SDS

Como resultado de los cálculos de esta subcategoría, Refrigeración y aire acondicionado (2F1), se estima que durante el año 2018 (año de interés) se emitieron 64.971Gg de CO2 e.
2.1. Discusiones y Conclusiones IPPU
A continuación, se discuten los resultados de las estimaciones de Gases de Efecto Invernadero del estado de Yucatán del año de interés, 2018, incluidos en este informe de inventario.
En la Tabla 2.19 se presentan estos resultados en unidades de Gigagramos de CO2 e, en la Grafica 2.6, se presentan los porcentajes que representan las emisiones de cada subcategoría.
SUBCATEGORÍA
Emisiones del año 2018 (Gg CO2e)
% Representación
[2A1] Producción de Cemento
2,209.62 94.77%
[2A2] Producción de Cal [2D2] Uso de la cera de parafina
TOTAL
9.432 3.901
2,331.49
0.40% 0.17%
100%
[2A3] Producción de vidrio
43.572 1.87%
[2F1] Refrigeración y aire acondicionado
64.97 2.79%
Tabla 2.19 Emisiones totales de CO2 e y su porcentaje del sector Procesos Industriales y Uso de productos, por subcategoría durante el año 2018 en el Estado de Yucatán.
Figura 2.7. Porcentaje de representación de las subcategorías del sector Procesos Industriales y Uso de Productos durante el año 2018 en el Estado de Yucatán.
Procesos Industriales y Uso de Productos durante
el año 2018 en el Estado de Yucatán.
1.87% 0.40%
0.17%
2.79%
Producción de Cemento Producción de Cal Producción de vidrio
94.77% Uso de la cera de parafina
Refrigeración y aire acondicionado
51


Cómo puede apreciarse, la subcategoría 2A1 Producción de cemento representa el 94.77% de las emisiones del sector procesos industriales y uso de productos en el 2018, seguido por refrigeración y aire acondicionado con un 2.79%, producción de vidrio con 1.87%, producción de cal con 0.40% y uso de cera de parafina con un 0.17%.
Se presentan también las estimaciones de la serie calculada de 2014 - 2018 para este sector (ver Tabla 2.20), es importante señalar que las emisiones de la subcategoría Refrigeración y Aire Acondicionado contiene faltantes de información en algunos años, como se menciona en la sección 2.3.1.3 de este documento, por lo que no debe considerarse un análisis profundo de la serie para esta subcategoría, sin embargo, se incluye en la Figura 2.7 para fines de demostrativos.
La Figura 2.7 muestra el comportamiento de las emisiones en el estado de Yucatán de todo el sector Procesos Industriales y Uso de productos durante los años 2014 a 2018, donde puede observarse que la subcategoría Producción de Cemento tiene la principal aportación de emisiones, con un promedio de 93% en este período. A excepción del año 2018, la segunda subcategoría principal es la producción de Cal, con un promedio de 4%, le siguen producción de vidrio con un porcentaje promedio de 1.8%, Refrigeración y aire acondicionado con 1.4% y uso de cera de parafina con 0.14%.
2D Productos No Energéticos de 2A Industria de los Minerales Combustibles y
Uso de Disolventes
2F Uso De Productos Sustitutos de las Sustancias que Agotan la Capa de Ozono
Año
Emisiones de Producción de Cemento (Gg de CO2e)
Emisiones de Producción de Cal
(Gg de CO2e)
Emisiones de Producción de vidrio
(Gg de CO2e)
Emisiones de Uso de cera de parafina
(Gg de CO2e)
Emisiones de Refrigeración y Aire Acondicionado (Gg de CO2e)
2014 1,370.95 2016 1,961.87 2018 2,209.62
61.11 87.45 9.43
27.03 1.97 38.69 2.44 43.57 3.90
18.52 12.02 64.97
2015 1,476.32
65.81 29.11 1.85 20.92
2017 1,988.24
88.63 39.21 3.15 -
52


Tabla 2.20 Emisiones Totales de CO2 e de la serie temporal 2014-2018 del sector Procesos Industriales y Uso de Productos del Estado de Yucatán.
Emisiones de CO2equivalente (Gg) del sector IPPU de 2014 a 2018 del Estado de Yucatán
64.97
3.90
43.57 9.41
12.02
0 3.15
18.52 1.97
20.92 1.85
29.11 65.81
2.44
38.69 87.45
39.21 88.63
27.03 61.11
1,370.95
1,476.32
1,961.87
1,988.24
2,209.62
2014
2015
2016 2017 2018
Emisiones de Producción de Cemento.
Emisiones de Producción de vidrio.
Emisiones de Refrigeración y Aire Acondicionado.
Emisiones de Producción de Cal. Emisiones de Uso de cera de parafina.
Figura 2.8 Emisiones Totales de CO2 e de la serie temporal 2014-2018 del sector Procesos Industriales y Uso de Productos del Estado de Yucatán
Con base a la información presentada en el presente documento, se concluye que la principal categoría es la 2A Industria de los Minerales, donde la mayoría de las emisiones provienen de la Producción de Cemento, para mejorar la certeza de esta categoría, se recomienda que en los próximos inventarios se utilice información no pública, proveniente de las cédulas de operación anual (COA SEMARNAT); con esta fuente de información también se podrá mejorar la certeza de las otras subcategorías, Producción de Cal y Producción de vidrio.
2.2. Incertidumbre IPPU
El cálculo de la incertidumbre se realizó con base a la metodología de propagación de errores o también llamado “Método 1” de las directrices del IPCC, 2006 [2.14]. El cálculo de la tendencia se realizó únicamente para aquellas subcategorías con las que se contó con la información completa para estimar en el intervalo de 2013 a 2018. También se realizó la incertidumbre del año de interés, 2018.
En el volumen 1, capítulo 3 “Incertidumbres” del IPCC 2006 y del Inventario Nacional de Emisiones de Gases y Compuestos de Efecto Invernadero, se encuentra una descripción detallada de la metodología empleada en el “Método 1” [2.6, 2.14]. Se utilizó la siguiente Ecuación para obtener la incertidumbre total o combinada entre el dato de actividad y el factor de emisión.
53


= √ 12 + 2 2 + ⋯ + 2
Donde:
U: incertidumbre del producto de las cantidades, (%).
Ui: incertidumbre asociada a la cantidad i, es decir del dato de actividad y del factor de emisión (%).
La incertidumbre de la categoría 2F Uso de productos sustitutos de las sustancias que agotan la capa de ozono no se estimó, debido a que no se cuenta con información suficiente para el cálculo.
A continuación, se desglosan las incertidumbres utilizadas para cada subsector y categoría que lo compone.
2.5.1. Incertidumbre de la categoría 2A, Industria de los Minerales
Para la obtención de la incertidumbre del dato de actividad y el factor de emisión, se tomaron los valores de incertidumbre por defecto proporcionados en el IPCC 2006 (Cuadro 2.3, capítulo 2, volumen 3). En la Tabla 2.21, se presentan todas las incertidumbres utilizadas para calcular la incertidumbre para cada subsector. De igual forma, se señala los valores de incertidumbre para el factor de emisión de cada subsector.
Subcategoría
Valor de incertidumbre Dato de actividad
Valor de incertidumbre Factor de emisión
2%
Producción de Cemento
10% 35%
Producción de Cal 2%
Producción de Vidrio
3% 3%
Tabla 2.21. Incertidumbre total del dato de actividad y factores de emisión en Industria de los minerales. Fuente: Valores por defecto, cuadro 2.3. cap.2 vol.3, IPCC, 2006.
AB
CDEF
G
SECTOR
Categoría GEI a evaluar
Emisiones del Incertidumbre Incertidumbre Incertidumbre año 2018 (Gg de los DA (%) de los FE (%) combinada (%)
CO2e)
Incertidumbre combinada en función a las emisiones
IPPU [2A1]
Producción CO2 de Cemento
2,209.616 10 35 36.401
1,263.648
IPPU [2A2]
√2 + 2
Producción CO2 9.432 2 15 15.133 0.004 de Cal
IPPU [2A3]
Producción CO2 de vidrio
43.572 3 3 4.243
0.007
54


Emisiones totales
2,262.62
1,263.66
Tabla 2.22. Incertidumbre de la categoría 2A Industria de los Minerales al año de interés 2018.
En la Tabla 2.22, se presentan las incertidumbres para cada subcategoría del año de interés, 2018, y en la Tabla 2.23 se aprecian las incertidumbres de la tendencia de los años 2013-2018, registrando una incertidumbre total de la tendencia de 17.4% y la incertidumbre de toda la categoría Industria de los minerales para el año 2018 es 35.55%. Lo que indica que las emisiones totales reportadas (2,262.62 Gg de CO2e) pueden varia ±35.55%.
√
35.55
Sector
IPPU [2A3]
Año base=
Categoría
Producción de vidrio
GEI a evaluar
CO2
CO2
Total
Emisiones o absorciones del año base (Gg CO2e)
Datos de entrada 2013
1,282
Emisiones en el año base
53.69
23.75
Emisiones o absorciones del año t (Gg CO2e)
Datos de entrada 2018

2,263
Emisiones en el año t
9.43
43.57
Incertidumbr e de los datos de actividad (DA) (%)
2
3
Incertidumbre de los factores de emisión (FE) (%)
15
3
Incertidumbre combinada (%)
15.13
4.24
Incertidumbre combinada de las emisiones del año t
2 2
0.00
0.01
1263.66
Sensibilidad del tipo A
6.65%
0.13%
Sensibilidad del tipo B

0.74%
3.40%
Incertidumbre en la tendencia de las emisiones nacionales introducida por la incertidumbre del FE
1.00%
0.00%
Incertidumbre en la tendencia de las emisiones nacionales introducida por la incertidumbre de DA
0.01%
0.10%
Incertidumbre introducida en la tendencia
IPPU [2A1]
Producción de cemento
CO2
2+ 2
6.47%

2+2
IPPU [2A2]
Producción de cal
1,204.45
2,209.62
10
35
36.40
1263.65
172.37%
2.26%
17.24%
3.02%
0.01%
0.00%

3.0%
Año a evaluar=
Tendencia del periodo:
77%
Porcentaje de incertidumbre del inventario total
35.55
Incertidumbre de la tendencia:

17.4%
Tabla 2.23. Incertidumbre de las tendencias de la categoría 2A Industria de los Minerales.
2.5.2 Incertidumbre de la categoría 2D, Productos no energéticos de combustibles y uso
de disolventes.
Esta sección incluye únicamente los cálculos de la subcategoría 2D2 Uso de la cera de parafina; para la obtención de la incertidumbre del dato de actividad y el factor de emisión, se tomaron los valores de incertidumbre por defecto proporcionados en el IPCC 2006 (sección 5.3.3, capítulo 5, volumen 3). En la Tabla 2.24, se resume la incertidumbre del dato de actividad, del factor de emisión y el valor combinado de incertidumbre del año de interés de esta categoría, que resultó de 95.52%. Lo que indica que las emisiones totales reportadas (3.9 Gg de CO2e) pueden variar ±95.52%. En la Tabla 2.25, se presenta la incertidumbre de la tendencia de esta subcategoría 2D2, del año 2013 al 2018, la cual resultó de 20.4%
55


