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CRISTIANA, SOCIALISTA, SOLIDARIA! Instituto Nicaragüense de Tecnología Agropecuaria INTA En San Isidro: Empalme San Isidro – León, 1.50 Km. Carretera hacia León. www.inta.gob.ni; [email protected] - telf. 8239-7966
INSTITUCIONES EJECUTORAS:
DIRECCION DE INVESTIGACION
INTA VI REGION (MATAGALPA - JINOTEGA)
Informe Técnico Final del Proyecto Desarrollando sistemas de producción ganaderos competitivos
con bajas emisiones de gases de efecto invernadero en
América Central
Elaborado por:
Mv. Michael S. Vílchez Jiménez
Colaboradores
Sheyla Vargas Socio Economista
Consultorías:
Ing. Bryan Aguirre Maltes
Tesis de
Ing. Mario Yuriel Zelaya
Ing. Jader Alberto Lúquez González
Ing. Pavel Alejandro Gutiérrez Osorio
Revisado Por:
Ing. Luis Urbina Abaunza PhD
Ing. Eduardo Escobar García MsC
Ing. Diógenes Altamirano Gonzales MsC
CDT-INTA, San Isidro; Noviembre 2017.
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INTRODUCCION
El proyecto se ejecutó en en el departamento de Matagalpa,
en los Municipios de Muy Muy, Matiguas y Rio Blanco, las
fincas ganaderas son de pequeños y medianos productores
(as), con sistemas de producción semi tecnificados y
tradicionales, los ingresos provienen de la producción y
venta de leche a los diferentes acopios (Nicacentro y
queseras locales) así como venta de animales machos
provenientes de las crías y vacas de descartes por diversas
causas. Desde el punto de vista agroclimático en esta zona
los suelos son molisoles, ultisoles, vertisoles,
inceptisoles y en menor proporción alfisoles; estos suelos
son de moderadamente profundos a profundos entre 60 a 100
cm, la textura del suelo es de media a fina y franco
arcilloso en el subsuelo; la pendiente está en un rango del
1-10 % en el 87% de los potreros muestreados. Es una zona
intermedia con precipitaciones anuales de 800-1200 mm.
El objetivo del proyecto es el desarrollo y validación de
metodologías para cuantificar emisiones de GEI y calcular
indicadores económicos según sistemas de manejo y niveles
de emisión de GEI; Para la implementación del proyecto se
definieron cuatro componentes a ejecutarse por etapas
según orden de prioridad, dando inicio con la formación de
capacidades, sistematización de metodologías y herramientas
de cálculo utilizadas para la cuantificación de GEI en
fincas ganaderas.
Posteriormente se realizó una línea base como punto de
partida en aproximadamente 298 fincas, lo que dio las
pautas para ccuantificar las emisiones de GEI en distintos
sistemas de producción ganadera con diferente grado de
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intensificación teniendo como resultados dos procesos de
investigación dirigidos a las emisiones, captura y fijación
de Carbono, seguida de un ensayo para determinar factor de
emisión de oxidonitroso en fincas ganaderas.
De igual manera se desarrolló un tercer componente
dirigidos a evaluar el desempeño económico de los sistemas
de producción ganaderos y su relación con las emisiones de
GEI. Lo que dio como resultado el monitoreo socio económico
de 25 sistemas de producción y calculadas las emisiones de
gases de efecto invernadero, según las ecuaciones de las
directrices de las IPCC 2006.
Finalizando con un último componente que permite
desarrollar mecanismos para el fortalecimiento de
capacidades técnicas, estrategias de comunicación y
divulgación de resultados dando pautas para la promoción de
sistemas de producción ganaderos competitivos con bajas
emisiones de GEI y de políticas publicas.
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OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Contribuir al desarrollo de sistemas de producción
ganaderos competitivos con bajas emisiones de gases de
efecto invernadero
OBJETIVO ESPECÍFICOS
Desarrollo y validación de metodologías para cuantificar
emisiones de GEI y calcular indicadores económicos según
sistemas de manejo y niveles de emisión de GEI
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ACTIVIDADES REALIZADAS Y METODOLOGÍA UTILIZADA:
Componente 1. Sistematizar las metodologías y herramientas de
cálculo utilizadas para la cuantificación de GEI en fincas
ganaderas.
Actividad 1: Entrenamiento de investigadores sobre
metodologías y herramientas para la cuantificación de GEI,
enfoque de sistemas y modelaciones
La ganadería es clave para la economía en América Latina y
el Caribe (LAC). Es también una fuente importante de gases
de efecto invernadero (GEI). Tradicionalmente, la ganadería
se basa en sistemas de pastoreo de baja calidad. Se estima
que sobre el 50% de los pastizales y los suelos pastoreados
se degradan debido a la sobrecarga animal y el manejo
inadecuado del pastoreo. Esto se agrava por efecto del
cambio climático. La medición de las emisiones de GEI del
ganado bajo ecosistemas y sistemas de producción
contrastante es fundamental para el diseño de sistemas de
producción sostenibles.
Por tal motivo el Fondo Regional de Tecnología Agropecuaria
(FONTAGRO) y el Ministerio de Industrias Primarias (MPI) de
Nueva Zelanda; han estado colaborando para construir
capacidades en el área de medición de GEI de los sistemas
agropecuario. Mediante la adaptación de las técnicas de
medición para el metano entérico y las emisiones de óxido
nitroso en nueve países (Bolivia, Colombia, Ecuador, Perú,
Panamá, Costa Rica, Nicaragua y Honduras). Otras
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organizaciones (CATIE y el IICA) también están involucradas
en facilitar la cooperación regional y técnica, en el
proceso de desarrollo de los proyectos.
¿Por qué medir GEI?
ü Nos permite la estimación de las emisiones de GEI en suelos agrícolas.
ü Mejora la precisión de los INGEI.
ü Evaluación de opciones de mitigación.
ü Desarrollo de modelos.
ü Tiempo de vida: 120 años.
ü Capacidad de calentamiento global: 310 >CO2.
ü Precursor de la destrucción del ozono troposférico.
Mediciones de N-N2O (Oxido nitroso), colectadas por técnica
de cámara estacionaria manual descrita por Saggar et al.
(2004).
El método de la cámara estática (Saggar et al., 2004) es la
metodología comúnmente usada para medir los flujos de N-N2O
desde suelos agrícolas. El conocimiento generado se ha
usado para estimar las emisiones de N-N2O en suelos
agrícolas, las medidas de mitigación se evalúan en base a
las mediciones generadas por esta técnica. Más del 95% de
las publicaciones sobre N-N2O usan esta metodología.
Material de la cámara: PVC, Acrílico, Aluminio, Acero:
Inerte, resistente a condiciones climáticas y de
manipulación.
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Área de la cámara:
Ø Cámara cilíndrica: área/perímetro ≥ 10 cm.
Ø Cámara cuadrada: 0,5m2. Tamaño de la cámara
Ø Altura: hasta 80 cm (extensiones, sello y mezcla
headspace
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Base de la cámara:
Insertada al suelo: 10 cm.
Tapa de la cámara:
Plana
Fácil de sellar herméticamente a la base.
Puntos de muestreo:
Septos de goma
Tubos de silicona
Volumen colectado <1% headspace.
Colecta de muestras de GEI: Material no reactivo, limpio,
sellado al vacío.
1. Cerrar cámara estática
2. Quitar tapas de agujas de la cámara y jeringa y,
conectar al vial
3. Abrir llaves de tres pasos de la cámara y, luego de la
jeringa
4. Ambientar dos veces la jeringa y colectar muestra
gaseosa
5. Cerrar llave de tres pasos de la cámara y sacar jeringa
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6. Inyectar la muestra en el vial y colocarlo en la
gradilla
7. Colocar las tapas de las agujas
Análisis de muestras de GEI, Mediciones de N-N2O analizadas
por CG (Cromatografía).
Medición de metano entérico (CH4), envase a la técnica SF6
y tubos de permeación.
La técnica aplicada en INIA Remehue se base en el trabajo
de Johnson et al, 1994; AFBI Hillsborough; Cesar Pinares-
Patino. La cual está basada en medir la emisión de metano
producida en un 97% por los eructos de los rumiantes, a
través de la técnica de tubos de permiacion calibrados con
gas sf6 (hexafluoruro de azufre).
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¿Cómo funciona la técnica?
ü Los tubos de permiacion (TP) con gas SF6 es inserto en el retículo del ganado bovino bajo estudio.
ü El TP libera gas SF6 a tasa constante.
ü El gas es exhalados y eructados.
ü Se recogen en collares al vacío por periodo de 24 h
ü EL Muestreo de gases SF6 y CH4 ambientales,
posteriormente es analizado por cromatografía.
ü En última instancia se determina los cálculos de
emisiones.
Construcción del equipo de muestreo
Collar
Jáquima
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Tuvo muestreo
Actividad 2. Fortalecimiento de capacidades técnicas
científicas en herramientas, diseños experimentales y
análisis estadísticos; de procesos de investigación y
capacitación relacionadas con gases de efecto invernadero
(Diciembre 2015).
El proyecto “Desarrollando sistemas de producción ganaderos
competitivos con bajas emisiones de gases de efecto
invernadero en América Central” dentro de sus líneas de
acción era generar conocimiento y herramientas para
promover el cambio de sistemas tradicionales de producción
hacia modelos sostenibles competitivos con bajas emisiones
de gases efecto invernadero, que favorezcan al
fortalecimiento de los medios de vida de las familias
vinculadas en las cadenas ganaderas (leche y carne).
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Como parte de los productos se realizó el desarrollo de
procesos de investigación y capacitación relacionadas con
gases de efecto invernadero, para lo cual es necesario
desarrollar capacidades técnico científico, a partir de
talleres relacionados con metodología en diseños
experimental y análisis estadísticos. Para esto se realizó
un taller en el centro de desarrollo tecnológico del INTA
VI región (Matagalpa – Jinotega), con el objetivo de
fortalecer las capacidades técnicas de investigadores de la
VI Región, en diseños experimentales y análisis
estadísticos.
Un evento que tuvo una duración de 5 días donde se contó
con la participación y el fortalecimiento técnico y
científico de 20 investigadores del INTA Y 10 docentes
investigadores de las universidades de UNAN Y UNN.
Obteniendo los siguientes resultados:
1. Capacitados y fortalecidos los conocimientos en
diseños experimentales, multi ambientales.
2. Análisis de resultados de investigación con programas estadísticos.
3. Fortalecidas las capacidades en elaboración de
protocolos de investigación con énfasis en sistemas
productivos multi ambientales.
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Actividad 3. Descripción de las metodologías y herramientas
de cálculo de emisiones de GEI Abril y Mayo 2016.
Se participó en el taller metodológico de sistemas de
producción ganadero adaptados a cambio climático; un evento
realizado en CATIE, del 25 de abril al 6 de mayo de 2016.
Con el objetivo de fortalecer los conocimientos sobre las
metodologías de investigación para el desarrollo de
sistemas ganaderos adaptados al cambio climático en América
Latina y el Caribe, obteniendo los siguientes resultados:
1. Estandarizadas las metodologías relacionadas a la
caracterización, diseño de sistemas mejorados, modelación y
validación de sistemas, y potencial de escalamiento de los
mismos.
2. Provistos de conocimientos necesarios para abordar el
estudio sistémico de la producción ganadera sostenible y
con capacidad de adaptarse al cambio climático.
3. Facilitado el intercambio de conocimiento, información
y promovida la colaboración entre los técnicos y las
instituciones de América Latina y el Caribe vinculadas al
estudio de la adaptación y mitigación al cambio climático
de los sistemas de producción ganadera
4. Constituida una red de colaboración en ganadería y
cambio climático para el intercambio de conocimiento,
experiencias, metodologías y desarrollo de iniciativas en
conjunto entre los técnicos y profesionales de la región
de ALC.
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Actividad 4. Taller con grupo focal de actores clave del
sector público y privado para selección y validación de
protocolo.
Se elaboró un taller con actores claves de intervención del
proyecto, como son 15 investigadores del INTA VI región, 2
técnicos de campo, 7 productores y 6 docentes de las
universidades (UNAN y UNN Matagalpa), con el temática uso y
manejo de cámara estáticas, para cuantificación de óxido
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nitroso, del 08 al 10 de Junio 2016. Obteniendo los
siguientes resultados:
1. Fortalecidas las capacidades técnicas de 30 actores
claves, en la metodología de uso y manejo de cámara
estáticas estacionarias, para cuantificación de óxido
nitroso.
2. Elaborado el proceso de calibración de la metodología
de cámara estática.
3. Recolectadas muestras de diferentes usos de suelos
pecuarios, con el objetivo de remitir muestras al
laboratorio de cromatografía en Costa Rica, para determinar
los flujos de óxido nitroso en el tiempo.
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Actividad 5. Línea base del proyecto INTA/CATIE/FONTAGRO
La actividad ganadera juega un rol importante en la
economía nicaragüense, la generación de empleo y la
seguridad alimentaria como componente importante de la
dieta de las comunidades rurales. Sin embargo, dicha
actividad está predominada por modelos tradicionales de
producción basados en pasturas en monocultivo que
combinadas con malas prácticas de manejo favorecen la
degradación de las pasturas, y que sumado a los efectos del
cambio climático (sequía) reducen la rentabilidad de las
fincas y el deterioro de los recursos naturales. En este
sentido, El proyecto “Desarrollando sistemas de producción
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ganaderos competitivos con bajas emisiones de gases de
efecto invernadero en América Central” Como parte de los
productos se requiere realizar el levantamiento de
información de las fincas ganaderas, que nos permita tener
una línea base sobre so comportamiento productivo,
económico y ambiental. Para esto se realizó un taller con
técnicos, investigadores y socio economistas INTA; así como
con docentes y estudiantes del instituto tecnológico
Santiago Baldovino, con el objetivo de capacitar y
fortalecer los conocimientos en el llenado de encuesta de
línea base y el diagnostico de los sistemas de producción.
Teniendo como resultado:
1. fortalecidos los conocimientos de 30 actores claves
entre ellos técnicos, investigadores, socio economistas
para un total de 15; docentes y estudiantes del instituto
tecnológico Santiago Baldovino del Municipio de Muy Muy
para un total de 15.
2. Diagnosticadas 298 fincas de los Municipios de Muy
Muy, Matiguas y Rio Blanco.
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C.2 Cuantificar las emisiones de GEI en distintos sistemas
de producción ganadera con diferente grado de
intensificación.
Actividad 6. Línea base del proyecto, en sistemas de
producción ganadero de la vía láctea o cuenca lechera
Para definir el tamaño de la muestra el insumo básico fue
datos de productores de IV CENAGRO por municipio. Partiendo
de un universo estimado de 4,075.00 productores/as2, se
calculó el tamaño de muestra correspondiente. . La
definición de la muestra se calcula según Munch Galindo
1996, usando la fórmula de poblaciones finitas y muestreo
completamente aleatorio
n= Z2 * P * q * N
N e2 + Z2 * P q
Donde:
Z = Es el valor tabular de Z, según el nivel de confianza
que se utilice. Para nuestro estudio el nivel de confianza
es igual a 95%, el valor de Z correspondiente es =1.96; N =
4,075.00 es el universo; p y q = probabilidades
complementarias e igual a 0.5; e = Error de estimación
aceptable para encuestas, el valor de ´´e´´ utilizado es
del 5.50% y finalmente n = tamaño de la muestra es de 298
boletas
Análisis de Información se diseñó la base de datos
elaborada de acuerdo al diseño final de la boleta validada
y corregida. El proceso de introducción de datos o llenado
de la base de dato, se realizó con el programa SPSS y
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EXCEL. En el proceso de limpieza de datos se eliminaron dos
boletas por tener la información completa para el análisis.
