ESTRATEGIA GENERAL PARA APROXIMAR ESQUEMAS TIPO …
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ESTRATEGIA GENERAL PARA APROXIMAR ESQUEMAS TIPO REDD++ (RETUS) EN MÉXICO MÉXICO Fernando Paz y Ben de Jong Taller «El uso de sensores remotos en la evaluación de biomasa, reservorios de carbono y emisiones en preparación a REDD+ México», Instituto de Geografía de la UNAM, 24-25 enero del 2013
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ESTRATEGIA GENERAL PARA APROXIMAR ESQUEMAS TIPO REDD++ (RETUS) EN
MÉXICOMÉXICO
Fernando Paz y Ben de Jong
Taller «El uso de sensores remotos en la evaluación de biomasa, reservorios de carbono y emisiones en prep aración
a REDD+ México»,Instituto de Geografía de la UNAM, 24-25 enero del 2013
PMC
ESTRATEGIA GENERAL
• Enfoques basados en conocimiento/experiencia
• Fusión de información multi-fuente (conservación
de la incertidumbre de cada fuente)
• Escalamiento desde lo local a lo nacional
(capacidades diferenciadas) y territorios/paisajes(capacidades diferenciadas) y territorios/paisajes
• Esquemas de integración: inventarios/monitoreos
de campo – sensores remotos – modelos =>
Políticas publicas (RETUS)
• Hoja de ruta basada en análisis de huecos en
México y experiencia/conocimiento
• Enfoque integral de un solo paso => AD+EF+Model
ENFOQUES NACIONALES
INEGEIs
C Total (ton)
FAO-FRA 2010Uso del suelo Almacén de carbono 1993 2002 2007
Bosque
Biomasa aérea 1,872.0 1,807.7 1,772.6 Biomasa subterránea 391.5 377.8 371.1 Suelo 4,612.2 4,402.1 4,347.3 Total 6,875.7 6,587.7 6,491.1 % de la clase del total clases 55.0 53.2 52.8 % del suelo del total clase 67.1 66.8 67.0 Biomasa aérea 214.6 218.1 219.7
Otras tierras boscosas
Biomasa subterránea 50.0 50.6 50.9 Suelo 604.5 588.6 583.5 Total 869.0 857.3 854.1 % de la clase del total clases 6.9 6.9 6.9 % del suelo del total clase 69.6 68.7 68.3
Otras tierras
Biomasa aérea 678.3 669.3 657.2 Biomasa subterránea 159.2 157.1 154.3 Suelo 3,924.9 4,099.9 4,146.6 Total 4,762.4 4,926.3 4,958.1 % de la clase del total clases 38.1 39.8 40.3 % del suelo del total clase 82.4 83.2 83.6
EJEMPLO DE ENFOQUES SIMPLES
CHIAPAS
REDD+ in Chiapas
Bottom up Strategy
EJERCICIO EN CHIAPAS (2010)
Land property: • Land-use planning instruments
Municipality: • Territorial ecological planning• Laws and public policies• Political and administrative
coordination
Property scale level
REL (C) for properties
ID Property: 70010002
42,000
44,000
46,000
48,000
50,000
52,000
1990 1995 2000 2005 2010 2015
C (
ton
)
ID Property: 70010007
550,000
555,000
560,000
565,000
570,000
575,000
1990 1995 2000 2005 2010 2015
C (
ton
)
1990 1995 2000 2005 2010 2015
years
1990 1995 2000 2005 2010 2015
years
ID Property: 70010016
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
7,000
8,000
1990 1995 2000 2005 2010 2015
years
C (
ton
)
ID Property: 7003002
235,000
240,000
245,000
250,000
255,000
1990 1995 2000 2005 2010 2015
years
C (
ton
)
State scale
level
AD and EF AD and EF
independent
harmonized
to INEGI LU
REL (C) for municipalitiesMunicipality = 1
4,900,000
4,950,000
5,000,000
5,050,000
5,100,000
5,150,000
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
C (t
on)
years
Municipality = 14
0
500,000
1,000,000
1,500,000
