La descarga está en progreso. Por favor, espere

La descarga está en progreso. Por favor, espere

3C.1 PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO Estado de situación de Países NAI Simulación de Elaboración de Inventario de GEI: Fermentación Entérica.

Presentaciones similares


Presentación del tema: "3C.1 PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO Estado de situación de Países NAI Simulación de Elaboración de Inventario de GEI: Fermentación Entérica."— Transcripción de la presentación:

1 3C.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

2 3C.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 CO 2 ; 99 incluyeron CH 4 y N 2 O; 20 incluyeron HFCs, PFCs o SF 6

3 3C.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 actividad93 por ciento (65 países) Factores de emisión64 por ciento (45 países) Métodos11 por ciento ( 8 países)

4 3C.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)

5 3C.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 3C.6 ELABORACIÓN DEL INVENTARIO Simulación, hecha sobre la base de las siguientes categorías de fuentes: Fermentación entérica-emisión de CH 4 Manejo del Estiércol-emisiones de CH 4 y N 2 O Suelos agrícolas-emisiones de N 2 O Quema prescrita de sabanas-emisiones de gases no-CO 2 Quema de residuos agrícolas-emisiones de gases no-CO 2 Cultivo del arroz-emisión de CH 4 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

7 3C.7 Fermentación Entérica Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

8 3C.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

9 3C.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) 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 3C.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 DdA 2 y aplica FEs por defecto y regionales 3) Alta disponibilidad de datos El país tiene suficientes DdAs y puede aplicar FEs país- específicos

11 Baja disponibilidad de datos Especie/categoríaNº de animales (millón) Vacas lecheras 1,0 vacunos no-lecheros 5,0 Búfalos 0 Ovejas 3,0 Cabras 0,05 Camellos 0 Caballos 0,01 Mulas y Asnos 0 Cerdos 1,5 Aves 4,0 De la base de datos FAO (entrar en hacer click en Statistical Databases ywww.fao.org Live Animal ; seleccionar p á is, tipo de ganado y a ñ o del inventario ): Desagregaci ó n entre vacunos no-lecheros y lecheros, por juicio de expertos 3B.11

12 3C.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 CH 4 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)

13 >25% Determinando las especies animales significativas Hoja 4-1s1 Conclusi ó n: M é todo nivel 2, sustentada en una caracterizaci ó n minuciosa, del ganado vacuno no-lechero 3B.13

14 3C.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 CH 4. El procedimiento está descrito en las Directrices PICC 1996 (pág a 4.20)

15 Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno no-lechero (1) ParámetroSímb olo VacasNovillo s Juveni les Comentarios Peso (kg)W Cuadro A-2, Directrices PICC 1996 V3 Ganancia de peso (kg/día) WG000.3 Cuadro A-2, Directrices PICC 1996 V3 Peso maduro (kg)MW Cuadro A-2, Directrices PICC 1996 V3 Estado de nutriciónCaCa Cuadro 4-5, Orientación PICC sobre BP y juicio de expertos Hembras parturientas (%) Cuadro A-2, Directrices PICC 1996 V3 Digestibilidad del alimento (%) DE60 Cuadro A-2, Directrices PICC 1996 V3 Coeficiente de mantención Cf i Cuadro 4-4, Directrices PICC 1996 V3 Energía neta de mantención (MJ/día) NE m Calculados por ecuación 4.1, Orientación PICC sobre BP Energía neta de actividad (MJ/día) NE a Calculados por ecuación 4.2a, Orientación PICC sobre BP

16 Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno no-lechero (2) ParámetroSímbol o Vaca s Novill os Juvenil es Comentarios Coeficiente de crecimiento C--0,9 pág. 4.15, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Crecimiento (MJ/día) NE g --4,0 Calculados por ecuación 4.3a, Orientación PICC sobre BP Coeficiente de preñezCPCP 0,1-- Cuadro 4.7, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Preñez (MJ/día) NE P 3,0-- Calculados por ecuación 4.8, Orientación PICC sobre BP Porción de EB disponible para la manteción NE ma /D E 0,49 Calculados por ecuación 4.9, Orientación PICC sobre BP Porción de EB disponible para crecimiento NE ga /D E 0,28 Calculados por ecuación 4.10, Orientación PICC sobre BP Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE) 139,3130,4117,7 Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/d í a (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo. El resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo

17 3C.17 Emisión de CH 4 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 (Y m ) En este ejemplo (país sin DdA país-específicos), se puede obtener un valor Y m por defecto desde la Orientación PICC sobre Buenas Prácticas

18 ParámetroSímboloVaca s Novil los Juveni les Comentarios Ingesta bruta de energía (MJ/día) EB (GE) Calculado por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP Factor de conversión de CH 4 YmYm 0.06 Cuadro 4.8, Orientación PICC sobre BP y BDFE Factor de Emisión (kg CH 4 /cabeza/año) FE Calculado por ecuación 4.14, Orientación PICC sobre BP Fracción del grupo en población total (%) Juicio de expertos, datos de la industria local Población del grupo (miles cabezas) -2,000 1, Emisiones de CH 4 (Gg CH 4 /año) Emisión de CH 4 por Fermentación Entérica: Ganado Vacuno no-lechero (Método Nivel 2) 3B.18

19 3C.19 Emisión de CH 4 por Fermentación Entérica. Ganado vacuno no-lechero (Método Nivel 2) Estimación nivel 2 para ganado vacuno no- lechero: 259 Gg CH 4 (245 Gg CH 4 según Nivel 1) FE ponderado: 52 kg CH 4 /cabeza/año (por defecto: 49 kg CH 4 /cabeza/año) Este valor deberá ser transferido a las hojas de trabajo del Programa PICC, para informar emisiones por ganado vacuno no-lechero

20 3C.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)

21 Disponibilidad Media de Datos Región Climática Sistema de Producción Población (miles de cabezas) VacasNovillosJuveniles Cálido Pastoreo extensivo Pastoreo intensivo Confinado Templado Pastoreo extensivo Pastoreo intensivo Confinado Total Nuevo total: cabezas (seg ú n FAO: ) 3B.21

22 3C.22 Emisión de CH 4 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)

