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PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO

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Presentación del tema: "PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO"— Transcripción de la presentación:

1 PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO
Estado de situación de Países NAI Simulación de Elaboración de Inventario de GEI: Fermentación Entérica Manejo del Estiércol Suelos agrícolas Quema prescrita de sabanas Quema de residuos agrícolas Cultivo del arroz Este capítulo tratará de ilustrar sobre la forma de elaborar el inventario de GEI, mediante la aplicación de ejercicios simulados.

2 ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI
Países NAI actúan en una base voluntaria, para presentar sus Comunicaciones Nacionales, incluyendo sus Inventarios de GEI Hasta hoy: 117 países NAI presentaron una primera comunicación nacional; 3 países presentaron una segunda comunicación; 1 no presentó inventario de GEI De 116 países NAI: 82 con inventario para un año (1994, principalmente); 12 con inventarios para 1990 y 1994; 18 países con inventario para 3 o 4 años; 12 con inventarios para más de 4 años De 117 países: 100 incluyeron CO2; 99 incluyeron CH4 y N2O; 20 incluyeron HFCs, PFCs o SF6 Estado de situación de los países NAI, en referencia a sus comunicaciones nacionales e inventarios nacionales de GEI, presentados ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático.

3 ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI
Según el Informe de Compilación y Síntesis (C&S), a Septiembre/2003, 70 Comunicaciones Nacionales de Países NAI habían sido compilados y evaluados por la Secretaría de la UNFCCC Los problemas informados por los Países NAI, en la elaboración del inventario nacional de GEI, son: Datos de actividad 93 por ciento (65 países) Factores de emisión 64 por ciento (45 países) Métodos 11 por ciento ( 8 países) Fuentes de problemas para la elaboración de los inventarios nacionales de GEI, según lo han informado los países NAI.

4 ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI
Una parte importante de los problemas mencionados están relacionados con el sector LUCF Excluyendo este sector, el número de países con problemas decrece significativamente: Mención exclusiva a LUCF: 13 por ciento (9 países) LUCF, incluido con otros sectores: 60 por ciento (42 países) Sin mención a LUCF: 27 por ciento (19 países) “Cambio de Uso del Suelo y Forestería” parece ser el sector más problemático, debido principalmente a la carencia de datos de actividad precisos y actualizados. Un área, que prácticamente no es cubierta por las agencias estadísticas de ningún país, es la de los cambios de uso de los suelos.

5 ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI
Si el mismo análisis se hace para Agricultura, el resultado en el siguiente: Mención exclusiva a Agricultura: 0 por ciento Agricultura, incluida con otros sectores: 54 por ciento (38 países) Sin mención a Agricultura: 46 por ciento (32 países) Las cifras indican que el sector “Agricultura” presenta menos problemas para una elaboración precisa del inventario de GEI- que el sector LUCF 32 de 70 países NAI informaron que la Agricultura no es problema, comparado con los 19 países NAI que perciben lo mismo del sector LUCF

6 ELABORACIÓN DEL INVENTARIO
Simulación, hecha sobre la base de las siguientes categorías de fuentes: Fermentación entérica-emisión de CH4 Manejo del Estiércol-emisiones de CH4 y N2O Suelos agrícolas-emisiones de N2O Quema prescrita de sabanas-emisiones de gases no-CO2 Quema de residuos agrícolas-emisiones de gases no-CO2 Cultivo del arroz-emisión de CH4 Donde sea posible, se trabajará con diferentes escenarios, entre los cuales se encuentran: Carencia de DdA país-específicos (frecuente para datos colectables (estadísticas) y no colectables (factores, parámetros) Carencia de FEs país-específicos (hecho muy frecuente) Fuentes como categoría principal Esta presentación tratará de las vías para producir estimados de emisiones de GEI, desde las diferentes categorías de fuentes agrícolas, simulando escenarios con diferentes niveles de disponibilidad de datos de actividad.

7 Fermentación Entérica
Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

8 Fermentación Entérica
País hipotético en América Latina 2 regiones climáticas: Cálida (60% de la superficie) Templada (40% de la superficie) Población de animales domésticos: Bovinos, lecheros y no-lecheros Ovinos Porcinos Aves Algunos caprinos y equinos Condiciones asumidas para el ejercicio de simulación de la categoría de fuente “Fermentación Entérica”.

9 Caracterización del Ganado
Pasos: Identificar y cuantificar las especie de ganado existentes Revisar los métodos de estimación de emisiones para cada especie Identificar la caracterización más detallada requerida para cada especie (i.e., ‘básica’ o ‘minuciosa’) Usar la misma caracterización para todas las categorías de fuentes (‘Fermentación Entérica’, ‘Manejo del Estiércol’, ‘Suelos Agrícolas’) Pasos para definir el nivel de detalle de la caracterización de cada una de las especies animales domésticas, como paso previo para elaborar los estimados de las emisiones de CH4 por la fermentación entérica (válido también para la Gestión del Estiércol. Para efectos de este ejercicio, la caracterización del ganado queda vinculada solo a la fermentación entérica. Sin embargo, debe entenderse que el nivel de la caracterización de las especies animales queda condicionada, realmente, por la significancia de ellas para las emisiones por fermentación entérica y gestión del estiércol. Nivel de caracterización dependerá de si alguna de las fuentes son categorías principales y de la importancia relativa de la especie dentro de la fuente

10 Fermentación Entérica
Simulación de inventario bajo tres situaciones: 1) Baja disponibilidad de datos El país no tiene acceso a estadísticas confiables u otras fuentes de DdAs y no cuenta con FEs país-específicos 2) Media disponibilidad de datos El país tiene estadísticas detalladas sobre la actividad del ganado, aunque aún requiere algunos DdA2 y aplica FEs por defecto y regionales 3) Alta disponibilidad de datos El país tiene suficientes DdAs y puede aplicar FEs país-específicos Se aplican tres escenarios, con diferentes niveles de disponibilidad de datos de actividad.

11 Baja disponibilidad de datos
De la base de datos FAO (entrar en hacer click en “Statistical Databases” y “Live Animal”; seleccionar páis, tipo de ganado y año del inventario): Especie/categoría Nº de animales (millón) Vacas lecheras 1,0 vacunos no-lecheros 5,0 Búfalos Ovejas 3,0 Cabras 0,05 Camellos Caballos 0,01 Mulas y Asnos Cerdos 1,5 Aves 4,0 Primer escenario, asociado a una pobre disponibilidad de datos de actividad nacionales, incluyendo poblaciones de animales. La base de datos de la FAO es una conocida fuente de datos de actividad, no solamente para poblaciones de animales domésticos sino que también para usos del suelo, superficie por cultivos y uso de fertilizantes, entre las variables requeridas para la elaboración del inventario de GEI. Es usada cuando el país no cuenta con datos de actividad nacionales confiables o actualizados. Procedimiento general: evaluación de significancia de especies animales, definición de nivel requerido de caracterización de cada especie (en este ejemplo, minuciosa para el ganado vacuno no-lechero), elaboración de caracterización minuciosa para ganado vacuno no-lechero, con estimación de la Ingesta de Energía Bruta (se asume que se elabora la caracterización básica para las restantes especies animales), estimación de los factores de emisión, por grupo animal de vacunos no-lecheros estimación de emisión de metano, por cada grupo animal Desagregación entre vacunos no-lecheros y lecheros, por juicio de expertos 3B.11

12 Determinación de la significancia de las sub-categorías de fuentes (especies)
Especie significativas (contribuyendo con el 25% o más de las emisiones), deberían contar con una caracterización minuciosa y estimación vía método nivel 2 Desarrollar una estimación rápida de las emisiones de CH4 de la fermentación entérica, aplicando el método nivel 1: Sólo para estimar la contribución relativa de las especies a las emisiones de la fuente Único propósito de identificar las especies que requieren una estimación detallada Usar la hoja 4-1s1 del programa PICC: incorporar los datos de la población animal y los valores de los FEs por defecto (tomados de los cuadros 4-3 y 4-4 del volumen 3 de las Directrices Metodológicas PICC 1996 (también, tomados de la BDFE) Es importante determinar la contribución de cada especie animal a las emisiones de esta categoría de fuente, ya que ella condiciona el nivel de detalle de la estimación de sus emisiones y, por extensión, el nivel de detalle de la caracterización. Se plantea el procedimiento para hacer una evaluación rápida, sobre la base de la aplicación del método nivel 1 y factores de emisión por defecto.

13 Determinando las especies animales significativas
Hoja 4-1s1 Se muestra que, de acuerdo a los datos del ejercicio, hay una sola especie animal significativa para la categoría “Fermentación entérica”. Esta evaluación previa es válida para los tres escenarios planteados. >25% Conclusión: Método nivel 2, sustentada en una caracterización minuciosa, del ganado vacuno no-lechero 3B.13

14 Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno no-lechero
La caracterización minuciosa requiere información adicional a la proporcionada por las estadísticas de la FAO. Importante consultar con expertos o industrias locales Se asume que, usando estas fuentes, la agencia que elabora el inventario determina que la población vacuna lechera está compuesta por: Vacas – 40% Novillos – 40% Animales juveniles en crecimiento – 20% Cada una de estas categorías debe contar con un estimado de la ingesta de alimentos y un FE para convertir la ingesta en emisiones de CH4. El procedimiento está descrito en las Directrices PICC 1996 (pág a 4.20) Aún bajo un escenario de baja disponibilidad de datos de actividad, es posible y recomendable caracterizar la especie animal significativa para “Fermentación Entérica” en forma minuciosa. Se entrega orientación de cómo producir una caracterización minuciosa de la población vacuna no-lechera.

15 Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno no-lechero (1)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Peso (kg) W 400 450 230 Cuadro A-2, Directrices PICC 1996 V3 Ganancia de peso (kg/día) WG 0.3 Peso maduro (kg) MW 425 Estado de nutrición Ca 0.28 0.23 0.25 Cuadro 4-5, Orientación PICC sobre BP y juicio de expertos Hembras parturientas (%) - 67 Digestibilidad del alimento (%) DE 60 Coeficiente de mantención Cfi 0.335 0.322 Cuadro 4-4, Directrices PICC 1996 V3 Energía neta de mantención (MJ/día) NEm 30.0 31.5 19.0 Calculados por ecuación 4.1, Orientación PICC sobre BP Energía neta de actividad (MJ/día) NEa 8.4 7.2 4.8 Calculados por ecuación 4.2a, Orientación PICC sobre BP Diferentes variables consideradas para una caracterización minuciosa.