AB
CDEF
G
SECTOR
Categoría GEI a evaluar
Emisiones del año 2018 (Gg CO2e)
Incertidumbre de los DA (%)
Incertidumbre de los FE (%)
Incertidumbre combinada (%)
Incertidumbre combinada en función a las emisiones
IPPU Uso de la CO2 3.901 10 95 [2D2] cera de
√2 + 2
95.525 9125
parafina
Emisiones totales
3.90
Tabla 2.24. Incertidumbre de la subcategoría 2D2 Uso de cera de parafina al año de interés 2018.
9125
√
95.52%
Sector
A
Categoría
B
GEI a evaluar
C
Emisiones o absorciones del año 2013 (Gg CO2e)
D
Emisiones o absorciones del año 2018 (Gg CO2e)
E
Incertidumbre de los datos de actividad (DA) (%)
F
Incertidumbre de los factores de emisión (FE) (%)
G
Incertidumbre combinada (%)
H
Incertidumbre combinada de las emisiones del año t
2 2
I
Sensibilidad del tipo A
J
Sensibilidad del tipo B

K
Incertidumbre en la tendencia de las emisiones nacionales introducida por la incertidumbre del FE
L
Incertidumbre en la tendencia de las emisiones nacionales introducida por la incertidumbre de DA
M
Incertidumbre introducida en la tendencia
2+2
IPPU 2D2
Uso de Cera de parafina
CO2
Total
2
Emisiones en el año base
1.91

Emisiones en el año t
3.90
4
10
95
2+ 2
95.52
9125.00
9125.00
Ver nota B
0.00%
204.07%
0.00%

20.41%
4.16%

4.2%
Tendencia del periodo:
104%
Porcentaje de incertidumbre del inventario total
95.52
Incertidumbre de la tendencia:

20.4%
Tabla 2.25. Incertidumbre de las tendencias de la categoría 2D2 Uso de cera de parafina.
56


Capítulo 3: Agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra
3.1. Introducción
Yucatán es un estado altamente vulnerable a los impactos del cambio climático tales como: sequías prolongadas, tormentas intensas e incendios forestales. Recientemente, el Estado de Yucatán fue afectado severamente por los impactos del cambio climático, como evidencian las catastróficas estelas de destrucción que dejaron en el sector agropecuario tanto la tormenta tropical “Cristóbal” en junio, como el huracán “Delta”, en octubre de 2020. El gobierno del Estado de Yucatán, a través de la Secretaría de Desarrollo Sustentable, ha declarado explícitamente su determinación por acelerar e incrementar las acciones y medidas tendientes a impulsar el tránsito hacia una sociedad yucateca en armonía con el ambiente, en la cual las actividades en los diversos sectores productivos (primario, secundario, terciario) resulten en bajas emisiones de gases de efecto invernadero (GEI; dióxido de carbono [CO2], metano [CH4], óxido nitroso [N2O] y clorofluorocarbonados [CFC]), los principales determinantes del cambio climático.
Los bosques tropicales constituyen el mayor reservorio de C en la vegetación a nivel mundial, tienen un papel fundamental en la mitigación del cambio climático y en la conservación de la biodiversidad (Houghton et al., 2015; Slik et al., 2015; Pan et al., 2011). Sin embargo, la proliferación de actividades agropecuarias en zonas tropicales ha provocado la pérdida y degradación de grandes áreas de bosque (FAO, 2015). Se estima que la deforestación y la degradación de los bosques tropicales durante las últimas dos décadas representa alrededor del 12 % de las emisiones globales de gases de efecto invernadero (Grace et al., 2014; Houghton et al., 2012). Por lo tanto, diversos países en el mundo han optado por el monitoreo de sus recursos forestales, con la intención de generar información actualizada y confiable de los procesos de cambio y modificación de los bosques que permita plantear acciones de conservación, restauración y uso sustentable de los ecosistemas forestales (CONAFOR, 2020a). Especialmente en los trópicos, donde los bosques están declinando rápidamente, es fundamental contar con sistemas nacionales de monitoreo forestal capaces de estimar de manera confiable la cobertura forestal, evaluar la dinámica de cambio de la cobertura forestal y de los almacenes de carbono asociados a los bosques tropicales (Romijin et al., 2015).
3.2. Antecedentes
El desarrollo agropecuario de Yucatán se ha caracterizado en general, por el intercambio ecológico desigual (Myers, 1981), a decir por el costo ambiental de algunos sistemas productivos, particularmente la ganadería porcina (Pérez-Espejo y Cervantes-Hernández, 2018) y la ganadería bovina extensiva (Busch y Vance, 2011; Galván-Miyoshi et al. 2015), lo cual ha conducido a la
57


pérdida de la biodiversidad vegetal por deforestación y al aumento en la emisión de gases de GEI tales como el metano y el óxido nitroso. El sector agropecuario aporta apenas el 4% al PIB del estado.
Yucatán cuenta con una superficie de 43,379 km2 (Duch Gary, 1988) de los cuales 5,700 km2 están cubiertos por pastizales para la alimentación del hato bovino y ovino. Se estima que en Yucatán hay unos 43,000 productores agropecuarios. En cuanto a superficie cultivada, el maíz domina la geografía yucateca (aproximadamente 150,000 ha son sembradas cada año), pero hay otros cultivos que han empezado a ocupar terreno y relevancia comercial: naranja, chile habanero, papaya maradol, tomate, soya, sandía, melón, pitahaya, mamey, caimito, berenjena, cacahuate, sábila, achiote, entre otros. Varios de estos cultivos son fertilizados con urea (u otros fertilizantes nitrogenados), por lo que también contribuyen a las emisiones de GEI en la forma de óxido nitroso.
La expansión de la ganadería con especies no rumiantes (aves, cerdos) se ha caracterizado por la desaparición de las granjas familiares de mediana escala y por la intensificación de la avicultura y de la porcicultura a cargo de grandes consorcios con fuertes inversiones en infraestructura y tecnología de punta a lo largo de la cadena productiva.
Para la actualización de los inventarios de gases de efecto invernadero en la categoría de agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra (AFOLU) en el Estado de Yucatán en el periodo 2014- 2018, llevada a cabo en el 2020; se encontraron ciertas dificultades como escasa información cuantitativa sistematizada en diversas subcategorías de la actividad agropecuaria estatal (aplicación de urea en los cultivos, inventario de venados, etc.).
3.3. Metodología
El inventario de gases de efecto invernadero del Estado de Yucatán en la categoría agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra (AFOLU), se llevó a cabo en los meses de mayo a noviembre de 2020, por medio de la consulta de fuentes de información oficial para datos de actividad tales como el Sistema de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP) del Gobierno Federal (Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural; SADER) y otras fuentes nacionales y locales (CONAFOR, INEGI, SEMARNAT, SEDER, así como, libros, capítulos de libros, artículos científicos y consulta a expertos).
Las metodologías utilizadas para las estimaciones fueron las establecidas en las Directrices del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero [1].
En las estimaciones se utilizaron factores de emisión obtenidos del IPCC (2006) así como de revistas científicas y de aquellos generados (2014-2018) por fermentación entérica en bovinos y ovinos en el Laboratorio de Cambio Climático y Ganadería de la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Autónoma de Yucatán en Mérida, Yucatán.
Esta sección presenta información desglosada de las categorías 3A, 3B y 3C de este Sector.
58


3A. Ganado
3A1. Fermentación entérica 3A1.1. Datos de Actividad
Las emisiones de metano por fermentación entérica se originan a partir de la fermentación anaeróbica de los carbohidratos (celulosa, hemicelulosa, almidón) de los pastos y granos llevada a cabo por las arqueas metanogénicas que habitan en el retículo-rumen de las especies de animales rumiantes (bovinos, ovinos, caprinos, búfalos, venados). La reacción bioquímica para la síntesis de metano es: CO2 + H2 → CH4 + H2O.
El metano es eructado principalmente por la boca y nariz al ambiente, tiene un calor de combustión (energía bruta) de 55.22 MJ/kg (poco metano es expulsado en las flatulencias: ~2%) y una vida media en la atmósfera de 12 años en promedio. Una vaca de 400 kg de peso que consume 8.0 kg de pasto seco de baja calidad, emite alrededor de 140 g de CH4 por día; o sea 51.1 kg de CH4 por vaca al año. El principal factor que determina la emisión de metano por fermentación entérica es el consumo de materia seca (kg) de alimento (pasto, forraje, grano) por día (Charmley et al., 2016; Ku-Vera et al., 2018).
Para determinar las emisiones, los datos de actividad se obtuvieron de los inventarios de ganado del SIAP - SADER y la Encuesta Nacional Agropecuaria INEGI.
Año
2014
2015
2016
2017
2018
Datos de Actividad (cabezas de ganado)
9,561,044.43
9,763,214.23
11,162,762.40
11,278,223.74
11,795,800.90
Tabla 3.1 Datos de actividad de la categoría de Fermentación Entérica
3A1.2. Metodología y Factores de Emisión
59


Los factores de emisión utilizados fueron los definidos por IPCC 2006, pero en el caso de los bovinos se consideraron FE de acuerdo con el consumo de materia seca, grupo etario y 18.07 g CH4/Kg publicado por Ku-Vera et al., 2018.
Para obtener el factor de emisión publicado por Ku-Vera et al. fue considerado el rendimiento de metano por fermentación entérica derivado en Yucatán a partir de experimentos en cámaras de respiración con bovinos alimentados con pastos tropicales es de 18.07 g CH4/kg de materia seca consumida (R2 = 0.73), valor que se compara relativamente bien con los resultados obtenidos en Australia con ganado bovino Cebú (Bos indicus) alimentado con pastos tropicales de 19.3 g CH4/kg de materia seca consumida (R2 = 0.92; Charmley et al., 2016) generados también en cámaras de respiración. Las cámaras de respiración en Yucatán fueron calibradas con los procedimientos descritos por Arceo-Castillo et al. (2019; 2020). Para la estimación se emplearon los datos de consumo de materia seca de bovinos en pastoreo de gramíneas tropicales (~2% del peso vivo) estimados por Aguilar-Pérez et al. (2009) para generalizar la emisión de metano entérico. Las estimaciones se llevaron a cabo desagregando por tipo de animal en el hato bovino (vacas, vaquillas, bovinos en desarrollo, sementales, etc.), lo cual confiere a las estimaciones una buena precisión.
Las emisiones fueron calculadas utilizando las ecuaciones 10.19 y 10.20 de las directrices de IPCC 2006 en donde, para estimar la emisión total, los factores de emisión seleccionados se multiplican por la población animal asociada (Ecuación 10.19) y se suman (Ecuación 10.20):
Donde:
Emisiones = emisiones de metano por fermentación entérica, Gg CH4 año-1
EF(T) = factor de emisión para la población de ganado definida, kg CH4 cabeza-1 año-1 N(T) = la cantidad de cabezas de ganado de la especie/categoría T del país
T = especie/categoría de ganado
Donde:
Total CH4Entérica = emisiones totales de metano por fermentación entérica, Gg CH4 año-1 Ei = emisiones de las ith categorías y subcategorías de ganado
2014
2015 2016 2017 2018
60