RESULTADOS
DESCRIPCION DE LOS MUNICPIOS
Nicaragua es la república más grande entre los países
Centroamericanos con una extensión de 130,373.39 Km² de los cuales 10,033.93 Km² son cubiertos por lagos y lagunas.
Nicaragua tiene 15 departamentos, dos regiones autónomas y
ciento cincuenta y tres municipios. Geográficamente
existentes tres zonas: la región del Pacífico, la región
Central y la región del Caribe.
El estudio se realizó en la parte sur–este del departamento
de Matagalpa en los cuales se entrevistaron a 298
productores(as) ganaderos distribuidos en los municipios de
Muy Muy (23 comunidades), Matiguás (29 comunidades) y Rio
Blanco (30 comunidades). A continuación describe las
características geográficas de cada uno de los municipios.
Municipio de Muy Muy.
Se encuentra ubicado a 148 km al norte de Managua, a 337.6
msnm con una extensión territorial de 375 km2 y habitan
aproximadamente 15,168 habitantes. Este municipio está en
una posición estratégica ya que la carretera pavimentada
Boaco - Río Blanco cruza el Municipio por su parte, es
punto de Convergencia donde se cruzan las vías de acceso a
los Municipios de Esquípulas, Matiguás, Río Blanco, y con
el Departamento de Boaco. Las precipitaciones oscilan entre
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los 1400 a 1800 mm al año, con temperaturas que van desde
los 26 °C a 34 °C, esta presenta terrenos planos, ondulados
y quebrados donde predomina en mayor porcentaje la
ganadería y la agricultura.
Municipio de Matiguás.
Está localizado a 168 km de Managua con una altura sobre el
nivel del mar de 247 msnm posee una extensión territorial
de 1,710 km2 y habitan 60,000 personas entre las diferentes
categorías, las precipitaciones en promedio son de 1,400 mm
con temperaturas de 30 a 32 °C, donde las principales
actividades económicas son la ganadería, agricultura y
comercio. El relieve es variado donde se encuentran
territorios ondulados, planos y quebrados.
Municipio de Rio Blanco.
Se encuentra ubicado en la parte noreste del país a 248 km
de la capital, tiene una extensión territorial de 700 km2,
habitan 33,195 personas. Este municipio tiene un clima
monzonico tropical con una estación lluviosa que dura entre
los 9 meses al año, con temperaturas que oscilan entre los
20 a 26 °C. Las precipitaciones andan entre los 2,400 a
2,600 mm al año, las cuales son aptas para la ganadería y
la agricultura.
CARACTERISTICA DE LOS PRODUCTORES
El IV CENAGRO refleja la existencia a nivel nacional de
136,687 explotaciones agropecuarias con bovinos que poseen
4, 136,422 cabezas de ganado.
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Se establecieron estratos de productores según el área
ganadera que tienen en sus fincas, en donde se
entrevistaron al 11.41% de productores pequeños con rango
de 0.5mz a 20mz, 67.78% productores medianos de 20.01mz a
100mz y el 20.81% productores grandes de 100.01mz a más.
Del total de productores entrevistas el 82.55% son hombres
y el 17.45% son mujeres. El promedio de miembros en las
familias es de 5 personas, en donde 2 son hombres. 2
mujeres, un niño y/o una niña. Es importante mencionar que
el 15.77% de los productores entrevistados no saben leer y
escribir, realizando análisis de correlación entre esta
variable y la edad de los entrevistados, encontramos
elevada significación entre estas dos variables, en donde
la edad promedio de los productores que no saben leer y
escribir esta en los 55 años y la edad promedio de los
productores que saben leer y escribir es de 46 años.
El municipio donde existe mayor cantidad de productores/as
sin ningún nivel académico es Rio Blanco con un 17.17 % de
productores que no tienen ningún nivel de escolaridad. La
educación es determinante, en la aplicación y adopción de
tecnologías, se puede determinar que un alto porcentaje de
los protagonistas ha tenido la oportunidad de acceder a la
educación a diferentes niveles que los ubica como
potenciales receptores de información tecnológica.
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CARACTERISTICA DE LAS UNIDADES DE PRODUCCION
La tenencia de tierra es un factor importante que incide en
la gestión de recursos financieros, el desarrollo de
inversiones, gestión de proyectos y en la aplicación de
tecnologías, se determinó que el 94.63% de productores
tienen escritura pública, el 0.67% es prestada, el 2.35%
cuida la propiedad y finalmente el 2.36% son propiedades
que no tienen ningún documento o están en proceso de
adquirirlo. En este sentido, se considera que un número
importante de productores tienen sus propiedades
legalizadas, por lo que esta variable no es limitante para
el desarrollo de estrategias de mejoramiento de sus
sistemas de producción tanto en infraestructura como en
tecnología.
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El 99.3% de productores posee al menos una fuente de agua
en sus unidades productivas, encontrando mayor
predominancia las quebradas con el 59.4%.
Las prácticas de conservación de fuentes de agua aplicadas
son cercas vivas simples ( 81.9%), reforestación( 59.4%),
cercas muertas( 54.7%), No quema( 69.1%)a y cercas vivas
multi estrato (12.4%). El municipio donde los productores
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mayormente aplican estas prácticas es el Matiguas con 88.6
% y el de menor aplicación es Rio Blanco con 58.1 % esto
debido a la falta de asistencia técnica y conocimientos
adoptados por los productores de esta zona.
CARACTERISTICAS SOCIOECONOMICAS Y PRODUCTIVAS
El 99.33% de productores entrevistados tiene como principal
actividad económica la ganadería, le sigue la actividad
agropecuaria con el 15.77% de productores, el 3.7% su
principal actividad es el comercio y servicio. El sistema
predominante de producción bovina es lechería tradicional y
doble propósito.
0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,0090,00
100,00
Muy Muy Matiguas Rio Blanco
56,00
95,96 93,94
34,00
2,02 1,01
64,00
74,75
25,2530,00
93,94
54,55
71,0066,67 69,70
Cercas Vivas Simple Cercas VIvas Multiestrato Cercas muerta Reforestacion No quema
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La principal fuente de ingresos de las familias productoras
es la venta de leche (93.6%) y la venta de ganado en pie el
(60%), otras fuente de ingresos es la venta de producción
agrícola, trabajo de jornaleros, alquiler de potreros,
remesas, venta de derivados lácteos y venta a mataderos, es
importante mencionar que esta última fuente de ingreso es
realizada por una menor proporción de productores (3%), sin
embargo para estas familias representa un porcentaje
importante correspondiente al 27.28% del total de ingresos.
En promedio los ingresos mensuales netos por familias son
de C$16.974,55, sin embargo varía de acuerdo a la fuentes
de ingresos de cada familia, haciendo el análisis de
ingresos netos mensuales por la venta de leche, la cual es
la principal fuente observamos que existe un promedio de
ingresos netos mensuales C$12, 941.76, cubriendo en el 100%
los costos de la canasta básica del 2015, las familias del
municipio de Matiguas tienen los mayores ingresos netos
mensuales.
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
90,00
100,00
Muy Muy Matiguas Rio Blanco
SISTEMA DE EXPLOTACION
Lecheria tradicional
Medianamente especializada
Lecheria especializada
Doble proposito
Carne ciclo completo
Carne produccion de crias
Carne desarrollo-engorde
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La media de costos de producción anual es de C$59.032.59
con promedio de costos mensual correspondiente a
C$4.919,38, donde el mayor porcentaje de costos está en la
compra de productos veterinarios, compra de animales y
contratación de personal. Es importante mencionar que los
costos por compra de animales representa para estos
productores el 50.42% del total de costos de producción.
Costos de Producción Promedio de costos anuales por familia
Productos veterinarios C$ 13,644.38
Insumos agropecuarios C$ 9,203.77
Contrata personal C$ 28,396.24
Inseminación artificial C$ 15,055.56 Establecimiento de pastos y forraje C$ 12,136.36
Manejo de pastos y forrajes C$ 8,675.89
Mantenimiento de equipo C$ 6,067.09
Compra de equipo C$ 14,555.14
Compra de animales C$ 54,521.28
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Trazabilidad bovina C$ 1,523.92
Total C$ 59,032.59
El análisis de la relación beneficio/costo con los ingresos
anuales por venta de leche, porque que es la principal
fuente de la familias, es equivalente a C$2.63, es decir
los(as) productores(as) tiene ganancia de aproximadamente
el 263%. Este promedio de rentabilidad varía de acuerdo al
municipio.
Productor
Promedio de
ingresos anual por productor
Promedio de costos anual por productor
Beneficio Neto (
Ingresos -Costos)
B/C
Muy Muy C$ 157,861.60
C$ 73,805.27
C$ 84,056.33
C$ 1,14
Matiguas C$ 285,608.21
C$ 65,086.74
C$ 220,521.47
C$ 3,39
Rio Blanco
C$ 205,025.88
C$ 49,891.20
C$ 155,134.68
C$ 3,11
Total C$ 216,165.23
C$ 62,927.74
C$ 153,237.49
C$ 2,63
En relación al tamaño de la finca se encontró que el área
promedio de la propiedad es de 82.23 mz con el 87.96% del
área utilizada para la actividad ganadera, el 2.49%
utilizada actividad agrícola, el 7.2% para área de bosque y
plantaciones forestales, 1.89% área de tacotales, charrales
y el 0.40% utilizada para otros fines
Promedio área en Mz.
Uso de la tierra Muy Muy Matiguas Rio Blanco Total
Área total 83.27 93.41 70.02 82.23
Pastura natural 50.43 48.53 49.76 49.57
Pastura mejorada 26.83 32.39 16.23 25.15
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Banco forrajero de graminea 5.33 4.10 1.61 3.68
Banco forrajero de leñosa 4.50 1.58 1.79 2.62
Cultivos agricola anuales 2.67 3.88 3.55 3.37
Cultivos agricola permanentes 2.44 3.00 1.56 2.33
Plantaciones forestales 2.94 7.94 3.50 4.79
Tacotales, charrales, monte 9.07 4.27 11.35 8.23
Bosque 6.04 11.62 4.07 7.24
Con respecto al número de animales que tiene los
productores el estudio refleja un promedio de 64 animales
por unidad de producción por manzana, dato que corresponde
con lo reportados en el IV CENAGRO. Los productores tienen
distribuido su hato en promedio de la siguiente forma
INVENTARIO Muy Muy Matiguas Rio Blanco
Terneros menores de 1 año
8.99 8.52 9.83
Terneras menores de 1 año 8.34 9.41 7.60
Terneros de 1 a 2 años 2.36 10.98 6.80
Terneras de 1 a 2 años 3.12 6.13 6.43
Toretes 1.05 31.90 11.03
Vaquillas 6.35 12.88 11.65
Vacas Horras 3.46 13.13 10.12
Vacas paridas 4.31 4.92 10.00
Vacas en producción 17.22 18.73 16.31
Semental 1.48 1.37 2.03
Buey 0.41 2.15 2.20
Equinos 3.85 4.62 4.52
Subtotal 56 71 63
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Los productores entrevistados tienen un promedio de 10
potreros con área aproximada de 7.73mz. El municipio con
mayor cantidad de potrero por productor es Matiguas y Rio
Blanco cuenta una menor cantidad de potreros por productor,
sin embargo es la que tienen el promedio mayor en área de
potrero (9.88mz). El 83.94% de los potreros tienen cercas
vivas. De los productores con cercas vivas entrevistados el
72.20% realiza poda de árboles, forma anual (32.6%) y el
11.4% lo realiza cada seis meses. El desecho de las poda es
utilizado como leña (54.4%).el sistema de pastoreo más
utilizado por los productores es la rotación de potreros
con el 81.9% seguido por pastoreo extensivo (12.8%). A
nivel de municipio sobresale Matiguas con el 95.96% con el
mismo sistema de pastoreo
El promedio de rendimiento de leche por día por animal es
de 3.72lts mejorando en 0.78lts en comparación con lo
reportado en el IV CENAGRO 2011, en donde los resultados
del estudio reflejan que los promedios diferenciados por
Muy Muy Matiguas Rio Blanco
88,00%
95,96%
61,62%
12,00%5,05%
21,21%
3,00%0,00% 0,00%
SISTEMAS DE PASTOREO
Manejo de rotacion de potrero Pastoreo extensivo En lindero
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época son 3.27lts/día/vacas en verano y 4.09lts/día/vacas
en invierno, sin embargo es necesario incrementar la
productividad, a través de la alimentación del ganado,
manejo sanitario, reproducción y mejoramiento genético. El
rendimiento de leche por animal por día varía de acuerdo al
potencial del municipio, la tabla detalla los rendimientos
por municipio, en donde el municipio de Matiguas muestra
los rendimientos más altos tanto para verano como para
invierno.
Municipio Rendimiento
Verano lts/día/vacas
Rendimiento Invierno
lts/día/vacas
Muy Muy 3,12 4,29
Matiguas 3,24 3,93
Rio Blanco 3,44 4,05
Promedio 3,27 4,09
En relación al manejo y sanidad bovina el 87.92% de los
productores aplican desparasitantes, el 66.4% vacunas, el
53% antibiótico, 27.85% vitaminas y en menor proporción
hormonas (2.3%).
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La mayoría de los productores administran las dosis de
vacunas de acuerdo a la edad del animal, las cuales están
de 1 a 3 cc en terneros y 5 a 10cc en vacas adultas , en
donde 32% de los productores la aplican una vez en el año y
el 68% de productores la aplican dos veces en el año. En el
caso de los antibióticos los productores suministran las
dosis según sea el peso del animal y usan cuando el animal
se presenta alguna enfermedad generada por una infección
y/o bacteria.
En el caso de los desparasitante los productores
administran las dosis de acuerdo a la edad del animal, las
cuales están de 1 a 5 cc en terneros y 8 a 20cc en vacas
adultas , en donde 34% de los productores la aplican una
vez en el año y el 66% de productores la aplican dos veces
en el año.
VACUNAS ANTIBIOTICOS DESPARASITANTE HORMONAS VITAMINA
66,44%
53,02%
87,92%
2,35%
27,85%
PRODUCTOS VETERINARIOS
Productores
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Muy Muy Matiguas Rio
Blanco Total
Vacunas 64.00% 80.81% 54.55% 66.45%
Antibióticos 37.00% 66.67% 55.56% 53.07%
Desparasitante 83.00% 91.92% 88.89% 87.94%
Hormonas 0.00% 3.03% 4.04% 2.36%
Vitamina 47.00% 19.19% 17.17% 27.79%
En relación a la alimentación de los animales los
productores generalmente solo le dan pastos mejorados y /o
pastos naturales entre algunos de los suplementos son sal
mineral (77.18%), melaza (33.48%) y muy poco concentrado
comercial y casero. Además solo una minoría de productores
suministra la dosis de alimentación por categoría de animal
(7.9%).