16 Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno no-lechero (2)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Coeficiente de crecimiento C - 0,9 pág. 4.15, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Crecimiento (MJ/día) NEg 4,0 Calculados por ecuación 4.3a, Orientación PICC sobre BP Coeficiente de preñez CP 0,1 Cuadro 4.7, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Preñez (MJ/día) NEP 3,0 Calculados por ecuación 4.8, Orientación PICC sobre BP Porción de EB disponible para la manteción NEma/DE 0,49 Calculados por ecuación 4.9, Orientación PICC sobre BP Porción de EB disponible para crecimiento NEga/DE 0,28 Calculados por ecuación 4.10, Orientación PICC sobre BP Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE) 139,3 130,4 117,7 Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP Diferentes variables consideradas para una caracterización minuciosa, conducentes a estimar la Ingesta de Energía Bruta. Se indica procedimiento de validación. Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo. El resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo

17 Emisión de CH4 por Fermentación Entérica: Ganado Vacuno no-lechero (Método Nivel 2)
La caracterización minuciosa produce el DdA (promedio diario de ingesta bruta de energía) para tres tipos de ganado vacuno no-lechero Este DdA debe ser combinado con FEs para cada grupo animal, para obtener los estimados de emisión La determinación de FEs requiere la selección de un valor adecuado de Factor de Conversión de Metano (Ym) En este ejemplo (país sin DdA país-específicos), se puede obtener un valor Ym por defecto desde la Orientación PICC sobre Buenas Prácticas Procedimiento para estimar emisiones de metano por el ganado vacuno no-lechero, debidas a Fermentación Entérica.

18 Emisión de CH4 por Fermentación Entérica: Ganado Vacuno no-lechero (Método Nivel 2)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Ingesta bruta de energía (MJ/día) EB (GE) 139.3 130.4 117.7 Calculado por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP Factor de conversión de CH4 Ym 0.06 Cuadro 4.8, Orientación PICC sobre BP y BDFE Factor de Emisión (kg CH4/cabeza/año) FE 54.8 51.3 46.3 Calculado por ecuación 4.14, Orientación PICC sobre BP Fracción del grupo en población total (%) - 40 20 Juicio de expertos, datos de la industria local Población del grupo (miles cabezas) 2,000 1,000 --- Emisiones de CH4 (Gg CH4/año) 110 103 46 Procedimiento final para estimar emisiones de CH4 por Fermentación Entérica del ganado vacuno no-lechero. 3B.18

19 Estimación nivel 2 para ganado vacuno no-lechero:
Emisión de CH4 por Fermentación Entérica. Ganado vacuno no-lechero (Método Nivel 2) Estimación nivel 2 para ganado vacuno no-lechero: 259 Gg CH4 (245 Gg CH4 según Nivel 1) FE ponderado: 52 kg CH4/cabeza/año (por defecto: 49 kg CH4/cabeza/año) Este valor deberá ser transferido a las hojas de trabajo del Programa PICC, para informar emisiones por ganado vacuno no-lechero Comparación de resultados emergentes de la aplicación de los métodos niveles 1 y 2, para el ganado vacuno no-lechero, en términos de emisiones de CH4 y factores de emisión.

20 Disponibilidad Media de Datos
Se asume que el país tiene estadísticas de buena calidad sobre población de ganado doméstico Aplíquese el mismo procedimiento del ejemplo previo, lo que conducirá a determinar que el “ganado vacuno no-lechero” requiere una caracterización minuciosa Estadísticas nacionales + juicio de expertos permiten desagregar la población vacuna no lechera en: Dos regiones climáticas Tres sistemas de producción Tres categorías (grupos) de animales (las mismas del ejemplo previo: vacas, novillos, juveniles) Segundo escenario, vinculado a un mejor nivel de disponibilidad de datos de actividad nacionales, lo que permite la desagregación el territorio nacional en dos regiones climática y la población vacuna no-lechera, en tres grupos homogéneos y tres sistemas de producción. Como resultado, se producen 18 clases de vacunos no-lecheros.

21 Disponibilidad Media de Datos
Región Climática Sistema de Producción Población (miles de cabezas) Vacas Novillos Juveniles Cálido Pastoreo extensivo 1.473 828 610 Pastoreo intensivo 228 414 120 Confinado 40 92 96 Templado 348 201 161 150 275 75 15 31 32 Total 2.254 1.841 1.094 Ganado vacuno no-lechero, desagregado en las 18 clases (según datos de actividad nacionales). Nuevo total: cabezas (según FAO: ) 3B.21

22 Emisión de CH4 por Fermentación Entérica
Emisión de CH4 por Fermentación Entérica. Ganado vacuno no-lechero (Método Nivel 2) Caracterización minuciosa genera el DdA (promedio diario de la ingesta de energía bruta) para 18 clases de vacunos no-lecheros Este DdA debe ser combinado con FEs para cada una de las clases de animales, para obtener 18 estimados de emisión Las siguientes diapositivas mostrarán los cálculos detallados para estimar la ingesta de EB (GE) para 6 de las 18 clases (tres tipos de animales para “Cálido-Pastoreo Extensivo” y “Templado-Pastoreo Intensivo” (debe aplicarse a cada una de las 18 clases) Aunque se muestra la caracterización minuciosa solo para 6 clases de vacunos no-lecheros (cálido-extensivo y templado-intensivo para vacas, novillos e individuos juveniles), se debe entender que debe ser aplicada a cada una de las 18 clases.

23 Caracterización Minuciosa de Vacunos no-lecheros Clima cálido y pastoreo extensivo (1)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Peso (kg) W 420 380 210 Datos país-específicos Ganancia de Peso (kg/día) WG 0,2 Peso Maturo (kg) MW 440 430 Situación de Nutrición Ca 0,33 Cuadro 4-5, Orientación PICC sobre BP y juicio de expertos Hembras parturientas (%) - 60 Digestibilidad del Alimento (%) DE 57 Coeficiente de Mantención Cfi 0,335 0,322 Cuadro 4-4, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Mantención (MJ/día) NEm 31,1 27,7 17,8 Calculados por ecuación 4.1, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Actividady (MJ/día) NEa 10,3 9,2 5,9 Calculados por ecuación 4.2a, Orientación PICC sobre BP Comentarios en verde indican mejorías, respecto de ejemplo previo 3B.23

24 Caracterización Minuciosa de Vacunos no-lecheros Clima cálido y pastoreo extensivo (2)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Coeficiente de crecimiento C - 1,0 0,9 pág.4.15, Orientación PICC sobre BP Energía neta de crecimento (MJ/día) NEg 3,4 2,4 Calculados por ecuación 4.3a, Orientación PICC sobre BP Coefficiente de preñez CP 0,1 Cuadro 4.7, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Preñez (MJ/día) NEP 3,1 Calculados por ecuación 4.8, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para mantención NEma/DE 0,48 Calculados por ecuación 4.9, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para crecimiento NEga/DE 0,26 Calculados por ecuación 4.10, Orientación PICC sobre BP Ingesta Bruta de Energía (MJ/día) EB (GE) 162,2 170,0 111,2 Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo: el resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo 3B.24

25 caracterización minuciosa de vacunos no-lecheros Clima templado y pastoreo intensivo (1)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Peso (kg) W 405 390 240 Datos país-específicos Ganancia de Peso (kg/día) WG 0,15 0,33 0,65 Peso Maturo (kg) MW 445 470 452 Situación de Nutrición Ca 0,17 Cuadro 4-5, Orientación PICC sobre BP y juicio de expertos Hembras parturientas (%) - 81 Digestibilidad del Alimento (%) DE 72 Coeficiente de Mantención Cfi 0,335 0,322 Cuadro 4-4 Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Mantención (MJ/día) NEm 30,2 28,3 19,6 Calculados por ecuación 4.1, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Actividady (MJ/día) NEa 5,1 4,8 3,3 Calculados por ecuación 4.2a, Orientación PICC sobre BP Comentarios en verde indican mejoría, con respecto al ejemplo previo 3B.25

26 Caracterización minuciosa de vacunos no-lecheros Clima templado y pastoreo intensivo (2)
Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Coeficiente de crecimiento C 0.8 1.0 0.9 pág.4.15, Orientación PICC sobre BP Energía neta de crecimento (MJ/día) NEg 3.0 5.7 9.2 Calculados por ecuación 4.3a, Orientación PICC sobre BP Coefficiente de preñez CP 0.1 - Cuadro 4.7, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Preñez (MJ/día) NEP Calculados por ecuación 4.8, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para mantención NEma/DE 0.53 Calculados por ecuación 4.9, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para crecimiento NEga/DE 0.34 Calculados por ecuación 4.10, Orientación PICC sobre BP Ingesta Bruta de Energía (MJ/día) EB (GE) 120.1 123.9 121.5 Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo: el resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo 3B.26

27 Nivel Medio de Disponibilidad de Datos
Valores estimados de EB (GE) son usados para calcular los Factores de Emisión (ecuación 4.14, Orientación PICC sobre BP) Cálculo de FE requiere seleccionar un valor de factor de conversión de metano (Ym), o sea, la fracción de la ingesta de energía por alimento, que es convertida en metano En este ejemplo, se asume que el país usa un valor por defecto Ym =0.06 (tomado del Cuadro 4.8, Orientación PICC sobre BP) Se obtuvo 18 estimados de FEs (siguiente diapositiva)

28 Disponibilidad Media de Datos
Región Climática Sistema de Producción FE (kg CH4/cabeza/año) Vacas Novillos Juveniles Cálido Pastoreo extensivo 63,8 66,9 43,8 Pastoreo intensivo 47,7 51,5 48,4 Confinado 41,5 49,3 52,8 Templado 61,5 66,7 49,5 47,3 48,8 47,8 Conjunto de factores de emisión, estimados para las 18 clases. Rango de valores. 3B.28

29 Disponibilidad Media de Datos
FE ponderado (Método Nivel 2, DdA país-específico) fue 57 kg CH4/cabeza/año (rango: kg CH4/cabeza/año). FE por Método Nivel 1: 49 kg CH4/cabeza/año FE por Método Nivel 2 (DdA por defecto): 52 kg CH4/cabeza/año Multiplicación de FE con la población de vacunos, para cada una de las 18 clases, proporciona 18 estimados de la emisión anual de metano de la fermentación entérica, con un total de 294 Gg CH4/año Total por Método Nivel 1: 245 Gg CH4/año Total por Método Nivel 2 (DdA por defecto): 259 Gg CH4/año Comparación de estimados, provenientes de diferentes niveles de disponibilidad de datos de actividad.

