Mapeo digital de carbono orgánico en suelos de Ecuador

• Autores: Loayza, Verónica; Sevilla, Víctor; Olivera, Carolina; Guevara, Mario; Olmedo, Guillermo Federico; Vargas, Ronald; Oyanarte, Cecilio; Jimenez, Wilmer
• Año de publicación: 2020
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Ecosistemas 29 (2) : 1852 (mayo-agosto 2020)
• Materia: Suelo; Carbono Orgánico; Bases de Datos; Modelos; Ecuador; Soil; Organic Carbon; Databases; Models; Digital Surface Models; Mapeo Digital de Suelos; Digital Soil Mapping
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Los suelos son el mayor reservorio terrestre de carbono orgánico (COS), en comparación con los océanos, la vegetación terrestre y la atmósfera. El carbono orgánico del suelo (COS) es dinámico y debido a la acción antropogénica puede convertirse en un sumidero o en una fuente neta de gases de efecto invernadero (GEI). Por ello, el Ecuador sumó esfuerzos y aportó a la construcción del Mapa Mundial de Carbono Orgánico del Suelo (GSOCmap), con el que se pudo estimar mediante el mapeo digital de suelos, el contenido de COS dentro de los 30 cm de profundidad a nivel nacional, así como su variabilidad espacial identificando los factores ambientales que intervienen en su almacenamiento y aquellas covariables que influyen en su incertidumbre respecto a su contenido. Para lograrlo, se empleó un modelo geoestadístico (Regresión–Kriging), que combinó 12 924 datos de perfiles de suelos patrimoniales a escala 1: 25 000 junto con 140 covariables edáficas y ambientales. El modelo obtenido con resolución espacial de 1 km estimó la reserva de COS entre 10 a 297.8 t ha-1, (media de 55.69 t. ha-1), y sugiere un reservorio de COS en los 30 cm superficiales de 1.37 Pg. Sin embargo, fue imprescindible para fortalecer la confianza del valor reportado calcular la incertidumbre mediante este estudio a través de kriging ordinario entre las diferencias de los valores de COS estimado por la ecuación de regresión y los valores reales, mediante una validación cruzada (5 %), y posteriormente mediante una validación externa, de lo cual se obtuvo un valor de incertidumbre de COS almacenado en los suelos de Ecuador de 1.63 ± 0.38 Pg de COS. Se obtuvo de este modelo que el 40 % de variación espacial de COS, presentó una raíz del error medio cuadrático (RMSE) de 0.52 t. ha-1 y una correlación (R2) de 0.41. Las covariables con mayor peso y que influyen directamente en el stock de carbono son la temperatura, tipo de suelo, altitud, y el índice de humedad topográfico. La mayor concentración de COS está presente en la región de los Andes (>120 t.ha- 1), en tanto que en la región de la Costa y región Insular los valores fluctúan entre medios a bajos y en la región Amazónica los valores son bajos (<40 t.ha-1). El análisis permitió conocer las áreas que presentan mayor incertidumbre y menor precisión, con lo cual se podrá fortalecer un monitoreo en zonas que actualmente presentan vacíos de información en estudios futuros.
Soils are the largest organic carbon terrestrial reservoir (COS), compared to the oceans, terrestrial vegetation, and the atmosphere. Soil organic carbon (COS) is dynamic and, due to anthropogenic action, it can become a sink or a net source of greenhouse gases (GHG). For this reason, Ecuador joined efforts and contributed to the construction of the World Map of Organic Soil Carbon (GSOCmap), with which it was possible to estimate, by means of digital soil mapping, the COS content within the 30 cm depth level. national as well as its spatial variability by identifying the environmental factors involved in its storage and those covariates that influence its uncertainty regarding its content. To achieve this, a geostatistical model (Regression – Kriging) was used, which combined 12 924 data from profiles of Heritage soils at 1: 25 000 scale along with 140 edaphic and environmental covariates. The model obtained with a spatial resolution of 1 km, estimated the COS reserve between 10 to 297.8 t ha-1, (mean of 55.69 t ha-1), and suggests a COS reservoir in the surface 30 cm of 1.37 Pg. However, in order to strengthen the confidence of the reported value, it was essential to calculate the uncertainty through this study through ordinary kriging between the differences in the COS values ​​estimated by the regression equation and the real values, through cross-validation (5%), and later by external validation, from which an uncertainty value of COS stored in the soils of Ecuador of 1.63 ± 0.38 Pg of COS was obtained. It was obtained from this model that 40% of the spatial variation of COS presented a root of the root mean square error (RMSE) of 0.52 t ha-1 and a correlation (R2) of 0.41. The covariates with the greatest weight and which directly influence the carbon stock are temperature, soil type, altitude, and the topographic humidity index. The highest concentration of COS is present in the Andes region (> 120 t ha-1), while in the Coast region and Insular region the values ​​fluctuate between medium to low and in the Amazon region the values ​​are low (<40 t ha-1). The analysis allowed to know the areas that present greater uncertainty and less precision, with which it will be possible to strengthen monitoring in areas that currently have information gaps in future studies.
EEA Mendoza
Fil: Loayza, V. Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAG). Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria; Ecuador
Fil: Loayza, V. Punto Focal del Pilar 4 de la Alianza Mundial por el Suelo en Ecuador (MAG); Ecuador
Fil: Sevilla, V. Universidad Central de Venezuela. Instituto de Edafología; Venezuela.
Fil: Olivera, C. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO); Italia.
Fil: Guevara, M. University of Delaware. Departament of Plant and Soil Sciences; Estados Unidos
Fil: Olmedo, Guillermo Federico. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentina
Fil: Vargas, R. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO); Italia.
Fil: Oyonarte, C. Centro Andaluz para la Evaluación y Seguimiento del Cambio Global (CAESCG). Departamento de Agronomía; España
Fil: Oyonarte, C. Universidad de Almería; España
Fil: Jimenez, W. Ministerio de Agricultura y Ganadería (MAG). Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria; Ecuador