Beneficios modelados en carbono e hidrología de los bionegocios y ecosistemas
Raúl Galeas, Msc. – Especialista en SIG y modelación de carbono
Daniel Tenelanda, MSc. – Especialista en modelación hidrológica
¿Cómo citar este documento?
Ochoa-Tocachi, BF; Galeas, R; Tenelanda, D; (2022). Beneficios modelados en carbono e hidrología de los bionegocios y ecosistemas. ATUK Consultoría Estratégica, PROFONANPE, Iquitos, Perú.
Enlace al resumen ejecutivo:
https://profonanpe.org.pe/wp-content/uploads/2023/05/Beneficios-modelados-en-carbono.pdf
Introducción
El proyecto Humedales del Datem tiene como objetivo mejorar la resiliencia de las comunidades indígenas que viven en los ecosistemas de humedales ricos en reservas de carbono en la Provincia Datem del Marañón, región Loreto, Perú, y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), producidos por la deforestación.
Para cumplir con este objetivo, el proyecto implementa diversas actividades orientadas al fortalecimiento de capacidades de las instituciones gubernamentales y de base comunitaria, el desarrollo de bionegocios sostenibles en áreas de manejo de recursos naturales y el desarrollo de ciencia, tecnología y gestión del conocimiento. Los bionegocios promueven el manejo sostenible de los recursos naturales para beneficio de los pueblos indígenas de la zona, con el fin de mejorar sus capacidades organizativas, técnicas, financieras y de comunicación para guiar la transformación y comercialización de su producción.
El Fondo Ambiental del Perú (PROFONANPE), en colaboración con ATUK Consultoría Estratégica, realizó un estudio para la generación y modelación de escenarios hidro-climáticos, con el objetivo de evaluar el potencial de captura y almacenamiento de carbono y reducción de emisión de gases de efecto invernadero de los bionegocios y ecosistemas en la provincia del Datem del Marañón, así como medir su efecto hidrológico para reducir inundaciones y carga de sedimentos. Esta información permite evidenciar el valor de los bionegocios y los ecosistemas de la selva peruana con una mirada de mitigación y adaptación frente al cambio climático.
Para la evaluación del potencial de mitigación del cambio climático, se ha definido un cuadrante que se genera a partir de la delimitación de la cuenca donde se realiza el análisis hidrológico (Figura 1). Este cuadrante constituye el área de estudio, y es donde se ha generado el mapa de cobertura (ecosistemas) y uso del suelo. Este mapa constituye el punto de partida para identificar las áreas intervenidas y las áreas naturales, las mismas que posteriormente son modificadas para disponer de un escenario de línea base y uno proyectado donde se evaluaron los beneficios en términos de carbono de la implementación de los bionegocios.
Figura 1. Mapa de bosques y usos del área de estudio. Las subcuencas marcadas con los números 3, 4 y 8 son objeto de la modelación hidrológica. Los puntos negros corresponden a centros poblados. El color verde representa área de bosque, el color azul son cuerpos de agua y el color amarillo son zonas sin bosque. El color rojo representa pérdidas de bosque entre los años 2001 y 2020. Fuente: PROFONANPE, 2022. Elaboración: ATUK Consultoría Estratégica, 2022.
Modelación de carbono
La modelación de carbono parte de la definición de 3 escenarios, los mismos que son comparados con el potencial de los bionegocios en términos de beneficios de carbono.
- El escenario 1, presenta los bionegocios dentro de las áreas de influencia. Fuera de estas áreas se considera la propagación de monocultivos con la finalidad de revisar el contraste que pueden tener las actividades de los bionegocios frente a las actividades productivas convencionales en el área piloto.
- El escenario 2, considera que los bionegocios se expanden en toda el área de los corredores y fuera de estos corredores, las áreas intervenidas se presentan como monocultivos.
- El escenario 3, constituye el más nocivo, y dentro del mismo se considera que no existen bionegocios y prácticamente todas las áreas intervenidas son transformadas a monocultivos. En este escenario se evalúa en términos de cuáles son las consecuencias de no tener bionegocios en el área piloto.
Mediante el establecimiento de estos escenarios se hace posible determinar los cambios en las reservas de carbono y emisiones de GEI, contrastando el área donde se establecen los bionegocios con posibles usos previos del suelo especialmente relacionados con monocultivos.
Un componente central del proceso de estimación del potencial de mitigación es la selección de los reservorios de carbono y las fuentes de emisiones de GEI. Para esto se ha utilizado bibliografía existente relacionada con los sistemas de chakra amazónicas como referencia para los bionegocios, y los usos del suelo previos al establecimiento de bionegocios en los escenarios del presente estudio, así como los datos por defecto que se presentan en las guías del IPCC. En el caso de los reservorios se ha considerado la biomasa aérea, biomasa subterránea, necromasa y el carbono en suelos; y por otro lado para las fuentes se ha considerado las emisiones por quemas y ganado.
El cálculo del potencial de mitigación se lo proyecto con un alcance temporal de la implementación de bionegocios por 30 años (este valor puede variar dependiendo de las proyecciones que se quieran realizar). La estimación del potencial de mitigación se ha planteado mediante la comparación de los bionegocios, frente a la implementación de actividades previas como el establecimiento de monocultivos en diferentes condiciones y escenarios.