30 Disponibilidad Media de Datos
Ingreso de valor ponderado de Factor de Emisión al Programa IPCC (hoja de trabajo 4-1s1). Recuérdese que el Programa dispone de una sola celda para ingresar un valor de FE por cada especie animal. 3B.30

31 Alta Disponibilidad de Datos
Los datos de actividad pueden ser mejorados por: Más precisas estadísticas en población animal Más detallada desagregación de la población vacuna (e.g., por raza y edad animal o subdividiendo las regiones climáticas por límites administrativos, tipo de suelo, calidad del forraje, etc.) Implementación de sistemas geográficamente explícitos y de trazabilidad de vacunos Desarrollo de investigación local, para alcanzar mejores estimados de parámetros (DdA2) usados para caracterizar el ganado (e.g., coeficientes para mantención, crecimiento, actividad o preñez)

32 Alta Disponibilidad de Datos
Los factores de emisión podrían ser mejorados por: Desarrollo de capacidades locales para medir emisiones de metano por el ganado vacuno Caracterizando los diversos alimentos usados en sus factores de conversión de metano específicos para diferentes tipos de animales Desarrollo de investigación local para mejorar la comprensión los factores locales relevantes sobre la emisión de metano Adaptando información internacional (literatura científica, BDFE, etc.) generada bajo condiciones similares a las propias del país

33 Alta Disponibilidad de Datos
Ejemplo numérico, no desarrollado aquí Muy pocos países NAI, si hay alguno, están en posición de tener acceso a este nivel de información Con un nivel alto de disponibilidad, los países serían capaces de implementar métodos nivel 3 (aún no propuestos por el PICC)

34 Ejemplo de desarrollo de capacidad local, en Uruguay
Casi 50% de la emisiones de GEI en Uruguay, provienen de la fermentación entérica Se implementó un proyecto por el Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIA), co-financiado por la US-EPA, para mejorar la capacidad local para medir emisión de CH4 Los primeros resultados indican que los FEs por defecto, usados en la preparación del inventario, parecen ser excesivamente altos Un proyecto similar está siendo ejecutado por EMbrapa-Brasil 3B.34

35 Estimación de Incertidumbres
Es una buena práctica estimar e informar la incertidumbre de los estimados de emisión, lo que implica estimar las incertidumbres de los DdA y FEs De acuerdo al PICC, los FEs usados en el Método Nivel 1 pueden tener una incertidumbre del orden 30-50%; los DdAs por defecto pueden tener incertidumbres incluso mayores La aplicación de Método Nivel 2 y DdAs país-específicos puede reducir substancialmente los niveles de incertidumbre Debe darse prioridad a mejorar la calidad de los estimados de DdA

36 Manejo del Estiércol: Emisiones de CH4
Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

37 Manejo del Estiércol – CH4
Se continúa con el mismo país latinoamericano hipotético De nuevo, el Método Nivel 1 debe ser aplicado para determinar la importancia de cada especie para la categoría de fuente: solamente, con el propósito de identificar las especies que deben recibir una caracterización minuciosa en la práctica, ésto debe ser el primer paso en la elaboración del inventario, considerando que es una buena práctica aplicar la misma caracterización para todas las categorías (se presenta aquí, solo para propósitos de entrenamiento) Se desarrollará ejemplos numéricos para países con diferentes niveles de disponibilidad de datos El procedimiento para este ejercicio de simulación es el mismo que se aplicó para la Fermentación Entérica, o sea: evaluación de significancia de especies animales, definición de nivel requerido de caracterización de cada especie (en este ejemplo, minuciosa para el ganado vacuno no-lechero), elaboración de caracterización minuciosa para ganado vacuno no-lechero, con estimación de la Ingesta de Energía Bruta (se asume que se elabora la caracterización básica para las restantes especies animales), estimación de los factores de emisión, por grupo animal de vacunos no-lecheros estimación de emisión de metano, por cada grupo animal

38 Baja disponibilidad de datos
De la base de datos FAO (entrar a hacer click en “Statistical Databases” y “Live Animal”; seleccionar páis, tipo de ganado y año del inventario): Especie/categoría Nº de animales (millón) Vacas lecheras 1,0 Vacunos no-lecheros 5,0 Búfalos Ovejas 3,0 Cabras 0,05 Camellos Caballos 0,01 Mulas y Asnos Cerdos 1,5 Aves 4,0 3B.38

39 Caracterización del Ganado
Hoja de trabajo 4-1s1 En este caso, el ganado vacuno no-lechero es la única especie animal significativa para las emisiones de metano por Manejo del Estiércol. Por tanto, se les deberá aplicar una caracterización minuciosa y método Nivel 2. De acuerdo a los resultados de esta evaluación rápida, es aconsejable aplicar el mismo esquema metodológico a la población porcina. 3B.39

40 Caracterización del Ganado
El ganado vacuno no-lechero es la sub-categoría más significativa y amerita una caracterización minuciosa y la aplicación del Método Nivel 2, para estimar las emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol La población porcina contribuye con el 20% de las emisiones de la fuente; es aconsejable desarrollar una caracterización minuciosa y la aplicación del Método Nivel 2, también, para esta especie

41 Caracterización Minuciosa de la Población Porcina (1)
Estimación de emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol, requiere dos tipos de datos de actividad: población animal distribución del estiércol producido en confinamiento, entre los distintos sistemas de manejo de estiércol Población porcina: La Orientación PICC sobre BP recomienda desagregar la población en, al menos, tres categorías (Marranas, Verracos, Animales en crecimiento). sin embargo, las Directrices Metodológicas PICC 1996 y la Orientación PICC sobre BP no proporcionan FEs por defecto, para estas categorías BDFE solo proporciona FEs para condiciones europeas (no apropiados para países de Latinoamérica) por tanto, para el caso de un país con carencia de DdAs país-específicos, se asume que la población porcina no ha sido clasificada en sub-categorías

42 Caracterización Minuciosa de la Población Porcina (2)
Sistemas de Manejo del Estiércol: se asumen que, para el país con carencia de datos de actividad país-específicos: La población porcina está igualmente distribuida entre las dos regiones climáticas (i.e., 60% en la cálida; 40% en la templada) 90% del guano es tratado como “sólido” 10% del guano es tratado en sistemas Líquidos No es posible discriminar entre SME por región climática

43 Baja disponibilidad de datos: emisiones de CH4 por ganados vacuno no-lechero y porcino
Método Nivel 2 requiere la determinación de tres parámetros, para estimar los FEs: SV (kg): masa de sólidos volátiles excretados Bo (m3/kg de SV): máxima capacidad de producir CH4 FCM: factor de conversión de CH4 Para bajo nivel de datos: DdA por defecto derivado de la base de datos FAO y juicio de expertos FEs por defecto tomados de las Directrices Metodológicas PICC 1996 y Orientación PICC sobre BP Ejemplos para vacunos no-lecheros y porcinos, en las siguientes diapositivas

44 Bajo nivel de disponibilidad de datos: Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de ganado vacuno no-lechero (DdA y FE por defecto) (1) Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE) 139,3 130,4 117,7 Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP (*) Intensidad de Energía de Alimentos (MJ/kg) - 18,45 Valores por defecto PICC Ingesta de Alimentos (kg ms/día) 7,55 7,07 6,38 Calculados Digestibilidad del Alimento (%) DE 60 Cuadro A-2, Directrices PICC 1996, V3 Contenido de cenizas del Estiércol (%) ASH 8 Directrices PICC 1996, V3, pág. 4.23 Excreción de Sólidos Volátiles (kg ms/día) SV (VS) 2,78 2,60 2,35 Calculados por ecuación 4.16, Orientación PICC sobre BP Máxima capacidad del Estiércol para producir CH4 (m3 CH4/kg SV) Bo 0.10 Cuadro B-1, pág.4.40, Directrices PICC 1996, V3 Los valores para la Ingesta de Energía Bruta provienen de la caracterización minuciosa, mostrada para los ejercicios sobre Fermentación Entérica. Se muestra el desarrollo de la estimación de las emisiones de metano por Manejo del Estiércol. (*) EB (GE) se usa para determinar SV (VS). Si estos datos no están disponibles, valores por defecto para VS se encuentran en el Cuadro B-1, pág Directrices PICC 1996 3B.44

45 Bajo nivel de disponibilidad de datos: Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de ganado vacuno no-lechero (DdA y FE por defecto) (2) Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) MCF 1,8 Cuadro 4-8, p.4.25, Directrices PICC 1996 V3 (datos para animales en pastoreo directo, ponderados por región climática) Factor de Emisión (kg CH4/cabeza/año) FE 1,22 1,14 1,03 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) - 2.000 1.000 Base de datos FAO, expertos locales, industria local Emisiones de CH4 (Gg CH4 /año) 2,45 2,29 Emisiones totales: 5,8 Gg CH4/año Finalizando el ejercicio para estimar emisiones de metano, por Manejo del Estiércol, en el escenario de baja disponibilidad de datos de actividad. Las emisiones totales aquí estimadas, son menores a las emergentes usando el método Nivel 1 (8,2 Gg CH4/año). El FE ponderado, derivado de este cuadro, is 1,2 kg CH4/cabeza/año, y este valor debería ser usado, en vez del por defecto (1,6 kg CH4/cabeza/año) en el programa PICC 3B.45

46 Baja disponibilidad de datos: Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y FE por defecto) (1) Parámetro Símbolo Sólido Cálido Líquido Cálido Sólido Templado Líquido Templado Comentarios Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE) 13,0 Valor por defecto, Cuadro B-2, p. 4.42, Directrices PICC 1996 V3 Intensidad de Energía del Alimento (MJ/kg) - 18,45 Valor PICC por defecto Ingesta de Alimentos (kg ms/día) 0,7 Calculado Digestibilidad del Alimento (%) DE 50 Directrices PICC 1996 V3, p. 4.23 Contenido de Cenizas del Estiércol (%) ASH 8 Excreción de Sólidos Volátiles (kg ms/día) SV (VS) 0,34 Calculados por ecuación 4.16, Orientación PICC sobre BP Capacidad Máxima del Estiércol para producir CH4 (m3CH4/kg SV) Bo 0,29 Cuadro B-2, p.4.42, Directrices PICC 1996 V3 3B.46

47 Baja disponibilidad de datos: Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y FE por defecto) (2) Parámetro Símbolo Sólido Cálido Líquido Cálido Sólido Templado Líquido Templado Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) FCM 2 65 1.5 35 Cuadro 4-8, pág.4.25, Directrices PICC 1996 V3 (*) Factor de Emisión (kg CH4/cabeza/año) FE 0,5 15,6 0,4 8,4 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) - 810 90 540 60 Base de datos FAO, expertos locales, industria Emisiones de CH4 (Gg CH4 /año) 0,39 1,40 0,19 0,50 Emisiones totales: 2.5 Gg CH4 /año (*) Se asumió que el único sistema usado fue el de Líquido/purín. La Orientación PICC sobre BP provee valores por defecto diferentes (Cuadro 4.10), así como también una fórmula para contabilizar recuperación, flaring, y uso de biogas Las emisiones totales estimadas fueron similares a las obtenidas usando el Método Nivel 1 (2,4 Gg CH4/año). El FE ponderado, derivado de este cuadro, is 1,7 kg CH4/cabeza/año, valor que debe usarse en el programa PICC, en vez del valor por defecto (1,6 kg CH4/cabeza/año) 3B.47

48 Baja Disponibilidad de Datos: resultados
Recuerde que el programa IPCC solo permite ingresar un solo valor de FE. Por tanto, cuando se aplica el método nivel 2, se debe calcular un FE ponderado. 3B.48

49 Media Disponibilidad de Datos
El país tiene buenas estadísticas sobre la población ganadera, para desarrollar una caracterización minuciosa con DdAs país-específicos pero debe usar FEs por defecto vacunos no-lecheros: las mismas 18 clases definidas para la fermentación entérica. Se asumen que el 50% del estiércol se trata en sistemas Líquido/purín y el otro 50% en lagunas anaeróbicas Cerdos: se identificó y cuantificó 18 clases, basadas en la combinación de: Dos regiones climáticas Tres sistemas de tratamiento del estiércol Tres grupos de población Segundo escenario de simulación: nivel medio de disponibilidad de datos que permite al país efectuar una mayor desagregación de las poblaciones animales

