Este documento presenta conceptos sobre las reservas de carbono y el mapeo de turberas. Explica que las reservas de carbono en turberas incluyen biomasa viva y muerta, y carbono orgánico en el suelo. Describe metodologías para medir estas reservas, como el uso de ecuaciones alométricas y sensores remotos. Finalmente, muestra que la mayor parte del carbono almacenado en turberas se encuentra en el suelo, no en la biomasa.

1. Gracias a:
Capacitación en la contabilidad de reservas de
carbono (C) y los flujos de Gases de Efecto
Invernadero (GEI) en turberas para
profesionales de Perú

2. Conceptos generales de la medición de
reservas de C y el mapeo de turberas
Eurídice Honorio
University of St Andrews
Módulo 2

3. Contenido
• Las reservas o stocks de carbono en turberas
• Metodologías para la medición de los stocks
de carbono
• Mapeo de ecosistemas
• Mapeo de la turberas

4. 2. hojarasca
2. madera muerta 3. suelo
1. raíces
Reservas o stocks de carbono en turberas
1. Biomasa (viva) arriba y
debajo del suelo
2. Necromasa (muerta)
3. Carbono orgánico del
suelo
1. hojas, ramas,
tronco

5. *Freitas et
al. 2006
Metodologías para la medición de los stocks
Indirecto
(estimación o
predicción)
Medición de variables Sensoramiento remoto
Directo
(peso)

6. 1. Biomasa (viva) arriba y
debajo del suelo
Parcelas forestales
• Diámetro (árboles, palmeras,
lianas)
• Altura (árboles y todas las
palmeras)
• Densidad de la especie
Metodologías para la medición de los stocks

7. 1. Biomasa
arriba y debajo
del suelo
Ecuaciones alométricas
• Estima la biomasa arriba
y debajo del suelo
C  Biomasa x 0.47
CO2  Carbono x 44/12
Metodologías para la medición de los stocks
Reservorio Componente Modelo Referencia
Biomasa por
encima del
suelo y
Árbol (vivo y AGBest=exp(-2.024-
0.896xE+0.920xlog(p)+2.795xlog(DA
P)-0.0461x[log(DAP)2)]
Chave et al. (2014)
modificada por
Réjou et al. (2017)
Palmera (viva y ln(AGB)=-3.3488+2.7483xln(DAP) Goodman et al.
(2013)
Liana AGB=exp[-1.484+2.657ln(DAP)] Schnitzer et al.
(2006)
Biomasa viva
por debajo
del suelo
(raíces)
Árbol BGB=0.489xAGB0.89 Mokany et al. (2006)
Palmera BGB=AGBx0.24 Cairns et al. (1997)
Incluir
altura!
MINAM, 2021 FREL Perú

8. Metodologías para la medición de los stocks
2. Madera muerta
Parcelas / transectos
• Área / distancia
muestreada
• Peso / volumen
• Estado de
descomposición
• Densidad de la madera

9. Metodologías para la medición de los stocks
2. Necromasa: hojarasca
Cuadrantes
• Área muestreada
• Peso seco

10. 3. Carbono orgánico del
suelo
Transectos
• Presencia / ausencia de
turba
• Profundidad de turba
• Densidad aparente
• Contenido de carbono
Metodologías para la medición de los stocks

11. ¿Cuánto carbono hay en las diferentes reservas?
¿Carbono
orgánico
del suelo?
0 20 40 60 80 100 120
SAA
SADA
ZH
SB
Figura N°36: Reservorios de carbono por ecozona
Madera muerta Biomasa por debajo del suelo Biomasa por encima del suelo
Ton C ha-1
MINAM, 2021 FREL Perú

12. • Sensoramiento remoto
(Landsat 5, ALOS/PALSAR,
Elevación STRM)
• 218 puntos
• Clases: ecosistemas
• Sensoramiento remoto (Landsat 5,
Multitemporal ALOS/PALSAR,
Elevación STRM)
• 350 puntos (85 polígonos)
• Clases: ecosistemas
• Sensoramiento remoto
(Sentinel 2, ALOS/PALSAR,
Elevación STRM)
• 571 puntos (420 polígonos)
• Clases: ecosistemas
Mapeo de ecosistemas
Urban/Barren Pantano abierto Varillal hidromórfico
Water Bosque de palmeras B. estac. inundable
Tierra firme
Draper et al. 2014 Honorio et al. 2021
Bourgeau-Chavez et al. 2021
Peat-forming vegetation
Pantano abierto
Pantano de palmeras
Varillal hidromórfico
Non peat-forming vegetation
Tierra firme
B. Estac inundable
Landcover class
Pantano abierto
Varillal hidromórfico
Pantano de palmeras
B. Estac inundable
Tierra firme
Varillal de arena bca.
Agua
Zona urbana/playas

13. Hastie et al. 2022 (incl. Honorio et al. 2021; Bhomia et
al. 2019; Draper et al. 2014; Householder et al. 2012;
Lähteenoja et al. 2009, 2012)
1,128 puntos de la
presencia/ausencia y
profundidad de turba.
Mapeo de turberas

14. • Random Forest en GEE
• Puntos de referencia de
presencia/ausencia de turba
• Sensoramiento remoto (Sentinel 2,
ALOS/PALSAR, Elevación STRM, extensión
de la inundación según Hess et al 2015,
mapa de ecosistemas)
• Clases: turba debajo del bosque, turba
debajo de no bosque, sin turba debajo del
bosque, no turba debajo de no bosque,
agua)
~62,700 km2 de turba
Precisión general = 99%
Presencia de turba
Turba
Amazonía baja peruana
Límites
Hastie et al. 2022

15. • Random Forest Regression
• Puntos de referencia de profundidad de
turba.
• Sensoramiento remoto (Sentinel 2,
ALOS/PALSAR, Elevación STRM,
extensión de la inundación según Hess et
al 2015, mapa de ecosistemas, distancia
al borde de turba, altura por encima del
drenaje más cercano)
• Clases: profundidad
Profundidad promedio: 203 (179–224) cm
Stock de carbono: 5.4 (2.6–10.6) Pg C
Profundidad de turba (cm)
Hastie et al. 2022
Profundidad de turba
Hastie et al. 2022

16. *MINAM, 2021 FREL Perú
** Hastie et al. 2022
**
Ecozona Área (ha)
Biomasa &
necromasa*
(t C ha-1)
C total b&n
(mil millones t C)
C total suelo
(mil millones t C)
%
suelo
Selva baja 47,472,740.55 176.70 8.39 8.39 50
Zona Hidromórfica sin
turba
2,460,739.62 116.12 0.29 0.29 50
Zona Hidromórfica con
turba
6,270,000.00 116.12 0.73 5.40** 88
Selva Alta Difícil
Acceso
11,132,433.90 143.56 1.60 1.60 50
Selva alta accesible 10,972,886.67 113.12 1.24 1.24 50
Cuánto carbono hay en las diferentes reservas
¡Gran parte del carbono en las turberas está almacenado debajo del suelo!

17. Eurídice Honorio
enhc1@st-andrews.ac.uk
¡Gracias!