ASPECTOS DE COMERCIALIZACION
El estudio reflejó que del total de productores
entrevistados el 89.26% preparan subproductos derivados de
la leche como cuajada, queso, quesillo y/o crema,
predominando la cuajada para autoconsumo, representando el
98.50%.
Entre los productos y subproductos que venden esta primer
lugar la leche, le sigue el ganado en pie y en menor
proporción la cuajada, queso y crema. En el caso de la
venta de animal en pie el 72% de los productores se demoran
para engordar los animales aproximadamente entre 1 a 2
años.
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Cálculos de Emisiones
Las emisiones de GEI, en las fincas ganaderas en la cuenca
de la Vía láctea, registraron que la mayor fuente de
emisiones proviene de la fermentación entérica, seguida de
la fertilización aplicada a los cultivos de granos básicos
y cultivos de pastos de corta que manejan los productores
La actividad ganadera predominante es doble propósito, con
enfoques de cría y desarrollo, con orientación de manejo
pastoreo extensivo. Con este manejo los productores
obtienen diferentes ingresos en el año, lo cual permite
garantizar cierta sostenibilidad de las fincas ganaderas,
así como el flujo de caja diario, obtenido a través de la
venta de leche y del ingreso temporal por la venta de
novillos. Las razas o cruces más comunes son: Holstein,
Jersey, Pardo, Brahmán, el área de la finca varía entre 40
a 144 ha
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Caracterización de las fincas ganaderas doble propósito en
la Vía Láctea (Matiguás, Muy Muy), Nicaragua.
Variables Alta Media Baja
No. de productores 77 145 76
Área total (ha) 40,77 71,47 144,7
Pastura mejorada (%) 23,7 31,6 25,8
Pastura natural (%) 51,9 53,8 65,7
Banco forrajero (%) 2,9 1,4 0,5
Bosque (%) 17,7 9,1 6,7
Carga animal (UA/ha) 1,7 0,84 0,42
Producción de leche (kg/vaca/día)
4,25 3,85 4,06
En las fincas ganaderas, según el grado de intensificación,
se presentan diferencias en las emisiones generadas por el
Metano Entérico, siendo mayor, en las fincas que alimentan
el ganado con solo pastoreo (baja intensificación),
mientras que las emisiones de fertilización, fue mayor en
las fincas con alta intensificación, los productores
aplican fertilizantes a los cultivos para autoconsumo y
para los pastos de corte. No se presentaron diferencias en
las emisiones generadas por el uso de combustible, su
manejo es similar en todas las fincas
Comparación de emisiones de GEI según fuente de emisión en
fincas doble propósito en Matiguás, Muy Muy, Nicaragua
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Tipo de fincas Alta Media Baja
Fermentación entérica (t CO₂e/año) 65,46 69,5 79,82
Gestión de Estiércol (t CO₂e/año) 0,85 0,9 0,96
Combustibles (t CO₂e/año) 9,69 8,52 8,79
Fertilización (t CO₂e/año) 4,92 2,74 1,37
Electricidad (t CO₂e/año) 0,11 0,12 0,2
Emisiones totales (t CO₂e/año) 82,02 81,77 91,15
Emisiones por unidad de producción de leche (kg leche/kg
CO2e)
Las emisiones de metano entérico, se encuentran
relacionadas con la carga animal, es decir, a mayor número
de animales se incrementan las emisiones de metano, sin
embargo, a medida en que se pueda mejorar la calidad de la
dieta, se logran reducir estas emisiones por unidad de
producto (producción de leche y carne).
Emisión de GEI por unidad de producto, expresada en kg CO2e
por kg de leche en Matiguás, Muy Muy, Nicaragua.
Tipo de fincas Alta Media Baja
Kg Leche/kg CO₂e 0,31 0,32 0,33
Carga Animal UA/ha 1,7 0,84 0,42
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FASE 1.
• Monitoreo socioeconómico en fincas ganaderas. (Año 1 y
Año 2)
• Base de datos y documento de análisis de monitoreo.
• Cálculo de emisiones de GEI usando factores locales de
emisión y herramienta con factores de IPCC.
FASE 2.Ensayos en finca experimental en para generar
factores de emisión óxido nitroso.
Caracterización biofísica y productiva de la finca bajo
estudio.
Este experimento de oxido nitroso se llevó acabo en finca
con pasturas natural, en el Municipio de Muy Muy, del
productor Guillermo Jarquín propietario de la finca el
Carmen con coordenadas 16 P X 657214 Y 1418563. Las
características climáticas de la zona son del trópico semi-
humedo, con temperaturas que van desde los 24 °C a 32 °C,
las precipitaciones oscilan entre los 1400 a 1800 ml anual,
el relieve es ondulado, con pocos lugares planos, la
principal actividad económica de la zona es la ganadería
por sus suelos aptos para pastos por su alto contenido en
hierro y calcio.
Capital Humano: Aquí se refleja el total de miembro de
familia que trabajan en la unidad de producción de su finca
donde se detalla cada actividad realizada. Él productor
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trabaja en su finca los 7 días a las semanas, 8 horas al
día con un costo de su trabajo de 200 C$, también su esposa
de 54 año ayuda a las labores diaria en los oficios del
hogar trabajando aproximadamente 9 horas al día toda la
semana con un costo de 200 C$ Por día, su hija de 25 años
ayuda de manera consecutiva a las actividades diarias de la
finca aportando su trabajo los 7 día a la semana con un
costo de sus labores de 200 C$ al día. Cabe mencionar que
con el aporte de mano de obra de sus familiares ayuda a
reducir los costos de producción y mejora los ingresos de
la familia.
Datos De La Propiedad: la finca donde se realizara el
estudio es propia del productor presenta escritura pública,
esta propiedad consta con una superficie total de 37.20 mz,
el terreno es irregular también se encuentran áreas planas,
partes onduladas y laderas. La finca consta de 8 potreros
con tamaños promedios de 3-4 mz por potrero, el sistema de
pastoreo es de rotación en invierno lo cual los utiliza 7
días y los deja en descansó 15 días, y en época de verano
utiliza un sistema semi estabulado ya que proporciona pasto
7,00
200
9,00
200
7,00
200
PRODUCTORdia/semana
COSTO JORNAL CONYUGEdia/semana
COSTO JORNAL HIJAdia/semana
COSTO JORNAL
Capital humano
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de corte por la mañana y en la tarde pastorea. Las pasturas
naturales que posee es grama y zacate estrella, entre las
pasturas mejorada de corte solo presenta un área de 2 mz de
Taiwán.
Las fuente de agua que se encuentran dentro de la finca es
un rio donde suministra agua para su ganado y para regar
sus cultivo que establece para auto consumo. Las prácticas
de conservación de suelo y agua que se encuentran
establecidas dentro de la propiedad son cercas vivas con
especie de jiñocuaguo, tigüilote, cercas muertas y no quema
sus potreros para conservar sus pasturas y no ayudar a la
formación de procesos de erosión del suelo.
Capital Físico: En esta sección se dará a conocer las
infraestructuras construida el productor dentro de su finca
así como también los diferentes tipos de maquinaria que
posee.
75%
5%2%
10%
8%
Division de las Areas
Pastura natural. Area
Pastura mejorada. Area
Cultivos agricola anuales. Area
Tacotales, charrales, monte.Area
Bosque. Area
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Con las instalaciones que cuenta esta finca son las
siguientes: un corral donde encierra a las vacas durante la
noche, posee salitreros para el suministro de sales
minerales, consta de bebederos y comederos artesanales, una
bodega para guardas insumos y equipo de trabajo, un silo
metálico para almacenar granos básico.
En cuanto a la maquinaria y equipos solo posee una picadora
de pasto que utiliza solo en época de verano y bomba de
mochila para aplicar agro insumos a sus cultivos, por lo
tanto en esta finca no se producen exceso de emisiones de
óxido nitroso y de carbono por el poco uso de equipos de
combustión.
Aspectos Socioeconómicos: la principal actividad económica
a que se dedica esta familia es la ganadería, donde se ha
implementado un sistema de producción de lechería
tradicional que sustenta la economía de esta familia.
También establecen entre una a dos manzanas de grano básico
(frijol, maíz) en época de postrera para el consumo del
hogar. Los registros contables de la finca se determinaron
por medio de los costos asociados a cada una de las
actividades, teniendo en cuenta por un lado los costos de
mano de obra y por otro lado los costos por insumos; de
igual forma se determinaron los ingresos por concepto de
venta de los productos, y para esto se incluyeron las
ventas de crías, leche y vacas de descartes. Con la
información de egresos e ingresos se elaboró un estado de
resultado de la fincas y a partir de este se calculó la
relación costo/beneficio de la inversión para el sistemas
de producción en esta finca.
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Aspectos Productivos: los aspectos productivos son de gran
importancia en los sistemas de producción ya que son la
base fundamental para el buen funcionamiento y desarrollo
de las unidades productivas garantizando la rentabilidad de
la unidad de producción familiar.
El hato del ganado está representado en todas las
categorías el cual está dividido de la siguiente manera:
12; 29%
30; 71%
Produccion de leche
Cuál es la producción total por día: En epoca seca. lts
Cuál es la producción total por día: En epoca lluviosa. lts
cantidad
Categorías
Terneros menores de 1 año 4
Terneras menores de 1 año 6
Terneras de 1 a 2 años 4
Vaquillas 7
Vacas Horras 2
Vacas en producción 9
Semental 1
Buey 2
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Las razas que predominan dentro del hato es suindico donde
las vacas en estado de producción en la época de verano
generan entre 1.5 a 2 litros de leche por unidad animal
con 4 vacas en producción y en época de invierno se
incrementa de 3 a 4 litros por día con una lactancia que
dura entre los 210 días, el ordeño es de forma manual una
vez al día, el hato es de 24 vacunos, con una relación
vaca-toro es 1:12, las vacas horras oscilan entre las 6
reses, los ingresos por producción de leche anual es de
1350 con un costo por litro de 9 C$, el manejo de
sanitario, productivo, reproductivo y de suplementación se
lleva un registro de cada actividad realizada y se
actualiza cada mes para sacar la relación beneficio costo.
Para el manejo de las pastura y de los cultivos el
productor hace uso de productos químicos para las
actividades de eliminación de malezas, fertilización,
control de plagas y enfermedades.
Los herbicidas más comunes que se usan para la eliminación
de malezas es el 24 D, seguido del Gramoxone y Glifosato,
en época de verano la eliminación de malezas en las
pasturas es de forma manual.
La fertilización también influye para el desarrollo de las
pasturas y cultivos, ya que se fertilizan las 2 manzanas de
Taiwán que se encuentra establecido proporcionando 1
quintal de urea por manzana dos veces al año.
Los productos veterinarios más usados por los productor son
las vacunas para prevenir el ántrax y pierna negra, así
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como también los deparacitantes como ivermectina y
albendazon que aplica en entrada y salida de invierno.
Los suplemento minerales que suministra en productor a su
hato no son más que sal común y una vez por semana sal
mineral (pecutrin), en algunos casos le agrega melaza el
pasto de corte, para aportar energía a las vacas en
producción.
MANEJO DE ESCRETAS. En el manejo de excretas el productor
la desecha y otra parte le suministra al pasto y cultivos
establecidos dentro de la finca.
COMERCIALIZACION: La comercialización es unas de las
principales actividades más importantes para los
productores ya que venden sus productos a diferentes
fuentes de acreedores, en este caso la leche es vendida a
la quesera de santa rosa a un precio de 9 C$ el litro,
algunas de las vacas que son de descarte también son
comercializadas a los mataderos del municipios o al rastro,
generando entre 12,000 a 15,000 C$ por año, este dinero es
destinado para la compra de otra unidad de producción
(vaquilla)o para los gasto de alimentación del hogar.
Relación Beneficio / Costo: La relación costo beneficio
toma los ingresos y egresos presentes netos del estado de
resultado, para determinar cuáles son los beneficios por
cada peso que se sacrifica en cada unidad de producción.
Vi = Valor de la producción (beneficio bruto)
Ci = Egresos (i = 0, 2, 3,4...n)
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B/C= Ingresos/Egresos= 28,200/ 20500= 1.37 por cada
córdoba de inversión se obtiene un ganancia de 1 córdoba
con 37 centavos, logrando una rentabilidad aceptable y
sostenible en la unidad de producción.
Venta de ganado enpie/DESCARTE Venta de leche
12000
16200
Ingreso anual
Ingreso anual
Productos
veterinarios
Insumos
agropecuarios
Contrata
personal
1500 2000
17000
Costos de produccion en el año
Costos en el año
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Mapa de caracterización Biofísica de la unidad de
producción.
El mapa nos refleja las áreas divididas de cada potrero
donde la ceiba de color verde oscuro consta de un área de
2.3 ha, con tres diferentes especies de árboles, la
disponibilidad de pasto es del 3 % que corresponde a 0.33
toneladas de biomasa seca, le sigue la cusuquera color
verde claro posee un área de 2.3 ha, con tres especies
arbustivas, este representa el 4 % en pastura seca
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disponible oscilando entre la 0.42 toneladas de biomasa
seca, los cedro ocupa cuatro especies diferentes de
árboles, con un área de 3.4 ha, que dispone de un 3 % en
pastura presentando 0.39 toneladas de pasto seco en ese
potrero, los nancite dispone de un área de 3.1 ha, que
ocupa el 3 % de pasturo lo que representa 0.31 toneladas de
biomasa seca, la yuca dispone de un área de 2.3 ha lo que
está dividido en 1.2 ha en Taiwán que está disponible en un
21 % de pasto de corte que representa 20.1 toneladas de
material verde que suministra como alternativa de verano al
hato, el jobo ocupa un área de 3.3 ha, que dispone de un 2
%, lo que representa 2.7 toneladas en biomasa seca, los
tigüilotes abarca un área de 2.2 ha en pastura seca,
ocupando el 2% en disponibilidad lo que representa 2.8
toneladas de pastura para el hato como solución de pastoreo
en época seca y la zoncoya que presenta un área de 2.4 ha ,
que dispone de del 1.5 % lo que representa 1.6 toneladas de
biomasa seca.
Cabe mencionar que los potreros de la yuca, el jobo, la
zoncoya y el tigüilote son lo que representan mayor
disponibilidad de pasto, y que se encuentran en estado seco
por la época de verano que disponemos, y que se tomaran
muestras en época de inviernos para comprar las diferencias
en calidad y porcentaje de biomasa, los demás potreros
presentan menos pasturas por ser los más utilizados en
pastoreo en esta época, en respecto a la disponibilidad de
pasto casi nula divido al estado seco, fibroso que se
encuentran las pasturas por la excesiva sequilla. En la
siguiente tabla nos muestra de forma detallada dicha
información.
