciones para lograr estimaciones más

precisas.

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