23 Caracterización Minuciosa de Vacunos no-lecheros Clima cálido y pastoreo extensivo (1) ParámetroSímboloVacasNovillo s Juveni les Comentarios Peso (kg)W Datos país-específicos Ganancia de Peso (kg/día) WG00,2 Datos país-específicos Peso Maturo (kg)MW Datos país-específicos Situación de Nutrición CaCa 0,33 Cuadro 4-5, Orientación PICC sobre BP y juicio de expertos Hembras parturientas (%) -60--Datos país-específicos Digestibilidad del Alimento (%) DE57 Datos país-específicos Coeficiente de Mantención Cf i 0,3350,322 Cuadro 4-4, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Mantención (MJ/día) NE m 31,127,717,8Calculados por ecuación 4.1, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Actividady (MJ/día) NE a 10,39,25,9Calculados por ecuación 4.2a, Orientación PICC sobre BP 3B.23 Comentarios en verde indican mejor í as, respecto de ejemplo previo

24 Caracterización Minuciosa de Vacunos no-lecheros Clima cálido y pastoreo extensivo (2) ParámetroSímboloVaca s Novil los Juveni les Comentarios Coeficiente de crecimiento C-1,00,9pág.4.15, Orientación PICC sobre BP Energía neta de crecimento (MJ/día) NE g -3,42,4Calculados por ecuación 4.3a, Orientación PICC sobre BP Coefficiente de preñezCPCP 0,1--Cuadro 4.7, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Preñez (MJ/día) NE P 3,1--Calculados por ecuación 4.8, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para mantención NE ma /DE0,48 Calculados por ecuación 4.9, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para crecimiento NE ga /DE0,26 Calculados por ecuación 4.10, Orientación PICC sobre BP Ingesta Bruta de Energía (MJ/día) EB (GE)162,2170,0111,2Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP 3B.24 Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/d í a (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo: el resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo

25 caracterización minuciosa de vacunos no-lecheros Clima templado y pastoreo intensivo (1) ParámetroSímbo lo VacasNovill os Juveni les Comentarios Peso (kg)W Datos país-específicos Ganancia de Peso (kg/día) WG0,150,330,65Datos país-específicos Peso Maturo (kg)MW Datos país-específicos Situación de NutriciónCaCa 0,17 Cuadro 4-5, Orientación PICC sobre BP y juicio de expertos Hembras parturientas (%) -81--Datos país-específicos Digestibilidad del Alimento (%) DE72 Datos país-específicos Coeficiente de Mantención Cf i 0,3350,322 Cuadro 4-4 Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Mantención (MJ/día) NE m 30,228,319,6Calculados por ecuación 4.1, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Actividady (MJ/día) NE a 5,14,83,3Calculados por ecuación 4.2a, Orientación PICC sobre BP Comentarios en verde indican mejor í a, con respecto al ejemplo previo 3B.25

26 Caracterización minuciosa de vacunos no-lecheros Clima templado y pastoreo intensivo (2) ParámetroSímboloVaca s Novil los Juveni les Comentarios Coeficiente de crecimiento C pág.4.15, Orientación PICC sobre BP Energía neta de crecimento (MJ/día) NE g Calculados por ecuación 4.3a, Orientación PICC sobre BP Coefficiente de preñezCPCP 0.1--Cuadro 4.7, Orientación PICC sobre BP Energía Neta de Preñez (MJ/día) NE P 3.0--Calculados por ecuación 4.8, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para mantención NE ma /DE0.53 Calculados por ecuación 4.9, Orientación PICC sobre BP Fracción de la EB (GE) disponible para crecimiento NE ga /DE0.34 Calculados por ecuación 4.10, Orientación PICC sobre BP Ingesta Bruta de Energía (MJ/día) EB (GE) Calculados por ecuación 4.11, Orientación PICC sobre BP 3B.26 Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/d í a (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo: el resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo

27 3C.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 (Y m ), 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 Y m =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 CH 4 /cabeza/año) VacasNovillosJuveniles Cálido Pastoreo extensivo 63,866,943,8 Pastoreo intensivo 47,751,548,4 Confinado41,549,352,8 Templado Pastoreo extensivo 61,566,749,5 Pastoreo intensivo 47,348,847,8 Confinado41,549,352,8 3B.28

29 3C.29 Disponibilidad Media de Datos FE ponderado (Método Nivel 2, DdA país-específico) fue 57 kg CH 4 /cabeza/año (rango: kg CH 4 /cabeza/año). FE por Método Nivel 1: 49 kg CH 4 /cabeza/año FE por Método Nivel 2 (DdA por defecto): 52 kg CH 4 /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 CH 4 /año Total por Método Nivel 1: 245 Gg CH 4 /año Total por Método Nivel 2 (DdA por defecto): 259 Gg CH 4 /año

30 Disponibilidad Media de Datos 3B.30

31 3C.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 (DdA 2 ) usados para caracterizar el ganado (e.g., coeficientes para mantención, crecimiento, actividad o preñez)

32 3C.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 3C.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 CH 4 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 3C.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 3C.36 Manejo del Estiércol: Emisiones de CH 4 Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

37 3C.37 Manejo del Estiércol – CH 4 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

38 Baja disponibilidad de datos Especie/categoríaNº de animales (millón) Vacas lecheras 1,0 Vacunos no-lecheros 5,0 Búfalos 0 Ovejas 3,0 Cabras 0,05 Camellos 0 Caballos 0,01 Mulas y Asnos 0 Cerdos 1,5 Aves 4,0 De la base de datos FAO ( entrar a hacer click en Statistical Databases ywww.fao.org Live Animal ; seleccionar p á is, tipo de ganado y a ñ o del inventario ): 3B.38

39 Caracterización del Ganado Hoja de trabajo 4-1s1 3B.39

40 3C.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 CH 4 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 3C.41 Caracterización Minuciosa de la Población Porcina (1) Estimación de emisiones de CH 4 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 3C.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 3C.43 Baja disponibilidad de datos: emisiones de CH 4 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 B o (m 3 /kg de SV): máxima capacidad de producir CH 4 FCM: factor de conversión de CH 4 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 CH 4 por Manejo del Estiércol de ganado vacuno no-lechero (DdA y FE por defecto) (1) ParámetroSímboloVacasNovill os Juvenil es Comentarios Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE)139,3130,4117,7 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) -7,557,076,38 Calculados Digestibilidad del Alimento (%) DE60 Cuadro A-2, Directrices PICC 1996, V3 Contenido de cenizas del Estiércol (%) ASH888 Directrices PICC 1996, V3, pág Excreción de Sólidos Volátiles (kg ms/día) SV (VS)2,782,602,35 Calculados por ecuación 4.16, Orientación PICC sobre BP Máxima capacidad del Estiércol para producir CH 4 (m 3 CH 4 /kg SV) BoBo 0.10 Cuadro B-1, pág.4.40, Directrices PICC 1996, V3 (*) 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 B.44