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No Potrero
arboles Especies
Area. Ha
Disponobilidad de Pasto
(%)
Ton/B.S/ha
1 La Ceiba 96 Guácimo, Cedro, Laurel 2.3 3% 0.33
2
La Cusuquer
a 34 Guácimo, Laurel,
Tigüilote 2.3 4% 0.42
3 El Cedro 114 Cedro, Guácimo, Laurel,
Corteza 3.9 3% 0.39
4 Los
Nancite 165 Nancite, Mora, Laurel, Corteza, Quebracho 3.1 3% 0.31
5 Las Yucas 82 Laurel, Guácimo, Genízaro 2.3 21% 20.6
6 El Jobo 49 Guácimo, Corteza, Carao,
Tigüilote 3.3 2% 2.7
7
Los Tigüilot
es 59 Tigüilote, Laurel, Carao,
Guácimo, Corteza 2.2 2% 2.8
8 La
Zoncoya 87 Laurel, Tigüilote, zoncoya, Corteza 2.4 1.50% 1.6
Metodología
Tamaño de Muestra:
Se seleccionó una finca de investigación e innovación
tecnológica (FIIT), seleccionando un potrero con pastura
naturales y designando un área de 120 m2.
El manejo del área fue cortar el pasto según rotación que
la finca maneje. Se aplicó tres tratamientos de
fertilizantes nitrogenados:
Tratamiento 1: Urea + inhibidor.
Tratamiento 2: Bio fertilizante.
Tratamiento 3: Fertilizante convencional en este caso urea
46%.
Tratamiento 4: Testigo sin aplicación.
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El estudio de la emisión de óxido nitroso, se realizó en
dos fases:
Fase 1. De tipo exploratorio y calibración, se realizó en
el área de la pastura, en horario de 7 am hasta 6 pm
comprendido en 12 horas; el objetivo es determinar el
momento oportuno del día para la toma de una muestra de
gases (hora del día donde se emite el promedio de emisión
de óxido nitroso).
Fase 2. Una vez determinados los análisis por cromatografía
de gases, que identifico el momento óptimo donde mayormente
hay mayor flujo de oxido nitroso. Se tomaran muestras por
dos meses en época seca, donde se tomara una muestra por
día en las cámaras estáticas y en el horario definido en la
Fase 1.
Para el muestreo de óxido nitroso, se utilizó la técnica de
cámaras estáticas de acuerdo con la metodología descrita
por Klein y Harvey (2012). Las cámaras serán cilíndricas,
confeccionadas en tubo de PVC con un diámetro de 24 cm y
38.0 cm de altura, con tapa acrílica, con un septum para
poner el termómetro, y otro punto para muestreo y sin
ventilación interna. La base en PVC debe estar en una
profundidad de suelo de 10 cm.
Procedimiento de Muestreo en las cámaras:
Inicialmente se mezcla el aire interno de la cámara,
mediante la succión de jeringas de aire antes de la toma de
la muestra. Una vez tomada la muestra, se deposita en un
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tubo vial al vacío de 20 ml, para el trasporte al
laboratorio. El muestreo fue de una hora de duración y se
tomó tres muestras por cámara en tres tiempos diferentes:
T0: al instalar la cámara; T1 = 20 minutos; T2= 40 minutos.
Adicionalmente, por cada día de muestreo, se tomó una
muestra de aire fuera de la cámara, pero, a la misma altura
del muestreo para utilizarla como “blanco” en laboratorio.
Procedimiento para la toma de muestras para la fase 2.
En el área seleccionada se instaló 12 bases de las cámaras
estáticas, en la colocación de las bases se tomó la
precaución de no alterar el comportamiento ni la estructura
del suelo, posteriormente se adicionaba el ensamble de la
la cámara a la base para procedes con los tiempos de
muestreo (T0, T20 y T40 minutos), repitiéndose este
procedimiento por dos meses que duro la toma de datos en
campo.
La ubicación de las cámaras se presenta en el siguiente
diagrama:
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Resultados de los análisis estadísticos y flujos del
experimento de óxido nitroso.
Análisis de Varianza
Variable N R² R² Aj CV
Flujo LinealmgN2O-
N/m2/hora... 96 0.11 0 69.77
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo. 0.04 11 0.0032 0.98 0.4743
Cámara 0.04 11 0.0032 0.98 0.4743
Bloque 0 0 0
Error 0.28 84 0.0033
Total 0.31 95
Test: Alfa=0.05 DMS=0.09618
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Tukey
Error: 0.0033 gl: 84
Cámara Medias n E.E.
C03 0.12 8 0.02 A
C02 0.11 8 0.02 A
C04 0.09 8 0.02 A
C09 0.09 8 0.02 A
C010 0.09 8 0.02 A
C012 0.09 8 0.02 A
C05 0.08 8 0.02 A
C08 0.07 8 0.02 A
C01 0.07 8 0.02 A
C06 0.07 8 0.02 A
C011 0.05 8 0.02 A
C07 0.05 8 0.02 A
Medias con una letra común no son
significativamente diferentes (P > 0.05)
Test:
Tukey Alfa=0.05 DMS=0.03413
Error: 0.0033 gl: 84
Bloque Medias n E.E.
B1 0.1 32 0.01 A
B3 0.08 32 0.01 A
B2 0.07 32 0.01 A
Medias con una letra común no son
significativamente diferentes (P > 0.05)
Al realizar el análisis de varianza ANDEVA basado en la
comparación de medias por tratamiento, bloque y frecuencia.
Se observó un flujo promedio de 0.082 mg de óxido nitroso
(N2O/m2/hora/día). Encontrando que no hay diferencia
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significativa entre los tratamientos, ni efecto de bloque,
por lo cual los flujos de emisiones están asociada a
factores externos tales como: Temperatura, humedad
relativa, precipitación.
En la figura 1 se muestran los flujo línea de óxido
nitroso por tratamiento por hora (la mañana), lo cual
indica que aunque estadísticamente no hay diferencia
significativa, los tratamientos urea y biol, generan
mayores emisiones.
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
C01
C04
C03
C02
C01
C04
C03
C02
C01
C04
C03
C06
C05
C08
C07
C06
C05
C08
C07
C06
C05
C08
C011
C010 C0
9C0
12C0
11C0
10 C09
C012
C011
C010
Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Mañana
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En la figura 2 demuestra los flujos lineales de N2O en
mg/m2/hora/ día, estos resultados difieren de la figura 1,
debido a que mayor intensidad solar y temperatura el
comportamiento del flujo es más intensos entre los
tratamientos.
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25C0
1C0
4C0
3C0
2C0
1C0
4C0
3C0
2C0
1C0
4C0
3C0
6C0
5C0
8C0
7C0
6C0
5C0
8C0
7C0
6C0
5C0
8C0
11C0
10 C09
C012
C011
C010 C0
9C0
12C0
11C0
10
Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Tarde
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Figura 3. Combinación de resultados de flujos lineales por
tratamiento por hora por día
Al realizar las combinaciones de ambos flujos, deja en
evidencia el comportamiento de los flujos lo cual indica
que cuando los datos son tomados por la mañana hay menos
variación en cuanto a los flujos, pero que a medida que la
radiación solar y la temperatura incrementa los el
comportamiento de los flujos hay mayor fluctuación, lo que
indica que los factores externo juegan un papel importante
en dichas emisiones.
Sin embargo, en otros estudios como el de Ryden (1981)
menciona que la producción de N2O en la des nitrificación
son regulados por el agua del suelo y la cantidad de NO3
presente. Los estudios realizados por Mosier (1994)
demostraron que la cantidad de N2O fue más afectada por las
propiedades del suelo que por el tipo de fertilizantes,
especialmente aquellos que contienen NH 4+ .Finalmente,
Bergstrom et al. (2001), citado por Mora, et al., (2005)
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25C0
1C0
4C0
7C0
10 C01
C04
C07
C010 C0
1C0
4C0
7C0
10 C01
C04
C07
C010 C0
1C0
4C0
7C0
10 C01
C04
C07
C010 C0
1C0
4C0
7C0
10 C01
C04
C07
C010
Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/dia
Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Mañana Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Tarde
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determinaron que la desnitrificación es la fuente principal
de emisión de N2O a la atmósfera. Además señalan que los
estudios realizados en la Universidad de Guelph Ontario,
Canadá, fueron influías por el bajo nivel de NO3 que
aportaron los suelos donde se realizaron los experimentos.
En el caso del área de estudio el tipo de suelo es franco
arcilloso y según Berger, L (2011) los suelos de textura
arcillosa poseen mayores niveles de MO (carbono lábil) y
por ende mayor actividad microbiana que da lugar a la
producción de N2O como subproducto mediante la
nitrificación, lo cual pudo haber determinado las
emisiones. Así mismo la temperatura pudo haber jugado un
papel importante como factor de emisión dado que según
Berger, L 2011 las tasas de nitrificación y
desnitrificacion aumentan a medida que aumenta la
temperatura dentro de ciertos rangos, por lo que la emisión
de N2O aumenta con la temperatura y durante la toma de
datos de este estudio se presentaron temperaturas mayores a
los 32 grados centígrados hasta los 39 inclusive.
C.3 Evaluar el desempeño económico de los sistemas de
producción ganaderos y su relación con las emisiones de
GEI.
En este componente se identifican los sistemas de
producción ganaderos que presentan los mejores indicadores
de rentabilidad ambiental y las menores emisiones de GEI.
Para esto se elaboró un trabajo de investigación denominado
“Prácticas de uso de suelo en sistemas de producción de
fincas ganaderas doble propósito, su efecto en captura y
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emisiones de dióxido de carbono (CO2), en los municipios de
Matiguás y Muy Muy, departamento Matagalpa año 2016”
El que se obtuvo como objetivo evaluar prácticas de uso de
suelo en sistema de producción de fincas ganaderas doble
propósito, su efecto en emisiones y captura de dióxido de
carbono (CO2)
Área de estudio
Los municipios de Matiguás y Muy Muy pertenecen al
departamento de Matagalpa. Tiene una extensión territorial
Matiguás: 1,532.25 km2 y Muy Muy de: 375.06 km2lo que
representa el 22.5% y el 0.55% del territorio del
departamento. Poseen una altura de 297.08 y 337 metros
sobre el nivel del mar y una posición geográfica de latitud
12°50’- 12º45’ y longitud 85°27’- 85º37’ (CENAGRO, 2011).
La precipitación anual fluctúa entre los 1200 -
1600mmMatiguás. En Muy Muy 1200-1600mmEstá inserto en la
Cuenca 55 del Río Grande de Matagalpa. Los suelos son
arcillosos, con erosión moderada y severa, mayormente con
cobertura agropecuaria (CENAGRO, 2011).
Matiguás: cuenta con un total de 2638 productoras y
productores agropecuarios individuales: 2156 son hombres y
482 mujeres, propietarios de un total de 2,646
explotaciones agropecuarias, en una extensión de 1,532.25
kilómetros cuadrados. Con un total de 212,937 manzanas en
fincas, este municipio tiene el 9% de las fincas de todo el
departamento (CENAGRO, 2011).
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Muy Muy: cuenta con 1,632 productoras y productores
agropecuarios individuales: 1,089 son hombres y 543 mujeres
propietarios de un total de 1,635 explotaciones
agropecuarias. Con 51,381 manzanas este municipio tiene el
6% de las fincas de todo el departamento (CENAGRO, 2011).
Población y muestra
Se realizó el muestreo no probabilístico por conveniencia
propuesto por (Sampieri, Collado, & Batista, 2014).
Partiendo de un universo de 26 fincas participantesdel
proyecto “Desarrollando sistemas de producción ganaderos
competitivos con bajas emisiones degases de efecto
invernadero en América Central” se procedió a seleccionar
fincas para la ubicación de los sitios de estudio en los
dos municipios, las prácticas de uso de suelo se tomaron
datos durante los meses de octubre, noviembre y diciembre
del 2016 en los Municipios de Matiguás y Muy Muy del
departamento de Matagalpa.
De la base de datos del proyecto “Desarrollando sistemas de
producción ganaderos competitivos con bajas emisiones de
gases de efecto invernadero en América Central la que se ha
trabajado en los municipios de Matiguás y Muy Muy se
seleccionaron 6 prácticas principales de uso de suelos con
6 repeticiones por cada municipio con un total de 36 sitios
de muestras por municipio, 72 muestras en total.
Para la selección de los sitios debieron cumplir con los
siguientes parámetros:
Ø Medir 1 hectárea o más de área.
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Ø Las repeticiones deben estar a una distancia de 150 metros o más.
Ø Una finca puede tener las 6 prácticas de uso de suelo
siempre y cuando cumplan con las medidas y las
distancias entre repeticiones.
Selección de principales practica de usos del suelo.
1. Bosques secundarios. 2. Bosque ribereño o de galería. 3. Cercas vivas simples (presencia de una o dos
especies).
4. Pasturas con alta densidad de árboles (≥30 árboles/ha).
5. Pasturas con baja densidad de árboles (≤ 29
árboles/ha).
6. Pasturas sin árboles.
Para el estudio se seleccionó al menos 6 parcelas de
muestreo por cada uso del suelo en área de intervención del
proyecto. Los puntos de muestreo se distribuyeron a lo
largo del área de intervención del proyecto, esto con el
fin de reducir variabilidad y poder emplear los datos para
cuantificar el carbono a escala de parcela, finca y paisaje
Metodologica para la estimación de carbono almacenado en
biomasa arborea y de suelo en finca ganaderas
En América Central existen alrededor de 13 millones de
hectáreas de pasturas (FAO 2008) y el 70% son Sistemas
Silvopastoriles (SSP) cubiertas por árboles con diferentes
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arreglos espaciales (arboles dispersos y cercas vivas),
cobertura, densidad y condiciones ecológicas (Ibrahim et al
2014). Esta amplia diversidad de especies arboreas con
complejidad estructural y arreglos espaciales contribuyen a
generar productos maderables (madera, postes, leña),
alimentos para el ganado (follaje y frutos) y acumulación
de biomasa y materia orgánica en el suelo (Ibrahim et al
2007; Nair et al 2011). Los SSP combinan diferentes
especies de árboles y pasturas pueden almacenar carbono y
mitigar el cambio climático. Las reservas de carbono en SSP
pueden almacenar entre 65 a 130 Mg ha-1 y contribuir a
reducir los impactos del cambio climático (Avila et al
2001; Giraldo et al 2006; Rojas et al 2009).
Para la estimación de carbono (IPCC 2003) definen 5
reservorios de carbono que deben ser cuantificados: biomasa
aérea, biomasa subterránea (raíces), suelos, necromasa y
hojarasca. En el mejor de los casos, cada uno de éstos
debería medirse repetidamente y con gran precisión. Sin
embargo, esto conlleva obstáculos técnicos, logísticos y
financieros importantes. Primeramente, cada uno de estos
reservorios posee características y variación propias, por
lo que es necesario utilizar métodos de medición que tomen
en cuenta estas particularidades. En segundo lugar, la
medición de todos los reservorios, en particular la biomasa
subterránea, es un trabajo arduo y demorado. Estas
complicaciones incrementan el tiempo de medición en el
campo, lo cual incide en los costos finales del inventario.