50 Media Disponibilidad de Datos (Cerdos)
Región climática STE Población (miles de cabezas) Marranas Verracos Juveniles Cálida Pastoreo directo 121 30 490 Líquido/purín 8 3 40 Lagunas Anaeróbicas 2 9 Templada 130 36 555 5 1 24 Total - 274 73 1,158 Desagregación de la población porcina en dos regiones climáticas, tres sistemas de manejo del estiércol y tres grupos de animales homogéneos. Nuevo total: cabezas (según FAO: ) 3B.50

51 Estimación Nivel 2 de emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol: vacunos no-lecheros y cerdos
Las siguientes diapositivas mostrarán ejemplos de cálculos detallados para estimación de emisión de CH4, por Manejo del Estiércol de: vacunos no-lecheros, en “Región cálida-Pastoreo extensivo” Cerdos, en “Región templada-Líquido/purín”

52 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH4: Vacunos no-lecheros y “región cálida-pastoreo extensivo” (DdA país-específicos) (1) Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE) 121,2 130,8 123,0 Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP (*) Intensidad de Energía del Alimento (MJ/kg) - 18,45 Valor PICC por defecto Ingesta de Alimentos (kg ms/día) 6,57 7,09 6,67 Calculados Digestibilidad del Alimento (%) DE 68 Datos país-específicos Contenido de Cenizas del Estiércol (%) ASH 8 Directrices PICC 1996 V3, pág. 4.23 Excreción de Sólidos Volátiles (kg dm/día) VS 1,93 2,09 1,96 Calculados por ecuación 4.16, Orientación PICC sobre BP Capacidad Máxima del Estiércol para producir CH4 (m3CH4/kg SV) Bo 0,12 Valor PICC por defecto adjusted by local juicio de expertos. (*) EB (GE) se usa para determinar SV (VS). Si estos datos no están disponibles, se encuentran valores por defecto para SV, en el Cuadro B-1, pág. 4.40, Directrices PICC 1996 3B.52

53 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH4: Vacunos no-lecheros y “región cálida-pastoreo extensivo” (DdA país-específicos) (2) Parámetro Símbolo Vacas Novillos Juveniles Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) FCM 2,0 Cuadro 4-8, p.4.25, Directrices PICC 1996 V3 Factor de Emisión (kg CH4/cabeza/año) FE 1,14 1,23 1,15 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) - 228 414 120 Datos país-específicos Emisiones de CH4 (Gg CH4 /año) 0,26 0,51 0,14 Total para Vacunos no-lecheros en región cálida y pastoreo directo: 0,91 En este caso, el país tiene su propia estimación para Ingesta de Energía Bruta, Digestibilidad de los Alimentos, Población animal, para cada clase del vacuno no-lechero. Para Bo, aún cuando el país no cuenta con estudios locales, el valor PICC por defecto fue ajustada para condiciones locales, según juicio de expertos. Para otros factores (ASH, FMC), se usó valores PICC por defecto 3B.53

54 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH4: Cerdos en región cálida con Líquido/purín (DdA país-específicos) (1) Parámetro Símbolo Marranas Verracos Juveniles Comentarios Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE) 9,0 13,0 Datos país-específicos Intensidad de Energía del Alimento (MJ/kg) - 18,45 Valor PICC por defecto Ingesta de Alimentos (kg ms/día) 0,49 0,70 Calculado Digestibilidad del Alimento (%) DE 49 Contenido de Cenizas del Estiércol (%) ASH 4 Directrices PICC 1996 V3, pág. 4.23 Excreción de Sólidos Volátiles (kg ms/día) SV (VS) 0,23 Calculados por ecuación 4.16, Orientación PICC sobre BP Capacidad Máxima del Estiércol para producir CH4 (m3CH4/kg SV) Bo 0,29 Valor por PICC defecto, ajustado por juicio de expertos locales 3B.54

55 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH4: Cerdos en región cálida con Líquidos/purines (DdA país-específicos) (2) Parámetro Símbolo Marranas Verracos Juveniles Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) FCM 72 Cuadro 4-8, pág.4.25, Directrices PICC 1996 V3 Factor de Emisión (kg CH4/cabeza/año) FE 11.7 16.9 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) - 8 3 40 Datos país-específicos Emisiones de CH4 (Gg CH4/año) 0.09 0.04 0.68 Total para Cerdos en región cálida y residuos en sistemas Líquidos - purines: 0,81 En este caso, el país hace su propia estimación para Ingesta de Energía Bruta, Digestibilidad de los Alimentos, Población animal, para cada clase del vacuno no-lechero. Para Bo, aún cuando el país no cuenta con estudios locales, el valor PICC por defecto fue ajustada para condiciones locales, según juicio de expertos. Para otros factores (ASH, FMC), se usó valores PICC por defecto 3B.55

56 Disponibilidad media de DdA: FEs estimados para Vacunos no-lecheros, por Método Nivel 2 y DdA país-específicos Región Climática Sistema de Producción FE (kg CH4/cabeza/año) Vacas Novillos Juveniles Cálido Pastoreo Extensivo 1,7 1,8 1,2 Pastoreo Intensivo 1,1 Sitios de engorda 28,8 34,2 36,6 Templado 1,3 0,9 0,7 0,8 23,2 27,6 29,6 FE ponderado: 3,2 kg CH4/cabeza/año Use este valor en el programa PICC 3B.56

57 Disponibilidad Media de DdA: FEs estimados para Cerdos por Nivel-2, con DdA país-específicos
Región Climática SME FE (kg CH4/cabeza/año) Marranas Verracos Juveniles Cálido Pastoreo directo 0,3 0,5 Líquido/purín 11,7 16,8 Lagunas Anaeróbicas 14,3 21,5 Templado 0,4 7,3 10,6 FE ponderado: 1,9 kg CH4/cabeza/año Use este valor en el programa PICC 3B.57

58 Disponibilidad Media de Datos: resultados
FE ponderado Resultado de la simulación bajo el escenario de nivel medio de disponibilidad de datos de actividad. 3B.58

59 Manejo del Estiércol Emisiones de N2O
Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

60 Manejo del Estiércol – N2O
Sólo, un Método PICC para esta categoría de fuente Pasos: caracterización de la población ganadera determinación de la tasa promedio de excreción de N, para cada categoría del ganado identificada determinación de la fracción de N excretado que es tratado en cada sistema de tratamiento identificado determinación de un FE para cada SME (AWMS); Multiplicación del total de N excretado por el FE, y suma de todos los estimados Se continúa con el supuesto de un país latinoamericano hipotético, con la misma caracterización usada para Manejo del Estiércol-CH4 Se desarrolla un ejemplo numérico Se recuerda que la caracterización del ganado debe hacerse previamente a las estimaciones de emisiones por Fermentación Entérica y Manejo del Estiércol pero, a su vez, una vez efectuada la definición de las categorías principales de fuentes y la evaluación de la contribución de las especies animales a las emisiones de las categorías de fuentes. Solo para efectos de estos ejercicios prácticos, la caracterización del ganado está vinculada a la categoría de fuente bajo análisis.

61 Caracterización del Ganado para estimar emisiones de N2O por Manejo del Estiércol
Se asume que solo una pequeña fracción del estiércol producido en el país tiene alguna forma de tratamiento vacunos no-lecheros y lecheros: mayormente, pastoreo con orinas/fecas depositadas directamente en los suelos (emisiones de N2O contabilizadas en 4.D Suelos Agrícolas) Se asume que el estiércol producido por vacunos confinados se distribuyen entre sistemas de tratamiento Líquido/purín (50%) y Lagunas Anaeróbicas (50%). Cerdos: una pequeña fracción tratada en sistemas Líquido/purín o Lagunas Anaeróbicas (Cuadro 4.22, Directrices PICC 1996 V3) Aves: todo el estiércol es tratado (60% con y 40% sin cama caliente) (Cuadro 4.13 Orientación PICC sobre BP) Un punto crítico para esta categoría de fuente, es la desagregación del estiércol producido por los animales confinados, en los diferentes sistemas de tratamiento existentes en el país. Se trata de una información que no se encuentra en las estadísticas nacionales y es, generalmente, generada por juicio de expertos.

62 Fracción de la población (%)
Caracterización del Ganado para estimar emisiones de N2O por Manejo del Estiércol Ganado Clima STE Población (1000s) Fracción de la población (%) Vacunos lecheros Cálido Líquido/purín 60 6.0 Lagunas Anaeróbicas Templado 40 4.0 Vacunos no-lecheros 114 2.2 39 0.8 Cerdos 51 3.4 13 0.9 30 2.0 49 3.3 Aves Todos Con cama caliente 1.600 Sib cama caliente 2.400 Desagregación de los animales, por especie, de acuerdo a las regiones climáticas del país y sistemas de tratamiento de residuos animales (STRE). En este caso, el país no tenía esta información. Las Directrices PICC 1996 proveen datos de actividad por defecto para el uso de diferentes STEs en distintas regiones (Cuadro 4-21 V3)

63 Determinación de la excreción de N promedio, por cabeza para las categorías de ganado definidas
Directrices PICC 1996 (Cuadro 4-20, V3) y Orientación PICC sobre BP (Cuadro 4.14) proporcionan valores por defecto para Nex(T) para diferentes especies animales. Se recomienda el uso de valores país-específicos Valores país-específicos podrían ser obtenidos de la literatura científica o fuentes industriales or ser calculado de los datos de Ingesta de N y Retención de N, de acuerdo a la ecuación 4.19 (Orientación PICC sobre BP) Asuma que el país decide usar valores país-específicos, para estimar Nex(T) para vacunos no-lecheros sólamente, y valores por defecto para todas las restantes categorías La variable más importante para esta categoría de fuente, es la excreción de nitrógeno por un animal tipo (Nex(I)) por cada categoría o grupo animal identificada.