45 Bajo nivel de disponibilidad de datos: Emisiones de CH 4 por Manejo del Estiércol de ganado vacuno no-lechero (DdA y FE por defecto) (2) ParámetroSímboloVacasNovill os Juveni les Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) MCF1,8 Cuadro 4-8, p.4.25, Directrices PICC 1996 V3 (datos para animales en pastoreo directo, ponderados por región climática) Factor de Emisión (kg CH 4 /cabeza/año) FE1,221,141,03 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) Base de datos FAO, expertos locales, industria local Emisiones de CH 4 (Gg CH 4 /año) -2,452,291,03 Emisiones totales: 5,8 Gg CH 4 /año Las emisiones totales aqu í estimadas, son menores a las emergentes usando el m é todo Nivel 1 (8,2 Gg CH 4 /a ñ o). El FE ponderado, derivado de este cuadro, is 1,2 kg CH 4 /cabeza/a ñ o, y este valor deber í a ser usado, en vez del por defecto (1,6 kg CH 4 /cabeza/a ñ o) en el programa PICC 3B.45

46 Baja disponibilidad de datos: Emisiones de CH 4 por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y FE por defecto) (1) ParámetroSímb olo Sólid o Cálid o Líqui do Cálid o Sólid o Temp lado Líqui do Temp lado 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 (%) DE50 Directrices PICC 1996 V3, p Contenido de Cenizas del Estiércol (%) ASH8888Directrices PICC 1996 V3, p 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 CH 4 (m 3 CH 4 /kg SV) BoBo 0,29 Cuadro B-2, p.4.42, Directrices PICC 1996 V3 3B.46

47 Baja disponibilidad de datos: Emisiones de CH 4 por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y FE por defecto) (2) ParámetroSímb olo Sólid o Cálid o Líqui do Cálid o Sólid o Templ ado Líqui do Templ ado Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) FCM Cuadro 4-8, pág.4.25, Directrices PICC 1996 V3 (*) Factor de Emisión (kg CH 4 /cabeza/año) FE0,515,60,48,4 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) Base de datos FAO, expertos locales, industria Emisiones de CH 4 (Gg CH 4 /año) -0,391,400,190,50 Emisiones totales: 2.5 Gg CH 4 /año Las emisiones totales estimadas fueron similares a las obtenidas usando el M é todo Nivel 1 (2,4 Gg CH 4 /a ñ o). El FE ponderado, derivado de este cuadro, is 1,7 kg CH 4 /cabeza/a ñ o, valor que debe usarse en el programa PICC, en vez del valor por defecto (1,6 kg CH 4 /cabeza/a ñ o) (*) Se asumi ó que el ú nico sistema usado fue el de L í quido/pur í n. La Orientaci ó n PICC sobre BP provee valores por defecto diferentes (Cuadro 4.10), as í como tambi é n una f ó rmula para contabilizar recuperaci ó n, flaring, y uso de biogas 3B.47

48 Baja Disponibilidad de Datos: resultados 3B.48

49 3C.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

50 Media Disponibilidad de Datos (Cerdos) Región climática STEPoblación (miles de cabezas) MarranasVerracosJuveniles Cálida Pastoreo directo Líquido/purín8340 Lagunas Anaeróbicas 229 Templada Pastoreo directo Líquido/purín5124 Lagunas Anaeróbicas 8140 Total ,158 Nuevo total: cabezas (seg ú n FAO: ) 3B.50

51 3C.51 Estimación Nivel 2 de emisiones de CH 4 por Manejo del Estiércol: vacunos no-lecheros y cerdos Las siguientes diapositivas mostrarán ejemplos de cálculos detallados para estimación de emisión de CH 4, 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 CH 4 : Vacunos no-lecheros y región cálida-pastoreo extensivo (DdA país-específicos) ( 1) ParámetroSímboloVacasNovill os Juvenil es Comentarios Ingesta de Energía Bruta (MJ/día) EB (GE)121,2130,8123,0 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) -6,577,096,67 Calculados Digestibilidad del Alimento (%) DE68 Datos país-específicos Contenido de Cenizas del Estiércol (%) ASH888 Directrices PICC 1996 V3, pág Excreción de Sólidos Volátiles (kg dm/día) VS1,932,091,96 Calculados por ecuación 4.16, Orientación PICC sobre BP Capacidad Máxima del Estiércol para producir CH 4 (m 3 CH 4 /kg SV) BoBo 0,12 Valor PICC por defecto adjusted by local juicio de expertos. (*) EB (GE) se usa para determinar SV (VS). Si estos datos no est á n disponibles, se encuentran valores por defecto para SV, en el Cuadro B-1, p á g. 4.40, Directrices PICC B.52

53 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH 4 : Vacunos no-lecheros y región cálida-pastoreo extensivo (DdA país-específicos) (2) ParámetroSímboloVaca s Novil los Juveni les Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) FCM2,0 Cuadro 4-8, p.4.25, Directrices PICC 1996 V3 Factor de Emisión (kg CH 4 /cabeza/año) FE1,141,231,15 Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) Datos país-específicos Emisiones de CH 4 (Gg CH 4 /año) -0,260,510,14 Total para Vacunos no- lecheros en región cálida y pastoreo directo: 0,91 En este caso, el pa í s tiene su propia estimaci ó n para Ingesta de Energ í a Bruta, Digestibilidad de los Alimentos, Poblaci ó n animal, para cada clase del vacuno no-lechero. Para B o, a ú n cuando el pa í s no cuenta con estudios locales, el valor PICC por defecto fue ajustada para condiciones locales, seg ú n juicio de expertos. Para otros factores (ASH, FMC), se us ó valores PICC por defecto 3B.53

54 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH 4 : Cerdos en región cálida con Líquido/purín (DdA país-específicos) (1) ParámetroSímbol o Marra nas Verrac os Juvenil es 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 (%) DE49 Datos país-específicos Contenido de Cenizas del Estiércol (%) ASH444 Directrices PICC 1996 V3, pág 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 CH 4 (m 3 CH 4 /kg SV) BoBo 0,29 Valor por PICC defecto, ajustado por juicio de expertos locales 3B.54