2,000,000
2,500,000
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
years
C (t
on)
REL (C) for Chiapas
Chiapas
720,000,000
730,000,000
740,000,000
750,000,000
C (t
on)
690,000,000
700,000,000
710,000,000
720,000,000
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
years
C (t
on)
FiresStan
huricane
FUSION INFORMACION Y
CONOCIMIENTOCONOCIMIENTO
Paisajes, cronosecuencias y monitoreos híbridos
PAISAJES => CAMBIO DA/FE
Basal area – Biomass relationshipsCHIAPAS
Modelo Conceptual
“Una REDD para CHIAPAS”
MAPEO DE CRONOSECUENCIAS
CRONOSECUENCIAS
EN ACAHUALES EN
CHIAPASCHIAPAS
(Orihuela y de Jong,
2010, no publicado)
DISTRIBUCION DE TIPOS DE
MUESTREO
ACAHUALES
ACAHUALES
REDD+ DATA FUSION STRATEGY (ON FOREST MAPS): UNCERTAINTY CONSERVATION
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De mapas y estimaciones a
políticas publicas y OETspolíticas publicas y OETs
Chiapas
DE LO NACIONAL A LO LOCAL
ETIQUETADO US => EDO. INICIAL BOSQUE
A FINAL BOSQUE O NO (GEI y $)NAC. LOCAL
CUS => «LA IMPORTANCIA DE
LLAMARSE US»
Región Almacén Carbono inicial
(t C ha-1
) Carbono final (t C ha
-1)
AT P AM Ty PFo PFr ATA PA CSD CSDO
Selva Maya Biomasa 6.5 11.8 69.1 50.9 64.5 29.7 8.5 20.5 31.4 39.3
Suelo 94.1 99.1 92.5 86.9 113.2 81.5 108.9 131.5 135.0 132.5
Selva Zoque Biomasa 6.5 11.8 69.1 50.9 64.5 29.7 8.5 20.5 31.4 39.3
Suelo 94.1 99.1 92.5 86.9 113.2 81.5 108.9 131.5 135.0 132.5
Llanura
Costera
Biomasa 6.5 11.8
29.7 8.5 20.5
Costera Suelo 47.9 99.1
81.5 108.9 131.5
Soconusco
Biomasa 6.5 11.8
29.7 8.5 20.5 23.0
Suelo 47.9 99.1
81.5 108.9 131.5 67.0
Depresión
Central
Biomasa 6.5 3.2
4.45
29.7
14.4
Suelo 60.4 73.7
58.5
81.5
92.8
Norte
Biomasa 4.7 3.2 43.1 30.4 50.5 29.7 8.5 15.9 31.4 39.3
Suelo 75.2 84.0 101.8 109.9 76.2 81.5 108.9 106.9 135.0 132.5
Altos Biomasa 4.7 3.2 30.4 50.5 29.7 8.5 15.9 31.4 39.3
Suelo 75.2 84.0 109.9 76.2 81.5 108.9 106.9 135.0 132.5
Sierra Madre Biomasa 4.7 3.2 43.1 30.4 50.5 29.7 8.5 15.9 31.4 38.7
Suelo 75.2 84.0 101.8 109.9 76.2 81.5 108.9 106.9 135.0 132.5
Escenarios asociados a costos de oportunidad negativos (TIR = 12 %)
Escenario Estadístico t CO2 (miles)
Sin restricciones
Mínimo 81,890.88
Promedio 132,945.40
Máximo 158,190.40
No pérdida de empleo
y crédito
Mínimo 81,117.91
Promedio 87,743.89
Máximo 102,267.30
No pérdida de empleo
y no crédito
Mínimo 29,071.01
Promedio 58,867.93
Máximo 91,122.98
Ordenamientos territoriales regionales para evaluación del impacto de políticas públicas.
Uso del
Suelo
Uso del
Suelo
Sup. US
(has)Actividad a1 a2 a3 b1 b2 c1 c2 c3 c4
a1 10,000 2,000 1,000 5,000 4,000 3,000 25,000
a2 0 0 0 25,000 0 0 25,000
a3 15,000 0 0 0 10,000 0 0 25,000
b1 35,000 0 0 5,000 2,000 42,000
b2 0 0 42,000 42,000
c1 18,000 12,000 4,000 0 34,000
c2 34,000 0 0 34,000
c3 10,000 15,000 9,000 34,000
c4 0 34,000 34,000
ESTADO FINAL
Totales
ESTA
DO
INIC
IAL
A B C
A 25,000
B 42,000
C 34,000
Ordenamientos territoriales locales (predio o comunidad), donde las actividades son
ESQUEMA SIMPLE:
Planeación basadaen solo datos de
REGIONAL OMUNICIPAL
Ordenamientos territoriales locales (predio o comunidad), donde las actividades son
acciones productivas concretas y locales (no mapeadas en el sistema de clasificación
nacional del INEGI).
ActividadSup. Act.