Vacas de baja producción
59.36 59.36 59.36 59.36
59.36
Ganado bovino para producción (No clasificado)
Ganado bovino terneros predestetos
Ganado bovino de engorda Caprinos Porcinos Porcinos > 6 meses Pollos engorda
Tabla 3.2 Factores de emisión
La Tabla 3.3 describe los resultados obtenidos con relación al inventario de metano por
46.17 46.17 46.17 46.17
23.74 23.74 23.74 23.74
46.17
23.74
Ganado bovino Toros utilizados con fines reproductivos
147.74 147.74 147.74 147.74
147.74
Ganado bovino Terneras de reemplazo
52.76 52.76 52.76 52.76
52.76
65.96 65.96 65.96 65.96
5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0
65.96
Ovinos
5555
5
Porcinos < 6 meses
1111
1
Aves ponedoras
0000
0
Pavos
0000
0
3A1.3 Resultados
fermentación entérica (expresado como CO2 e) en bovinos en el Estado de Yucatán.
AÑO Vacas
2014 278358.79
2015 268488.45
2016 283604.34
2017 258741.66
2018 281875,08
Vaquillas reemplazo
56375.76 54376.73 57438.13 52402.72 57087,91
Engorda
94481.07 91130.86 96261.53 87822.59 95674,58
Sementales
12180.29 11748.39 12409.82 11321.90 12334,16
En desarrollo
116159.76 112040.84 118348.74 107973.49 117627,12
No clasificado
1117.46 1077.83 1138.52 1038.71 1131,57
CO2 e (GWP=28)
849.31 819.19 865.32 789.46 860,04
INVENTARIO DE BOVINOS DE YUCATÁN POR GRUPO ETARIO
RENDIMI- ENTO DE CH4
g CH4/kg
materia Gg seca CH4
consumida
18.07 30.33 18.07 29.26 18.07 30.90 18.07 28.19 18,07 30,72
Tabla 3.3 Emisiones de metano por fermentación entérica en bovinos por grupo etario en el Estado de Yucatán (2014-2018).
La Tabla 3.3 muestra que las emisiones de metano por fermentación entérica contribuyen de manera importante a los inventarios de GEI del Estado de Yucatán en el sector AFOLU. Esto se debe principalmente al tipo de carbohidrato (estructural) consumido (celulosa, hemicelulosa) por los bovinos en pastoreo de gramíneas tropicales, que contribuye en forma significativa en el proceso fermentativo con el principal precursor (H2) para la reducción del dióxido de carbono a metano en el rumen (Ku-Vera et al., 2020a) y a la baja degradabilidad ruminal del pasto consumido lo cuan
61


induce un largo tiempo de retención de la digesta en el rumen. No obstante, existen buenas posibilidades para reducir dichas emisiones hasta en un 20% por animal día (neto), con la incorporación de follajes, frutos y vainas de árboles y arbustos forrajeros disponibles en Yucatán para la alimentación del ganado rumiante (Ku-Vera et al., 2020b).
900 880 860 840 820 800 780 760
Emisión Fermentación Entérica
2014
2015 2016 2017 2018 Emisión Fermentación Entérica
Figura 3.1. Emisión de Fermentación Entérica desde 2014 a 2018 (Gg de CO2e) 3A2. Gestión del estiércol
3A2.1. Datos de Actividad
El Estado de Yucatán ocupa el cuarto lugar en producción de carne de cerdo en México con una población de 1,135,190 cerdos (distribuidos en 410 granjas), 29,818,384 aves (carne y huevo) y 574,247 bovinos en 2019. La producción animal genera desechos orgánicos (heces, orina) que tienen potencial contaminante del suelo, el aire y el agua. Las heces fecales y la orina, debido a su contenido de nitrógeno, representan una fuente de emisión de óxido nitroso (N2O). Sin embargo, las nuevas tecnologías para la generación de energía renovable, en particular el aprovechamiento del biogás representa una oportunidad para que los desechos sean empleados en la generación de energía eléctrica y calórica en las granjas y establos.
Hacia finales de 2015, se habían instalado en el Estado de Yucatán 123 biodigestores en granjas porcinas; sin embargo, aunque los biodigestores han sido instalados y están en operación en las granjas de cerdos de mediana escala en Yucatán, la rentabilidad económica y la recuperación de la inversión, ocurre sólo en el largo plazo (>30 años), por lo que los productores tienen la percepción de que solo representa un gasto que se tiene que cumplir de acuerdo con la normatividad ambiental vigente para poder seguir operando (Pérez-Espejo y Cervantes-Hernández, 2018).
Los datos de actividad para esta categoría fueron obtenidos de los inventarios de ganado del SIAP (Bovinos, ovinos, caprinos, aves, y porcinos) y de INEGI se obtuvieron los grupos étarios.
62


Año
2014
2015
2016
2017
2018
Datos de Actividad (cabezas de ganado)
9,561,044
9,763,214
11,162,762
11,278,224
11,686,515
Tabla 3.4 Datos de actividad para la categoría de Gestión de Estiércol 3A2.2. Metodología y Factores de Emisión
La metodología de esta subcategoría se considera Método Nivel ya que se emplearon los factores de emisión IPCC 2006 por defecto para temperatura cálida anual promedio para cada una de las subcategorías de población recomendadas.
Estos factores de emisión representan el rango de contenido de sólidos volátiles del estiércol y de prácticas de gestión del estiércol empleados en cada región, así como la diferencia en las emisiones debida a la temperatura
Las emisiones fueron calculadas utilizando la ecuación 10.22 IPCC 2006
Donde:
CH4Estiércol = emisiones de CH4 por la gestión del estiércol, para una población definida, Gg CH4 año-1
EF(T) = factor de emisión para la población de ganado definida, kg CH4 cabeza-1 año-1 N(T) = la cantidad de cabezas de la especie/categoría de ganado T del país
T = especie/categoría de ganado
2014
2015 2016 2017 2018
Vacas de baja producción
2222
2
63


Ganado bovino para producción (No clasificado)
Ganado bovino terneros predestetos
Ganado bovino de engorda Caprinos Porcinos Porcinos > 6 meses Pollos engorda
3A2.3. Resultados
22222
22222
4 4 4 4 4 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 2 2 2 2 2 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08
Tabla 3.5 Factores de emisión
Ganado bovino Toros utilizados con fines reproductivos
1111
1
Ganado bovino Terneras de reemplazo
3333
3
Ovinos
0.2 0.2 0.2 0.2
0.2
Porcinos < 6 meses
2222
2
Aves ponedoras
0.02 0.02 0.02 0.02
0.02
Pavos
2222
2
La Tabla 3.6 describe las emisiones de CO2 e por gestión del estiércol en el Estado de Yucatán. Se observa que las emisiones son relativamente bajas comparadas con otras fuentes de emisión probablemente debido a la adecuada gestión del estiércol en la porcicultura intensiva de Yucatán, así como a la relativa baja contribución de las emisiones (N2O) provenientes de las heces y orina bovina. En observaciones preliminares en las cámaras de respiración de la FMVZ-UADY se encontró que las heces bovinas no emiten metano, debido en esencia a las condiciones aeróbicas en que se encuentran en los potreros. Esta observación coincide con lo reportado por Hellwing et al. (2012) con las heces de vacas lecheras en Holanda, es decir en la ausencia de emisiones de metano a partir de las heces.
SECTOR IPCC 2006
Nombre de Categoría IPCC 2006
Emisión (Gg CO2 e)
3 - AFOLU 3 - AFOLU
3 - Agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra
3.A.2 - Gestión del estiércol 1
2014
84,33
2015
Emisión (Gg CO2 e)
83,28
2016
Emisión (Gg CO2 e)
88,29
2017
Emisión (Gg CO2 e)
86,91
2018
Emisión (Gg CO2 e)
92,91
Tabla 3.6 Emisiones de CO2 e por gestión del estiércol en el Estado de Yucatán
Los volúmenes de biogás y de metano obtenido a partir de las excretas de cerdo se pueden observar
en la Tabla 3.7, y evidencian el potencial del gas producido para generar energía eléctrica útil para
64


la granja o rancho. A pesar del potencial para la generación de biogás y energía eléctrica de las excretas porcinas, estas excreciones han creado un fuerte conflicto social entre los propietarios de las granjas porcinas de gran escala y las comunidades indígenas mayas que ha conducido a litigios que se están dirimiendo inclusive en la Suprema Corte de Justicia de la Nación en 2020. En principal argumento esgrimido por las comunidades es la contaminación del agua, que inciden sobre uno de los atractivos turísticos más importantes de Yucatán como lo son los cenotes, por ejemplo, aquellos en los municipios de Cuzamá y Homún, que son importantes fuentes de ingreso para la población maya. No obstante, la instalación y operación de 123 de biodigestores en granjas porcícolas, evidencia la determinación de los porcicultores yucatecos por reducir las descargas de elementos contaminantes al manto freático y contribuir así a una producción animal con menor impacto ambiental.
No. de Año* granja
1 2010 2 2010 3 2010 4 n.d. 5 2011 6 2011 7 2011 8 2011 9 2011
10 2011 11 2011 12 2011 13 2011
Total Promedio
No. de cerdos*
5,250 6,783 9,000 7,500 6,249 6,235 6,089 6,219 6,259 6,249 5,619 6,203 8,125 85,708 6,598
Biogás generado (M3/año)*
396,353.5 370,365.5 355,692.5 310,104.0 223,526.0 219,282.5 217,795.5 213,123.5 210,605.0 205,677.5 200,823.0 95,666.5 42,559.0 3,061,474.0 235,498.0
Metano generado (M3/año)**
257,629.8 240,737.6 231,200.1 201,567.6 145,291.9 142,468.6 141,567.1 138,530.3 136,893.3 133,690.4 130,535.0 62,183.2 27,663.4 1,989,958.1
153,073.7
Contenido energético del CH4 producido (kW h/año)**
2,568,568.86 2,400,153.62 2,305,065.25 2,009,628.97 1,448,560.24 1,420,412.19 1,411,423.74 1,381,146.84 1,364,825.70 1,332,893.04 1,301,433.45 619,966.75 275,803.60 19,839,882.26
1,526,144.79
Contenido energético del CH4 producido (kW h/año)***
2,203,725.46 2,059,232.18 1,977,650.30 1,724,178.24 1,242,804.56 1,218,654.70 1,210,942.98 1,184,966.66 1,179,963.80 1,143,566.90 1,116,575.88 531,905.74 236,628.04 17,021,795.44
1,309,368.88
*según FIRCO; **según FNR (2009, Alemania); ***Martínez (2015)
Tabla 3.7 Biogás, metano y energía eléctrica generada a partir de excretas de cerdo en el Estado de Yucatán (Pérez-Espejo y Cervantes-Hernández, 2018).
65