64 Determinación de la excreción de N promedio, por cabeza de ganado vacuno no-lechero
Se asume que el país tiene información acerca del contenido de proteína cruda del alimento para las diferentes clases identificadas El valor de Proteína Cruda es combinado con el de Ingesta de Alimento (de la misma Caracterización del Ganado usada para estimar las emisiones de CH4) para obtener la ingesta de N Asúmase que el país usa valores PICC por defecto para retención de N en cuerpos y productos (0,07 para vacunos no-lecheros, según la Orientación PICC sobre BP, Cuadro 4.15)

65 Caracterización del Ganado para estimar emisiones de N2O por la Manejo del Estiércol
Región climática SME (*) Categoría de Ganado Población (1000s) Ingesta de Alimentos (kg/día) Proteína cruda (%) Ingesta de N (kg/cab/año) Retención de N Excreción de N (kg/cab/año) Cálido L/S Vacas 20 5,7 15 50 0,07 47 Novillos 46 6,8 60 55 Juveniles 48 7,3 64 59 L.A. Temp 7 16 53 63 68 (*) STE = Sistema de manejo del estiércol L/S = Líquido/purín L.A. = Lagunas anaeróbicas

66 Determinación de la excreción promedio de N, por el ganado vacuno no-lechero
Valores estimados para Nex(T) usando una combinación de datos país-específicos y por defecto, fluctuando entre 47 y 63 kg N/cabeza/año para los vacunos no-lecheros confinados, con un promedio ponderado de 56 kg N/cabeza/año. Este valor debe ser traspasado en el programa PICC. Este valor es mayor que el valor PICC por defecto para (40 kg N/cabeza/año), el cuál esta basado en vacunos en pastoreo directo Valores por defecto fueron usados para las otras especies

67 N2O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (1)
Estimado  PICC por defecto  PICC por defecto  Datos provenientes de la caracterización del ganado

68 N2O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (2)
Estimado  PICC por defecto  PICC por defecto  Datos provenientes de la caracterización del ganado

69 N2O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (3)
PICC por defecto  Datos provenientes de la caracterización del ganado

70 N2O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (4)
PICC por defecto  Datos provenientes de la caracterización del ganado

71 Use del programa PICC para estimar emisiones de N2O por Manejo del Estiércol
PICC por defecto  PICC por defecto  PICC por defecto  PICC por defecto  PICC por defecto, obtenidos de Cuadro 4-22, Directrices PICC 1996 V3, y Cuadros 4.12 and 4.13, Orientación PICC sobre BP Nota: celdas correspondientes a Aves fueron alteradas manualmente, para acomodar estas nuevas categorías las Orientación PICC sobre BP, no incluidas en lass Directrices PICC 1996

72 Emisiones Directas de N2O desde Suelos Agrícolas
Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

73 Fertilizantes minerales
Estiércol animal Fracción de … derivado del balance de masas Fuentes de N antropogénicas Residuos de cultivos Lodo cloacal Cultivos fijadores de N Fuentes de nitrógeno antropogénico en suelos. Se enfatiza en la necesidad de contar con balances de masa para dos de estas fuentes: estiércol animal y residuos de cultivos. Otras prácticas, relacionadas a N edáfico Cultivación de histosoles

74 SUELOS AGRÍCOLAS Evalúe la contribución individual de las diferentes fuentes de N, para determinar las que son significativas para la categoría de fuente (25% o más de las emisiones de N2O de la categoría) Para ello, aplique el método Nivel 1a y valores DdA1 y DdA2 por defecto, para obtener una estimación rápida de las emisiones Para las sub-categorías significativas, el país debe hacer lo posible por aplicar el método nivel 1b junto con valores DdA1, DdA2 y factores de emisión país-específicos Para las sub-categorías no significativas, es aceptable el uso del método nivel 1a junto con DdA1 país-específicos y DdA2 y FE país-específicos También, es aceptable obtener estimados de emisiones, usando una mezcla de los niveles 1a y 1b, dependiendo de la disponibilidad de datos para cada una de las fuentes de N

75 N2O Directo – suelos agrícolas
Continuamos con el supuesto de un país latinoamericano hipotético Asumimos que el país tiene los siguientes DdAs: uso de fertilizantes sintéticos para cebada (fuente industrial) uso estimado de fertilizantes sintéticos (estadísticas FAO) FE1 para N aplicado a cebada (investigación local) < al FE por defecto del PICC, debido a prácticas culturales mejoradas (e.g., fraccionamiento de aplicaciones de N) excreción de N desde diferentes SME (AWMS) y pastoreo directo (datos de ejemplo previos para emisión de N2O por Manejo del Estiércol) área sembrada con cultivos fijadores de N (estadísticas FAO) el país no tiene suelos orgánicos cultivados (histosoles) emisiones directas de N2O son estimadas usando una combinación de niveles 1a (para la mayoría de las fuentes) y 1b (para uso de fertilizantes nitrogenados en la cebada y N en los residuos de cultivos)

76 Uso de fertilizantes nitrogenados
De la base de datos FAO (www-fao.org): Cultivo Area (1000 ha) Rendimiento (kg/ha) Uso de fertilizante-N (1000 t N) Trigo 824 1.545 n/a Cebada 1 356 (371) 1.488 (1400) (19,1) Maíz 1.225 2.233 Arroz 98 4.800 Soja 231 1.982 Papas 25 18.000 Total 2.779 -- 130 Datos de actividad para el uso de N, como fertilizante. La base de datos FAO es una fuente muy útil para generar datos de actividad en este ámbito. 1 Datos de cebada de fuentes industriales, en paréntesis

77 N2O directo – suelos agrícolas
De la base de datos FAO, sólo se obtiene el monto total de N aplicado como fertilizante; por tanto, debe usarse el método nivel 1a Datos de la industria de la cebada/investigación local, permiten aplicar el método nivel 1b: Para asegurar consistencia, se recomienda comparar datos de área cultivada y rendimiento entre FAO e industria Para este ejemplo, ambas fuentes calzan razonablemente, por lo que se puede asumir que la estimación de la industria sobre uso de fertilizante-N es compatible con los datos de FAO sobre uso de fertilizantes De los cuadros previos, se puede derivar que t N-fertilizante fue aplicado a la cebada y que t N-fertilizante lo fue al resto ( ). De la investigación local, se estimó FE1 como 0,9% para el fertilizante aplicado a la cebada Ya que no hay histosoles cultivados, no es necesario estimar FE2 Se incluye las emisiones por pastoreo directo. Note que la Orientación PICC sobre Buenas Prácticas cubre esta fuente bajo Gestión de Estiércol

78 Fertilizantes sintéticos: Determinación de FSN y FE1
FSN: cantidad anual de N-fertilizante aplicado a suelos, ajustado por la cantidad de N que volatiliza como NH3 y NOx para ajustar por volatilización, use el valor PICC por defecto (Cuadro 4-17, Directrices PICC 1996, V2: 0,1 kg (NOx+NH3)-N/kg N-fertilizante Se determina que: FSN= (1-0,1) = 17,1 kiloton N-fertilizante (cebada) FSN= (1-0.1) = 99,9 kiloton N-fertilizante (los otros cultivos) Total N-fertlizante = 117 kiloton N-fertilizante FE1 es 0,9 % para cebada (país-específico) y 1,25 % para los otros cultivos (Cuadro 4.17, Orientación PICC sobre Buenas Prácticas) Para el propósito de llenar la hoja 4-5s1 del programa PICC, se calcula un FE1 ponderado, como sigue: FE1 = promedio ponderado= 17,1/117 (0,9) + 99,9/117 (1,25) = 1,20 % De esta hoja de trabajo 4-5s1, la emisión anual de N-N2O por uso de fertilizantes minerales se estimó como 1,40 Gg N-N2O

79 Emisión de N2O por Fertilizantes Minerales

80 Estiércol aplicado a los suelos: Determinación de FAM
FAM: cantidad anual de N -como estiércol- aplicado a los suelos, ajustado por la cantidad de N que volatiliza como NH3 y NOx Para calcular la cantidad de N-estiércol aplicado a los suelos, use la cantidad total de estiércol producido (usando la caracterización única del ganado) y reste las cantidades usadas para otros usos (balance de masas): combustible, alimentación de ganado, construcción (asumida aquí como cero) y depositado sobre los suelos por ganado en pastoreo directo (cuyas emisiones son informadas separadamente, como emisiones directas) Para ajustar por volatilización, use el valor PICC por defecto (Cuadro 4-17, Directrices PICC 1996, V2: 0,2 kg (NOx+NH3)-N/kg N-estiércol animal Se determinó que: FAM= 24,924 t N-estiércol animal son aplicados a los suelos Las siguientes dos diapositivas ilustran sobre el uso del programa PICC, para estimar FAM (llamado FAW en las Directrices PICC 1996) y una emisión anual de N-N2O debida a la aplicación de estiércol animal al suelo: 0,31 Gg N-N2O Instrucciones básicas para estimar emisiones de N2O desde suelos agrícolas, debido al estiércol incorporado.

81 Emisión de N2O por estiércol animal (1)
Composición del la hoja de trabajo 4-5Asuppl, mostrando las diferentes fuentes de datos actividad: caracterización del ganado, estimados nacionales y por defecto. Estimado del país Data from livestock characterisation Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2

82 Emisión de N2O por estiércol animal (2)
Hoja de trabajo 4-5s1, mostrando el estimado de emisiones de N2O debido al N aplicado al suelo en forma de estiércol. Valor por defecto

83 Cultivos fijadores de N: Determinación de FBN
FBN: cantidad de N fijado por cultivos fijadores que son cultivados anualmente (en nuestro caso, poroto soja) Para calcular la cantidad de N fijado, asumiremos que no hay valores cultivo-específicos para la relación grano/biomasa o para contenido de humedad en la biomasa; por tanto, deben usarse valores por defecto Producción de granos fue estimada de las estadísticas FAO ( t/año) Contenido de N de la biomasa (FracNCRBF) fue obtenida del Cuadro 4.16 (PICC-BP): 0,023 kg N/kg materia seca La relación Residuo/cultivo es 2,1,y la fracción de materia seca es 0,85 (del mismo cuadro 4-16) Se determinó (usando la ecuación 4.26, PICC-BP) quet: FBN= 27,748 t N fijado/año Este valor es transferido a la hoja 4-4s1 del programa PICC, para estimar unha emisión anual de N-N2O-N debido a cultivos fijadores, de 0,35 Gg N-N2O El inventario debe incluir todas las plantas fijadoras de nitrógeno. Esto significa tanto los cultivos como las praderas establecidas; en este último caso, debe informarse la fracción de las leguminosas en la composición de las praderas.

84 Emisión de N2O desde cultivos fijadores
Hoja de trabajo 4-5s1, mostrando las fuentes de datos de actividad y factores de emisión, para estimar emisiones de N2O debido a cultivos fijadores de nitrógeno. Dato de actividad estimado Valor por defecto

85 Residuos de cultivos: Determinación de FCR
FCR: cantidad de N de residuos de cultivos, devueltos al suelo anualmente El balance de masas de los residuos proporcionará el dato de la cantidad de N de residuos que es devuelta a los suelos (restando aquella que es quemada en el campo o usada para ramoneo animal o removida del campo) Asumimos que el país tiene suficiente información para aplicar el método nivel 1b (ecuación 4.29, PICC-BP) Se determinó que: FCR= 37,934 t N en residuos de cultivos que son devueltos al suelo Este valor es transferido a la hoja de trabajo 4-4s1 del programa PICC, con lo que se estima una emisión anual de N-N2O por los residuos agrícolas, de 0,47 Gg N-N2O El programa PICC fue diseñado para el método nivel 1a, por lo que el uso del nivel 1b exige una alteración manual de la celda C23 de la hoja 4-5s1 Se enfatiza que el programa computacional del PICC fue diseñado para absorber los datos de los métodos nivel 1, de forma que, para incorporar la información de los métodos nivel 1b o 2, debe procederse a alterar manualmente algunas celdas.