Las metodologías aprobadas por el Mecanismo de Desarrollo
Limpio (MDL), por otra parte, permiten seleccionar los
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reservorios a los que se debe dar seguimiento en un
proyecto de fijación de carbono. Aquellos reservorios que
no cambian, o los que razonable y conservadoramente se
puede esperar que no aumenten las emisiones netas de gases
de efecto invernadero (GEI) como consecuencia de la
implementación del proyecto, pueden obviarse (Salinas y
Hernández 2008). Las existencias de carbono en el suelo de
ecosistemas boscosos ilustran bien esta situación. Sin
embargo, las metodologias de estimación de carbono en
árboles dispersos (AD) y cercas vivas carecen de un
estándar de medición. Las estimaciones de carbono en base
al muestreo rectangular (1000 m2) circunscrita sub
muestreos de otros componentes de biomasa son las más
frecuentes en la literatura (Ibrahim el at 2006; Ruiz 2002;
Soto, et al 2010; PFPAS-GAMMA, 2010)
Una ventaja de medir todos los componentes del ecosistema
es que después de las primeras mediciones se podrían
derivar modelos de predicción del carbono total basados en
mediciones más sencillas, ahorrando así tiempo y dinero. De
esta forma se cumpliría con requisitos de exactitud y
confiabilidad de los estimados al momento de acceder el
mercado internacional de bonos de carbono, sin incurrir en
sobrecostos de medición.
Para la cuantificación del stock de carbono (es todo
aquello que se encuentra almacenado en los componentes del
sistema) en los diferentes usos del suelo como bosque y
pasturas se debe muestrear a) la biomasa arriba del suelo,
b) la biomasa abajo del suelo (raíces) c) la necromasa
almacenada en la hojarasca y la madera muerta. Se debe
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considerar que la biomasa se expresa en Mg ha-1, y que el
50% de la biomasa seca es carbono.
En el cuadro 1 se presentan los componentes que se deben
ser considerados para la estimación del stock de carbono en
diferentes usos del suelo.
Componentes que deben ser considerados para el monitoreo
del almacenamiento de carbono en diferentes usos del suelo.
Tipos de depósito de Carbono
Usos del
suelo
Árbol
es
arbust
os
Pastur
as
Raíc
es
Mader
a
Muert
a
Hojaras
ca
Suel
o
Bosque R T R T R R R
Plantacione
s
forestales
R T T R T T R
Cercas
vivas
R R T
Pastura con
árboles
dispersos
R T R R T T R
Vegetación
secundaria
reciente
R T T T T
Banco
forrajero
de Leñosas*
R
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Banco
forrajero
de
gramíneas
Pastura en
monocultivo
T T R R T R
Pastura
degradada
T T R R T T
R: Deposito de carbono recomendado para su medición; T:
Dependiendo del presupuesto y si está en el uso del suelo.
*Solo estimar en la base del tronco que se mantiene después
de las podas en el banco forrajero.
Metodologia
Selección de las parcelas de muestreo
Para el estudio de monitoreo se deben seleccionar al menos
8 a 10 parcelas de muestreo por cada uso del suelo dominate
en cada área de intervención del proyecto. Cada parcela de
muestreo debe ser georeferenciada con un Global Position
Satelital (GPS). La información del GPS debe ser
transformada a un formato imagen ¨shape¨ con software de
SIG. Para poder tener un mapa de distribución de los sitios
de muestreo en el paisaje.
Los puntos de muestreo deben estar distribuidos a lo largo
del área de intervención del proyecto, esto con el fin de
reducir variabilidad y poder emplear los datos para
cuantificar el carbono a escala de parcela, finca y
paisaje.
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Selección de usos del suelo
1. Bosques secundarios 2. Bosque ribereño o de galería 3. Vegetación secundaria reciente o barbecho ≤ 8 años 4. Cercas vivas simples (presencia de una o dos especies) 5. Cercas vivas multiestrato (Presencia de más de dos
especies)
6. Pasturas con alta densidad de árboles (≥30 árboles/ha) 7. Pasturas con baja densidad de árboles (≤ 29
árboles/ha)
8. Pasturas sin arboles
Se recomeinda, que los sitios de muestro tenga las
siguientes condicioens, se requiere que el área minima del
sitio de muestro sea de 1 ha, que en cada finca se pueda
tener al menos 3 o 4 sitios de muestreo para maximizar
costos y que esten distribuidos en todo la zona de
intervención del proyecto.
Métodos de muestreo para la cobertura arbórea
La estimación del stock de carbono en la biomasa arriba del
suelo, en los sistemas forestales y silvopastoriles los
depósitos de carbono se encuentran en la biomasa sobre el
suelo (IPCC, 2006). El mayor porcentaje de carbono
almacenado se presenta en la biomasa sobre el suelo
presente en usos del suelo como árboles, arbustos, palmas y
herbáceas, ellos determinan el carbono sobre el suelo en
los árboles y en la vegetación herbácea presentes en las
fincas ganaderas.
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Los componentes seleccionados seran los árboles, arbustos,
pastos, en los usos del suelo dominantes en la fincas
ganaderas. En cada parcela serán medidas las siguientes
variables: A) Historia de uso de la tierra (edad, años de
pastoreo, usos anteriores de la tierra) B) Estado del suelo
(degradado, compactado, etc) y tipo de suelo (Clase de
suelo), C) Manejo de la carga animal en caso de los SSPs,
D) Manejo de fertilización, E) Manejo ante el fuego y F)
Vegetación (Cobertura arbórea con dap ≥ 10 cm.
Para la caracterización arbórea en bosques secundario,
bosques de ribereños, se realizan parcelas rectangulares de
20 m x 50 m (Figura 1),. A los árboles con dap > 10 cm se
le medirá la variable: diámetro a la altura del pecho (1,30
cm) y se anotará la especie, sí se registran palmas
adicionalmente a las variables antes medidas, se sumará la
altura total (Cuadro 2), para estimar la biomasa se
utilizará ecuaciones previamente desarrolladas.
Formato para la caracterización vegetal para dap (>10 cm
dap)
Nombre de la
finca:
Propietario de
la finca: ___________________
Uso del
suelo
Fecha ____________ Coordenadas
(UTM) _________________
No. Especie Dap
Altuta
total
Altura
comercial
Estado del
fuste
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Medición en pasturas
Para las pasturas se utilizara la metodologia propuesta de
Chavarria (2010) para la medicion del los árboles y
arbustos, en el cual la definicion de las parcelas se
basara tomando en cuanta el área del potrero.
Tamaño de las
parcelas en
referencia al
área de la
pastura.
Área de la
pastura (ha)
#
parcelas
Tamaño de
parcela
≤ a 2 Censo 10 000
2-5 1 10 000
5 a 10 2 10 000
> 10 3 10 000
0,1
E O
N
S
50 m
Centro de la parcela
20 m
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• Estimación de la altura y dap (> 10 cm) en los árboles presentes en potreros con pasturas naturales de alta y
baja densidad de árboles.
• Estimación de la altura y dap (> 10 cm) en los árboles presentes en potreros con pasturas mejoradas de alta y
baja densidad de árboles.
En el caso de cercas vivas se tomara transeptos de 150m de
longitud, en el cual se tomaran las variables dasométricas
mencionadas anteriormente.
Biomasa de árboles muertos
Para la evaluación de los árboles muertos, se establecerán
dos transeptos en cruz de 150m de longitud, en los cuales
se recorren y se mide toda la madera muerta que está en el
suelo (fustes, ramas, Troncos) con un dap > 10 cm,
registrándose el diámetro o circunferencia según el caso,
en varios sectores del fuste y la longitud total dentro del
transepto correspondiente; en los casos que el fuste
atraviese la parcela, solo se registra la longitud de la
parte comprendida dentro de ella.
De la misma forma se tendrá en cuenta el grado de
descomposición basado en las siguientes características
(Baker y Chao 2009)
Grado 1. Árbol que recién acaba de morir, presenta más del
75% de madera sólida o dura. La corteza está intacta y
presenta todavía ramas finas y el fuste está entero y sin
ningún signo de descomposición.
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Grado 2. El árbol ha experimentado algún signo de
decadencia; la madera es aún sólida pero sin ramas finas y
la corteza empieza a desprenderse.
Grado 3. Fuste con más del 75% de la madera blanda y
descompuesta, se puede penetrar un clavo con la mano sin
mayor esfuerzo y la madera se derrumba si se pisa.
Calculo de carbono en la biomasa aérea
Para el cálculo de carbono presente en la biomasa aérea, se
utilizarán ecuaciones alométricas que hayan sido
desarrolladas en condiciones climáticas y edáficas
similares a las del sitio de estudio, que consideren
especies de árboles, similares a las que estén presentes en
el área de estudio, que los rangos de dap y altura que
fueron usados en el desarrollo de las ecuaciones hayan sido
similares a los árboles individuales en el área de estudio,
para este estudio se tomaran en cuenta las ecuaciones
alométricas propuestas en GOOD PRACTICE FOR LAND USE CHANGE
AND FORESTRY (GPG-LULUF 2006) y por el IPCC, 2006. El
cuadro 5, muestra un resumen de algunas ecuaciones
alométricas generales para distintos usos de la tierra,
estos son algunos ejemplos, pero en la literatura se
encontraran muchas otras ecuaciones adaptadas a diferentes
sitios con diferentes zonas climáticas.
Ecuasiones alometricas para el estudio de carbono.
Denominación,
tipo de especie o
tipo de planta
Ecuación* R
ajustado
Fuente
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Frutales Log B= (-
1.11+2.64*Log*Dap)
0.95 Andrade en
preparación
Cordial alliodora Log B= (-0.8 + 2.2*Log
Dap)
0.93 Segura et
al. (2006)
Pithecellobium
saman, Dalbergia
retusa y Diphysa
robinioides
Log B= (-1.54 + 2.05
log D30+1.18 Log*H)
0.92 Andrade
(2008)
Palmas Log B= 7.7*H+ 4.5*10-3 0.90 Frangi y
Lugo (1985)
Bosque Tropical
Húmedo
B= exp (-2.77+Ln
(δ*Dap2*H) Chave et al.
(2005)
Raíces gruesas
BR= exp (-
1.0587+0.8836*Ln*B)
0.84
Cairns et
al. (1997)
B: biomasa aérea (kg); exp: logaritmo neperiano (2.71); δ:
densidad de madera (gr/cc); Log: logaritmo en base 10; Ln:
logaritmo natural; Dap: diámetro del tronco (cm) a la
altura del pecho (1,3 m); D30: Diámetro del tronco a 30 cm;
H: altura total (m); BR: biomasa de raíces (kg). *Las
ecuasiones a utilizar se debenajustar en función de las
especies y zona de vida, se presentan las ecuaciones que se
recomiendan para la región húmeda de Honduras.
Estimación del carbono orgánico en el suelo (COS)
El COS se determina mediante el procedimiento de combustión
húmeda (Walkley y Black 1934). En la parte central de cada
parcela de muestreo se establecera una calicata de
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dimensiones 0.3*0.3*0.3 m, en esta se tomara la muestra de
suelo mediante el uso de un cilindro metálico (de 5 cm de
diámetro por 5 cm de altura) para colectar muestras de
suelo a 15 cm de profundidad, con la finalidad de estimar
la densidad aparente del suelo.
La estimación de COS, mediante un barreno se deben tomar 16
puntos al azar alrededor, en la cual se homogenizan esas
muestras para toma de una muestra compuesta de 250 g de
suelo para su analisis en el laboratorio para la estimación
de la fracción de carbono. (Figura 2). El carbono orgánico
del suelo se estima con base a la fracción de carbono y la
densidad aparente (COS= %fC * Dap * Pm).
Donde Daρ=densidad aparente del suelo (t m-3); %fC=fracción de carbono y Pm=profundidad de muestreo (m). El contenido
de carbono en el suelo se determina por combustión
(Thermoffinigan; MacDiken 1997). La conversión de biomasa a
carbono en todos los usos del suelo se multiplica por un
factor 0.47 (IPCC 2003b). Todas las estimaciones de carbono
por encima y debajo del suelo deben ser promediadas y
extrapoladas a Mg C ha-1 para cada uso del seulo.
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Diseño metodologico para la estimación de carbono en cada
uso del suelo.
Cálculo de captura de Dióxido de carbono (CO2)
Para el cálculo de carbono presente en la biomasa aérea, se
utilizó ecuaciones alométricas que han sido desarrolladas
en condiciones climáticas y edáficas similares a las del
sitio de estudio, que los rangos de DAP y altura que fueron
usados en el desarrollo de las ecuaciones similares a los
árboles individuales en el área de estudio, para este
estudio se tomó en cuenta las ecuaciones alométricas
propuestas en Good Practice For Land Use Change And
Forestry (GPG-LULUF, 2006) y por el IPCC, (2006).
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Ecuación alométricas propuesta para cálculo de biomasa
aérea propuesta por Chave et al. (2005)
Y=exp [-2.977+ ln(ρ D^2 h)]
Donde:
Y=biomasa (kg/árbol)
exp(n)= 2.718 a la potencia n
ρ= densidad por especie (gr/cm3), Densidad de madera
(Global Wood Density Database 2012)
D= diámetro a la altura del pecho (DAP)
Ecuaciones alométricas para el estudio de carbono.
Denominación,
tipo de especie o
tipo de planta
Ecuación* R
ajustado
Fuente
Frutales Log B= (-
1.11+2.64*Log*Dap)
0.95 Andrade en
preparación
Cordial alliodora Log B= (-0.8 + 2.2*Log
Dap)
0.93 Segura et
al. (2006)
Pithecellobium
saman, Dalbergia
retusa y Diphysa
robinioides
Log B= (-1.54 + 2.05
log D30+1.18 Log*H)
0.92 Andrade
(2008)
Palmas Log B= 7.7*H+ 4.5*10-3 0.90 Frangi y
Lugo (1985)
Bosque Tropical
Húmedo
B= exp (-2.77+Ln
(δ*Dap2*H) Chave et al.
(2005)
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Raíces gruesas
BR= exp (-
1.0587+0.8836*Ln*B)
0.84
Cairns et
al. (1997)
B: biomasa aérea (kg); exp: logaritmo neperiano (2.71); δ:
densidad de madera (gr/cc); Log: logaritmo en base 10; Ln:
logaritmo natural; Dap: diámetro del tronco (cm) a la
altura del pecho (1,3 m); D30: Diámetro del tronco a 30 cm;
H: altura total (m); BR: biomasa de raíces (kg). *Las
ecuaciones a utilizar se debenajustar en función de las
especies y zona de vida, se presentan las ecuaciones que se
recomiendan para la región húmeda de Honduras.Fuente: Chave
et al. (2005).
Se elaboró una base de datos como herramienta para el
cálculo de captura de carbono con las ecuaciones
pertinentes dependiendo las especies de árboles, la
herramienta es una hoja de Excel la cual posee las
variables descritas para cada árbol, a que sitio de estudio
pertenece con las ecuaciones de captura de carbono por
especie de árbol para luego ser procesados y así obtener la
captura total de dióxido de carbono en prácticas de usos de
suelo.
Fijación de carbono (CO2) almacenado en prácticas de usos
de suelo
Para la cuantificación del carbono se utiliza la ecuación:
Ecuación IPCC, 2006
PUS = AT x BL x Rc
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Dónde: PUS = Carbono fijado contenido en el practica de uso
de suelo.