94.00 92.00 90.00 88.00 86.00 84.00 82.00 80.00 78.00
Emisiones de CO2e (Gg) Gestión de Estiércol
2014 2015
Emisión Gestión de Estiércol
2016 2017 2018
3B. Tierras
Gráfica 3.2. Emisión de Gestión de Estiércol desde 2014 a 2018 (Gg de CO2e)
En la última década, muchos países tropicales han logrado avances importantes en el desarrollo e implementación de sus sistemas nacionales de monitoreo forestal, que incluyen censos anuales, sondeos periódicos y detección remota, lo que les está permitiendo tener un mejor entendimiento sobre sus recursos forestales. En México, desde la década de los noventa, se cuenta con información de la distribución de los diferentes tipos de vegetación y las áreas de uso agrícola, pecuario y forestal en el territorio nacional en las Cartas de Uso de Suelo y Vegetación generadas por el Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI). Dicha información ha permitido elaborar reportes nacionales e internacionales del sector forestal, debido a su consistencia en el uso de la clasificación sobre la cobertura vegetal y el uso del suelo en nuestro país. Sin embargo, en los últimos años, se ha demostrado que la información de uso del suelo y vegetación tiene limitaciones importantes para la detección de cambios en la cobertura vegetal, lo que evidencia la necesidad de contar con sistemas de monitoreo de los recursos forestales con una mayor resolución temporal y espacial. Adicionalmente, los requerimientos globales de información indican que los inventarios deben considerar otros aspectos tales como la elaboración de criterios e indicadores para estimar la biomasa y la captura de carbono, o evaluar la calidad de los ecosistemas en distintos periodos (CONAFOR, 2020a y b).
En este contexto y con la implementación de nuevos avances tecnológicos, la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) diseñó e implementó el Sistema Nacional de Monitoreo Forestal (SNMF) para generar información geoespacial sobre la dinámica de la cobertura de los ecosistemas forestales, incluyendo la deforestación y degradación forestal. La implementación óptima del SNMF contempla tres componentes esenciales: (1) el Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) dedicado a la
66


colecta, gestión y análisis de datos de campo para la generación de indicadores forestales; (ii) el sistema Satelital de Monitoreo Forestal (SAMOF), componente que se apoya en la percepción remota para el análisis de la cobertura de suelo y sus cambios originados por causas naturales o antrópicas para así estimar la degradación y las tasas de deforestación del país; y (iii) el Sistema Nacional de Monitoreo, Reporte y Verificación (SNMRV), dedicado a la estimación y reporte de flujos de emisiones de GEI en el sector forestal.
El uso de información y herramientas de percepción remota para el monitoreo de cambios en el área forestal se ha incrementado paulatinamente. De acuerdo a lo señalado en la Evaluación de los recursos forestales mundiales 2015, el 56% de los países han generado sus propios mapas de cambio de bosque mediante herramientas de percepción remota para monitorear los cambios en el área forestal con mayor exactitud (Romijn et al., 2015). En México, la CONAFOR ha trabajado intensamente en la producción de mapas de cobertura y de cambios de cobertura de alta calidad, lo que ha permitido ser uno de los primeros países en elaborar y someter sus niveles de referencia de emisiones forestales en el marco del mecanismo internacional para REDD+.
3B.1. Datos de Actividad
Para el análisis de los datos de actividad se emplearon los productos del sistema Satelital de Monitoreo Forestal (SAMOF). Los cuales emplean dos principales enfoques operativos:
Enfoque wall-to-wall (pared a pared), cuyo objetivo es producir mapas de cobertura de cobertura de suelo (MCS) y mapas de cambios de cobertura suelo (MCCS) con la suficiente calidad (mayor resolución espacial y temporal y adecuada exactitud temática) para monitorear las diferentes transiciones de interés para el país (de forestación, reforestación, recuperación, permanencias, etc.); y
Enfoque de muestreo sistemático, implementado a través del uso de una malla nacional de muestreo basada en el diseño del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS).
Los mapas de coberturas del suelo (MCS) son de muy alta calidad, con una resolución temática de 34 clases de cobertura de suelo a nivel nacional y una unidad mínima mapeable (UMM) de 1 ha, y una escala de representación gráfica equivalente 1:75,000, elaborado a partir de imágenes del sensor OLI2 de Landsat 8, tomadas durante el año 2016.
A nivel Nacional los mapas del SAMOF tienen una precisión o exactitud temática mayor al 80% a nivel de las 34 clases de coberturas de suelo y otras coberturas del suelo, y de 90% a nivel de las clases para reporte adoptadas por las directrices del Panel Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC por sus siglas en inglés). Las 34 clases de cobertura de suelo del SAMOF y su homologación con las clases IPCC se muestran a continuación:
67


Número Clase de cobertura de suelo SAMOF
1 Bosque de Coníferas de Altura
2 Bosque de Coníferas
3 Bosque de Encino-Galería
4 Chaparral
5 Mezquital y Submontano
6 Bosque Cultivado
7 Bosque Mesófilo y Selva Baja Perennifolia
8 Selva Baja y Mediana Subperennifolia
9 Manglar y Petén
10 Selva Mediana y Alta Perennifolia
11 Selva alta Subperennifolia
12 Selva Baja Caducifolia Subcaducifolia
13 Selva Mediana Caducifolia y Subcaducifolia
14 Mezquital Xerófilo y Vegetación Galería
15 Matorral Crasicaule
16 Matorral Espinoso Tamaulipeco
17 Matorral Sarco-Crasicaule
18 Matorral Sarcocaule
19 Matorral Sarco-Crasicaule de Neblina
20 Matorral Rosetófilo Costero
21 Matorral Desértico Micrófilo y Rosetófilo
22 Popal
23 Tular
24 Vegetación de Dunas Costeras
25 Vegetación de Desiertos Arenosos
26 Vegetación Halófila Hidrófila
27 Vegetación Halófila Xerófila y Gipsófila
28 Pastizales Naturales
29 Pastizales Cultivado e Inducido
30 Tierras Agrícolas - Cultivos perennes
31 Tierras Agrícolas - Cultivos anuales
32 Urbano y Construido
33 Suelo Desnudo
Clase IPCC
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
Tierras de Cultivo
Tierras de Cultivo
Asentamientos Humanos
Otras Tierras
34 Agua Humedales
Tabla X.XX. Clases de Coberturas de suelo del SAMOF y homologación con las clases IPCC a nivel nacional.
68


Para la elaboración y actualización de los mapas de cobertura de suelo (MCS) en años previos al año base 2016 consistió en utilizar el MCS 2016 como mapa de referencia, sobre el cual se adicionan o sustraen los polígonos de las capas de cambios obtenidas en los mapas de cambio de coberturas de suelo (MCCS). El mapa de referencia 2016 para el estado de Yucatán fue verificado por un grupo de especialistas de la Secretaría de Desarrollo Sustentable a través de un proceso de comparación de las clases del SAMOF con las clases presentes en la carta de uso del suelo y vegetación Serie VI del INEGI y con el Inventario Forestal. También se empleó en la verificación un proceso de fotointerpretación Identificando cada polígono por sus atributo de como son el color, la textura, el tono, la ubicación, la forma, tamaño, etc. A través de este análisis se verificó el mapa con 15 clases de cobertura de suelo para el Estado de Yucatán, como se muestra en la figura X.XX.
Figura X.XX. Mapa de cobertura de suelo (MCS) del estado de Yucatán año 2016.
De acuerdo al mapa de cobertura de suelo del SAMOF, el estado de Yucatán tiene una superficie de 3.9 millones de hectáreas, de la cual el 75% corresponde a tierras forestal, siendo la principal clase de vegetación, las Selva Mediana Caducifolia y Subcaducifolia con el 58% de cobertura, como se muestra en la siguiente tabla:
69


Clase Cobertura de suelo (SAMOF)
Clasificación Superficie Porcentaje IPCC (ha) (%)
Selva Mediana Caducifolia y Subcaducifolia
Selva Baja Caducifolia y Subcaducifolia Selva Baja y Mediana Subperennifolia Urbano y Construido
Tular
Vegetación de Dunas Costeras Sabana
Vegetación Halófila Hidrófila
Tierras Forestales
Tierras Forestales
Tierras Forestales Asentamientos Humanos Pastizales
Pastizales
Pastizales
Pastizales
2,288,205.86
58.04
Pastizales Cultivado e Inducido
Pastizales 533,860.36 13.54
379,371.59 9.62 175,514.16 4.45 88,198.41 2.24 29,037.63 0.74 7,309.57 0.19 1,395.90 0.04 648.63 0.02
Tierras Agrícolas - Cultivos anuales
Tierras de Cultivo 232,676.95 5.90
Manglar y Petén
Tierras Forestales 110,764.43 2.81
Agua
Humedales 63,204.71 1.60
Tierras Agrícolas - Cultivos perennes
Tierras de Cultivo 26,817.27 0.68
Suelo Desnudo
Otras Tierras 4,936.93 0.13
Bosque Cultivado
Tierras Forestales 702.90 0.02
Total 3,942,645.30 100
Tabla X.XX. Superficie y porcentaje por clase de cobertura de suelo del SAMOF y clasificación IPCC en el estado de Yucatán año 2016.
Por otra parte, las 34 clases de cobertura de suelo a nivel nacional se dividen en 7 ecorregiones terrestres (figura X.XX). Las ecorregiones son unidades geográficas con flora, fauna y ecosistemas característicos, mediante las cuales el país se divide en grandes “ecozonas” o regiones biogeográficas. La relevancia de las ecorregiones radica en el reconocimiento de que las divisiones políticas con fines administrativos (por ejemplo estados y municipios) no respetan los procesos ecológicos, por lo que es importante el desarrollo de políticas públicas que incluyan escalas espaciales adecuadas y que consideren la dinámica ambiental (CONABIO, 2019).
70