86 Residuos de cultivos: Determinación de FCR
Cultivo (1000 t) (1) Residuo/Cultivo (2) FracDM FracNCR FracBURN (3) FracFUEL FracFOD Ecuación 4.29 PICC-BP (t N-N20) Trigo 1.273 1,3 0,85 0,0028 0,2 0,1 2.757 Cebada 148 1,2 0,0043 456 Maíz 2.735 1,0 0,78 0,0081 10.369 Arroz 470 1,4 0,90 0,0067 3.971 Poroto soja 458 2,1 0,023 18.797 Papas 450 0,4 0,80 0,011 1.584 Total --- 37.934 Fuente: estadísticas FAO Fuente: Cuadro 4.16, PICC-BP (excepto FracDM para papas, que fue estimado por Expertos) Fuente: datos país-específicos FCR

87 Emisión de N2O debida a residuos de cultivos incorporados a los suelos
Valor por defecto Total de emisiones directas de N2O (excl. PRP): 2,54 Gg N-N2O/año

88 Excreción de N por pastoreo directo
Las emisiones directas de N2O, debidas al estiércol depositado directamente sobre la superficie de los suelo, son contabilizadas bajo la sub-categoría “Producción Animal”, en la categoría “Suelos Agrícolas”. Se muestra la hoja de trabajo 4-1suppl.pasture. Valores por defecto

89 Emisión de N2O por pastoreo directo
Se muestra la hoja de trabajo 4-5s3, para continuar con el ejercicio de estimar emisiones directas de N2O, debidas al estiércol depositado directamente sobre la superficie de los suelos. Del Cuadro 4-8 PICC 1996, V2

90 Emisiones Indirectas de N2O desde suelos agrícolas
Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

91 N2O indirecto – suelos agrícolas
Continuaremos con el supuesto del país latinoamericano hipotético Asumiremos que el país solo cubre las siguientes fuentes: N2O(G): debido a volatilización de N aplicado como fertilizantes minerales y estiércol animal, y la subsecuente depositación como NOx y NH4. N2O(L): debido a la escorrentía y lixiviación del fertilizante y estiércol aplicados Emisiones indirectas de N2O son estimadas usando el método nivel 1a y FEs por defecto (valores PICC) Las siguientes diapositivas muestran los cálculos ejecutados por el programa PICC Las emisiones indirectas de N2O desde suelos agrícolas identifican aquellas emisiones que se producen indirectamente por los aportes antrópicos de nitrógenos a los suelos. Debido a procesos de relocalización del nitrógeno aplicado, la emisiones se producen desde sitios diferentes a donde se efectuó la aplicación.

92 Emisiones indirectas de N2O, por depositación atmosférica
Hoja de trabajo 4-5s4 del programa PICC, mostrando las fuentes de datos de actividad paramétricos y FE4. Del Cuadro 4.18 PICC-BP Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2

93 Emisiones indirectas de N2O, por lixiviación y escorrentía
Hoja de trabajo 4-5s5 del programa PICC, para estimar emisiones indirectas de N2O debidas a lixiviación y escorrentía. Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2 Del Cuadro 4.18 PICC-BP

94 Quema de residuos agrícolas
Categoría de fuente cuyas emisiones de gases no-CO2 son prácticamente insignificantes para los países Anexo I pero que pueden ser importantes para muchos países No-Anexo donde la práctica de quemar los residuos de los cultivos es muy común. Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

95 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Principales puntos derivados del Árbol de Decisiones
Si no ocurre, la categoría de fuente debe informarse “NO” Si ocurre, las emisiones deben ser estimadas usando la Hoja de Trabajo 4-4 hojas (programa PICC) Solo, hay un método disponible para estimar emisiones desde esta categoría de fuente Si es categoría principal, debe preferirse valores país- específicos para DdAs paramétricos (DdA2) y FEs (valores por defecto para una categoría principal son posibles si el país no puede proveer los DdA requeridos o los recursos financieros se jibarizan) Para una mejor orientación, debe tenerse a la vista el árbol de decisiones. Hay un solo método disponible, que puede ser derivado hacia un nivel 1b si se produce una desagregación regional y de sistemas de manejo de los cultivos. Se recuerda que la condición “categoría principal de fuente” no tiene repercusi´pon en el nivel del método, solo en la fuente de los datos de actividad (país específicos o por defecto). Si se usan valores país-específicos, éstos deben ser informados en una forma transparente

96 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
DdA requerida para estimar emisiones: colectadas por agencias de estadísticas: producciones anuales de los cultivos no colectada por agencias de estadísticas (parámetros): relación residuo/producción del cultivo fracción de materia seca de la biomasa fracción de residuos quemados in-situ fracción de residuos oxidados fracción de C en la materia seca relación Nitrógeno/Carbono Datos de actividad requeridos para estimar emisiones de CO2 (no contabilizadas) y no-CO2 gases, por la quema de residuos de cultivos. Puede verse que la mayoría de los datos de actividad requeridos son dominantemente del tipo 2, o sea, datos no colectables. La investigación local y el juicio de expertos son claves para generar valores de datos de actividad nacionalmente adaptados. Factores de Emisión: relación de emisión de C-N, como CH4, CO, N2O, NOX Otras constantes (relación de conversión): C a CH4 o CO (16/12; 28/12, respectivamente) N a N2O o NOX (44/28; 46/14, respectivamente)

97 Identifique los cultivos productores de residuos, en el país
1. ABRA EL PROGRAMA PICC Y SELECCIONE EL AÑO DEL INVENTARIO 2. HAGA CLICK EN “SECTORS” EN LA BARRA DEL MENU Y HAGA CLICK IN AGRICULTURA 3. ABRA LA HOJA 4-4s2 MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR 2002 STEP 1 STEP 2 STEP 3 Crops A B C D E F G H (specify locally Annual Residue to Quantity of Dry matter Fraction Total biomass important Production Crop ratio Residue fraction Dry Residue burned in oxidised burned Crops) Fields (Gg Crop) (Gg biomass) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) H = (E x F xG) 0,00 Wheat 15750 1,3 20.475,00 0,85 17.403,75 0,75 0,9 11.747,53 Maize 5200 1 5.200,00 0,5 2.600,00 1.170,00 Rice 1050 1,4 1.470,00 1.249,50 955,87 . Principales cultivos productores de residuos: Cereales (trigo, cebada, centeno, avena, arroz, maíz, sorgo, caña de azúcar) Legumbres (arveja, fríjol, lentejas) Papas, maní, otros Orientación básica para llenar las hojas de trabajo del programa PICC, relacionadas con la quema de residuos agrícolas. Identifique los cultivos productores de residuos, en el país

98 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo Orden de prioridad para DdA1 valores tomados de Estadísticas publicadas 2. Valores derivados de: a) Área del cultivo (kha) b) Rendimiento del cultivo (ton ha-1) Orden de prioridad para DdA2 1. valores país-específicos, Investigación local 2. valores país-específicos, juicio de expertos 3. valores de países con condiciones similares 4. Valor por defecto (búsqueda en BDFE) B. Relación residuo/cultivo A. Producción anual del cultivo (Gg) Algoritmo creado para comprender el flujo de masas para estimar emisiones de GEI debidos a la quema de residuos agrícolas. Se inserta las fuentes de datos de actividad en el lugar donde se les necesita. Esta imagen presenta el inicio de una serie, que representa el flujo de masas. C. Cantidad de residuos (Gg biomasa)

99 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo Orden de prioridad para DdA2 valores país-específicos, investigación local 2. valores país-específicos, juicio de expertos 3. valores de países con condiciones similares 4. Valor por defecto (búsqueda en BDFE) C. Cantidad de residuos (Gg biomasa) D. Fracción de materia seca E. Cantidad total de residuos secos (Gg ms)

100 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo Orden de prioridad para DdA2 valores país-específicos, investigación local 2. valores país-específicos, juicio de expertos 3. valores de países con condiciones similares E. Cantidad total de residuos secos (Gg ms) F. Fracción quemada en el campo Para valor por defecto, buscar en BDFE, como eficiencia de combustión Para evitar doble contabilidad, debe contarse con un balance de masas de los residuos producidos: Fquemada= Total biomasa – (Fremovida del campo+ Fconsumida por animales+ Faplicada a suelos+ Fotros usos) G. fracción oxidada H. Total biomasa quemada (Gg ms quemada)

101 4. ABRA LA HOJA 4-4s2 DE “AGRICULTURE” EN “SECTORS”
MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 2 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR 2002 STEP 4 STEP 5 I J K L Carbon Total Carbon Nitrogen- Total Nitrogen fraction of released Carbon ratio Crops Residue (Gg C) (Gg N) J = (H x I) L = (J x K) 0,00 Wheat 0,48 5.638,82 0,012 67,67 Maize 0,47 549,90 0,02 11,00 Rice 0,41 391,91 0,014 5,49 .

102 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 2 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo Orden de prioridad para DdA2: 1. valores país-específicos, investigación local 2. valores país-específicos, juicio de expertos 3. valores usados por países con condiciones similares 4. valores por defecto (búsqueda en BDFE) H. biomasa quemada (Gg ms quemada) f. Fracción de C en el residuo J. C liberado (Gg C) K. relación N/C Total C y N liberados debe obtenerse sumando los estimados obtenidos para cada cultivo individual L.M N liberado (Gg N)

103 Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3
5. ABRA LA HOJA 4-4s3 DE “AGRICULTURE” EN “SECTORS” Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3 Estimados de emisión total MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 3 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR 2002 STEP 6 M N O P Emission rates Emissions Conversion factors from Field Burning of Agricultural Residues (Gg C or Gg N) (Gg) N = (J x M) P = (N x O) CH4 0,005 32,90 16/12 43,87 CO 0,06 394,84 28/12 921,29 N = (L x M) N2O 0,007 0,59 44/28 0,93 NOx 0,121 10,18 46/14 33,46

104 6. IR AL MÓDULO “OVERVIEW” 5. ABRA LA HOJA DE TRABAJO 4-S2
TABLE 4 SECTORAL REPORT FOR AGRICULTURE (sheet 2 of 2) SECTORAL REPORT FOR NATIONAL GREENHOUSE GAS INVENTORIES (Gg) GREENHOUSE GAS SOURCES AND SINK CATEGORIES CH4 N2O NOx CO NMVOC B Manure Management (cont...) 10 Anaerobic 11 Liquid Systems 12 Solid Storage and Dry Lot 13 Other (please specify) C Rice Cultivation 1 Irrigated 2 Rainfed 3 Deep Water 4 Other (please specify) D Agricultural Soils E Prescribed Savannas burning 1 2 36 F Field Burning of Agricultural Residues (1) 44 33 921 1 Cereals 2 Pulse 3 Tuber and Root 4 Sugar Cane 5 Other (please specify) G Other (please specify) Estimados de emisión total

105 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a valores agregados FEs: Si no hay valores país-específicos, usar los por defecto (Cuadro 4-16, Manual de Referencial, Directrices PICC 1996; BDFE) C total liberado (Gg C de todos los cultivos) P CH4 emitido (Gg CH4) P CO emitido (Gg CO) C-N emitido (Gg C emitido como CH4 o CO; Gg N emitido como N2O o NOX) M Tasas de emisión de gases no-CO2 (buscar en BDFE) P N2O emitido (Gg N2O) O Factores de conversión P NOX emitido (Gg NOX) N total liberado (Gg N de todos los cultivos)

106 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Factores de Emisión (Directrices PICC 1996)

