Contenido de carbono orgánico en suelos de bosques nativos en Argentina

La contribución nacionalmente determinada (NDC) presentada por Argentina en el marco del Acuerdo de París, se alinea con las decisiones tomadas en el contexto de la Convención Marco de Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC) sobre la reducción de emisiones derivadas de la deforestación y la degradación forestal, así como la conservación de carbono de los bosques (REDD+). El Nivel de Referencia de Emisiones Forestales (NREF) es uno de los pilares del proceso REDD+, que define una línea de base para evaluar el desempeño de un país en la implementación de las actividades REDD+ en términos de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) en el sector forestal. A pesar de su importancia, el carbono orgánico contenido en el suelo de los bosques nativos no ha sido incorporado en los cálculos del NREF. Por lo tanto, el objetivo del presente trabajo fue asistir al Gobierno de Argentina en la cuantificación del contenido de carbono orgánico del suelo (COS) de los bosques nativos del país y relacionarlo con el tipo de bosque y los diferentes usos para contar con información en relación a las medidas de mitigación presentes en el Plan de Acción Nacional de Bosques y Cambio Climático (PANByCC). El área de estudio comprendió las regiones forestales Bosque Andino Patagónico, Espinal, Monte, Parque Chaqueño, Selva Misionera y Yungas. Para cada región forestal se utilizó una máscara de bosque que incluye las Tierras Forestales (TF) y las Otras Tierras Forestales (OTF) (Segundo Inventario Nacional de Bosques Nativos, INBN2, Dirección Nacional de Bosques, MAyDS) a las cuales se descontaron las áreas desmontadas entre 2006 y 2021 (Sistema Nacional de Monitoreo de Bosque Nativo, Dirección Nacional de Bosques, MAyDS). Se generó una base con 2749 rodales (puntos de muestreo) de COS en los primeros 30 cm de profundidad del suelo. Seleccionamos 52 posibles covariables de datos predictivos, que representan factores clave para la distribución espacial del contenido de COS, como: clima, topografía, suelo (contenido de arcilla y erosión) e índices de vegetación. Los mapas de covariables se cargaron en la plataforma informática Google Earth Engine para su posterior modelado. La resolución espacial de las covariables originales se llevó a una resolución común de 200 m. Se seleccionó el algoritmo Random Forest (RF) para predecir y mapear los stocks de COS en el bosque nativo de Argentina. Los resultados preliminares indican que en la superficie total de 460.790 km2 de bosque nativo, el COS total acumulado es de 2,86 Pg C (petagramos, 1015 gr), con un rango considerando la incertidumbre estimada como la diferencia entre los percentiles 5 y 95 (es decir, intervalo de predicción del 90 %) que fluctúa entre 2,74 y 2,97 Pg C. A nivel de rodal, el COS medio fue de 6,2 ± 2,9 kg/m2 . Entre las principales variables explicativas derivadas del análisis RF se encuentran la temperatura diurna de la superficie terrestre, estacionalidad de la temperatura, temperatura máxima y mínima mensual, precipitación media mensual, precipitación del cuarto más cálido y frío, erosión, pendiente, índice de pigmentos insensibles a la estructura (SIPI), entre otras.
Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia de Santa Cruz. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Cruz. Centro de Investigaciones y Transferencia de Santa Cruz. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia de Santa Cruz; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina
Fil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Recursos Naturales; Argentina. Universidad Nacional de Luján; Argentina