55 Disponibilidad media de DdA para Manejo del Estiércol y CH 4 : Cerdos en región cálida con Líquidos/purines (DdA país-específicos) ( 2) ParámetroSímboloMarr anas Verra cos Juveni les Comentarios Factor de Conversión de Metano (%) FCM72 Cuadro 4-8, pág.4.25, Directrices PICC 1996 V3 Factor de Emisión (kg CH 4 /cabeza/año) FE Calculados por ecuación 4.17, Orientación PICC sobre BP Población (miles de cabezas) Datos país-específicos Emisiones de CH 4 (Gg CH 4 /año) Total para Cerdos en región cálida y residuos en sistemas Líquidos - purines: 0,81 En este caso, el pa í s hace su propia estimaci ó n para Ingesta de Energ í a Bruta, Digestibilidad de los Alimentos, Poblaci ó n animal, para cada clase del vacuno no-lechero. Para Bo, a ú n cuando el pa í s no cuenta con estudios locales, el valor PICC por defecto fue ajustada para condiciones locales, seg ú n juicio de expertos. Para otros factores (ASH, FMC), se us ó 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 CH 4 /cabeza/año) VacasNovillosJuveniles Cálido Pastoreo Extensivo 1,71,81,2 Pastoreo Intensivo 1,11,2 Sitios de engorda28,834,236,6 Templado Pastoreo Extensivo 1,21,30,9 Pastoreo Intensivo 0,70,8 Sitios de engorda23,227,629,6 FE ponderado: 3,2 kg CH 4 /cabeza/a ñ o 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 SMEFE (kg CH 4 /cabeza/año) MarranasVerracosJuveniles Cálido Pastoreo directo0,3 0,5 Líquido/purín11,7 16,8 Lagunas Anaeróbicas 14,3 21,5 Templado Pastoreo directo0,3 0,4 Líquido/purín7,3 10,6 Lagunas Anaeróbicas 14,3 21,5 FE ponderado: 1,9 kg CH 4 /cabeza/a ñ o Use este valor en el programa PICC 3B.57

58 Disponibilidad Media de Datos: resultados FE ponderado 3B.58

59 3C.59 Manejo del Estiércol Emisiones de N 2 O Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

60 3C.60 Manejo del Estiércol – N 2 O 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-CH 4 Se desarrolla un ejemplo numérico

61 3C.61 Caracterización del Ganado para estimar emisiones de N 2 O 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 N 2 O 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)

62 3C.62 Caracterización del Ganado para estimar emisiones de N 2 O por Manejo del Estiércol GanadoClimaSTE Población (1000s) Fracción de la población (%) Vacunos lecheros CálidoLíquido/purín606.0 Lagunas Anaeróbicas606.0 TempladoLíquido/purín404.0 Lagunas Anaeróbicas404.0 Vacunos no- lecheros CálidoLíquido/purín Lagunas Anaeróbicas TempladoLíquido/purín390.8 Lagunas Anaeróbicas390.8 CerdosCálidoLíquido/purín513.4 Lagunas Anaeróbicas130.9 TempladoLíquido/purín302.0 Lagunas Anaeróbicas493.3 AvesTodosCon cama caliente Sib cama caliente En este caso, el pa í s no ten í a esta informaci ó n. Las Directrices PICC 1996 proveen datos de actividad por defecto para el uso de diferentes STEs en distintas regiones (Cuadro 4-21 V3)

63 3C.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

64 3C.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 CH 4 ) 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 3C.65 Caracterización del Ganado para estimar emisiones de N 2 O por la Manejo del Estiércol Región climática SME (*)Categoría de Ganado Població n (1000s) Ingesta de Alimentos (kg/día) Proteín a cruda (%) Ingesta de N (kg/cab/año) Retención de N Excreción de N (kg/cab/año) CálidoL/SVacas205,715500,0747 Novillos466,815600,0755 Juveniles487,315640,0759 L.A.Vacas205,715500,0747 Novillos466,815600,0755 Juveniles487,315640,0759 TempL/SVacas75,716530,0750 Novillos166,816630,0759 Juveniles167,316680,0763 L.A.Vacas75,716530,0750 Novillos166,816630,0759 Juveniles167,316680,0763 (*) STE = Sistema de manejo del estiércol L/S = Líquido/purín L.A. = Lagunas anaeróbicas

66 3C.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 3C.67 N 2 O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (1) Estimado PICC por defecto Datos provenientes de la caracterizaci ó n del ganado

68 3C.68 N 2 O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (2) Estimado PICC por defecto Datos provenientes de la caracterizaci ó n del ganado

69 3C.69 N 2 O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (3) PICC por defecto Datos provenientes de la caracterizaci ó n del ganado

70 3C.70 N 2 O por Manejo del Estiércol: Uso del programa PICC para estimar la excreción total de N (4) PICC por defecto Datos provenientes de la caracterizaci ó n del ganado

71 3C.71 Use del programa PICC para estimar emisiones de N 2 O por Manejo del Estiércol PICC por defecto PICC por defecto, obtenidos de Cuadro 4-22, Directrices PICC 1996 V3, y Cuadros 4.12 and 4.13, Orientaci ó n PICC sobre BP PICC por defecto Nota: celdas correspondientes a Aves fueron alteradas manualmente, para acomodar estas nuevas categor í as las Orientaci ó n PICC sobre BP, no incluidas en lass Directrices PICC 1996

72 3C.72 Emisiones Directas de N 2 O desde Suelos Agrícolas Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

73 3C.73 Fuentes de N antropogénicas Fertilizantes minerales Cultivación de histosoles Cultivos fijadores de N Lodo cloacal Residuos de cultivos Estiércol animal Fracción de … derivado del balance de masas Otras prácticas, relacionadas a N edáfico

74 3C.74 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 N 2 O 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 SUELOS AGRÍCOLAS 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 3C.75 N 2 O 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) FE 1 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 N 2 O por Manejo del Estiércol) área sembrada con cultivos fijadores de N (estadísticas FAO) el país no tiene suelos orgánicos cultivados (histosoles) emisiones directas de N 2 O 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 3C.76 Uso de fertilizantes nitrogenados De la base de datos FAO (www-fao.org): CultivoArea (1000 ha) Rendimiento (kg/ha) Uso de fertilizante-N (1000 t N) Trigo n/a Cebada (371)1.488 (1400)(19,1) Maíz n/a Arroz n/a Soja n/a Papas n/a Total Datos de cebada de fuentes industriales, en par é ntesis

77 3C.77 N 2 O 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 FE 1 como 0,9% para el fertilizante aplicado a la cebada Ya que no hay histosoles cultivados, no es necesario estimar FE 2 Se incluye las emisiones por pastoreo directo. Note que la Orientación PICC sobre Buenas Prácticas cubre esta fuente bajo Gestión de Estiércol

78 3C.78 Fertilizantes sintéticos: Determinación de F SN y FE 1 F SN : cantidad anual de N-fertilizante aplicado a suelos, ajustado por la cantidad de N que volatiliza como NH 3 y NO x para ajustar por volatilización, use el valor PICC por defecto (Cuadro 4- 17, Directrices PICC 1996, V2: 0,1 kg (NO x +NH 3 )-N/kg N-fertilizante Se determina que: F SN = (1-0,1) = 17,1 kiloton N-fertilizante (cebada) F SN = (1-0.1) = 99,9 kiloton N-fertilizante (los otros cultivos) Total N-fertlizante = 117 kiloton N-fertilizante FE 1 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 FE 1 ponderado, como sigue: FE 1 = 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-N 2 O por uso de fertilizantes minerales se estimó como 1,40 Gg N-N 2 O