Fuente: Estimación de la tasa de deforestación bruta en México para el periodo 2001-2018 mediante el método de muestreo (2020), CONAFOR.
Figura X.XX. Ecorregiones terrestres de México.
De las 7 ecorregiones terrestres en México, en el estado de Yucatán se ubican las ecorregiones
“Selvas Cálido- Húmedas” y “Selvas Cálido- Secas”, como se muestra en la figura X.XX
IMAGEN
En el capítulo 3 del volumen 4 de las Directrices del IPCC (2006) se indica que es posible estimar los cambios de cobertura de suelo mediante un enfoque de proporciones basado en un muestreo sistemático de parcelas. Este procedimiento fue utilizado en este inventario, para ello una parcela es una superficie cuadrada de una hectárea. De igual manera, en una parcela se encuentran los conglomerados que tiene una superficie circular con un diámetro 56.42 m, con
71


Cada ste sentido se obtuvo información sobre....
Cuando se aplica este método, se cubre la superficie de análisis por un determinado número de puntos de muestra y se determina el cambio de uso de la tierra para cada punto. Posteriormente, se calcula la proporción de cada categoría de cambio de uso de la tierra dividiendo la cantidad de puntos identificados para una categoría específica entre el número total de puntos muestreados. Las estimaciones de superficie para cada categoría de cambio de uso de la tierra se obtienen multiplicando la proporción de cada categoría por la superficie total del área de trabajo.
IMAGEN
Se determinó un periodo de análisis desde 2001 hasta 2018. El principal criterio para definir este periodo, suficientemente amplio, se basa en la necesidad de la CONAFOR de tener datos continuos para apoyar el diseño y evaluación de las políticas públicas en el sector forestal.
Equidistancia (Km)
Ecorregión
Total
Selvas Cálido-Húmedas
Selvas Cálido-Secas
10 x 10 76 2.5 x 2.5 3,465
35 111 687 4,152
5x5 14
119 133
Total 3,555
841 4,396
72


Tabla XX. Distribución de los puntos de muestreos (parcelas) por ecorregión del estado de Yucatán.
73


25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
-
FL-GL FL-CL FL-SL FL-OL
FL = Tierras Forestales
CL = Tierras de Cultivo
SL = Asentamientos Humanos OL = Otras tierras
FL-WL
GL = Pastizales WL = Humedales
Figura X.XX. Superficie anual de deforestación bruta en el estado de Yucatán por tipo de transición IPCC en el periodo 2001 - 2018
74
Superficie en hectáreas


30,000
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
-
Figura X.XX. Superficie anual de deforestación bruta en el estado de Yucatán en el periodo 2001 – 2018.
3B.2. Metodología y Factores de Emisión
La estimación de las emisiones reportadas en el Nivel de Referencia de Emisiones Forestales (NREF) de México fueron obtenidas a partir de la diferencia en las existencias totales de carbono (de los cinco reservorios de carbono según las Directrices del IPCC para Tierras Forestales) a nivel nacional
75
Superficie en hectáreas


entre dos años contiguos. Las existencias de carbono de cada año fueron obtenidas empleando: (i) las etiquetas de las clases IPCC de 26,220 parcelas (conglomerados) distribuidas sobre una malla sistemática que cubre todo el país y que han sido analizadas para el periodo 2000-2016 y, (ii) los datos de carbono para los 5 reservorios del IPCC.
Las etiquetas de las clases IPCC de las 26,220 parcelas fueron obtenidas a partir de una interpretación visual de imágenes satelitales empleando la herramienta Collect Earth y siguiendo el sistema de clasificación de las “Guías para la Interpretación de Cartografia de Uso de Suelo y Vegetación INEGI 2017”. Las 26,220 parcelas se distribuyeron sobre las coordenadas centrales de los conglomerados (CGL) del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS), los cuales siguen una distribución sistemática con cobertura nacional.
Los datos de carbono de la Biomasa Aérea (BA), Biomasa Subterránea (BS), Madera Muerta y Mantillo fueron estimados con la información colectada en el INFyS y el análisis de las etiquetas de las clases IPCC de las 26,220 parcelas. El INFyS cuenta con 26,220 CGL distribuidos sobre una malla sistemática que cubre todo el país y en los que se ha recabado información para estos 4 reservorios. Para el caso del Carbono Orgánico en Suelos (COS), se recurrió a las estimaciones de carbono orgánico del suelo a 30 cm de profundidad para México y Estados Unidos (Guevara et al., 2020).
Las existencias totales anuales de carbono de cada reservorio fueron obtenidas a través de la estimación de promedios de carbono (a partir de los contenidos de carbono) de la clase de “Tierras Forestales” (parcelas identificadas como “Tierras Forestales” de acuerdo con las etiquetas de las clases IPCC de las 26,220 parcelas) que se extrapolaron a nivel nacional. Con esta información, las emisiones fueron obtenidas a partir de la diferencia anual en las existencias totales de carbono para los cinco reservorios. Los detalles de la obtención para cada uno de los insumos se pueden consultar en CONAFOR (2020a) y en CONAFOR (2020c).
De manera particular las estimaciones de este trabajo se realizaron utilizando el subconjunto de datos de la malla nacional de CONAFOR para el Estado de Yucatán. La base de datos del Estado de Yucatán consta de 3,724 sitios de muestreo que corresponden a 931 parcelas (conglomerados) del INFyS, los cuales también se distribuyen sobre una malla sistemática que abarca la superficie total del Estado. De acuerdo con las etiquetas de las clases IPCC, el subconjunto de datos para el Estado de Yucatán esta subdividido en siete coberturas distintas (ver Tabla X.XX). Sin embargo, para este trabajo únicamente se consideró trabajar con cuatro de estas coberturas: permanencia de tierras forestales, permanencia de praderas, deforestación y pérdida de praderas. En conjunto dichos datos corresponden a 3,464 sitios de muestreo y a 866 conglomerados.
Cobertura IPCC
Permanencia de tierras forestales
Permanencia de praderas
Deforestación
Pérdida de praderas
Recuperación forestal
Otras permanencias
Otros cambios
Total
Sitios (Conglomerados)
2820 (705)
348 (87)
292 (73)
4 (1)
120 (30)
136 (34)
4 (1)
3724 (931)
76


Tabla X.XX. Distribución de las coberturas IPCC en el subconjunto de datos de la malla nacional de CONAFOR para el Estado de Yucatán.
De acuerdo con criterios establecidos por CONAFOR, se aplicaron filtros específicos para eliminar aquellos datos que representen errores de muestreo. Los filtros se aplicaron de manera diferencial para la dinámica de permanencias y la de pérdidas, tanto de tierras forestales como de praderas. En el caso de las permanencias tanto de tierras forestales como de praderas se aplicaron filtros para (1) asegurar que se levantaran en las coordenadas esperadas, sin desplazamiento del sitio, y tanto el muestreo como el remuestreo se levantaron en la misma superficie; (2) considerar la presencia de cubierta forestal en ambos ciclos de muestreo; (3) asegurar que los cuatro sitios de muestreo se encuentren dentro de la distancia mínima establecida (56.43 m), además de descartar aquellos sitios sin información; y (4) descartar aquellos sitios inaccesibles en ambos ciclos de muestreo.
Por su parte, para la deforestación y la pérdida de praderas se aplicaron filtros para (1) eliminar aquellos sitios donde las mediciones de ambos ciclos de muestreo ocurrieran antes del cambio; (2) eliminar aquellos sitios donde la perturbación ocurre antes de ambos ciclos de muestreo, y considerar únicamente los sitios que presenten datos para ambos ciclos de muestreo; (3) el valor de la etiqueta de muestreo corresponde a la categoría IPCC correspondiente mientras que el valor de la etiqueta del remuestreo es distinto a la categoría IPCC correspondiente; y (4) descartar sitios con datos nulos o ausentes en ambos ciclos de muestreo, o con valores en el muestreo pero no en el remuestreo. Una vez que se aplicaron dichos filtros la cantidad de datos disminuyó a 2,824 sitios de muestreo (ver Tabla 2).
Posteriormente, se aplicó un segundo proceso de filtrado en el cual se descartaron aquellos datos de sitios cuyo valor del contenido de las densidades de carbono fuese de cero en ambos ciclos de muestreo. Finalmente, se aplicó un tercer proceso de filtrado donde se consideró solo a aquellos conglomerados que mantuviesen contenidos de carbono en los cuatro sitios de muestreo (ver Tabla 2). El conjunto final de datos es de 2,628 sitios que representan a 657 conglomerados.
Cobertura IPCC
Sitios (Conglomerados)
1er filtro 2do filtro 3er filtro
Permanencia de tierras forestales Deforestación
Total
2820 (705) 292 (73) 3464 (866)
2458 (614.5) 218 (54.5) 2824 (706)
2364 (591) 196 (49) 2628 (657)
Permanencia de praderas
348 (87) 144 (36) 64 (16)
Pérdida de praderas
4 (1) 4 (1) 4 (1)
Tabla 2. Filtros aplicados en el subconjunto de datos de la malla nacional de CONAFOR para el Estado de Yucatán.
Los contenidos de carbono del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS), tanto en el muestreo como en el remuestreo, se obtuvieron a partir de los registros de plantas leñosas mayores
77


a 7.5 cm, sin considerar plantas de menor tamaño. Sin embargo, se conoce que una gran cantidad de la biomasa almacenada en ecosistemas forestales, particularmente en bosques tropicales de México, es aportada por las plantas de talla pequeña (Romero-Duque et al., 2007; Read y Lawrence, 2003).
Dada la importancia de la vegetación con diámetros menores a 7.5 cm en las estimaciones de carbono forestal. En este trabajo se aplicó un factor de corrección para árboles de tamaño pequeño, que no se consideran en el INFyS, y así evitar una posible subestimación de los contenidos de carbono. El factor de corrección fue desarrollado y proporcionado por investigadores del Centro de Investigación Científica de Yucatán (Hernández-Stefanoni J.L y Dupuy Rada J.M., comunicación personal, 11 de junio de 2021), y es específico para los ecosistemas de la Península de Yucatán (ver Tabla X.XX).
Selvas cálido-húmedas
Selvas cálido-secas
Percentil Rango
Factor de Percentil Rango Factor de corrección corrección
0 a 10 25 a 50 75 a 100
< 17.8 1.87 77.9 - 110.3 1.36 > 142.3 1.11
0 a 10 25 a 50 75 a 100
< 37.5 1.56 45.8 a 69.4 1.25 > 79.8 1.17
10 a 25 17.9 - 77.8
1.55 10 a 25 37.6 a 45.7 1.45
50 a 75 110.4 - 142.2
1.19 50 a 75 69.5 a 79.7 1.22
Tabla X.XX Factores de corrección por tipo de vegetación
La aplicación de los factores de corrección implica que los contenidos de carbono del INFyS de cada sitio (400 m2) fueran transformados a contenidos por hectárea. Posteriormente, los contenidos de carbono por hectárea se ordenaron de forma ascendente y por separado para cada ecorregión. A continuación, se identificó el percentil y el factor de corrección que les corresponde de acuerdo con el rango de sus contenidos de carbono por hectárea. Finalmente, se multiplicó el contenido de carbono original, es decir aquel que proviene del INFyS y no se transformó por hectárea, por el factor de corrección correspondiente. Este proceso se realizó por duplicado, uno para la base de datos que se obtuvo a partir del primer filtrado de datos y uno más para la base de datos que se obtiene con el tercer filtrado (ver Tabla X.XX). El cálculo de las densidades de carbono y de los factores de emisión y absorción se hizo de manera separada para cada una de las bases de datos ya mencionadas, y de manera individual en los distintos reservorios: (1) biomasa aérea; (2) biomasa aérea ajustada, donde se aplicó un factor de corrección para considerar a la vegetación menor a 7.5 cm; y (3) en la biomasa subterránea.
Adicionalmente, el cálculo de las densidades de carbono, y por ende de los factores de emisión y absorción, se realizó de manera independiente para las categorías IPCC. En el caso de las permanencias, tanto de tierras forestales como de praderas, el cálculo se realizó como una tasa de cambio anualizada, la cual considera datos de ambos ciclos de muestreo y el periodo de tiempo entre ambos con la siguiente fórmula:
78