Los resultados para el área piloto de la Provincia del Datem del Marañón muestran que el potencial neto de mitigación al cambiar un monocultivo de cacao al sistema de bionegocios es el más alto registrado un valor de 4’208.263,08 tCO2. En el escenario donde el 80% es un monocutlivo y el otro 20% se encuentran los bionegocios (escenario actual), el cambio por la actividad RPF muestra un potencial de mitigación neto es de 2’603.739,94 tCO2/ha. Finalmente, el escenario donde el 42% de corresponde a monocultivos y el 58% a bionegocios (escenarios de expansión en todos los corredores), el potencial de mitigación neto de cambiar todo con la actividad es de 1’366.963,47 tCO2/ha.
Finalmente, se ha generado una herramienta de cálculo de Excel que presenta los resultados expuestos en el presente documento. Esta herramienta podrá ser utilizada por el proyecto para actualizar los resultados en caso de que se disponga de información a mayor detalle o de que se quieran cambiar los parámetros para los cálculos.
Figura 2. Resumen de cálculos del potencial de mitigación del área piloto de la Provincia del Datem del Marañón. Fuente y elaboración: ATUK Consultoría Estratégica, 2022.
Modelación hidrológica
Los impactos hidrológicos fueron evaluados a través de modelaciones hidrológicas, usando los mismos escenarios derivados anteriormente. Así, los escenarios fueron utilizados para una evaluación de las posibles tendencias de cambio con respecto a la producción de caudal líquido y cantidad de sedimentos. De esta manera discutir los beneficios hidrológicos de la línea base o actual con respecto a escenarios positivos que involucran conservación, restauración y manejo sostenible (como el caso de expansión de bionegocios) y escenarios negativos que implican deforestación o implementación de monocultivos.
Se determinaron tres subcuencas que drenan naturalmente en el interior del área piloto (Figura 1) para evaluar de mejor manera los escenarios configurados y las áreas de intervención ya sea en expansión o reducción de los bionegocios. Los máximos porcentajes de cambio en cada escenario corresponden al 1.76% de cambio con respecto al escenario de línea base en la subcuenca #8. Estos porcentajes de cambio son menores al 1% en las subcuencas #3 y #4, reflejando así las buenas prácticas de conservación que se han venido ejecutando en la zona.
Los modelos hidrológicos han demostrado ser una herramienta con gran potencial para evaluar la disponibilidad del agua y sus impactos. Particularmente, SWAT ha sido ampliamente utilizado en varios estudios a nivel mundial y a diferentes escalas espacio-temporales e incluso en zonas tropicales amazónicas. En este sentido, el modelo hidrológico Soil Water Assessment Tool (SWAT) puede representar la variabilidad espacial de las variables de entrada y salida, siendo una de sus mayores fortalezas. Por esto, SWAT a pesar de necesitar gran cantidad de información biofísica (Modelo digital de elevaciones, cobertura vegetal, tipo de suelo) y climática (Precipitación, Temperaturas máxima-mínima) ha demostrado ser una de las mejores herramientas para evaluar los cambios de usos de la tierra en modelación hidrológica.
Los resultados obtenidos con respecto a la generación de caudales no mostraron diferencias sustanciales entre la inter-comparación de escenarios que permitan reflejar los beneficios hidrológicos a través de esta variable. Lo cual se puede atribuir de manera general a los pequeños porcentajes de cambio con respecto a los escenarios, que en el mejor de los casos reflejaron un valor del 1.76% en la subcuenca de interés #8. No obstante, los beneficios hidrológicos de la expansión de bionegocios a través de los corredores se vieron mejor reflejados en la evaluación de la variable de caudal solido (toneladas) y la producción de sedimentos (toneladas/hectárea). Reflejando una disminución con respecto a la línea base y mayor aun con respecto al escenario de expansión de monocultivos.
Se esperaría que a una escala espacial más fina de evaluación (p.ej., microcuencas menores a 20 km2), las evaluaciones serán mejor contrastadas con respecto a los escenarios. Por otro lado, esta evaluación necesitaría de una mayor demanda de datos, así como una mejor resolución del DEM (p.ej., determinada por aerofotografía) para poder determinar un área de drenaje en esta escala. Infiriendo la topografía plana del modelo digital de elevaciones de 12.5 m de resolución, que a su vez ya demanda de un alto costo computacional para su procesamiento.
Figura 3. Caudales y producción de agua promedio mensual multianual simulada en las subcuencas de interés. Los colores representan la producción total de agua, mientras más oscuro el color, mayor caudal. Fuente y elaboración: ATUK Consultoría Estratégica, 2022.
Figura 4. Caudales sólidos y producción de sedimentos promedio mensual multianual simulada en las subcuencas de interés. Los colores representan la producción total de agua, mientras más oscuro el color, mayor caudal. Fuente y elaboración: ATUK Consultoría Estratégica, 2022.
En la Figura 4, no se observan cambios significativos en la producción de sedimentos entre los escenarios, debido a las áreas pequeñas que son intervenidas (1–3%). El escenario de bionegocios es capaz de reducir la erosión del suelo y por tanto el transporte de sedimentos en los ríos para evitar la afectación de la calidad física del agua. El escenario de deforestación total muestra que los bosques y los bionegocios ayudan a reducir la erosión del suelo y el transporte de sedimentos. Si estos son deforestados, se espera que la carga de sedimentos se multiplique por un factor de entre 3 y 6 veces el valor actual, afectando considerablemente la calidad física del agua.
Como principal conclusión podemos decir que las acciones de conservación y producción amigable con el ambiente que al momento se han evaluada a través de las modelaciones, tanto de carbono e hidrológicas, usando como proxy los escenarios construidos con información de pérdida de bosque hasta el año 2021, contrastan en los resultados un buen manejo de las subcuencas en la zona de estudio.
Enlace al resumen ejecutivo:
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