AT = almacenamiento total
BL= fijación por especie
Rc = Contenido de carbono en la biomasa
Se estimada que el 50% del almacenamiento total es lo que
se fija de dióxido de carbono en los árboles, según IPCC,
(2006)
Estimar las emisiones de CO2
Se realizó entrevista al productor sobre el manejo del
sitio de estudio sobre los componentes que puedan emitir
dióxido de carbono (CO2) y las cantidades de las variables:
1. Cantidad Consumo de leña: cantidad ocupada anual por el productor para quema o cocina en el sitio de
estudio.
2. Consumo de gasolina: cantidad de litros de gasolina anual ocupada por el productor ya sea en bombas o
maquinaria agrícola en el sitio de estudio.
3. Consumo de electricidad: cantidad de kilowatt anual
consumido por prácticas como cercas eléctricas o
maquinaria agrícola.
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4. Estimaciones por fertilizante: esta variable se
estudió de acuerdo al manejo del uso de suelo y las
cantidades fertilizante en cada uso de suelo.
5. Estimaciones por animales presentes en el uso de
suelo.
Balance de emisiones y capturas de dióxido de carbono
CO2por prácticas de uso de suelo.
El balance de emisiones y capturas de carbono fue bajo la
metodología de Romero, J. 2009. La cual se basa en la resta
de la cantidad de emisiones totales menos la captura para
dar un valor promedio de cantidad neta de la práctica de
uso de suelo que está emitiendo o capturando.
Análisis de datos estadísticos
Se realizó análisis para encontrar la diferencia entre los
municipios del estudio. El almacenamiento de datos se
realizó en hojas de campo diseñadas en Excel de acuerdo a
los resúmenes de cada una de las variables de estudio antes
mencionadas, con herramientas a base de fórmulas para
estimación y almacenamiento de CO2 y elaboración de base de
datos. Estas variables fueron sometidas a los distintos
análisis estadísticos con el uso de programas INFOSTAT con
pruebas de análisis de varianzas y error estándar por
variable estudiada
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Resultados
Principales usos de suelos en sistemas de producción de
fincas ganaderas doble propósito
Prácticas Matiguás Muy
Muy
Bosque ribereños 6 6
Bosque secundarios 6 6
Cercas vivas simples, (presencia de
una o dos especies).
6 6
Pasturas con alta densidad de árboles
(≥ 30 árboles/ha) 6 6
Pasturas con baja densidad de árboles
(≤ 30 árboles/ha) 6 6
Pasturas sin árboles 6 6
Total 36 36 72
Fuente: Resultado de investigación.
Principales especies de árboles en los sitios
La especie que se presentó con mayor frecuencia en la área
de estudio fue el Guácimo (Guazuma ulmifolia) con 141
árboles y el Macuali o roble (Tabebuia rosea) con 128
árboles en la zona de Matiguás. El total de árboles fueron
842 y 35 especies diferentes
Las 10 especies con mayor presencia en el área de estudio
de Matiguás
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Matiguás
Especie Nombre científico Cantidad
Guácimo Guazuma ulmifolia 141
Macuali o
Roble
Tabebuia rosea 128
Carao Cassia grandis 80
Acacia
amarilla
Cassia siamea lam 49
Cortez Tabebuia ochracea 48
Cenízaro Samanea saman 41
Laurel Cordia alliodora 37
Guanacaste Enterolobium
cyclocarpum
36
Jiñocuabo Bursera simaruba 36
Madero negro Gliricidia sepium 35
Fuente: Resultado de investigación.
En Muy Muy el total de árboles encontrados fueron 725
unidades pertenecientes a 46 especies. Las mayor
representación de las especie fue el Guácimo (Guazuma
ulmifolia) y el Jiñocuabo (Bursera simaruba) con 135 y 63
árboles respectivamente.
Las 10 especies con mayor presencia en el área de estudio
de Muy Muy
Muy Muy
Especie Nombre Científico Cantidad
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Guácimo Guazuma ulmifolia 135
Jiñocuabo Bursera simaruba 63
Carao Cassia grandis 53
Macuali o
roble
Tabebuia rosea 49
Cenízaro Samanea saman 45
Cedro pochote Bombacopsis quinata 43
Laurel Cordia alliodora 42
Guanacaste Enterolobium cyclocarpum 35
Cedro Cedrela odorata 30
Cortez Tabebuia ochracea 21
Fuente: Resultado de investigación.
Cantidades de árboles en prácticas de usos de suelos
Se encontró la cantidad 1,567 árboles totales encontrando
46 especies diferentes en la zona. La práctica de uso de
suelo con mayor número de árboles presente en el sitio son
los bosques ribereños con 241 árboles en Matiguás y en Muy
Muy la práctica que posee más árboles fueron los bosques
secundarios con 187 unidades.
Cantidades totales de los árboles y especies presentes en
cada práctica de uso de suelo en los municipios
Prácticas de uso de suelo Total de
arboles
Especies.
Matiguas 842 35
Bosque ribereño 241 26
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Bosque secundario 216 29
Cerca viva 132 14
Pastura sin árboles 0 0
Pasturas con alta densidad de
árboles
171 18
Pasturas con baja densidad de
árboles
82 16
Muy Muy 725 46
Bosque ribereño 179 34
Bosque secundario 187 33
Cerca viva 164 10
Pastura sin árboles 0 0
Pasturas con alta densidad de
árboles
125 23
Pasturas con baja densidad de
árboles
70 13
Total 1567 46
Fuente: Resultado de investigación.
Especies principales por uso de suelo
Las especies comunes son similares entre los usos de suelos
y Municipios, esto a que los sitios de estudios están
distribuido en el corredor trópico-seco llamado Vía Láctea
de Muy Muy y Matiguás y sus condiciones ambientales son
similares, el guácimo (Guazuma ulmifolia) es la especie de
árbol que se presenta en la mayoría de los sitios con el
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66.66% de aparición en todo el territorio estudiado. La
segunda especie con mayor presencia en los sitios es el
Macuali (Tabebuia rosea) con un 58.33% de presencia en los
sitios de estudio.
Las dos especies principales con mayor presencia en los
sitios de estudio por cada municipio
MATIGUAS MUY MUY
Árbol
Nombre
Científico
Cantid
ad Árbol
Nombre
Científico
Cantid
ad
BOSQUE RIBEREÑO
Guácimo Guazuma
ulmifolia 53 Macuali
Tabebuia
rosea 19
Carao Cassia
grandis 18 Guácimo
Guazuma
ulmifolia 17
BOSQUE SECUNDARIO
Guácimo Guazuma
ulmifolia 43 Guácimo
Guazuma
ulmifolia 48
Macuali Tabebuia
rosea 38 Carao
Cassia
grandis 15
CERCAS VIVAS
Acacia
amarilla
cassia
siamea lam 36 Jiñocuabo
Bursera
simaruba 53
Macuali Tabebuia
rosea 23
Cedro
Pochote
Bombacopsis
quinata 38
PASTURAS CON ALTA DENSIDAD DE ARBOLES
Macuali Tabebuia 35 Guácimo Guazuma 19
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rosea ulmifolia
Carao Cassia
grandis 28 Laurel
Cordia
alliodora 14
PASTURAS CON BAJA DENSIDAD DE ARBOLES
Macuali Tabebuia
rosea 14 Guácimo
Guazuma
ulmifolia 25
Guácimo Guazuma
ulmifolia 11 Carao
Cassia
grandis 9
PASTURAS SIN ÁRBOLES : 0
Fuente: Resultado de investigación.
Pasturas
La especie con mayor frecuencia encontrada en los
diferentes usos de suelos fue la pastura natural conocida
como grama común (Cynodon dactylon). Las prácticas de uso
de suelo bosques ribereños, bosque secundario, cercas
vivas, pasturas con alta y baja densidad de árboles poseen
un 100% de pasturas naturales o naturalizadas, sin embargo
en las pasturas sin arboles solo existe el 83.33% de los
sitios con pasturas naturales y el 16.77% son pasturas
mejoradas
Variedad de pastura, encontradas en los sitios de estudios
en Matiguás y Muy Muy
Práctica Matiguás
Nombre
Científico Muy Muy
Nombre
Científico
Bosque
ribereño
Grama
común
Cynodon
dactylon
Grama
común
Cynodon
dactylon
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Grama
rastrera
Paspalum
notatum
Grama
rastrera
paspalum
notatum
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Bosque
secundario
Grama
común
Cynodon
dactylon
Grama
común
Cynodon
dactylon
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Cerca viva
Pasturas sin
árboles
Grama
común
Cynodon
dactylon
Mombaza Panicum
Máximum
Pasto
Toledo
Brachiaria
brizantha
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Pastura con
alta
densidad de
árboles
Grama
común
Cynodon
dactylon
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Pastura con
baja
densidad de
árboles
Grama
común
Cynodon
dactylon
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Pasto
estrella
Cynodon
nlemfuensis)
Fuente: Resultado de Investigación
Gráfico 1 Tipo de Pasturas
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Fuente: Resultado de investigación.
Captura de dióxido carbono (CO2)
La captura de CO2 en las prácticas de uso de suelo se
realizaron en 3 partes (carbono aéreo, raíces y pastos) las
cuales se representaran con tCO2e (toneladas de dióxido de
carbono equivalente) que es una medida universal de
medición utilizada para indicar la posibilidad de
calentamiento global de cada uno de los gases con efecto
invernadero.
La biomasa total encontrada varió de 0 a 9.16 unidades
según las prácticas de uso de suelos. A pesar de esta
variación de la biomasa aérea existió diferencias
significativas entre bosques secundarios y bosques
ribereños, y entre estos dos con los demás usos de suelos,
no habiendo diferencias significativas entre cercas vivas y
pasturas con o sin árboles
Bosq
ue ri
bere
ño M
atig
uas;
%
NATU
RAL;
100
Bosq
ue ri
bere
ño M
atig
uas;
%M
EJOR
ADO;
0
Bosq
ue se
cund
ario
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igua
s; %
NATU
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100
Bosq
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Mat
igua
s; %
MEJ
ORAD
O; 0
Cerc
a vi
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uas;
%NA
TURA
L;
100
Cerc
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uas;
%
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ORAD
O; 0
Past
ura
sin a
rbol
es M
atig
uas;
%NA
TURA
L; 8
3,33
Past
ura
sin a
rbol
es M
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%
MEJ
ORAD
O; 1
6,7
Past
uras
con
alta
den
sidad
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igua
s; %
NATU
RAL;
10
0
Past
uras
con
alta
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sidad
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arbo
les
Mat
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s; %
MEJ
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0
Past
uras
con
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sidad
de
arbo
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Mat
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s; %
NATU
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10
0
Past
uras
con
baja
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sidad
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Mat
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MEJ
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con
baja
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con
baja
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sidad
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arbo
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Muy
Muy
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EJOR
ADO;
0
PASTO
Bosque ribereño Matiguas Bosque secundario Matiguas
Pastura sin arboles Matiguas Pasturas con alta densidad de arboles Matiguas
Pasturas con baja densidad de arboles Matiguas Bosque ribereño Muy Muy
Bosque secundario Muy Muy Pastura sin arboles Muy Muy
Pasturas con alta densidad de arboles Muy Muy Pasturas con baja densidad de arboles Muy Muy
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Análisis de varianza de captura por árboles entre usos de
suelo
Usos de suelo Biomasa aérea Biomasa raíces Biomasa total
BR 58.78±7.22 C 18.20±1.94 C 76.98±9.16 C
BS 38.94±4.54B 12.72±1.31 B 51.66±5.85 B
CV 0.16±0.03A 0.09±0.02A 0.25±0.05A
PCADA 4.48±0.60A 1.78±0.21A 6.26±0.81A
PCBDA 2.42±0.35A 0.94±0.16A 3.36±0.51A
PSA 0.00±0.0 A 0.00±0.0A 0.00±0.0A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
En las variables biomasa aérea, biomasa de raíces y biomasa
total en el estudio se encontró que no existe diferencia
significativa entre municipio debido a que los datos de las
prácticas se comportan de la misma manera en ambos
municipios.
Análisis de varianza de captura en arboles por municipio.
Municipio Biomasa aérea Biomasa
raíces
Biomasa total
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Muy Muy 1.68±4.2
0 A
0.71±1.26 A
2.39±5.45 A
Matiguás
1.90±4.49A
0.81±1.38 A
2.71±5.88 A
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
En Matiguás y Muy Muy la práctica de uso de suelo que más
almacenó carbono fue bosque ribereño con promedio total de
78.94 y 75.00 tCO2e respectivamente, seguido de usos de
suelos de bosque secundarios con 57.64tCO2e en Matiguás y
45.69 tCO2e en Muy Muy, la práctica que menos almacenó
carbono fue la cercas vivas con 0.19 tCO2e; prácticas como
pastura con alta densidad de árboles y pastura con baja
densidad de árboles sólo almacenaron un promedio de 7.20,
3.91tCO2e en Matiguás y Muy Muy con 5.31, 2.80 tCO2e. La
práctica pastura sin árboles a como el nombre lo menciona
no posee ningún árbol debido a eso no se presenta datos de
almacenamiento de carbono por arboles
Carbono almacenado (tCO2e/ha/año) por práctica de usos de
suelos.
USOS DE
SUELO
UBICACIÓ
N
BIOMASA
AÉREA
BIOMASAS DE
RAÍCES
SUMA DE BIOMASA
TOTAL AÉREA +
RAÍCES
BR Matiguás 60.06 C 18.87 C 78.94 C
BS Matiguás 43.51 B 14.12 B 57.64 B
CV Matiguás 0.12 A 0.07 A 0.19 A
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PCADA Matiguás 5.15 A 2.05 A 7.20 A
PCBDA Matiguás 2.81 A 1.09 A 3.91 A
PSA Matiguás 0 A 0 A 0 A
BR Muy Muy 57.48 C 17.52 C 75.01 C
BS Muy Muy 34.36 B 11.32 B 45.69 B
CV Muy Muy 0.19 A 0.11 A 0.31 A
PCADA Muy Muy 3.81 A 1.50 A 5.31 A
PCBDA Muy Muy 2.02 A 0.78 A 2.80 A
PSA Muy Muy 0 A 0 A 0 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Almacenamiento de toneladas de Dióxido de carbono
equivalente (tCO2e/ha/año) por practica de uso de suelo
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Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Almacenamiento de Dióxido de carbono (tCO2e) en pasturas
Para evaluar el almacenamiento en las pasturas se estudió
el rendimiento y las condiciones de las pasturas en cada
uso de suelo estudiando las variables como cobertura de
pastos en los suelos, cobertura de maleza, producción de
las variedades de pasturas, estados de los suelos, entre
otras.
