Valoración económica del secuestro de CO2 y stock de ...

UNAP

NO· &ALbA nu~•(..'...•t. . eo

Facultad de Ciencias Forestales

ESCUELA DE FORMACIÓN PROFESIONAL DE INGENIERfA FORESTAL

. TESIS

VALORACIÓN ECONÓMICA DEL SECUESTRO DE C02 Y STOCK

DE CARBONO EN PLANTACIONES. DE Simarouba amara

(Aublet) "marupa" EN CINCO EDADES DIFERENTES EN

EL CIEFOR-PUERTO ALMENDRA, IQUITOS-PERÚ

Para optar el título de

INGENIERO FORESTAL

Autor:

Nelson Ulises Guerra Reátegui

2013

jUNAP Facultad de

Ciencias Forestales

ACTA DE SUSTENTACIÓN

D E T E S 1 S N2 492

Los miembros del Jurado que suscriben, reunidos para evaluar la sustentación de tesis

presentado por el Bachiller NELSON ULISES GUERRA REATEGUI titulado:

"VALORACION ECONOMICA DEL SECUESTRO DE C02 Y STOCK DE CARBONO

EN PLANTACIONES DE Simarouba amara {Aublet) "marupa" EN CINCO EDADES

DIFERENTES EN EL CIEFOR PUERTO ALMENDRAS, IQUITOS - PERU",

formuladas las observaciones y analizadas las respuestas, lo declaramos: ••. :h.X .. ~.~.~ .. CJ Con el calificativo de: ....... ~ .. Y. .. ~.h!.(). En consecuencia queda en condición de ser calificado:

tJ\ ~Tú · . ............. fJ"" •••.•••••.....

Y, recibir el Título de Ingeniero Forestal.

lquitos, 06 de setiembre del2013

~.I(JA. Biga. MARJcffÚE RAQUEL DONAYRE RAMIREZ

Miembro Miembro

N CABUDIVO MOENA,Dr. Asesor

Conservar los bosques benefician· a la humanidad iNo lo destruyas! Ciudad Universitaria "Puerto Almendra", San luan, Iquitos-Perú

www.unapiquitos.edu.pe · Teléfono: 065-225303

DEDICATORIA

A Dios Todopoderoso, por darme la sabiduría para llegar al éxito y

seguir adelante en la vida.

A mis padres: ELGO GUERRA MENDOZA y ELVIRA REÁTEGUI BARBARÁN, por darme la vida,

alentarme y apoyarme siempre en mi formación personal y

profesional.

A mis queridos hermanos: CESAR AUGUSTO, JOSE ANTONIO, JOSEFA SOLEDAD, GREYCI RUBY, CAROLINA

ALEXANDRA y ELGO que supieron brindar su apoyo moral y fraterno.

A Miriam Verástegui Tello, que en cada momento

estuvo a mi lado, brindándome su apoyo

incondicional.

l

AGRADECIMIENTO

A nuestra primera casa de estudio superior: Universidad Nacional de la Amazonía

Peruana (UNAP) a través de la Facultad de Ciencias Forestales - Escuela de

Formación Profesional de Ingeniería Forestal, que nos orientó y nos formó en esta

etapa profesional.

Al Instituto de Investigación Forestal y Fauna (IIFF) a través de la Oficina General

de Investigación (OGINV/UNAP), por el financiamiento de la tesis y las facilidades

brindadas en la realización del presente trabajo de investigación.

A la lng. Saron Quintana Vásquez, Ora, por permitirme contar con su amistad y su

gran apoyo incondicional, antes, durante y después de la realización del presente

estudio.

A la Biga. Miriam Verástegui Tello, por el apoyo incondicional y sus consejos

brindados antes, durante y después de la realización del presente estudio.

Al Blgo. Luciano Alfredo Rodríguez Chú, por permitirme contar con su amistad y

su gran apoyo incondicional, antes, durante y después de la realización del

presente estudio.

Al Blgo. Bernardo Olaff Ribeyro Schult por su formidable aporte en la

sistematización de los análisis estadísticos de la tesis.

A los trabajadores del CIEFOR-Puerto Almendra, Javier Dóñez Pezo y Laizamón

Maldonado, por su valioso apoyo en la realización del presente estudio.

Caratula Acta de sustentación de tesis Dedicatoria

11

ÍNDICE

Agradecimiento ..................................................................... .

Pág.