= −
Dónde:
CCA = Criterio de cambio anualizado o tasa de cambio anualizado
CCRM = Contenido de carbono para la biomasa, por arriba del suelo o por debajo del suelo, de acuerdo con el Remuestreo del INFyS. Unidades en toneladas
CCM = Contenido de carbono para la biomasa, por arriba del suelo o por debajo del suelo, de acuerdo con el Muestreo del INFyS. Unidades en toneladas
Intervalo MRM = Intervalo de tiempo entre la medición de campo del muestreo y el remuestreo, cuando ambos ciclos tienen registro de campo
Por su parte, las dinámicas que involucran un cambio de clase de vegetación IPCC en el periodo 2000-2018 se estimaron de la siguiente manera. En el caso de las pérdidas de tierras forestales y de praderas se considera como emisión el contenido de carbono más cercano al cambio de clase de vegetación, ya sea muestreo o remuestreo pero siempre y cuando la medición se realizó previamente al cambio de categoría.
Posteriormente, se realizó la estimación de las densidades de carbono con el enfoque de estimadores de razón y basado en el diseño del INFyS. El estimador de razón utiliza los datos de contenido de carbono para la biomasa, por arriba del suelo o por debajo del suelo, y la superficie muestreada a nivel de sitio (400 m2), mediante la siguiente fórmula:
= 1 = 1
Dónde:
̂= Estimador de razón
= Carbono total en el sitio (o UMS) i
= Superficie muestreada en el sitio (o UMS) i (400 m2) = Número total de sitios en el estrato
Adicionalmente, se calculó la varianza de los estimadores de razón para cada ecorregión e intensidad de muestreo mediante la siguiente fórmula:
1
Dónde:
Por su parte, la transición de cualquier otra categoría a tierras
forestales se calculó como una tasa de cambio donde ...[Falta la sesión con Rafa Murguía].
̂ =
̂ ( ̂ ) = ( − 1 ̅ 2 ) (
2 − ̂
+ ̂ 2 2 ) =1
=1
=1
79


̂= Estimador del carbono a nivel de estrato
= Carbono total en el sitio (o UMS) i
= Superficie muestreada en el sitio (o UMS) i (400 m2) = Número total de sitios en el estrato
= 1
Finalmente, se realizó la estimación de incertidumbres para cada ecorregión e intensidad de muestreo con la fórmula:
̂ = 1 . 9 6 √ ̂ ̂ 1 0 0 ̂
Resultados
Los resultados se obtuvieron por separado para la base de datos que incluye el primer filtrado de datos, es decir aquella que incluye valores con ceros; y por otro lado la base de datos que implica un tercer filtrado, donde se excluyen valores con cero en ambos ciclos de muestreo y sitios (ver Tabla 2). Adicionalmente, los cálculos en cada base de datos se realizaron de manera individual en los distintos reservorios: (1) biomasa aérea; (2) biomasa aérea ajustada, donde se aplicó un factor de corrección para considerar a la vegetación menor a 7.5 cm; y (3) en la biomasa subterránea.
Estimador de razón y estimación de incertidumbres
Los estimadores de razón e incertidumbre se calcularon de manera independiente para las categorías IPCC, y tomando en cuenta tanto la ecorregión como la equidistancia. Ambas ecorregiones muestran valores de carbono mayores en las equidistancias de 5 x 5 y de 10 x 10, con contenidos de carbono mayores en las selvas húmedas (Figura X.XX).
̅ =
80


2.50 1.50 0.50
-0.50 -1.50 -2.50 -3.50
Permanencia de tierras forestales
a
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa aérea
10 x 10 20 x 20 5 x 5 B. aérea ajustada
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa subterránea
Selvas Calido-Humedas
1.31
0.29
1.15
1.31
-0.25
1.35
0.37
0.05
0.33
Selvas Calido-Secas
0.47
-0.29
0.59
0.60
-1.48
0.89
0.13
-0.08
0.17
2.50 1.50 0.50
-0.50 -1.50 -2.50 -3.50
Permanencia de tierras forestales
b
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa aérea
10 x 10 20 x 20 5 x 5 B. aérea ajustada
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa subterránea
Selvas Calido-Humedas
1.308
0.310
1.230
2.066
0.413
1.852
0.373
0.051
0.353
Selvas Calido-Secas
0.490
-0.292
0.637
0.780
-0.241
0.962
0.138
-0.083
0.182
Figura X.XX. Estimadores de razón e incertidumbres para la permanencia de tierras forestales. (a) Base de datos con ceros, primer filtrado; (b) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
En las selvas secas, la permanencia de praderas tiene valores negativos de carbono, es decir representa emisiones de carbono; en particular en la base de datos sin ceros. La malla de 10 x 10 desaparece cuando no se consideran los sitios con doble cero en ambos ciclos de muestreo. En la ecorregión de selvas húmedas la permanencia de praderas mantiene valores cercanos a cero, en su mayoría con valores positivos (Gráfica 2).
81
Contenido de Carbono / ha / año Contenido de Carbono / ha / año


1.00 0.50 0.00
-0.50 -1.00 -1.50 -2.00 -2.50 -3.00 -3.50 -4.00
Permanencia de praderas c
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa aérea
10 x 10 20 x 20 5 x 5 B. aérea ajustada
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa subterránea
Selvas Calido-Humedas
-0.16
0.16
-0.31
0.30
-0.05
0.05
Selvas Calido-Secas
0.08
-0.53
0.15
-0.73
0.02
-0.20
1.00 0.50 0.00
-0.50 -1.00 -1.50 -2.00 -2.50 -3.00 -3.50 -4.00
Permanencia de praderas
d
20 x 20 5 x 5 Biomasa aérea
20 x 20 5 x 5 B. aérea ajustada
20 x 20 5 x 5 Biomasa subterránea
Selvas Calido-Humedas
0.294
0.067
0.549
0.117
0.084
0.020
Selvas Calido-Secas
-1.520
-2.372
-0.569
Gráfica 2. Estimadores de razón e incertidumbres para la permanencia de praderas. (c) Base de datos con ceros, primer filtrado; (d) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
Las emisiones de carbono asociadas a la deforestación son considerablemente mayores a en las selvas húmedas, particularmente en la malla de 5 x 5. En las selvas secas, los contenidos de carbono son menores y se encuentran únicamente en la malla de 10 x 10 (Gráfica 3).
82
Contenido de Carbono / ha / año Contenido de Carbono / ha / año


5.00
0.00 -5.00 -10.00 -15.00 -20.00 -25.00 -30.00
Deforestación
e
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa aérea
10 x 10 20 x 20 5 x 5 B. aérea ajustada
10 x 10 20 x 20 5 x 5 Biomasa subterránea
Selvas Calido-Humedas
0.00
-3.74
-11.65
0.00
-7.00
-24.46
0.00
-1.07
-3.50
Selvas Calido-Secas
-2.71
-4.23
-0.77
5.00
0.00 -5.00 -10.00 -15.00 -20.00 -25.00 -30.00
Deforestación
f
20 x 20 5 x 5 10 x 10 Biomasa aérea
20 x 20 5 x 5 10 x 10 B. aérea ajustada
20 x 20 5 x 5 10 x 10 Biomasa subterránea
Selvas Calido-Humedas
-3.74
-13.99
-7.00
-23.23
-1.07
-4.19
Selvas Calido-Secas
-2.71
-4.23
-0.77
Gráfica 3. Estimadores de razón e incertidumbres para la deforestación. (e) Base de datos con ceros, primer filtrado; (f) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
La pérdida de praderas únicamente se observó en las selvas secas en la malla de 20 x 20, con los valores más elevados en la base de datos que incluye ceros (Gráfica 4).
83
Contenido de Carbono / ha Contenido de Carbono / ha


1
0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8
Pérdida de praderas
g
Biomasa aérea B. aérea ajustada 20 x 20
Biomasa subterránea
Selvas Calido-Secas
-2.13
-6.65
-0.61
1
0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8
Pérdida de praderas
h
Biomasa aérea B. aérea ajustada 20 x 20
Biomasa subterránea
Selvas Calido-Secas
-2.132647597
-3.326930251
-0.607804565
Gráfica 4. Estimadores de razón e incertidumbres para la deforestación. (g) Base de datos con ceros, primer filtrado; (h) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
Stock de carbono
En las selvas húmedas, el contenido de carbono en la biomasa aérea fue mayor en la malla de 5 x 5 y en particular como emisiones derivadas de la deforestación, con los valores más altos en la base que incluye cero (Gráfica 5). Mientras que, en las selvas secas, el contenido de carbono en la biomasa aérea mostró valores negativos elevados, es decir emisiones de carbono, para la pérdida de praderas en la malla de 20 x 20. Asimismo, se observaron valores negativos elevados para
84
Contenido de Carbono / ha
Contenido de Carbono / ha


deforestación en la base de datos con ceros, y en la pérdida de praderas para la base sin ceros (Gráfica 6).
5000000.0 0.0 -5000000.0 -10000000.0 -15000000.0 -20000000.0 -25000000.0 -30000000.0
Biomasa aérea Selvas cálido-húmedas
a
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
2531988.8
53446.7
184626.3
Permanencia praderas
351469.5
-102176.4
Deforestación
-25591748.5
0.0
-2386476.4
Pérdida de praderas
5000000.0 0.0 -5000000.0 -10000000.0 -15000000.0 -20000000.0 -25000000.0 -30000000.0
Biomasa aérea Selvas cálido-húmedas
b
5 x5
10 x 10
53446.7
20 x 20
Permanencia forestal
2702866.8
197423.1
Permanencia praderas
148207.3
187102.7
Deforestación
-5990582.6
-1257367.1
Pérdida de praderas
Gráfica 5. Stock de carbono de la biomasa aérea en selvas cálido-húmedas. (a) Base de datos con ceros, primer filtrado; (b) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
85
Stock de Carbono Stock de Carbono