107 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores país-específicos: residuos de trigo (1 de 3) MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 1 STEP 2 STEP 3 Crops A B C D E F G H (specify locally Annual Residue to Quantity of Dry matter Fraction Total biomass important Production Crop ratio Residue Dry Residue burned in oxidised burned Crops) Fields (Gg Crop) (Gg biomass) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) H = (E x F xG) Wheat 18.350,50 1,50 27.525,8 0,90 24.773,2 0,12 0,96 2.735,0 DdA, tomado de estadísticas naciones DdA país-específicos, generados por investigación o programas de monitoreo

108 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores país-específicos: residuos de trigo (2 de 3) MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 2 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 4 STEP 5 I J K L Carbon Total Carbon Nitrogen- Total Nitrogen Fraction of Released Carbon ratio released Crops Residue (Gg C) (Gg N) J = (H x I) L = (J x K) Wheat 0,45 1.230,7 0,0032 3,94 DdA país-específicos, generados por investigación o programas de monitoreo

109 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores país-específicos: residuos de trigo (3 de 3) MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 3 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 6 M N O P Gas Emission Ratio Emissions Conversion ratios (Gg C or Gg N) (Gg) N = (J x M) P = (N x O) CH4 0,00311 3,83 16/12 5,10 CO 0,06 73,84 28/12 172,30 N = (L x M) N2O 0,018 0,07 44/28 0,11 NOx 0,121 0,48 46/14 1,57 Valores país-específicos para CH4/N2O valores por defecto para CO/NOX

110 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores por defecto: residuos de trigo (1 de 3) MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 1 STEP 2 STEP 3 Crops A B C D E F G H (specify locally Annual Residue to Quantity of Dry matter Fraction Total biomass important Production Crop ratio Residue Dry Residue burned in Oxidised Burned Crops) Fields (Gg Crop) (Gg biomass) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) H = (E x F xG) Wheat 18.350,5 1,30 23.855,7 0,83 19.800,2 0,12 0,94 2.140,4 EF ID= 43555 EF ID= 43636 EF ID= 45941 DdA desde estadísticas nacionales (alternativa: Base de datos FAO) DdA por defecto, tomados de BDFE Valor país-específico, de investigación, monitoreo, catastro o juicio de expertos

111 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores por defecto: residuos de trigo (2 de 3) MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 2 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 4 STEP 5 I J K L Carbon Total Carbon Nitrogen- Total Nitrogen fraction of Released Carbon ratio released Crops Residue (Gg C) (Gg N) J = (H x I) L = (J x K) Wheat 0,48 1.027,4 0,012 12,33 EF ID= 43716 EF ID= 43796 DdAs por defecto, tomados de BDFE

112 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores por defecto: residuos de trigo (3 de 3) MODULE AGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET 4-4 SHEET 3 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 6 M N O P Emission ratio Emissions Conversion rate (Gg C or Gg N) (Gg) N = (J x M) P = (N x O) CH4 0,005 5,14 16/12 6,85 CO 0,06 61,64 28/12 143,83 N = (L x M) N2O 0,007 0,09 44/28 0,14 NOx 0,121 1,49 46/14 4,90 EF ID= 43583, 43548, 43543, 43549 Valores por defecto, tomados de la BDFE

113 Valores país-específicos
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Diferencia entre estimados de emisión valores país-específicos o por defecto Emisiones Por ciento Gas emitido Gg gas de usando diferencia Valores país-específicos Valores por defecto CH4 5,10 6,85 -25% CO 172,30 143,83 20% N2O 0,11 0,14 -18% NOx 1,57 4,90 -68%

114 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Fuente de categoría que ocurre en las regiones tropicales y sub-tropicales del planeta. Prácticamente, no existente en los países No-Anexo I. Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

115 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Principales puntos derivados del Árbol de Decisiones Si no ocurre, categoría debe informarse “NO” Si ocurre, las emisiones deben ser estimadas usando Hoja de Trabajo 4-3, hojas (programa PICC) Solo un método disponible para estimar emisiones de esta categoría de fuente Si categoría principal, debe preferirse usar DdA y FEs país-específicos (uso de valores por defecto para una categoría principal, es posible si el país no puede proveer los DdA requeridos o los recursos financieros son jibarizados) Principales aspectos metodológicos, extraídos del árbol de decisiones. Si se aplica valores país-específicos, éstos deben informados en una forma transparente

116 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Datos de actividad requeridos: desde agencias de estadísticas: división de sabanas en categoría superficie quemada anualmente por categoría no colectada por agencias de estadísticas: densidad de biomasa (kha) (columna A en Hoja de Trabajo) fracción de materia seca de la (ton ms/ha) (columna B) fracción de biomasa finalmente quemada (columna D) fracción de biomasa viva finalmente quemada (columna F) fracción oxidada de biomasa viva y muerta (columna I) fracción de C de la biomasa viva y muerta (columna K) relación Nitrógeno/carbono Similar a la quema de residuos agrícolas. Esta categoría de fuente depende, básicamente, de datos de actividad no-paramétricos (coeficientes, parámetros). Factores de Emisión: tasas de emisión de C/N, as CH4, CO, N2O, NOX Otras constantes (factores de conversión): C a CH4 o CO (16/12; 28/12, respectivamente) N a N2O o NOX (44/28; 46/14, respectivamente)

117 ABRIR EL PROGRAMA PICC Y SELECCIONE EL AÑO DEL INVENTARIO
IR A LA BARRA DEL MENU Y HAGA CLICK EN “SECTORS” Y, LUEGO, EN “AGRICULTURE” ABRIR LA HOJA 4-3s1 LLENAR LA HOJA CON LOS DATOS MODULE AGRICULTURE SUBMODULE PRESCRIBED BURNING OF SAVANNAS WORKSHEET 4-3 SHEET 1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR 2002 STEP 1 STEP 2 A B C D E F G H Area burned by Category (specify) Biomass Density of savannas Total Biomass Exposed to Burning Fraction Actually burned Quantity Actually burned Fraction of Living Biomass burned Quantity of Living Biomass burned Quantity of Dead Biomass burned (k ha) (t dm/ha) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) G = (E x F) H = (E - G) 15,5 7 108,50 0,85 92,23 0,45 41,50 50,72 0,00 Fuentes de DdA1 sobre categorías de sabanas y área por tipo: Estadísticas nacionales Sistemas nacionales de mapeo Fuentes de DdA2 para densidad de biomasa: 1. Estadísticas nacionales 2. Programas de catastro/mapeo de vegetación/investigación 3. Juicio de expertos nacionales 4. Datos provenientes de terceros países con condiciones similares 5. Valores PICC por defecto (Cuadro 4-14, Manual de Referencia, Directrices PICC 1996) Los primeros 3 pasos: 1. Tipos de sabanas existentes, por unidad ecológica 2. Área quemada por categoría 3. Densidad de biomasa

118 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Diagrama de flujo para estimar emisiones de gases non-CO2 Para ser aplicado a cada tipo de sabana B densidad de biomasa (ton ms/ha) D Fracción realmente quemada C biomasa total expuesta al fuego (Gg ms) Idealmente, valores país- específicos, basados en mediciones. Si no, valores país-específicos basados en juicio de expertos. Si no, valores por defecto (buscar en BDFE) A Área quemada (k ha) E biomasa finalmente quemada (Gg ms) F Fracción de biomasa viva quemada H biomasa muerta finalmente quemada (Gg ms) G biomasa viva finalmente quemada (Gg ms)

119 5. IR A LA HOJA 4-3s2, EN “SECTORS/AGRICULTURE”
6. LLENAR CON LOS DATOS DE FRACCIONES OXIDADAS Y FRACCIONES DE C EN BIOMASA MODULE AGRICULTURE SUBMODULE PRESCRIBED BURNIG OF SAVANNAS WORKSHEET 4-3 SHEET 2 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR 2002 STEP 3 I J K L Fraction oxidised of living and dead Biomass Total Biomass oxidised Carbon Fraction of Living & Dead Biomass Total Carbon released (Gg dm) (Gg C) Living: J = (G x I) Dead: J = (H x I) L = (J x K) Living 0,9 37,35 0,45 16,81 Dead 0,95 48,19 5 240,94 0,00

120 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Diagrama de flujo para estimar emisiones de gases non-CO2 Para ser aplicado a cada tipo de sabana Si no valores país-específicos, valores por defecto en BDFE, como eficiencia de combustión I1 Fracción de biomasa viva oxidada (Gg ms) N Total N liberado (Gg N) G biomasa viva finalmente quemada (Gg ms) K1 fracción de C en biomasa viva M relación N/C J1 biomasa viva oxidada (Gg ms) L Total C liberado (Gg C) H biomasa muerta finalmente quemada (Gg ms) L1 C liberado de biomasa viva (Gg C) J2 biomasa muerta oxidada (Gg ms) I2 fracción de biomasa muerta oxidada (Gg ms) K2 fracción de C de biomasa muerta L2 C liberado de biomasa muerta (Gg C)

121 7. IR A LA HOJA 4.3s3, EN “SECTORS/AGRICULTURE”
8. LLENAR LA HOJA CON LOS DATOS MODULE AGRICULTURE SUBMODULE PRESCRIBED BURNIG OF SAVANNAS WORKSHEET 4-3 SHEET 3 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEARS 2002 STEP 4 STEP 5 L M N O P Q R Total Carbon released Nitrogen Carbon ratio Total Nitrogen Content Emission rates Emissions Conversion rates (Gg C) (Gg N) (Gg C or Gg N) (Gg) N = (L x M) P = (L x O) R = (P x Q) 0,004 1,03 16/12 CH4 1,37 0,06 15,46 28/12 CO 36,08 257,75 0,015 3,87 P = (N x O) 0,007 0,03 44/28 N2O 0,04 0,121 0,47 46/14 NOx 1,54 Estimados de emisión totales

122 9. IR AL MÓDULO “OVERVIEW” 8. ABRIR LA HOJA DE TRABAJO 4S2
Cuadro 4 SECTORAL REPORT FOR AGRICULTURE (lámina 2 de 2) SECTORAL REPORT FOR NATIONAL GREENHOUSE GAS INVENTORIES (Gg) GREENHOUSE GAS SOURCES AND SINK CATEGORIES CH4 N2O NOx CO NMVOC B estiércol Management (cont...) 10 Anaerobic 11 Liquid Systems 12 Solid Storage and Dry Lot 13 Other (please specify) C Rice Cultivation 1 Irrigated 2 Rainfed 3 Deep Water 4 Other (please specify) D Agricultural Soils E Prescribed Burning of Savannas 1 2 36 F Field Burning of Agricultural Residues (1) 44 33 921 1 Cereals 2 Pulse 3 Tuber and Root 4 Sugar Cane 5 Other (please specify) G Other (please specify) Estimados totales de emisión por Quema de Sabanas

123 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Aplicable a valores agregados Si no hay FEs país-específicos, valores por defecto desde BDFE O Tasas de emisión de N2O & NOx R N2O emitido (Gg N2O) P N-N2O liberado (Gg N) N Total N liberado (Gg N) R NOX emitido (Gg NOX) P N-NOx liberado (Gg N) Q Tasas de conversión de N2O & NOx O Tasas de emisión de CH4 & CO R CH4 emitido (Gg CH4) L Total C liberado (Gg C) P C-CH4 liberado (Gg C) R CO emitido (Gg CO) P C-CO liberado (Gg C) Q Tasas de conversión de CH4 & CO