Índice.................................................................................... ii Lista de cuadros.................. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii Lista de figuras.............................. .. . .. . .. . . .. . .. .. . .. . . .. .. . .. . . .. . .. . .. .. iv Resumen................................................................................. v

1 Introducción........................................................................... 1 11 El problema........................................................................... 3 2.1. Descripción del problema......................................................... 3 2.2. Definición del problema............................................................. 4 111 HIPÓTESIS............................................................................ 5 3. 1. Hipótesis general..................... .. . .. . . .. .. . .. . .. . . .. .. . .. . .. . . .. . .. .. . .. . .. . .. . 5 3.2. Hipótesis alterna(s)... ... .. . .. . .. . ... . .. ... ... ... . . . . .. .. . . .. ... . . . ... .. . . .. . . . .. . ... 5 3.3. Hipótesis nula......................................................................... 5 IV OBJETIVOS........................................................................... 6 4. 1. Objetivo general... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 4.2. Objetivos específicos............................................................... 6 V VARIABLES........................................................................... 7 5.1. Identificación de variables, indicadores e índices........................... 7 VI MARCO TEÓRICO..................................................................... 8 6.1. Biomasa arbórea..................................................................... 8 6.2. Stock de carbono.................................................................... 9 6. 3. Secuestro de dióxido de carbono (C02)... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 O 6.4. Valor económico del C02............... .. . . .. . .. . .. .. . .. . .. . .. . .. . .. . .. . . .. .. . .. . . 11 VIl MARCO CONCEPTUAL.......................................... .. .. .. . .. .. .. .. .. 15 VIII MATERIALES Y MÉTODOS...................................................... 18 8.1 . Descripción de la zona de estudio...... .. . .. .. . .. . .. .. .. .. .. .. .. . .. .. .. . .. . .. . .. 18 8.2. Materiales y equipos................................................................ 19 8.3. Método.................................................................................. 19 8.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos........................... 25 8.5. Técnica de presentación de resultados........................................ 25 IX RESULTADOS.......................................................................... 26 X DISCUSIÓN........................................................................... 33 XI CONCLUSIONES.................................................................... 36 XII RECOMENDACIONES............................................................. 37 XIII BIBLIOGRAFÍA....................................................................... 38

Anexo................................................................................... 44

iii

LISTA DE CUADROS

N° TÍTULO Pág.

01 Diseño de la investigación.... ... ............................................ 20

02 Parcelas demostrativas estudiadas... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

03 Biomasa arbórea de S. amara... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

04 Stock de carbono de S. amara... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

05 Secuestro de C02 de S. amara ..... ,....... .. . .............. . ............. 28 '.

06 Valor económico en las cinco edad~s de S. amara ... ........ ... ... ... 29

07 Promedio ± desviación estándar de las variables S. amara en

cinco edades diferentes........ .............................. ........ . . . . . . . . . 30

08 Análisis de Varianza para la variable Biomasa Arbórea.. .... .... .... 31

09 Análisis de Varianza para la variable Stock de carbono............. . 31

10 Análisis de Varianza para la variable Secuestro de C02...... ....... 31

11 Análisis de Varianza para la variable Valor económico... . . . . . . . . . . . 31

12 Prueba estadística de F y Tukey de los 5 tratamientos para la

variable Secuestro de C02·-· ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ....... ... .... 32

13 Análisis del suelo de las diferentes edades de las plantaciones. .. 32

14 Datos del inventario de S. amara realizado en la parcela 5 (17

años) .. ............... ... .......... ................ .... ........................... . 49


años)........................... .................................................... 50


años) .... .. ........ . .... ....... ,.... ... ... ... ... .... .. .... ... ..... .... .. ... .. .... ... 51


años). .. .. ......... .. .............. ... ................ .............. .. ............. . 52


años)... ............................ .. ........................... ..... ............ .. 53

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

IV

LISTA DE FIGURAS

TÍTULO

Promedio de la biomasa arbórea de S. amara ..... . ... .. . ........ . ...

Promedio del stock de carbono en S. amara ... ... .... ... .. .. ... .... ...

Promedio del secuestro de carbono de S. amara ..... . .................

Promedio del valor económico del C02 secuestrado de S. amara.

Mapa de evaluación de las parcelas: 5(17 años) y 7(44 años) ......

Mapa de evaluación de la parcela: 31 (27 años) y 35(35 años) .....

Mapa de evaluación de la parcela 63(6 años) ....... ....... .. .. ..... . ...

Toma de datos del DAP de los árboles de S. amara ... ........... . ....

Toma de datos de la altura de los árboles de S. amara ... ... ... ... .. .

Georeferenciación de los árboles de S. amara inventariados ...... ..

Pág.