79 3C.79 Emisión de N 2 O por Fertilizantes Minerales

80 3C.80 Estiércol aplicado a los suelos: Determinación de F AM F AM : cantidad anual de N -como estiércol- aplicado a los suelos, ajustado por la cantidad de N que volatiliza como NH 3 y NO x 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 (NO x +NH 3 )-N/kg N-estiércol animal Se determinó que: F AM = 24,924 t N-estiércol animal son aplicados a los suelos Las siguientes dos diapositivas ilustran sobre el uso del programa PICC, para estimar F AM (llamado F AW en las Directrices PICC 1996) y una emisión anual de N-N 2 O debida a la aplicación de estiércol animal al suelo: 0,31 Gg N-N 2 O

81 3C.81 Emisión de N 2 O por estiércol animal (1) Estimado del país Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2 Data from livestock characterisation

82 3C.82 Emisión de N 2 O por estiércol animal (2) Valor por defecto

83 3C.83 Cultivos fijadores de N: Determinación de F BN F BN : 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 (Frac NCRBF ) 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: F BN = 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-N 2 O-N debido a cultivos fijadores, de 0,35 Gg N-N 2 O

84 3C.84 Emisión de N 2 O desde cultivos fijadores Valor por defecto Dato de actividad estimado

85 3C.85 Residuos de cultivos: Determinación de F CR F CR : 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: F CR = 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-N 2 O por los residuos agrícolas, de 0,47 Gg N-N 2 O 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

86 3C.86 Residuos de cultivos: Determinación de F CR CultivoCultivo (1000 t) (1) Residu o/Cultiv o (2) Frac DM (2) Frac NCR (2) Frac BURN (3) Frac FUEL (3) Frac FOD (3) Ecuació n 4.29 PICC- BP (t N-N 2 0) Trigo1.2731,30,850,00280,200, Cebada1481,20,850,00430,200,1456 Maíz2.7351,00,780,008100, Arroz4701,40,900, Poroto soja 4582,10,850, Papas4500,40,800, Total (1)Fuente: estadísticas FAO (2)Fuente: Cuadro 4.16, PICC-BP (excepto Frac DM para papas, que fue estimado por Expertos) (3)Fuente: datos país-específicos F CR

87 3C.87 Emisión de N 2 O debida a residuos de cultivos incorporados a los suelos Total de emisiones directas de N 2 O (excl. PRP): 2,54 Gg N-N 2 O/año Valor por defecto

88 3C.88 Excreción de N por pastoreo directo Valores por defecto

89 3C.89 Emisión de N 2 O por pastoreo directo Del Cuadro 4-8 PICC 1996, V2

90 3C.90 Emisiones Indirectas de N 2 O desde suelos agrícolas Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

91 3C.91 N 2 O indirecto – suelos agrícolas Continuaremos con el supuesto del país latinoamericano hipotético Asumiremos que el país solo cubre las siguientes fuentes: N 2 O (G) : debido a volatilización de N aplicado como fertilizantes minerales y estiércol animal, y la subsecuente depositación como NO x y NH 4. N 2 O (L) : debido a la escorrentía y lixiviación del fertilizante y estiércol aplicados Emisiones indirectas de N 2 O son estimadas usando el método nivel 1a y FEs por defecto (valores PICC) Las siguientes diapositivas muestran los cálculos ejecutados por el programa PICC

92 3C.92 Emisiones indirectas de N 2 O, por depositación atmosférica Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2 Del Cuadro 4.18 PICC-BP

93 3C.93 Emisiones indirectas de N 2 O, por lixiviación y escorrentía Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2 Del Cuadro 4.18 PICC-BP

94 3C.94 Quema de residuos agrícolas Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

95 3C.95 Si no ocurre, la categor í a de fuente debe informarse NO Si ocurre, las emisiones deben ser estimadas usando la Hoja de Trabajo 4-4 hojas (programa PICC) Si es categor í a principal, debe preferirse valores pa í s- espec í ficos para DdAs param é tricos (DdA2) y FEs (valores por defecto para una categor í a principal son posibles si el pa í s no puede proveer los DdA requeridos o los recursos financieros se jibarizan) Si se usan valores pa í s-espec í ficos, é stos deben ser informados en una forma transparente Solo, hay un m é todo disponible para estimar emisiones desde esta categor í a de fuente QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Principales puntos derivados del Árbol de Decisiones

96 3C.96 DdA requerida para estimar emisiones: colectadas por agencias de estad í sticas: producciones anuales de los cultivos no colectada por agencias de estad í sticas (par á metros): relaci ó n residuo/producci ó n del cultivo fracci ó n de materia seca de la biomasa fracci ó n de residuos quemados in-situ fracci ó n de residuos oxidados fracci ó n de C en la materia seca relaci ó n Nitr ó geno/Carbono Factores de Emisi ó n: relaci ó n de emisi ó n de C-N, como CH 4, CO, N 2 O, NO X Otras constantes (relaci ó n de conversi ó n): C a CH4 o CO (16/12; 28/12, respectivamente) N a N2O o NOX (44/28; 46/14, respectivamente) QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS

97 3C.97 Identifique los cultivos productores de residuos, en el país MODULEAGRICULTURE SUBMODUL E FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHE ET 4-4 SHEET1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS LAND YEAR2002 STEP 1STEP 2STEP 3 CropsABCDEFGH (specify locally Annu al Residue toQuantity ofDry matterQuantity ofFraction Total biomass important Produ ction Crop ratioResiduefractionDry Residueburned inoxidised burned Crops) Fields (Gg Crop) (Gg biomass) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) H = (E x F xG) 0,00 Wheat157501, ,000, ,750,750, ,53 Maize ,000,52.600,000,50,91.170,00 Rice10501,41.470,000, ,500,850,9955,87. 0,00 1. ABRA EL PROGRAMA PICC Y SELECCIONE EL A Ñ O DEL INVENTARIO 2. HAGA CLICK EN SECTORS EN LA BARRA DEL MENU Y HAGA CLICK IN AGRICULTURA 3. ABRA LA HOJA 4-4s2 Principales cultivos productores de residuos: Cereales (trigo, cebada, centeno, avena, arroz, maíz, sorgo, caña de azúcar) Legumbres (arveja, fríjol, lentejas) Papas, maní, otros