124 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Ejemplos de Factores de Emisión por defecto

125 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Ejemplo basado en un país ficticio, con tres regiones ecológicas: norte, centro, sur Zona norte: período de sequía más corto Zona sur: período de sequía más largo Zona central: situación intermedia Dos escenarios: uso de valores país-específicos para la mayoría de los DdA y FEs uso de valores por defecto para todos los DdA y FEs

126 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores país-específicos
STEP 1 STEP 2 A B C D E F G H Savannas category Area burned by Category (specify) Biomass Density of Savannas Total Biomass Exposed to Burning Fraction Actually burned Quantity Actually burned Fraction of Living Biomass burned Quantity of Living Biomass burned Quantity of Dead Biomass burned (k ha) (t dm/ha) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) G = (E x F) H = (E - G) North 15,5 7,00 108,50 0,85 92,23 0,55 50,72 41,50 Centre 145,8 5,00 729,00 0,95 692,55 0,50 346,28 South 22,0 4,00 88,00 1,00 0,45 39,60 48,40 Totals 436,60 436,18 DdA de estadísticas nacionales (censo, registro, mapeo) valores país-específicos (mediciones de campo, juicio de expertos)

127 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores país-específicos
STEP 3 I J K L Savannas category Biomass type Fraction oxidised of living and dead Biomass Total Biomass oxidised Carbon fraction of Living & Dead Biomass Total Carbon released (Gg dm) (Gg C) Living: J = (G x I) Dead: J = (H x I) L = (J x K) North Living 0,9 37,35 0,4 14,94 Dead 0,95 48,19 0,45 21,68 Centre 324,77 129,91 280,48 126,22 South 41,38 16,55 35,74 16,08 Totals Living  403,50 325,39  Dead 364,41 valores país-específicos (mediciones de campo, análisis de laboratorios, juicio de expertos)

128 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores país-específicos
SUBMODULE PESCRIBED BURNING OF SAVANNAS WORKSHEET 4-3 SHEET 3 OF 3 COUNTRY CHILE YEAR 2002 STEP 4 STEP 5 M N O P Q R Nitrogen Carbon ratio Total Nitrogen Content Emission Rates Emissions Conversion rates Emissions from Savannas Burning (Gg N) (Gg C or Gg N) (Gg) N = (L x M) P = (L x O) R = (P x Q) 0,006 2,06 16/12 CH4 2,75 0,06 20,62 28/12 CO 48,11 0,0142 4,88 P = (N x O) 0,03 44/28 N2O 0,05 0,121 0,59 46/14 NOx 1,94 valores país-específicos para CH4 & N2O valores por defecto para CO & NOx

129 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores por defecto
STEP 1 STEP 2 A B C D E F G H Area burned by Category (specify) Biomass Density of Savannas Total Biomass Exposed to Burning Fraction Actually burned Quantity Actually burned Fraction of Living Biomass burned Quantity of Living Biomass burned Quantity of Dead Biomass burned (k ha) (t dm/ha) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) G = (E x F) H = (E - G) 15,50 7,00 108,50 0,95 103,08 0,55 56,69 EF ID= 43475 EF ID= 43485 EF ID= 43518 46,38 145,80 6,00 874,80 831,06 457,08 EF ID= 43445 373,98 22,00 4,00 88,00 83,60 0,45 37,62 EF ID= 43480 EF ID= 43515 45,98 551,39 466,34 Valores por defecto tomados de BDFE DdA desde estadísticas nacionales

130 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores por defecto
STEP 3 I J K L Savannas Category Fraction oxidised of living and dead Biomass Total Biomass oxidised Carbon Fraction of Living & Dead Biomass Total Carbon released (Gg dm) (Gg C) Living: J = (G x I) Dead: J = (H x I) L = (J x K) North Living 0,94 53,29 0,4 21,32 Dead 43,60 0,45 19,62 Centre 429,66 171,86 351,54 158,19 South 35,36 14,15 43,22 19,45 Totals 518,31 404,59 438,36 Valor por defecto tomado de BDFE valores país-específicos obtenidos por juicio de expertos EF ID= 45949 Juicio de Expertos

131 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores por defecto
SUBMODULE PRESCRIBED BURNING OF SAVANNAS WORKSHEET 4-3 SHEET 3 OF 3 COUNTRY CHILE YEAR 2002 STEP 4 STEP 5 M N O P Q R Nitrogen Carbon ratio Total Nitrogen Content Emission ratios Emissions Conversion Factors Emissions from Savannas Burning (Gg N) (Gg C or Gg N) (Gg) N = (L x M) P = (L x O) R = (P x Q) 0,005 2,02 16/12 CH4 2,70 0,06 24,29 28/12 CO 56,64 0,0095 3,84 P = (N x O) EF ID= 45998 0,007 0,03 44/28 N2O 0,04 0,121 0,47 46/14 NOx 1,53 defaults Valores por defecto tomados de BDFE

132 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Diferencias de estimados
Emisiones % Gas emitido Gg gas de Usando Diferencia Valores país-específicos Valores por defecto CH4 2,75 2,70 2% CO 48,11 56,64 -15% N2O 0,05 0,04 9% NOx 1,94 1,53 27%

133 CULTIVACIÓN DEL ARROZ Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

134 CULTIVO DEL ARROZ Descomposición anaeróbica de materias orgánicas en campos inundados produce CH4, que escapa a la atmósfera Cantidad emitida es función de la especie de arroz, nº y duración de cosechas, tº, prácticas de riego y uso de fertilizantes Tres procesos de liberación de CH4 a la atmósfera: Pérdidas por difusión a través de la superficie del agua (menos importante) Pérdidas de CH4 como burbujas (ebullición) (importante, especialmente en suelos no arcillosos) Transporte de CH4 a través de las plantas (más importante)

135 CULTIVO DEL ARROZ Temas metodolóigicos
Guías PICC 1006 define un método, que usa el área cosechada, desagregada por regiones homogéneas, y factores de emisión integrados basados en área y estación de cultivo (Fc = FE x A x 10-12) En su forma más simple, el método puede ser aplicado usando el área total cosechada y un sólo FE Alta variabilidad en condiciones de crecimiento (manejo del agua, uso de fertilizantes orgánicos, tipo de suelo) afecta significativamente las emisiones estacionales de CH4 Área cosechada debe ser desagregada en sub-unidades (e.g. áreas bajo diferentes sistemas de manejo del agua tipo de suelos), y multiplicarlas por un FE específico Las emisiones anuales totales serán la suma de las emisiones estimadas para cada sub-unidad La orientación metodológica para estimar emisiones de CH4 desde arrozales continuamente inundados, dada por los manuales del PICC, no es muy clara. Los principales puntos son: los factores de emisión estacionalmente integrados están relacionados a campos continuamente inundados y sin enmiendas orgánicas, los factores de escalonamiento deben ser aplicados para reflejar diferencias en manejos del agua, enmiendas orgánicas, tipo de suelo u otros, se debe producir factores de emisión para cada cosecha, de forma de reflejar las variaciones estacionales en un sitio que permite cultivaciones múltiples, el arroz de altura no genera emisiones de CH4

136 CULTIVO DEL ARROZ Datos de actividad
Superficies totales cosechadas, excluyendo el arroz de altura (estadísticas nacionales on bases de datos internacionales FAO (www.fao.org/ag/agp/agpc/doc) or IRRI (www.irri.org/science/ricestat/pdfs) Área cosechada difiere del área cultivada, en función del número de cultivaciones en un año (cultivación múltiple) Unidades regionales, reconociento similitudes de condiciones climáticas, regímenes de manejo del agua, enmiendas orgánicas, tipos de suelos y otras (estadísticas nacionales, catastros, censos, o juicio de expertos) Área cosechada por unidad regional (estadísticas nacionales, catastros, censos, o juicio de expertos) Prácticas culturales por unidad regional (institutos de investigación o juicio de expertos) Tipo/cantidad de enmiendas orgánicas aplicadas por unidad regional, para permitir el uso de factores de escala (estadísticas nacionales on bases de datos internacionales o juicio de expertos) Datos de actividad que son requeridos para estimar emisiones de CH4 desde suelos arroceros.

137 CULTIVO DEL ARROZ Principales puntos del Árbol de decisiones
Si no hay cultivo del arroz, se informa “actividad inexistente” (NO) Si no es categoría principal: y el área cultivada es homogénea, entonces las emisiones pueden ser estimadas usando el área cosechada total como una unidad con un FE por defecto (Recuadro 1) y el área cultivada es heterogénea, entonces el área total cosechada debe desagregarse en unidades homogéneas aplicando FEs por defecto y factores de escalonamiento (si están disponibles) Si es categoría principal : y el área cultivada es homogénea, entonces las emisiones pueden ser estimadas usando el área cosechada total como una unidad con un FE país-específico (Recuadro 2) y el área cultivada es heterogénea, entonces el área total cosechada debe desagregarse en unidades homogéneas aplicando FEs país-específicos y factores de escalonamiento (si están disponibles) Se estimula al país a producir FEs estacionalmente integrados para cada unidad homogénea (excluyendo las enmiendas orgánicas), siguiendo un programa de buenas prácticas de mediciones Los FEs deben incluir el efecto de cultivación múltiple

138 CULTIVO DEL ARROZ Ejemplo numérico
Supuestos: Hipotético país ubicado en Asia Categoría principal de fuente Total área cosechada: 38,5 kha, desagregada en: 28,5 kha como regada y continuamente inundada 10,0 kha como regada, intermitentemente inundada y aireación simple

139 CULTIVO DEL ARROZ FE: investigación local or usos en otros países o
tomados de la BDFE Unidades regionales, de estadísticas o catastros nacionales o juicio de expertos MODULE AGRICULTURE SUBMODULE METHANE emisiones FROM FLOODED RICE FIELDS WORKSHEET 4-2 SHEET 1 OF 1 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR 2002 A B C D E Water Management Regime Harvested Area Scaling Factor for Methane Emissions Correction Factor for Organic Amendment Seasonally Integrated Emission Factor for Continuously Flooded Rice without Organic Amendment CH4 emissions (m2 / ) (g/m2) (Gg) E = (A x B x C x D) Irrigated Continuously Flooded 0,285 1 2 20 11,40 Intermittently Flooded Single Aeration 0,1 0,5 2,00 Multiple Aeration 0,00 Rainfed Flood Prone Drought Prone Deep Water Water Depth cm Water Depth > 100 cm Totals 0,385 13,40 Factor de escalonamientopara Manejo del agua: investigación local o usos por otros países o búsqueda por la BDFE (Agriculture, Rice Production, Intermitently Flooded, Single aeration) DdA de estadísticas nacionales o bases de datos internacionales (FAO, IRRI) Factor de fortalecimiento por enmiendas orgánicas: investigación local, juicio de expertos o tomados de la BDFE (Agriculture, Rice Production)


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