La captura por pasturas fue mayor en las prácticas de uso
de suelo de pasturas sin árboles a diferencia de pasturas
Biomasa aerea; BR matiguas;
60,06529746Biomasa aerea; BS matiguas;
43,51651368
Biomasa aerea; CV matiguas;
0,117235838
Biomasa aerea; PCADA matiguas;
5,147324253
Biomasa aerea; PCBDA matiguas;
2,819978376Biomasa aerea; PSA matiguas; 0
Biomasa aerea; BR muy muy;
57,48859858
Biomasa aerea; BS muy muy;
34,36453149
Biomasa aerea; CV muy muy;
0,194899301
Biomasa aerea; PCADA muy muy;
3,816499135
Biomasa aerea; PCBDA muy muy;
2,026344268Biomasa aerea; PSA muy muy; 0
Biomasas de racices; BR matiguas;
18,8773239
Biomasas de racices; BS matiguas;
14,11942715Biomasas de racices; CV matiguas;
0,072850627
Biomasas de racices; PCADA
matiguas; 2,053024586
Biomasas de racices; PCBDA
matiguas; 1,090280157
Biomasas de racices; PSA matiguas; 0
Biomasas de racices; BR muy
muy; 17,5202772Biomasas de
racices; BS muy muy; 11,32686438Biomasas de
racices; CV muy muy; 0,113048041
Biomasas de racices; PCADA
muy muy; 1,501512177
Biomasas de racices; PCBDA
muy muy; 0,783143864
Biomasas de racices; PSA muy
muy; 0
uma de Biomasa tota Aera + raices; BR
matiguas; 78,94262136
uma de Biomasa tota Aera + raices; BS
matiguas; 57,63594083
uma de Biomasa tota Aera + raices; CV
matiguas; 0,190086465
uma de Biomasa tota Aera + raices; PCADA
matiguas; 7,200348839
uma de Biomasa tota Aera + raices; PCBDA
matiguas; 3,910258533uma de Biomasa tota
Aera + raices; PSA matiguas; 0
uma de Biomasa tota Aera + raices; BR
muy muy; 75,00887578
uma de Biomasa tota Aera + raices; BS
muy muy; 45,69139587
uma de Biomasa tota Aera + raices; CV
muy muy; 0,307947341
uma de Biomasa tota Aera + raices; PCADA
muy muy; 5,318011312uma de Biomasa tota
Aera + raices; PCBDA muy muy;
2,809488132uma de Biomasa tota Aera + raices; PSA
muy muy; 0
Biomasa aerea Biomasas de racices uma de Biomasa tota Aera + raices
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que tienen componente arbóreo, en los bosques (riparios y
secundarios) y las cercas vivas. Sin embargo, no existió
diferencias significativas en el carbono almacenado en las
pasturas entre los bosques (ribereños y secundarios) con
las pasturas que tienen incorporado el componente arbóreo
(pasturas con alta densidad de árboles y pasturas con baja
densidad de árboles) y existió diferencia significativa en
la práctica de uso de suelo pasturas sin árboles.
Análisis de varianza en captura de pastura por uso de suelo
Usos de
suelo
Captura de
pasturas
BR 1.09±0.12A B
BS 1.21±0.15 B
CV 0.00±0.00 A
PCADA 1.52±0.14 B C
PCBDA 1.29±0.11 B
PSA 2.57±0.64 C
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
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Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios, por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy.
Análisis de varianza en captura de pasturas por municipio
Ubicación Medias
Matiguás 1,32±0.25 A
Muy Muy 1.24±0.14 A
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
La práctica con mayor almacenamiento de carbono es
pasturas sin arboles (PSA) con 12.11 tCO2e/ha/año en
Matiguás y 18.75 tCO2e/ha/año en Muy Muy, las demás
practicas (BR,BS,PCADA,PCBDA) se comportan de la misma
manera almacenando (7.42,7.46,6.52 y 7.92 tCO2e/ha/año
respectivamente) en el municipio de Matiguás y en Muy Muy
las practicas (BR,BS,PCADA,PCBDA)almacenan: 5.61,6.99,11.76
y 7.57 tCO2e/ha/año respectivamente. En estudio de
productividad y captura CO2 en sistemas silvo pastoriles
expresa que la captura de carbono en pastura entre menor es
la densidad de árboles mayor es la captura de CO2 en
pasturas, según el comportamiento carbono almacenado en los
uso de suelos en Matiguás y Muy Muy a medida que la
practica posee menos cantidad de árboles en los sitios
mayor es la captura de CO2 en las pasturas. La práctica de
cerca viva no se estudió en este proceso debido a que no se
estudió pastura.
Almacenamiento de tCO2e/ha/año por uso de suelo
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USOS DE SUELOS
CAPTURA TOTAL EN
VARIEDAD DE PASTURA.
MATIGUAS:41.46891467 tCO2e
BR 7.43
Grama Común (Cynodon dactylon) 1.68
Grama Rastrera (Paspalum
notatum) 0.79
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 4.94
BS 7.47
Grama Común (Cynodon dactylon) 2.15
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 5.31
PCADA 6.53
Grama Común (Cynodon dactylon) 5.09
Pasto Toledo (Brachiaria
brizantha) 1.43
PCBDA 7.92
Grama Común (Cynodon dactylon) 7.93
PSA 12.12
Grama Común (Cynodon dactylon) 2.22
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 9.89
MUY MUY:50.705104 tCO2e
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BR 5.61
Grama Común (Cynodon dactylon) 3.16
Grama Rastrera (Paspalum
notatum) 0.82
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 1.63
BS 6.99
Grama Común (Cynodon dactylon) 2.53
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 4.46
PCADA 11.76
Mombaza (Panicum máximum) 2.19
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 9.57
PCBDA 7.57
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 7.57
PSA 18.75
Pasto Estrella (Cynodon
nlemfuensis) 18.75
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
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Almacenamiento de tCO2e en pasturas por prácticas de uso de
suelo por municipio.
Fuente resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Almacenamiento de cercas vivas presentes en las prácticas
de usos de suelos
En este caso se estudió el aporte de las cercas vivas
presentes en las prácticas de usos de suelos pasturas con
alta densidad de árboles, pasturas con baja densidad de
árboles y pasturas sin árboles no poseen diferencia
significativa entre ellas, debido a que en las practicas
bosques ribereños y bosque secundarias no poseen cercas
vivas en sus alrededores
7.437.47
Suma de captura total en pasturas por uso de
suelo; CV MT; 0
6.53
7.92
12.12
5.61
6.99
Suma de captura total en pasturas por uso de
suelo; CV MUY; 0
11.76
7.51
18.75
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Análisis de varianza en captura de cercas vivas por uso de
suelo
Usos de suelo Cercas vivas
PCADA 1.52±0.17 A
PCBDA 1.29±0.09 A
PSA 2.57±0.11 A
Fuente resultado de investigación
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre Municipios datos se comportan de la
misma manera en Matiguás y Muy Muy
Análisis de varianza en captura de Cercas vivas por
municipio
Ubicación Medias
Matiguás 0.18±0.06 A
Muy Muy 0.17±0.06 A
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
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En las prácticas de usos de suelos es importante mencionar
las interacciones que poseen las cercas vivas en cada sitio
de estudio como un factor más de almacenamiento. El carbono
almacenado por las cercas vivas en cada uso de suelo, no
poseen diferencia significativa entre municipios según
análisis de varianza en las prácticas se encontró
diferencia debido a que la práctica boques ribereño y
bosques secundarios no poseen cercas vivas en ambos
municipios y en las practicas PSA, PCADA, PCBDA ayudan
almacenar 2.42, 2.56, 1.62 tCO2e/ha/año respectivamente en
el municipio de Matiguás y 1.29, 3.28, 1.59 tCO2e/ha/año en
el municipio de Muy Muy.
Almacenamiento de carbono por cercas vivas en los sitios de
estudios
Usos de suelos
almacenamiento de carbono por
cercas vivas
Matiguás 6.62
pastura con alta
densidad de árboles 2.56
pastura con baja
densidad de árboles 1.63
pastura sin árboles 2.43
Muy Muy 6.18
pastura con alta
densidad de árboles 3.28
pastura con baja
densidad de árboles 1.59
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pastura sin árboles 1.29
Total 12.80
Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Almacenamiento total de Dióxido de carbono equivalente
(tCO2e) por uso de suelo
Este paso es la sumatoria del carbono almacenado por las
especies de árboles más la suma de almacenamiento de las
pasturas más el factor de cercas vivas en los alrededores
de los sitios de estudios. Según el análisis de varianza no
existió diferencia entre las prácticas CV, PCADA, PCBDA,
PSA sin embargo estas prácticas poseen diferencia
significativa con BS al igual de BR que posee diferencia
significativa con todas las prácticas de uso de suelo.
Análisis de varianza de almacenamiento total por uso de
suelo
Usos de suelo Medias
BR 78.06±9.10C
BS 52.87±5.84 B
CV 0.25±0.05 A
PCADA 8.27±0.78A
PCBDA 4.92±0.87A
PSA 2.88±0.61A
Fuente: Resultado de investigación.
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Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguas y Muy Muy
Análisis de varianza en almacenamiento total por municipio.
Ubicación Medias
Matiguás 26.15±0.09 A
Muy Muy 22.93±0.10 A
Fuente resultados de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
En el almacenamiento total de tCO2e según usos de suelos
destacó la práctica bosque ribereños almacenando 79.86
tCO2e/ha/año en Matiguás y 76.26 tCO2e/ha/año en Muy Muy.
Las prácticas BS, PCADA, PCBDA y PSA almacenaron (58.86,
9.06, 5.49 y 3.44 tCO2e/ha/año en Matiguás) y (46.26, 7.48,
4.34, y 2,32 tCO2e/ha/año en Muy Muy), el uso de suelo
cercas vivas (CV) es la práctica que almacenó menos al
resto de prácticas con 0.19 y 0.31 tCO2e/ha/año en Matiguás
y Muy Muy respectivamente.
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Almacenamiento de tCO2e/ha/año en práctica de uso de suelo
en municipios de Matiguás y Muy Muy
Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Fijación de tCO2 por prácticas de uso de suelo
La fijación de carbono es la conversión de carbono
inorgánico (en forma de dióxido de carbono) en compuestos
orgánicos realizada por los organismos vivos
Según datos estadísticos se encuentra diferencia
significativa en prácticas de uso de suelo BR y BS entre
captura total ;
Matiguas; 156,9
captura total ; BR
MT; 79,86
captura total ; BS
MT; 58,86
captura total ; CV
MT; 0,19
captura total ;
PCADA MT; 9,06
captura total ;
PCBDA MT; 5,49captura total ;
PSA MT; 3,44
captura total ;
Muy Muy; 137,58
captura total ; BR
MUY ; 76,26
captura total ; BS
MUY ; 46,87
captura total ; CV
MUY ; 0,31
captura total ;
PCADA MUY ;
7,48captura total ;
PCBDA MUY ;
4,34
captura total ;
PSA MUY ; 2,32
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ellas y diferentes ha los otros usos de suelo mas no existe
diferencia significativa entre prácticas de uso de suelo
CV, PSA, PCADA y PCBDA.
Análisis de varianza de Fijación de CO2 por uso de suelo
Usos de suelo Medias
BR 40.93±4.77 C
BS 27.72±3.06 B
CV 0.13±0.03 A
PCADA 4.34±0.41 A
PCBDA 2.58±0.49 A
PSA 1.51±0.32 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy
Análisis de varianza en Fijación de CO2por municipio.
Ubicación Medias
Matiguás 26.15±3.06 A
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Muy Muy 22.93±2.85 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
El comportamiento de los usos de suelos en este estudio el
promedio de fijación de los usos de suelos en Matiguás y
Muy Muy es 52.42% de las capturas totales de tCO2e cada
municipio. Las prácticas de uso de suelo estudiadas se
comportaron de la misma manera fijando del 52.42% hasta
52.63% las cantidades se comportan debido al carbono total
almacenado donde la practica con mayor fijación es bosque
ribereños y la de menos fijación es las Cercas vivas.
Fijación de tCO2e por uso de suelo
USO DE
SUELO
ubicaci
ón
Almacenamiento
de carbono
tCO2e/ha/año
Fijación de carbono
tCO2e (tCO2e/ha/año)
% de
fijaci
ón.
MATIGUAS 156.9 82.26 52.42
BR MT 79.86 41.87 52.42
BS MT 58.86 30.86 52.42
CV MT 0.19 0.1 52.63
PCADA MT 9.06 4.75 52.42
PCBDA MT 5.49 2.88 52.45
PSA MT 3.44 1.8 52.32
MUY MUY 137.58 72.13 52.42
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BR MUY 76.26 39.98 52.42
BS MUY 46.86 24.57 52.43
CV MUY 0.31 0.16 51.61
PCADA MUY 7.48 3.92 52.42
PCBDA MUY 4.35 2.28 52.41
PSA MUY 2.32 1.22 52.58
TOTAL 294.48 154.39 52.383
Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Fijación de carbono almacenado (tCO2e/ha/año) por prácticas
de uso de suelo.
Fuente: Resultado de investigación.
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
MATIGUAS; 82,26
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
BR; 41,87Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
BS; 30,86
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
CV; 0,1
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
PCADA; 4,75
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
PCBDA; 2,88
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
PSA; 1,8
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
MUY MUY; 72,13
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
BR; 39,98Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
BS; 24,57Fijacion de carbono
CO2e (tCO2e/ha/año=; CV; 0,16
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
PCADA; 3,92Fijacion de carbono
CO2e (tCO2e/ha/año=; PCBDA; 2,28
Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;
PSA; 1,22
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Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
arboles
Emisiones de CO2 en prácticas de usos de suelo
Para las emisiones de carbonos por uso de suelos se aplicó
encuestas las cuales estudio los componentes que
posiblemente emitan CO2 por cada sitio de suelo.
Emisiones por combustibles fósiles y energía
En las emisiones por combustibles fósiles y energía el
comportamiento es similar entre las diferentes prácticas de
usos de suelos. Sin embargo en Muy Muy existe mayor emisión
de tCO2e con un promedio total de 0.2789 tCO2e/ha/año y
Matiguás con un promedio total de 0.2376 tCO2e/ha/año. La
práctica que mayor emitió CO2 por consumo de gasolina es la
práctica PCADA con 0.47 tCO2e/ha/año en Matiguás y la
practica BR con 0.512 tCO2e/ha/año.
Emisiones carbono por leña, Diésel, electricidad y
gasolina.
usos de
suelos leña t Diésel electricidad gasolina
MATIGUAS 0 A 0 A 0 A 0.24 A
BR 0 A 0 A 0 A 0.21 A
BS 0 A 0 A 0 A 0.42 A
CV 0 A 0 A 0 A 0 A
PSA 0 A 0 A 0 A 0.16 A
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PCADA 0 A 0 A 0 A 0.47 A
PCBDA 0 A 0 A 0 A 0.16 A
MUY MUY 0 A 0 A 0 A 0.278 A
BR 0 A 0 A 0 A 0.51 A
BS 0 A 0 A 0 A 0.26 A
CV 0 A 0 A 0 A 0 A
PSA 0 A 0 A 0 A 0.47 A
PCADA 0 A 0 A 0 A 0.11 A
PCBDA 0 A 0 A 0 A 0.31 A
Total
general 0 A
0 A 0 A 0.52 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Emisiones de tCO2 por fertilización de prácticas de uso de
suelo
El 41% de los sitios de estudio no aplica fertilizante de
ningún tipo; sin embargo, el 59% si aplica fertilizante
(urea).Existe diferencia significativa entre la practica
PSA y PCBDA con las demás practica sin embargo no se
encontró diferencia entre las practicas BR, CV, PCADA y BS
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que no tiene diferencia significativa con la practica
PCBDA.
Análisis de varianza de emisiones por fertilización en uso
de suelo.