26

28

28

29

45

46

47

48

48

48

V

RESUMEN

Con la finalidad de determinar cuál es la edad de la plantación de Símarouba

amara Aublet "marupa" con mayor secuestro de C02 se evaluaron 5 plantaciones

de diferentes edades ubicadas en el Centro de Investigación y Enseñanza

Forestal (CIEFOR) Puerto Almendra de la Facultad de Ciencias Forestales-UNAP.

De la población de 12 parcelas se han seleccionado completamente al azar las

parcelas 63 (UTM X= 0680147; UTM Y=9576020) de 3.5 ha (35000 m2), 5 (UTM

X= 0680535; UTM Y= 9577018) de 0.36 ha (3600 m2), 31 (UTM X= 0679667;

UTM Y= 9576240) de 4.00 ha (40000 m2), 35(UTM X= 0680056; UTM Y=

9575982) de 0.34 ha (3400 m2) y 7 (UTM X= 0680551; UTM Y= 9576962) de 0.14

ha (1400 m2) de 6, 17, 27, 35 y 44 años respectivamente. Se realizó el inventario

al 100%, se midió el diámetro y altura de los árboles; para el cálculo del C02 se

aplicó el modelo matemático propuesto por lntergovernmental Panel on Climate

Change, relacionando el peso de las emisiones con el peso atomico del Carbono

y el valor determinado por el precio actual de 4,41 Euros la tonelada de C02

secuestrado, siendo en Nuevos Soles 16,54 moneda nacional.

Como resultado se ha determinado que la plantación con mayor secuestro de C02

fue la de 27 años con 263,51 tC02 /ha con valor económico de 4358,52

SI. tC02/ha. Se recomienda tener en cuenta los estudios de inventarios forestales

realizados en diferentes concesiones de la región Loreto para efectos de valorizar

económicamente el secuestro de C02 por parte de los bosques de la Amazonía

Peruana.

Palabras clave: Valoración económica, Dióxido de carbono, stock de carbono, S.

amara, plantaciones.

l. INTRODUCCIÓN

La necesidad de valorar económicamente el secuestro del C02 en plantaciones

forestales es de mucha importancia, sobre todo en nuestra Amazonía Peruana, ya

que en la actualidad existen extensas áreas deforestadas y al recuperarlas con

plantaciones forestales, además de su conservación le estaríamos dando un valor

agregado sin necesidad de transformarlo. Por consiguiente, determinar su precio

real como servicio ambiental estaríamos fomentando a la conservación por parte

de todas aquellas personas que dependan o que cuentan con un área boscosa a

su disposición.

La venta en toneladas de C02 capturadas por plantaciones forestales, se resume

en un compromiso adquirido por el país oferente en el tiempo para alcanzar unos

rendimientos previamente establecidas por sus plantaciones; de este modo, es

necesario, garantizar el funcionamiento y la articulación de todas y cada una de

las etapas de desarrollo del bosque, empezando por un estricto control en la

certificación de la semilla, así como de las condiciones del terreno en los

momentos previos al establecimiento y del tratamiento silvicultura! de las

plantaciones, por lo menos durante los primeros cinco años de plantación (Días y

Molano, 2002).

Los bosques se presentan como una opción importante en la captura y

almacenamiento de carbono, pero el interés creciente es el de desarrollar el

sector forestal. Sin embargo esta situación abre un debate sobre las formas de

preservar o manejar los bosques de forma sostenible y de acuerdo a la realidad

de cada tipo de bosque, y también obviamente de las poblaciones asentadas en

2

ellos, pues los primeros proyectos de captura de carbono se han basado en el

sector forestal (Malea, 2008).

Darle un valor económico al medio ambiente significa poder contar con un

indicador de su importancia en el bienestar de la sociedad, es pues, el dinero el

denominador común que ayuda a sopesar algunas cosas y otras. Los bienes y

servicios ambientales de los recursos naturales, implica la generación de criterios

económicos y ambientales sobre el aprovechamiento de los mismos. Con un

manejo apropiado, pueden generar suficientes recursos financieros para que se

conviertan en autosostenibles (Barsev, 2002; Azqueta, 2004 y Pacheco, 2011).

El presente trabajo de tesis forma parte del proyecto de investigación denominada

"Valoración económica del secuestro de C02 y su stock de carbono en

plantaciones de diferentes edades en el CIEFOR-Puerto Almendra, lquitos-Perú".

Que se está ejecutando en el presente año, 2013, en la Facultad de Ciencias

Forestales de la Universidad Nacional de la Amazonía Peruana (UNAP); y tiene

como objetivo: valorar económicamente el secuestro de C02 y su stock de

carbono en plantaciones de Simarouba amara Aublet "marupa" en cinco edades

diferentes, donde se ha determinado la edad donde existe mayor valor económico

en el secuestro de C02 y su stock de carbono de dicha plantación.