400000.0 200000.0 0.0 -200000.0 -400000.0 -600000.0 -800000.0 -1000000.0 -1200000.0 -1400000.0 -1600000.0
Biomasa aérea Selvas cálido-secas
c
Permanencia forestal
5 x 5 10 x 10 20 x 20 Selvas Calido-Secas
251752.1
142444.4
-97950.2
Permanencia praderas
-227296.1
23939.2
Deforestación
-827472.7
Pérdida de praderas
-1359165.635
400000.00 200000.00 0.00 -200000.00 -400000.00 -600000.00 -800000.00 -1000000.00 -1200000.00 -1400000.00 -1600000.00
Biomasa aérea Selvas cálido-secas
d
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
272969.43
149566.59
-97950.20
Permanencia praderas
-651248.6
Deforestación
-110735.3756
Pérdida de praderas
-1359165.635
Gráfica 6. Stock de carbono de la biomasa aérea en selvas cálido-secas. (c) Base de datos con ceros, primer filtrado; (d) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
En el caso de la biomasa aérea ajustada, donde se considera la biomasa plantas de tamaño menores a 7.5 cm, se observó que en las selvas húmedas la deforestación en la malla de 5 x 5 presentó los valores más elevados, aunque únicamente en la base de datos que incluye ceros. Mientras que en la base de datos donde se eliminaron los ceros, se observaron tendencias similares, aunque con valores ligeramente menores (Gráfica 7). En las selvas secas, la biomasa ajustada mostró valores negativos elevados en la pérdida de praderas, particularmente en la malla de 20 x 20. Además, se
86
Stock de Carbono Stock de Carbono


observaron valores negativos elevados para deforestación en la base de datos con ceros, y en la pérdida de praderas para la base sin ceros (Gráfica 8).
10000000 0 -10000000 -20000000 -30000000 -40000000 -50000000 -60000000
Biomasa aérea ajustada Selvas cálido-húmedas
e
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
2976268.4
53383.8
-161979.4
Permanencia praderas
668150.9
-198902.5
Deforestación
-53737249.8
0.0
-4462710.9
Pérdida de praderas
10000000 0 -10000000 -20000000 -30000000 -40000000 -50000000 -60000000
Biomasa aeréa ajustada Selvas cálido-húmedas
f
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
4069968.45
84414.50
263138.94
Permanencia praderas
257284.5
349882.1
Deforestación
-9951803.765
-2351276.554
Pérdida de praderas
Gráfica 7. Stock de carbono de la biomasa aérea ajustada en selvas cálido-húmedas. (e) Base de datos con ceros, primer filtrado; (f) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
87
Stock de Carbono Stock de Carbono


1000000 0 -1000000 -2000000 -3000000 -4000000 -5000000
Biomasa aérea ajustada Selvas cálido-secas
g
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
Permanencia praderas
379081.0
183487.8
-498347.9
-312249.7
46961.4
Deforestación
-1290857.5
Pérdida de praderas
-4240596.8
1000000 0 -1000000 -2000000 -3000000 -4000000 -5000000
Biomasa aeréa ajustada Selvas cálido-secas
h
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
412155.11
238176.15
-80975.94
Permanencia praderas
-1015947.9
Deforestación
-172747.186
Pérdida de praderas
-2120298.39
Gráfica 8. Stock de carbono de la biomasa aérea ajustada en selvas cálido-secas. (g) Base de datos con ceros, primer filtrado; (h) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
En el caso de la biomasa subterránea, se observó que en las selvas húmedas la deforestación en la malla de 5 x 5 presentó los valores más elevados, aunque únicamente en la base de datos que incluye ceros. Mientras que en la base de datos donde se eliminaron los ceros, se observaron tendencias similares, aunque con valores ligeramente menores (Gráfica 9). En las selvas secas, la biomasa ajustada mostró valores negativos elevados en la pérdida de praderas, particularmente en la malla de 20 x 20. Además, se observaron valores negativos elevados para deforestación en la base de datos con ceros, y en la pérdida de praderas para la base sin ceros (Gráfica 10).
88
Stock de Carbono Stock de Carbono


2000000.0 1000000.0 0.0 -1000000.0 -2000000.0 -3000000.0 -4000000.0 -5000000.0 -6000000.0 -7000000.0 -8000000.0 -9000000.0
Biomasa subterránea Selvas cálido-húmedas
i
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
726457.9
15232.3
33390.3
Permanencia praderas
113350.3
-29120.3
Deforestación
-7693288.6
0.0
-680145.8
Pérdida de praderas
1000000.00 500000.00 0.00 -500000.00 -1000000.00 -1500000.00 -2000000.00
Biomasa subterránea Selvas cálido-húmedas
j
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
775469.51
15232.32
32238.76
Permanencia praderas
44431.6
53324.3
Deforestación
-1792661.457
-358349.6352
Pérdida de praderas
Gráfica 9. Stock de carbono de la biomasa subterránea en selvas cálido-húmedas. (i) Base de datos con ceros, primer filtrado; (j) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
89
Stock de Carbono Stock de Carbono


100000.0 0.0 -100000.0 -200000.0 -300000.0 -400000.0 -500000.0
Biomasa subterránea Selvas cálido-secas
k
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
Permanencia praderas
71745.4
40057.1
-27905.4
-86687.5
7163.2
Deforestación
-235829.7
Pérdida de praderas
-387362.2059
200000.00 100000.00 0.00 -100000.00 -200000.00 -300000.00 -400000.00 -500000.00
Biomasa subterránea Selvas cálido-secas
l
5 x5
10 x 10
20 x 20
Permanencia forestal
77801.13
42059.97
-27905.39
Permanencia praderas
-243645.6
Deforestación
-31559.58205
Pérdida de praderas
-387362.2059
Gráfica 10. Stock de carbono de la biomasa subterránea en selvas cálido-secas. (k) Base de datos con ceros, primer filtrado; (l) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
Estimador de razón ponderado
Los estimadores de razón ponderados para la biomasa aérea mostraron tendencias similares en ambas bases de datos, con ceros o sin ceros, donde en general se observaron valores ligeramente mayores en la base donde se eliminan los ceros. En el caso de las permanencias de tierras forestales y de praderas, la biomasa aérea se observó valores de carbono mayores en los bosques y sobre todo en las selvas húmedas. Sin embargo, en la base sin ceros se observó que la permanencia de
90
Stock de Carbono Stock de Carbono


praderas mostró valores negativos muy elevados (emisiones de carbono) en las selvas secas (Gráfica 11).
1.5 1.0 0.5 0.0
-0.5 -1.0 -1.5 -2.0
Biomasa aérea
a
Permanencia forestal
Permanencia praderas
Selvas Calido-Humedas
0.96
0.09
Selvas Calido-Secas
0.28
-0.28
1.5 1.0 0.5 0.0
-0.5 -1.0 -1.5 -2.0
Biomasa aérea
b
Selvas Calido-Humedas
Selvas Calido-Secas
Permanencia forestal
1.03
0.30
Permanencia praderas
0.12
-1.52
Gráfica 11. Estimadores de razón ponderados de la biomasa aérea para las permanencias de tierras forestales y de praderas. (a) Base de datos con ceros, primer filtrado; (b) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
En el caso de la deforestación y la pérdida de praderas, se observó que los estimadores de razón ponderados para la biomasa aérea mostraron valores muy similares entre ambas bases de datos. La deforestación de las selvas húmedas representó la dinámica con los valores de emisión más elevados (Gráfica 12).
91
Toneladas de Carbono / ha / año Toneladas de Carbono / ha / año


0.0 -2.0 -4.0 -6.0 -8.0
-10.0 -12.0
Biomasa aérea
c
Deforestación
Pérdida de praderas
Selvas Calido-Humedas
-9.73
Selvas Calido-Secas
-2.71
-2.13
0.0 -2.0 -4.0 -6.0 -8.0
-10.0 -12.0
Biomasa aérea
d
Deforestación
Pérdida de praderas
BA Selvas Calido-Humedas
-9.49
BA Selvas Calido-Secas
-2.71
-2.13
Gráfica 12. Estimadores de razón ponderados de la biomasa aérea para la deforestación y la pérdida de praderas. (c) Base de datos con ceros, primer filtrado; (d) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
En la biomasa aérea ajustada se observaron ligeras diferencias entre las bases de datos, para la base que incluye ceros se observó la permanencia de tierras forestales en selvas húmedas representó el valor más elevado. Mientras que en la base de datos sin ceros la permanencia de praderas en selvas secas mostró los valores negativos elevados (Gráfica 13).
92
Toneladas de Carbono / ha Toneladas de Carbono / ha


Biomasa aérea ajustada
2.0 1.5 1.0 0.5 0.0
-0.5 -1.0 -1.5 -2.0 -2.5 -3.0
e
Permanencia forestal
Permanencia praderas
Selvas Calido-Humedas
1.00
0.17
Selvas Calido-Secas
0.06
-0.36
2.00 1.50 1.00 0.50 0.00
-0.50 -1.00 -1.50 -2.00 -2.50 -3.00
Biomasa aérea ajustada
f
Selvas Calido-Humedas
Selvas Calido-Secas
Permanencia forestal
1.54
0.53
Permanencia praderas
0.21
-2.37
Gráfica 13. Estimadores de razón ponderados de la biomasa aérea ajustada para las permanencias de tierras forestales y de praderas. (e) Base de datos con ceros, primer filtrado; (f) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
Por su parte, que los estimadores de razón ponderados de la deforestación y la pérdida de praderas para la biomasa aérea ajustada mostraron tendencias similares entre ambas bases de datos. La deforestación de las selvas húmedas representó la dinámica con los valores de emisión más elevados, mientras que en las selvas secas la pérdida de praderas y la deforestación mostraron valores similares (Gráfica 14).
93
Toneladas de Carbono / ha / año Toneladas de Carbono / ha / año