(has)Actividad a1 a2 a3 b1 b2 c1 c2 c3 c4
a1 50 a1 50 0 0 0 0 0 50
a2 20 a2 4 0 0 8 8 0 20
a3 0 a3 0 0 0 0 0 0 0 0
b1 8 b1 6 0 0 2 0 0 8
b2 2 b2 2 0 0 2
c1 9 c1 9 0 0 0 9
c2 12 c2 12 0 0 12
c3 3 c3 0 3 0 3
c4 0 c4 0 0 0
81 0 2 11 2 8 0 0 0 104Totales
Totales
ESTADO FINAL
ESTA
DO
INIC
IAL
en solo datos deactividad (superficies )
CONOCIMIENTODIFERENCIADO, PERO
ANIDADO
LOCAL OCOMUNITARIO
Componentes y metas de los escenarios de mitigación planteados para Chiapas
Escenario Componente Meta
REDD+ Deforestación • Evitar la deforestación en las
superficies con riesgo de
deforestación (según el modelo de
deforestación de Castillo et al., 2010)
Degradación • Evitar la degradación esperada en el
periodo 2013-2020 en caso de
continuar la tendencia actual
(pérdida anual de bosques
conservados: 3 %, según el PACCCH)
Manejo forestal
sustentable
• Incrementar en 47 mil ha la superficie
forestal con plan de manejo aprobada
(meta del Plan de Desarrollo
Sustentable de Chiapas)
Incremento de los • Recuperación del 50 % de la
ANALISIS DEESCENARIOSDE POLITICAS
Incremento de los
almacenes
• Recuperación del 50 % de la
superficie de bosques degradados
• Incremento de los almacenes de
carbono en el 50 % de la superficie de
bosques degradados
AP Prácticas agrícolas • Implementar sistemas de labranza de
conservación y MIAF en toda la
superficie apoyada por PROCAMPO
en Chiapas
Prácticas
ganaderas
• Establecimiento de sistemas
silvopastoriles en el 80% de la
superficie apoyada por PROGAN en
Chiapas
• Establecer plantaciones forestales
comerciales en la superficie liberada
por la ganadería al establecer
sistemas silvopastoriles (20 % de la
superficie apoyada por PROGAN)
DE POLITICASPUBLICAS RETUS
Valor de mercado de los escenarios REDD+ y AP a nivel regional considerando un precio del bono de carbono de US$ 5 y 10/ tCO2
REDD+ AP
Región US $ 5 /tCO2 US $ 10 /tCO2 US $ 5 /tCO2 US $ 10 /tCO2
Selva Maya 277,281,797.0 554,563,594.0 51,005,919.8 102,011,839.5 Selva Maya 277,281,797.0 554,563,594.0 51,005,919.8 102,011,839.5
Selva Zoque 77,586,512.1 155,173,024.2 40,599,109.6 81,198,219.1
Soconusco 32,863,963.2 65,727,926.5 15,338,892.2 30,677,784.4
Llanura Costera 27,280,272.5 54,560,544.9 23,832,896.6 47,665,793.3
Depresión Central 37,037,856.6 74,075,713.1 20,737,745.4 41,475,490.7
Montañas del Norte
57,832,834.4 115,665,668.7 11,151,148.2 22,302,296.3
Altos 223,620,590.5 447,241,181.0 20,591,644.8 41,183,289.7
Sierra Madre 217,483,068.1 434,966,136.2 54,852,203.0 109,704,406.0
Total 950,986,894.3 1,901,973,788.6 238,109,559.5 476,219,119.1
Costos asociados a los escenarios REDD+ y AP (periodo 2013-2020)
Sin subsidio Con subsidio
Escenario CO US $ OTmínimo OTmáximo CO US $ OTmínimo OTmáximo
REDD+ 170,156,740.8 76,494,525.6 286,854,471.0 168,188,513.1 76,494,525.6 286,854,471.0
AP - 47,621,911.9 207,684,599.0 - 47,621,911.9 207,684,599.0
CO: Costos de oportunidad; OT: Otros costos (costos de implementación y de transacción)
HOJA DE RUTA (Inventarios/Monitoreos)
• Minado de conocimiento del INFyS y otros =>
reducir costos/tiempos en inventarios
estatales/locales
• MetaDatos a nivel de especies => Clasificación
vegetación, sensores remotos, biodiversidad, agua, vegetación, sensores remotos, biodiversidad, agua,
arquetipos, grupos funcionales, etc.
• INEGI + INFyS + Contexto => base de conocimiento
automatizada para condicionar estimaciones y
resolver problemas de confusión
• Establecimiento de relaciones e incertidumbres de
enfoques semi-cuantitativos a nivel de regiones
HOJA DE RUTA (Sensores Remotos)
• Enfoques teóricos solidos para extracción de
información biofísica (ópticos, radar, lidar)
• Sistema de clasificación jerárquico de la vegetación
usando solo SR multi-fuente
• Estimaciones biofísicas de SR multi-escala • Estimaciones biofísicas de SR multi-escala
(distribuciones de probabilidad a nivel pixel)
• Relaciones funcionales entre sistemas de
clasificación terrestres y basados en SR
(estimaciones a priori)
• Estimaciones SR multi-fuente condicionadas
HOJA DE RUTA (Modelación)
• Segunda generación de METs: mayor numero de
actividades, modelos de dinámica condicionados a
US e historia, enfoque holístico, todos los
almacenes, datos socioeconomicos, políticas, etc.
• Solo desarrollo de modelos basados en la • Solo desarrollo de modelos basados en la
información que México tiene (e.g. suelos)
• Marco teórico para cronosecuencias y estimaciones
condicionadas por contexto local/clima
• Modelos basados en procesos, pero simplificados y
de parámetros mínimos (base nacional de
TD/TA/TT, almacenes, flujos)
HOJA DE RUTA (Políticas Publicas)• Desarrollo de seguros catastróficos satelitales (e.g.
incendios, huracanes, etc.)
• Esquemas de distribución de beneficios
• Análisis transversal sectorial de políticas publicas
orientadas a RETUS (e.g. seguridad alimentaria)orientadas a RETUS (e.g. seguridad alimentaria)
• MRV de gobernanza territorial multi-escala/nivel
• Esquemas de reducción de costos de transacción
para implementación de créditos / seguros /
asistencia técnica a nivel local
• Implementación nacional (estados y municipios)
• Implementación estatal (Chiapas, Campeche, Ags.)