98 3C.98 B. Relación residuo/cultivo A. Producción anual del cultivo (Gg) C. Cantidad de residuos (Gg biomasa) QUEMA DE RESIDUOS AGR Í COLAS Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo Orden de prioridad para DdA1 1.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)

99 3C.99 QUEMA DE RESIDUOS AGR Í COLAS Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo D. Fracción de materia seca E. Cantidad total de residuos secos (Gg ms) C. Cantidad de residuos (Gg biomasa) Orden de prioridad para DdA2 valores pa í s-espec í ficos, investigaci ó n local 2. valores pa í s-espec í ficos, juicio de expertos 3. valores de pa í ses con condiciones similares 4. Valor por defecto (b ú squeda en BDFE)

100 3C.100 E. Cantidad total de residuos secos (Gg ms) F. Fracción quemada en el campo H. Total biomasa quemada (Gg ms quemada) QUEMA DE RESIDUOS AGR Í COLAS Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo G. fracción oxidada Orden de prioridad para DdA2 valores pa í s-espec í ficos, investigaci ó n local 2. valores pa í s-espec í ficos, juicio de expertos 3. valores de pa í ses con condiciones similares 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)

101 3C ABRA LA HOJA 4-4s2 DE AGRICULTURE EN SECTORS MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET2 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS LAND YEAR2002 STEP 4 STEP 5 IJKL CarbonTotal CarbonNitrogen-Total Nitrogen fraction ofreleasedCarbon ratioreleased Crops Residue (Gg C) (Gg N) J = (H x I) L = (J x K) 0,00 Wheat0, ,820,01267,67 Maize0,47549,900,0211,00 Rice0,41391,910,0145,49. 0,00

102 3C.102 QUEMA DE RESIDUOS AGR Í COLAS Hoja de Trabajo 4-4, lámina 2 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada cultivo H. biomasa quemada (Gg ms quemada) f. Fracción de C en el residuo J. C liberado (Gg C) Orden de prioridad para DdA2: 1. valores pa í s-espec í ficos, investigaci ó n local 2. valores pa í s-espec í ficos, juicio de expertos 3. valores usados por pa í ses con condiciones similares 4. valores por defecto (b ú squeda en BDFE) K. relación N/C L.M N liberado (Gg N) Total C y N liberados debe obtenerse sumando los estimados obtenidos para cada cultivo individual

103 3C.103 Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3 5. ABRA LA HOJA 4-4s3 DE AGRICULTURE EN SECTORS MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET3 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS LAND YEAR2002 STEP 6 MNOP Emission ratesEmissionsConversion factorsEmissions from Field Burning of Agricultural Residues (Gg C or Gg N) (Gg) N = (J x M) P = (N x O) CH 4 0,00532,90 16/1243,87 CO0,06394,84 28/12921,29 N = (L x M) P = (N x O) N2ON2O0,0070,59 44/280,93 NO x 0,12110,18 46/1433,46 Estimados de emisi ó n total

104 3C IR AL M Ó DULO 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 CH 4 N2ON2O NO x CONMVOC B Manure Management (cont...) 10 Anaerobic 0 11 Liquid Systems 0 12 Solid Storage and Dry Lot 0 13 Other (please specify) 0 C Rice Cultivation0 1 Irrigated0 2 Rainfed0 3 Deep Water0 4 Other (please specify) D Agricultural Soils 0 E Prescribed Savannas burning10236 F Field Burning of Agricultural Residues (1) Cereals 2 Pulse 3 Tuber and Root 4 Sugar Cane 5 Other (please specify) G Other (please specify) Estimados de emisi ó n total

105 3C.105 QUEMA DE RESIDUOS AGR Í COLAS Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3 Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a valores agregados C total liberado (Gg C de todos los cultivos) N total liberado (Gg N de todos los cultivos) M Tasas de emisión de gases no-CO 2 (buscar en BDFE) O Factores de conversión C-N emitido (Gg C emitido como CH 4 o CO; Gg N emitido como N 2 O o NO X ) P CH 4 emitido (Gg CH4) P CO emitido (Gg CO) P N 2 O emitido (Gg N2O) P NO X emitido (Gg NOX) FEs: Si no hay valores pa í s-espec í ficos, usar los por defecto (Cuadro 4-16, Manual de Referencial, Directrices PICC 1996; BDFE)

106 3C.106 QUEMA DE RESIDUOS AGR Í COLAS Factores de Emisión (Directrices PICC 1996)

107 3C.107 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores país- específicos: residuos de trigo (1 de 3) MODULEAGRICULTURE SUBMODULE FIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET 1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR 2002 STEP 1 STEP 2 STEP 3 CropsABCDEFGH (specify locally AnnualResidue toQuantity of Dry matter Quantity ofFraction Total biomass importantProduction Crop ratioResidueFraction Dry Residue burned inoxidised burned Crops) Fields (Gg Crop) (Gg biomass) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) H = (E x F xG) Wheat18.350,501, ,80, ,20,120, ,0 DdA, tomado de estad í sticas naciones DdA pa í s-espec í ficos, generados por investigaci ó n o programas de monitoreo

108 3C.108 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores país- específicos: residuos de trigo (2 de 3) MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET2 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS YEAR2002 STEP 4 STEP 5 IJKL CarbonTotal CarbonNitrogen-Total Nitrogen Fraction ofReleasedCarbon ratioreleased Crops Residue (Gg C) (Gg N) J = (H x I) L = (J x K) Wheat0, ,70,00323,94 DdA pa í s-espec í ficos, generados por investigaci ó n o programas de monitoreo

109 3C.109 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores país- específicos: residuos de trigo (3 de 3) MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET3 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS YEAR2002 STEP 6 MNOP Gas Emission Ratio EmissionsConversion ratiosEmissions (Gg C or Gg N) (Gg) N = (J x M) P = (N x O) CH 4 0,003113,83 16/125,10 CO0,0673,84 28/12172,30 N = (L x M) P = (N x O) N2ON2O0,0180,07 44/280,11 NO x 0,1210,48 46/141,57 Valores pa í s-espec í ficos para CH 4 /N 2 O valores por defecto para CO/NO X

110 3C.110 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores por defecto: residuos de trigo (1 de 3) DdA desde estad í sticas nacionales (alternativa: Base de datos FAO) DdA por defecto, tomados de BDFE MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET1 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR2002 STEP 1 STEP 2 STEP 3 CropsABCDEFGH (specify locally AnnualResidue to Quantity of Dry matter Quantity of Fraction Total biomass importantProduction Crop ratioResidueFraction Dry Residue burned in OxidisedBurned Crops) Fields (Gg Crop) (Gg biomass) (Gg dm) C = (A x B) E = (C x D) H = (E x F xG) Wheat18.350,51, ,70, ,20,120, ,4 EF ID= EF ID= EF ID= Valor pa í s-espec í fico, de investigaci ó n, monitoreo, catastro o juicio de expertos