Biomasa aérea ajustada 0.0
-5.0 -10.0 -15.0 -20.0 -25.0
g
Deforestación
Pérdida de praderas
Selvas Calido-Humedas
-20.24
Selvas Calido-Secas
-4.23
-6.65
Biomasa aérea ajustada 0.0
-5.0 -10.0 -15.0 -20.0 -25.0
h
Deforestación
Pérdida de praderas
Selvas Calido-Humedas
-16.10
Selvas Calido-Secas
-4.23
-3.33
Gráfica 14. Estimadores de razón ponderados de la biomasa aérea ajustada para la deforestación y la pérdida de praderas. (g) Base de datos con ceros, primer filtrado; (h) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
En la biomasa subterránea, se observó el mismo patrón que la biomasa aérea, es decir, resultados ligeramente distintos entre las bases de datos. En el caso de la base que incluye ceros se observó
94
Toneladas de Carbono / ha Toneladas de Carbono / ha


que las selvas húmedas muestran valores positivos, los cuales son más elevados en la permanencia de tierras forestales. Las selvas secas mostraron valores de carbono positivos bajos en la permanencia de tierras forestales y valores negativos en la permanencia de praderas,
Mientras que en la base de datos sin ceros la permanencia de praderas en selvas secas mostró los valores negativos elevados (Gráfica 15).
0.30
0.10 -0.10 -0.30 -0.50 -0.70
Biomasa subterránea
i
Permanencia forestal
Permanencia praderas
Selvas Calido-Humedas
0.27
0.03
Selvas Calido-Secas
0.08
-0.11
0.30
0.10 -0.10 -0.30 -0.50 -0.70
Biomasa subterránea
j
Permanencia forestal
Permanencia praderas
Selvas Calido-Humedas
0.286
0.034
Selvas Calido-Secas
0.086
-0.569
Gráfica 15. Estimadores de razón ponderados de la biomasa subterránea para las permanencias de tierras forestales y de praderas. (i) Base de datos con ceros, primer filtrado; (j) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
95
Toneladas de Carbono / ha / año Toneladas de Carbono / ha / año


Finalmente, los estimadores de razón ponderados tanto para la deforestación como para la pérdida de praderas de la biomasa subterránea fueron muy parecidos entre ambas bases de datos. En el caso de la deforestación de las selvas húmedas presentó valores elevados en la deforestación y nulos para la pérdida de praderas. Mientras que en las selvas secas, la deforestación y la pérdida de praderas presentaron valores similares aunque ligeramente mayores para la deforestación (Gráfica 16).
0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 -2.5 -3.0 -3.5
Biomasa subterránea
k
Deforestación
Pérdida de praderas
Selvas Calido-Humedas
-2.91
Selvas Calido-Secas
-0.77
-0.61
0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 -2.5 -3.0 -3.5
Biomasa subterránea
l
Deforestación
Pérdida de praderas
Selvas Calido-Humedas
-2.815
Selvas Calido-Secas
-0.773
-0.608
Gráfica 16. Estimadores de razón ponderados de la biomasa subterránea para la deforestación y la pérdida de praderas. (k) Base de datos con ceros, primer filtrado; (l) Base de datos sin ceros, tercer filtrado.
96
Toneladas de Carbono / ha Toneladas de Carbono / ha


3B.3. Resultados
3C. Fuentes agregadas y fuentes de emisión no CO2 en la tierra
3C1. Emisiones de la quema de biomasa
Las selvas tropicales bajas y medianas son reservorios importantes de carbono en la Península de Yucatán (Puc-Kauil et al., 2020; Armenta-Montero et al., 2020). Entre los ecosistemas terrestres, las selvas tropicales poseen una de las mayores diversidades biológicas (López-Jiménez et al., 2019). La deforestación y los incendios son dos de los principales eventos que contribuyen a la disminución de las selvas en el Estado de Yucatán.
3C1.1. Datos de Actividad
Los datos de actividad de las secciones: [3C1a] Quemado de biomasa en tierras forestales y [3C1c] Quemado de biomasa en pastizales; fueron consultados de la Infraestructura de Datos Espaciales Forestales, de la Gerencia del Manejo del Fuego de la Conafor, obteniéndose la superficie de
97


cobertura forestal incendiada anualmente en el estado de Yucatán [x.Xx]. La cual fue clasificada y estructurada jerárquicamente empleando la cartografía del INEGI como guía principal y homologada con las categorías INEGI-IPCC, agrupando la información en los diferentes tipos de vegetación en sus fases dominantes arbóreo, arbustivo y herbáceo, y de esta manera emplear valores de factores de consumo o proporción de biomasa consumida obtenidos de Anexo E del Inventario Nacional de Emisiones 1990-2015 [x.Xx]. Asimismo se empleó la clasificación del IPCC 2006 para su homologación con la sección 3B de este documento. Estas homologaciones se muestran a continuación:
Clasificación INEGIa
Pastizal cultivado Sabana
Vegetación secundaria arbórea de selva baja caducifolia
Vegetación secundaria arbórea de selva baja espinosa caducifolia
Vegetación secundaria arbórea de selva mediana subcaducifolia
Vegetación secundaria arbórea de selva baja espinosa subperennifolia
Vegetación secundaria arbustiva de selva mediana caducifolia
Vegetación secundaria arbustiva de selva mediana subcaducifolia
Vegetación secundaria herbácea de selva mediana caducifolia
Pastizal Pastizal
Selva Caducifolia Arbórea
Selva caducifolia
Selva Subcaducifolia Arbórea
Selva Perennifolia Arbórea
Selva Caducifolia Arbustiva
Selva Subcaducifolia Arbustiva
Selva Caducifolia Herbácea
Pastizales Pastizales
Tierras forestales
Tierras forestales
Tierras forestales
Tierras forestales
Tierras forestales
Tierras forestales
Tierras forestales
Clasificación (INEGI-IPCC)b
2006 c
Clasificación IPCC
Pastizal inducido
Pastizal Pastizales
Selva mediana subperennifolia
Selva Perennifolia Arbórea Tierras forestales
Vegetación secundaria arbórea de selva baja subcaducifolia
Selva Subcaducifolia Arbórea
Tierras forestales
Vegetación secundaria arbórea de selva mediana caducifolia
Selva Caducifolia Arbórea Tierras forestales
Vegetación secundaria arbórea de selva mediana subperennifolia
Selva Perennifolia Arbórea Tierras forestales
Vegetación secundaria arbustiva de selva baja caducifolia
Selva Caducifolia Arbustiva Tierras forestales
Vegetación secundaria arbustiva de selva baja espinosa subperennifolia
Selva Perennifolia Arbustiva Tierras forestales
Vegetación secundaria herbácea de selva baja caducifolia
Selva Caducifolia Herbácea Tierras forestales
a Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VI. 2016. INEGI
b Propuesta del Nivel de Referencia de las emisiones forestales de México. 2015. CONAFOR c Guía de uso de los productos del Sistema Satelital de Monitoreo Forestal. 2020. CONAFOR
98


Tabla XX. Homologación de Grupos de vegetación y etapa de desarrollo con sus respectivos tipos de vegetación del INEGI, clasificación INEGI-IPCC e IPCC.
3C1a. Quemado de biomasa en tierras forestales
La información fue obtenida de la Gerencia del Manejo del Fuego de la Conafor a través de la plataforma “Infraestructura de datos espaciales forestales”, específicamente del “Campo que contiene el resumen de anualidades con incidentes de incendios por cada polígono” en la capa “incendios forestales 2010-2019”, obteniéndose la superficie de cobertura forestal incendiada anualmente por tipo de vegetación y fase dominante en el estado de Yucatán. Lo cual se presenta en la siguiente tabla:
Selva Caducifolia Arbórea 678.75 4.88 1,010.43 1,295.33 404.34
Tabla X.XX. Superficie incendiada por tipo de vegetación y fase dominante. 3C1b. Quemado de biomasa en tierras de cultivo
En esta categoría se inventarían los gases de metano (CH4) y óxido nitroso (N2O) generados por la combustión de un porcentaje de residuos agrícolas quemados en campo.
La quema de residuos agrícolas en los campos de cultivo es una práctica común. La superficie quemada y la cantidad de biomasa disponible para la combustión son datos de actividad clave en esta categoría.
La información fue obtenida del Anuario Estadístico de la Producción Agrícola disponible en la plataforma del Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP) perteneciente a la Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (SADER). Los cultivos enlistados se clasificaron de la siguiente manera:
Tipo de vegetación por fase dominante
Superficie quemada (ha)
2014 2015 2016 2017
2018
Selva Caducifolia Arbustiva Selva Perennifolia Arbórea Selva Perennifolia Arbustiva Selva Subcaducifolia Arbórea Selva Subcaducifolia Arbustiva
776.41 63.71 752.36 1,935.19
332.57 0 4.02 240.51 17.78
172.27 308.19 36.34 0
48.46 76.97 19.96
987.03 2,188.30 507.76 1,234.29
871.36 3,041.65 70.70 355.31
Cereales (C)
Leguminosas (L) Oleaginosas (O) Caña de azúcar
Maíz Frijol
Soya Caña de azúcar
Sorgo
Cacahuate
99


Tabla XX.X. Clasificación de los cultivos seleccionados, de acuerdo al Inventario N
El resto de los cultivos: forrajes, perennes, frutales, industriales, tubérculos, hortalizas, ornamentales y medicinales, no se incluyeron en la estimación de la biomasa quemada bajo el supuesto de que sus residuos no están disponibles para la combustión. En la siguiente tabla se presenta la superficie cosechada por tipo de cultivo en los años evaluados.
Tipo de cultivo
Superficie cosechada (ha)
2014
2015 2016 2017 2018
Cacahuate Ejote Maíz Soya
32.00
69.92 120,927.12 2,089.00
34.00
40.11 105,020.36 4,910.00
26.30
54.16 111,627.80 8,207.50
25.00
89.02 112,074.55 9,569.00
134.35 99.53 113,341.42 10,349.00
Caña de azúcar 38.00
38.00 38.00 38.00 38.00
Frijol 851.74
1,319.10 801.25 776.18 738.84
Sorgo 988.00
2,060.85 812.50 67.00 218.45
Total 124,995.78
113,422.42 121,567.51 122,638.75 124,919.59
Tabla X.XX. Superficie cosechada por tipo de cultivo.
De acuerdo al Inventario Nacional de Emisiones de Gases y Compuesto de Efecto Invernadero 1990- 2015, en México el 10% de la superficie cosechada se quema, por lo que para el estado de Yucatán se asumió que el mismo porcentaje. La superficie quemada se muestra en la siguiente tabla:
Tipo de cultivo
Superficie quemada (ha)
2014
2015 2016 2017 2018
Cacahuate Ejote Maíz Soja
3.20 3.40 2.63 2.50
6.99 4.01 5.42 8.90 12,092.71 10,502.04 11,162.78 11,207.46 208.90 491.00 820.75 956.90
13.44 9.95 11,334.14 1,034.90
Caña de azúcar 3.80
3.80 3.80 3.80 3.80
Frijol 85.17
131.91 80.13 77.62 73.88
Sorgo 98.80
206.09 81.25 6.70 21.85
Total 12,499.58
11,342.24 12,156.75 12,263.88 12,491.96
Tabla X.XX. Superficie quemada por tipo de cultivo. 3C1c. Quemado de biomasa en pastizales
100