Usos de suelo Medias
BR 0.13±0.14A
BS 0.15±0.33AB
CV 0.00±0.00 A
PCADA 0.09±0.17 A
PCBDA 0.39±0.34BC
PSA 1.51±0.12C
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguas y Muy Muy.
Análisis de varianza de emisiones por fertilizaciones en
por municipio.
Ubicación Medias
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Matiguás 26.15±0.04 A
Muy Muy 22.93±0.05 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Muy Muy es el municipio que mayor emite tCO2e el sumar una
emisión de 1.25 tCO2e/ha/año, siéndola práctica de PCBDA la
que promedia la mayor emisión con 0.44 tCO2e/ha/año seguido
de las prácticas PSA, BS, BR, PCADA con 0.41, 0.23, 0.12,
0.05 tCO2e/ha/año. Matiguás es el municipio que menos emite
CO2 por fertilización, ya que solo emite la suma de 1.15
tCO2e/ha/año siendo la práctica PSA la que mayor emita
promediando un 0.46 tCO2e/ha/año seguido de las practicas
PCBDA, PCADA, BR, BS con 0.34, =.14, 0.14, 0.07
tCO2e/ha/año, respectivamente.
Emisiones por fertilización
Fuente: Resultado de investigación.
fertilizacion t CO2e; MATIGUAS; 1,15
fertilizacion t CO2e; BR; 0,14fertilizacion t CO2e;
BS; 0,07fertilizacion t CO2e;
CV; 0
fertilizacion t CO2e; PSA; 0,46
fertilizacion t CO2e; PCADA; 0,14
fertilizacion t CO2e; PCBDA; 0,34
fertilizacion t CO2e; MUY MUY; 1,25
fertilizacion t CO2e; BR; 0,12fertilizacion t CO2e;
BS; 0,23fertilizacion t CO2e;
CV; 0
fertilizacion t CO2e; PCADA; 0,41
fertilizacion t CO2e; PCBDA; 0,05
fertilizacion t CO2e; PSA; 0,44
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Nota: BR: bosque ribereño A, BS: bosque secundario A, CV:
cerca vivas A, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles
A, PCBDA: pasturas con baja densidad de árboles A, PSA:
pasturas sin arboles A.
(Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Emisiones de CO2 de producción de leche por práctica de uso
de suelo
El cálculo de promedio de emisión de CO2 en producción de
leche se estudiaron las vacas en ordeño que pastorean la
práctica de uso de suelo, no existe diferencia
significativa entre las prácticas de uso de suelo Pasturas
con alta densidad de árboles, Pasturas con baja densidad de
árboles y Pasturas sin árboles. Las practicas Bosques
secundarios y Bosques Ribereños no introducen en su
animales en producción de leche por ende no poseen datos y
Cercas Vivas no tiene animales en su utilidad de practica
de uso de suelo.
Análisis de varianza en emisiones de CO2 de producción de
leche por uso de suelo
Usos de suelo Captura de pasturas
PCADA 37.59±1.95 B
PCBDA 25.87±1.59 B
PSA 25.27±1.64 B
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
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Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy.
Análisis de varianza en emisiones de CO2 de producción de
leche por municipio.
Ubicación Medias
Matiguás 15.09±4.52 A
Muy Muy 14.09±2.46A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Entre las practicas el uso de suelo que más emitió fue la
Pasturas con alta densidad de árboles con 46.80 tCO2e
seguido de PCBDA y PSA con 23.35 y 22.75 tCO2e/ha/año
respectivamente y en el municipio de Muy Muy las practicas
PCBDA y PSA emitieron igual cantidad de tCO2e con 28.38
tCO2e/ha/año y PCADA emitió 27.78 tCO2e/ha/año.
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Emisiones de tCO2e/ha/año en vacas en producción de leche
por uso de suelo
Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Emisiones de CO2 de ganado en producción de carne por
práctica de uso de suelo
Se realizó análisis estadísticos para saber el
comportamiento de los datos por municipio y usos de suelos,
los cuales existen diferencias significativas donde los
bosques ribereños y secundarios son diferentes al
comportamiento de pastura con baja densidad de árboles y
diferente de pasturas sin árboles y pasturas con alta
densidad de árboles. Las pasturas con baja densidad de
árboles emiten menor dióxido de carbono por producción de
carne que las pasturas con alta densidad y pasturas sin
árboles. Los datos se comportan de la misma manera entre
municipios.
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año);
MATIGUAS; 92,9064151
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año);
PSA; 22,75114557
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCADA; 46,80011125
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCBDA; 23,35515828
Emisione…
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCADA; 27,78458486
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCBDA; 28,38859757
Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año);
PSA; 28,38859757
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Análisis de varianza en emisiones de CO2 de producción de
carne por uso de suelo.
Usos de suelo emisiones
BR 0.78±0.09 A
BS 0.74±0.08 A
PCADA 3.03±0.36C
PCBDA 1.77±0.11 B
PSA 2.91±0.41C
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia entre
los municipios por ende los datos se comportan de la misma
manera en Matiguás y Muy Muy.
Análisis de varianza en emisiones de CO2 de producción de
carne por municipio.
Ubicación Medias
Matiguas 1.53±0.22 A
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Muy Muy 1.55±0.24 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
arboles
En las emisiones de CO2 por producción de carne el
municipio con mayor emisión es Muy Muy con 9.26
tCO2e/ha/año y Matiguás emita 9.16 tCO2e/ha/año. En Muy Muy
la practica con mayor emisión es PCADA con 3.61
tCO2e/ha/año seguido de PSA, PCBDA con 2.52, 1.72
tCO2e/ha/año las prácticas con menor emisión por producción
de carne fueron BR y BS con 0.8 y 0.61 tCO2e/ha/año,
respectivamente y en Matiguás la práctica con mayor emisión
es PCBDA con 3.29 tCO2e/ha/año seguidas de las practicas
PSA, PCADA con 2.44y 1.81 tCO2e/ha/año las practicas con
menor emisiones fueron BS y BR con 0.87 y 0.76
tCO2e/ha/año. Las CV no poseen datos debido a que no se le
incorporan animales en ella debido a que su manejo en estos
sitios de estudios es para división de potreros
Emisiones de tCO2e/ha/año por producción de carne por uso
de suelo
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Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Emisiones totales de CO2 por uso de suelo
Se encontró diferencias significativas entre las prácticas
de uso de suelo, las BR y BS son similares entre ellas
pero diferentes a las demás prácticas PCADA, PSA y PCBDA.
Análisis de varianza de emisiones totales por uso de suelo
Usos de suelo Medias
BR 1.27±0.14 A
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
MATIGUAS; 9,16
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
BR; 0,76
Emisiones carne tCO2e/ha/año; BS;
0,86
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
PSA; 2,44Emisiones carne tCO2e/ha/año;
PCADA; 1,81
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
PCBDA; 3,29
Emisiones carne tCO2e/ha/año; MUY MUY; 9,26
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
BR; 0,8
Emisiones carne tCO2e/ha/año; BS;
0,61
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
PCADA; 3,61Emisiones carne tCO2e/ha/año;
PCBDA; 1,72
Emisiones carne tCO2e/ha/año;
PSA; 2,52
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BS 1.23±0.33 A
PCADA 41.00±0.17 B
PCBDA 28.27±0.34 B
PSA 28.93±0.12 B
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy.
Análisis de varianza en emisiones totales por municipio
Ubicación Medias
Matiguás 17.44±0.04 A
Muy Muy 16.13±0.05 A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
El municipio con mayor emisión total es Matiguás emitiendo
103.29 toneladas de dióxido de carbono equivalente por
hectárea por año (tCO2e/ha/año) y Muy Muy emite menos con
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96.75 tCO2e/ha/año. En Matiguás la práctica con más
emisiones fue el uso de suelo con PCADA: 49.85 tCO2e/ha/año
seguido de PSA y PCBDA: 26.66 y 25.67 tCO2e/ha/año,
respectivamente, BS: 1.35 tCO2e/ha/año, BR: 1.11
tCO2e/ha/año. En Muy Muy las prácticas PCBDA, PCADA y PSA
se comportan de igual manera emitiendo en un rango de 32.15
ha 30.87 tCO2e/ha/año siendo las practicas BS y BR con
menores cantidades de emisiones con 1.11 y 1.43
tCO2e/ha/año. La práctica CV que debido a su manejo en
estos sistemas no emite tCO2e/ha/año en ambos municipios.
Total de emisiones de tCO2e/ha/año por práctica de uso de
suelo
Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
MATIGUAS; 103,29
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
BR; 1,11
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
BS; 1,35
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
CV; 0
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
PSA; 26,66
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
PCADA; 49,85Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
PCBDA; 25,67
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año; MUY MUY; 96,75
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
BR; 1,43
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
BS; 1,11
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
CV; 0
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
PCADA; 31,19
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
PCBDA; 32,15
Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;
PSA; 30,87
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Balance de emisiones y capturas de tCO2e por práctica de
uso de suelo
En el análisis de varianza se encontró que no existe
diferencia significativa (p<= 0,05) entre prácticas Bosque
ribereños, bosque secundario, pero si son diferentes a
cercas vivas son las practicas las cuales capturan y no
emiten existiendo diferencia significativas hacia las
pasturas con alta y baja densidad de árboles, emitiendo
mayor cantidad las pasturas sin árboles.
Análisis de varianza balance de emisiones y capturas por
uso de suelo.
Usos de suelo Balance
BR 39.65±4.68C
BS 26.49±3.10C
CV 0.13±0.03B
PCADA -24.60±2.00A
PCBDA -38.42±11.04A
PSA -26.76±1.86A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
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pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia
significativa entre los municipios por ende los datos se
comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy.
Análisis de varianza balance de emisiones y capturas por
municipio
Ubicación Medias
Matiguás 24.86±6.41
A
Muy Muy 22.81±4.82
A
Fuente: Resultado de investigación.
Letras distintas indican diferencias significativas (p<=
0,05)
Las cantidades promedio del balance de emisiones menos
captura con signo negativo significa que la práctica de uso
de suelo captura y se vuelve una práctica amigable con el
ambiente aportando al almacenamiento de CO2 y reduciendo
las emisiones de gases de efecto invernaderos y los de
valor positivo significan que emiten tCO2e.
El balance de emisiones y captura donde los municipios
Matiguás y Muy Muy emiten en sus prácticas de usos de suelo
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con 106.58 y 106.28 tCo2e/ha/año respectivamente, ya que
sus sistemas de manejo en las fincas de doble propósitos
son similares y pertenecen al mismo corredor Trópico Seco o
vía láctea del departamento de Matagalpa.
La práctica que mayor emitió CO2 a diferencia del resto fue
la pasturas sin arboles con 69.53 y 63.32 tCO2e/ha/año en
Matiguás y Muy Muy, respectivamente, seguido de las
pasturas con baja y alta densidad de árboles con 51.99 y
38.15 tCO2e/ha/año en Matiguás y 51.01 y 42.1 tCO2e/ha/año
en Muy Muy.
Las prácticas de uso de suelo con mayor captura de carbono
son los bosques ribereños con 34.12 tCO2e/ha/año en
Matiguás y Muy Muy con 31.81 tCO2e/ha/año seguido de las
prácticas bosque secundarios y cercas vivas capturando
18.87 y 0.1 tCO2e/ha/año en Matiguás y 18.18 y 0.16
tCO2e/ha/año.
Balance promedio de emisiones y capturas de tCO2e por
prácticas de usos de suelo.
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Fuente: Resultado de investigación.
Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca
vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:
pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin
árboles.
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; MATIGUAS;
106,58
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BR; -34,12
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BS; -18,87Promedio de Balance
de carbono Emición -remoción; CV; -0,1
Prome…
Promedio de Balance de carbono Emición -
remoción; PCBDA; 51,99
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; PSA; 69,53
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; MUY MUY;
106,28
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BR; -31,81
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BS; -18,18
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; CV; -0,16
Promedio de Balance de carbono Emición -
remoción; PCADA; 42,1
Promedio de Balance de carbono Emición -
remoción; PCBDA; 51,01
Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; PSA; 63,32
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C.4 Desarrollar mecanismos para el fortalecimiento de
capacidades técnicas, estrategias de comunicación y
divulgación de resultados que permitan la incidencia
política y la promoción de sistemas de producción ganaderos
competitivos con bajas emisiones de GEI.
Orientación al sector público y privado en la elaboración
de estrategias para promover una ganadería con bajas
emisiones
Para el cumplimiento de este componente se desarrollaron
tres congresos regionales: con el objetivo de compartir las
metodologías y resultados de los trabajos de investigación
del proyecto.
1. V Región (Boaco, Chontales y RAAS), con la
participación de 300 productores
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2. VI Región (Matagalpa y Jinotega), con la participación de 30 productores.
3. II Región (León y Chinandega), con la participación de 50 productores.
Taller con productores y representantes de la cadena
productiva ganadera, para identificar las limitantes o
barreras para el desarrollo de una ganadería sostenible y
acciones para superarlas.
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Para el cumplimiento de esta actividad se contó con cuatro
eventos: dos dirigidos a productores, uno con el consejo
regional de innovación e investigación (CRIIA) Y dos
eventos con el grupo de investigación agropecuario (GIA).
Lo que trajo como resultados recomendaciones y sugerencias
de cómo reducir esas barreras económicas, de mercado y
técnicas:
1. Asistencia técnica con instituciones público-privadas
2. Accesos a financiamiento mediante créditos blando como la iniciativa del Banco Produzcamos).
3. Incentivos monetarios, pago por servicios ambientales.
4. Administración de precios de venta de mercados de
leche y/o carne estables a lo largo del año.
5. Incentivos en la mejora de la infraestructura en
centros de recolección de leche para asegurar la
calidad del producto.
6. Precio diferenciado por calidad.
7. Créditos verdes en alianza con el sector productivo (CONAGAM, FAGANIC, banca (banco produzcamos) el INTA.
8. Alianza gobierno con el sector privado a través de la plataforma o grupo ganadero, que se reactive en el
marco del SNIA, es clave para superar las limitantes
expuestas.
9. También se recopilo que existen otras barreras como la calidad del producto, ocasionado en su mayoría por
malas prácticas en los sitios de ordeño en las fincas
y por la falta de equipo de enfriamiento y
almacenamiento de la leche en las zonas de producción.
Para superar estas barreras se requiere mejorar la
CRISTIANA, SOCIALISTA, SOLIDARIA! Instituto Nicaragüense de Tecnología Agropecuaria INTA En San Isidro: Empalme San Isidro – León, 1.50 Km. Carretera hacia León. www.inta.gob.ni; [email protected] - telf. 8239-7966
asistencia técnica y mejorar la infraestructura para
el almacenamiento de la leche en las fincas como en
los centros de recolección. Lo que se puede lograr
mediante mejorar el servicio de comercialización con
el apoyo de las cámara de leche e instituciones
públicas como INTA.
10. Mediante alianzas público-privadas en
coordinación con el SNPCC, el fomento de nuevas
iniciativas para el fortalecimiento de la producción
de carne, con el fin de fortalecer la cadena de valor
de este rubro. Con el fin de generar políticas que
puedan fomentar el desarrollo sostenible de la
producción de Carne en el país.