111 3C.111 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores por defecto: residuos de trigo (2 de 3) DdAs por defecto, tomados de BDFE MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET2 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR2002 STEP 4 STEP 5 IJKL CarbonTotal CarbonNitrogen-Total Nitrogen fraction ofReleasedCarbon ratioreleased Crops Residue (Gg C) (Gg N) J = (H x I) L = (J x K) Wheat0, ,40,01212,33 EF ID= 43716EF ID= 43796

112 3C.112 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Estimados de emisiones, usando valores por defecto: residuos de trigo (3 de 3) Valores por defecto, tomados de la BDFE MODULEAGRICULTURE SUBMODULEFIELD BURNING OF AGRICULTURAL RESIDUES WORKSHEET4-4 SHEET3 OF 3 COUNTRY FICTICIOUS YEAR2002 STEP 6 MNOP Emission ratioEmissionsConversion rateEmissions (Gg C or Gg N) (Gg) N = (J x M) P = (N x O) CH 4 0,0055,14 16/126,85 CO0,0661,64 28/12143,83 N = (L x M) P = (N x O) N2ON2O0,0070,09 44/280,14 NO x 0,1211,49 46/144,90 EF ID= 43583, 43548, 43543, 43549

113 3C.113 QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS Diferencia entre estimados de emisión valores país-específicos o por defecto Emisiones Por ciento Gas emitidoGg gas de usando diferencia Valores país- específicos Valores por defecto CH 4 5,106,85-25% CO172,30143,8320% N2ON2O0,110,14-18% NO x 1,574,90-68%

114 3C.114 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

115 3C.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) 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 ) Si se aplica valores país-específicos, éstos deben informados en una forma transparente Solo un método disponible para estimar emisiones de esta categoría de fuente

116 3C.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 Factores de Emisión: tasas de emisión de C/N, as CH 4, CO, N 2 O, NO X 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 3C ABRIR EL PROGRAMA PICC Y SELECCIONE EL AÑO DEL INVENTARIO 2.IR A LA BARRA DEL MENU Y HAGA CLICK EN SECTORS Y, LUEGO, EN AGRICULTURE 3.ABRIR LA HOJA 4-3s1 4.LLENAR LA HOJA CON LOS DATOS MODULEAGRICULTURE SUBMODULEPRESCRIBED BURNING OF SAVANNAS WORKSHEET4-3 SHEET1 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS LAND YEAR2002 STEP 1STEP 2 ABCDEFGH 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) 15,57108,500,8592,230,4541,50 50,72 0,00 Los primeros 3 pasos: 1. Tipos de sabanas existentes, por unidad ecológica 2. Área quemada por categoría 3. Densidad de biomasa por categoría Fuentes de DdA1 sobre categorías de sabanas y área por tipo: 1.Estadísticas nacionales 2.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)

118 3C.118 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Diagrama de flujo para estimar emisiones de gases non-CO 2 Para ser aplicado a cada tipo de sabana B densidad de biomasa (ton ms/ha) A Área quemada (k ha) C biomasa total expuesta al fuego (Gg ms) E biomasa finalmente quemada (Gg ms) F Fracción de biomasa viva quemada G biomasa viva finalmente quemada (Gg ms) D Fracción realmente quemada H biomasa muerta finalmente quemada (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)

119 3C IR A LA HOJA 4-3s2, EN SECTORS/AGRICULTURE 6. LLENAR CON LOS DATOS DE FRACCIONES OXIDADAS Y FRACCIONES DE C EN BIOMASA MODULEAGRICULTURE SUBMODULEPRESCRIBED BURNIG OF SAVANNAS WORKSHEET4-3 SHEET2 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS LAND YEAR2002 STEP 3 IJKL 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) Living0,937,350,4516,81 Dead0,9548,195240,94 Living 0,00 Dead 0,00

120 3C.120 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS G biomasa viva finalmente quemada (Gg ms) H biomasa muerta finalmente quemada (Gg ms) Diagrama de flujo para estimar emisiones de gases non-CO 2 Para ser aplicado a cada tipo de sabana I1 Fracción de biomasa viva oxidada (Gg ms) I2 fracción de biomasa muerta oxidada (Gg ms) J1 biomasa viva oxidada (Gg ms) J2 biomasa muerta oxidada (Gg ms) K1 fracción de C en biomasa viva K2 fracción de C de biomasa muerta L2 C liberado de biomasa muerta (Gg C) L1 C liberado de biomasa viva (Gg C) L Total C liberado (Gg C) M relación N/C N Total N liberado (Gg N) Si no valores pa í s-espec í ficos, valores por defecto en BDFE, como eficiencia de combusti ó n

121 3C IR A LA HOJA 4.3s3, EN SECTORS/AGRICULTURE 8. LLENAR LA HOJA CON LOS DATOS MODULEAGRICULTURE SUBMODULEPRESCRIBED BURNIG OF SAVANNAS WORKSHEET4-3 SHEET3 OF 3 COUNTRYFICTICIOUS LAND YEARS2002 STEP 4STEP 5 LM N OPQR Total Carbon released Nitrogen- Carbon ratio Total Nitrogen Content Emission ratesEmissionsConversion rates Emissions (Gg C) (Gg N) (Gg C or Gg N) (Gg) N = (L x M) P = (L x O) R = (P x Q) 0,0041,0316/12 CH 4 1,37 0,0615,4628/12 CO36,08 257,750,0153,87 P = (N x O) R = (P x Q) 0,0070,0344/28 N 2 O0,04 0,1210,4746/14 NO x 1,54 Estimados de emisi ó n totales

122 3C 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 CH 4 N2ON2O NO x CONMVOC B estiércol Management (cont...) 10 Anaerobic 0 11 Liquid Systems 0 12 Solid Storage and Dry Lot 0 13 Other (please specify) 0 C Rice Cultivation0 1 Irrigated0 2 Rainfed0 3 Deep Water0 4 Other (please specify) D Agricultural Soils 0 E Prescribed Burning of Savannas10236 F Field Burning of Agricultural Residues (1) Cereals 2 Pulse 3 Tuber and Root 4 Sugar Cane 5 Other (please specify) G Other (please specify) Estimados totales de emisi ó n por Quema de Sabanas

123 3C.123 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS L Total C liberado (Gg C) N Total N liberado (Gg N) O Tasas de emisión de N2O & NOx O Tasas de emisión de CH4 & CO P N-N2O liberado (Gg N) P C-CH4 liberado (Gg C) P N-NOx liberado (Gg N) P C-CO liberado (Gg C) Q Tasas de conversión de N2O & NOx Q Tasas de conversión de CH4 & CO R N2O emitido (Gg N2O) R NO X emitido (Gg NOX) R CH4 emitido (Gg CH4) R CO emitido (Gg CO) Si no hay FEs pa í s-espec í ficos, valores por defecto desde BDFE Aplicable a valores agregados

124 3C.124 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Ejemplos de Factores de Emisión por defecto

125 3C.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 3C.126 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores país-específicos STEP 1STEP 2 ABCDEFGH Savann as categor y 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 15,57,00108,500,8592,230,5550,72 41,50 Centre 145,85,00729,000,95692,550,50346,28 South 22,04,0088,001,0088,000,4539,60 48,40 Totals 436,60 436,18 DdA de estad í sticas nacionales (censo, registro, mapeo) valores pa í s-espec í ficos (mediciones de campo, juicio de expertos)

127 3C.127 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores país-específicos STEP 3 IJKL 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 Living0,937,350,414,94 Dead0,9548,190,4521,68 Centre Living0,9324,770,4129,91 Dead0,95280,480,45126,22 South Living0,941,380,416,55 Dead0,9535,740,4516,08 Totals Living 403,50 325,39 Dead 364,41 valores pa í s-espec í ficos (mediciones de campo, an á lisis de laboratorios, juicio de expertos)

128 3C.128 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores país-específicos SUBMODULEPESCRIBED BURNING OF SAVANNAS WORKSHEET4-3 SHEET3 OF 3 COUNTRYCHILE YEAR2002 STEP 4STEP 5 M N OPQR Nitrogen- Carbon ratio Total Nitrogen Content Emission Rates EmissionsConversi on 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) 0,0062,0616/12 CH 4 2,75 0,0620,6228/12 CO48,11 0,01424,88 P = (N x O) R = (P x Q) 0,0060,0344/28 N 2 O0,05 0,1210,5946/14 NO x 1,94 valores pa í s-espec í ficos para CH4 & N2O valores por defecto para CO & NOx

129 3C.129 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores por defecto STEP 1STEP 2 ABCDEFGH 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) 15,507,00108,500,95103,080,5556,69 EF ID= EF ID= EF ID= ,38 145,806,00874,800,95831,060,55457,08 EF ID= EF ID= EF ID= ,98 22,004,0088,000,9583,600,4537,62 EF ID= EF ID= EF ID= ,98 551,39 466,34 Valores por defecto tomados de BDFE DdA desde estad í sticas nacionales

130 3C.130 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores por defecto STEP 3 IJKL 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 Living0,9453,290,421,32 Dead0,9443,600,4519,62 Centre Living0,94429,660,4171,86 Dead0,94351,540,45158,19 South Living0,9435,360,414,15 Dead0,9443,220,4519,45 Totals Living 518,31 404,59 Dead 438,36 EF ID= 45949Juicio de Expertos Valor por defecto tomado de BDFE valores pa í s-espec í ficos obtenidos por juicio de expertos

131 3C.131 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Estimados de emisión usando valores por defecto SUBMODULEPRESCRIBED BURNING OF SAVANNAS WORKSHEET4-3 SHEET3 OF 3 COUNTRYCHILE YEAR2002 STEP 4STEP 5 M N OPQR Nitrogen- Carbon ratio Total Nitrogen Content Emission ratios EmissionsConversion 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) 0,0052,0216/12 CH 4 2,70 0,0624,2928/12 CO56,64 0,00953,84 P = (N x O) R = (P x Q) EF ID= ,0070,0344/28 N 2 O0,04 0,1210,4746/14 NO x 1,53 defaults Valores por defecto tomados de BDFE

132 3C.132 QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Diferencias de estimados QUEMA PRESCRITA DE SABANAS Emisiones % Gas emitidoGg gas de Usando Diferencia Valores país- específicos Valores por defecto CH 4 2,752,702% CO48,1156,64-15% N2ON2O0,050,049% NO x 1,941,5327%

133 3C.133 CULTIVACIÓN DEL ARROZ Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

134 3C.134 CULTIVO DEL ARROZ Descomposición anaeróbica de materias orgánicas en campos inundados produce CH 4, 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 CH 4 a la atmósfera: Pérdidas por difusión a través de la superficie del agua (menos importante) Pérdidas de CH 4 como burbujas (ebullición) (importante, especialmente en suelos no arcillosos) Transporte de CH4 a través de las plantas (más importante)

135 3C.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 ) 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 CH 4 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

136 3C.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)www.fao.org/ag/agp/agpc/docwww.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)

137 3C.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 3C.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 3C.139 CULTIVO DEL ARROZ MODULEAGRICULTURE SUBMODULEMETHANE emisiones FROM FLOODED RICE FIELDS WORKSHEET4-2 SHEET1 OF 1 COUNTRYFICTICIOUS LAND YEAR2002 ABCDE Water Management RegimeHarvested AreaScaling Factor for Methane Emissions Correction Factor for Organic Amendment Seasonally Integrated Emission Factor for Continuously Flooded Rice without Organic Amendment CH 4 emissions (m 2 / ) (g/m 2 )(Gg) E = (A x B x C x D) IrrigatedContinuously Flooded 0, ,40 Intermittently Flooded Single Aeration0,10,52202,00 Multiple Aeration 0,00 RainfedFlood Prone 0,00 Drought Prone 0,00 Deep Water Water Depth cm 0,00 Water Depth > 100 cm 0,00 Totals 0,385 13,40 DdA de estad í sticas nacionales o bases de datos internacionales (FAO, IRRI) Factor de escalonamientopara Manejo del agua: investigaci ó n local o usos por otros pa í ses o b ú squeda por la BDFE (Agriculture, Rice Production, Intermitently Flooded, Single aeration) Factor de fortalecimiento por enmiendas org á nicas: investigaci ó n local, juicio de expertos o tomados de la BDFE (Agriculture, Rice Production) FE: investigaci ó n local or usos en otros pa í ses o tomados de la BDFE Unidades regionales, de estad í sticas o catastros nacionales o juicio de expertos


Descargar ppt "3C.1 PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO Estado de situación de Países NAI Simulación de Elaboración de Inventario de GEI: Fermentación Entérica."

Presentaciones similares


Anuncios Google