11. EL PROBLEMA

2.1. Descripción del problema

El cambio· climático es un problema que afecta a todo el mundo y la

actividad extractora de los bosques no queda de lado en este aspecto, es

por ello que el trabajo de investigación sobre el secuestro de C02 y

almacenamiento de carbono por parte de los árboles es muy importante, ya

que al conocer su valor económico se podrá determinar su gran

importancia sin necesidad de talarlo y quemarlo. Grandes extensiones de

bosques son talados todos los años para diversos fines, sin tener en cuenta

que preservarlo es muy importante, sobre todo cuando cumplen un papel

muy importante en el equilibrio ecológico y económico de la humanidad

(Chambi, 2001).

El dióxido de carbono (C02), es el gas de efecto invernadero que más

contribuye al calentamiento global del planeta, debido a ello es importante

determinar su valor económico simbolizado en plantaciones forestales de

diferentes edades, ya que esto ayudaría a que muchas hectáreas de

bosque se deje de talar indiscriminadamente (Chambi, 2001).

El secuestro de carbono, se ha contemplado como un factor clave de la

mitigación del calentamiento global, es así que esta mitigación

proporcionará un ambiente más limpio y estabilizado para la humanidad

que goza del beneficio del bosque (Malea, 2008).

4

2.2. Definición del problema

¿Cuánto será el valor económico del secuestro de C02 y su stock de

carbono en plantaciones de Simarouba amara Aublet "marupa" en cinco

edades diferentes en el CIEFOR-Puerto Almendra, lquitos-Perú?.

111. HIPÓTESIS

3.1. Hipótesis general

El valor económico del secuestro de COz y su stock de carbono en

plantaciones de S. amara en cinco edades diferentes en el CIEFOR-Puerto

Almendra, lquitos-Perú, estaría influenciado por la edad.

3.2. Hipótesis alterna(s)

Existe diferencia significativa entre el valor económico del secuestro de

COz y su stock de carbono en plantaciones de S. amara en cinco edades

diferentes en el CIEFOR-Puerto Almendra, lquitos-Perú.

3.3. Hipótesis nula

No existe diferencia significativa entre el valor económico del secuestro de

COz y su stock de carbono en plantaciones de S. amara en cinco edades

diferentes en el CIEFOR-Puerto Almendra, lquítos-Perú.

IV. OBJETIVOS

4.1. Objetivo general

Valorar económicamente el secuestro de C02 y stock de carbono en

plantaciones de S.amara en cinco edades diferentes en el CIEFOR-Puerto

Almendra, lquitos-Perú.

4.2. Objetivos específicos

Cuantificar la biomasa arbórea en plantaciones de S.amara en cinco

edades diferentes en el CIEFOR-Puerto Almendra, lquitos-Perú.

Cuantificar el stock del carbono y el secuestro de C02 en plantaciones de

S.amara en cinco edades diferentes en el CIEFOR-Puerto Almendra,

lquitos-Perú.

Determinar el valor económico del secuestro de C02 en plantaciones de S.

amara en cinco edades diferentes en el CIEFOR-Puerto Almendra, lquitos

Perú.

V. VARIABLES

5.1. Identificación de variables, indicadores e índices

VARIABLES INDICADORES INDICES A: Plantación forestal ).- Producción de biomasa aérea U ha

- S. amara ;¡;.. Producción de biomasa radicular Uha 8: Edad de la Plantación

6 años ;¡;.. Stock de carbono aéreo tC/ha -

- 17 años ;¡;.. Stock de carbono radicular tC/ha

- 27 años ;¡;.. Secuestro de C02 tC02/ha - 35 años

44 años ;¡;.. Valor económico del C02 S/./tnC02/ha -

VI. MARCO TEÓRICO

6.1. Biomasa arbórea

Fearnside (1994), presenta un resumen de un cálculo sobre biomasa de

bosques en la Amazonia Brasileña, para la media de la biomasa total

(inclusive la biomasa muerta y subterránea) en bosque originales sin

explotación maderera, esta medida está estimada en 428 tn/ha de materia

seca, siendo el 50% carbono; estos datos son derivadas de volúmenes de

2,954 ha de levantamientos de inventario forestal; estos estimados son

más altas de aquellas que vienen siendo usadas en muchos cálculos

globales sobre el carbono, inclusive las que fueron adoptadas por el

relatorio Suplemento de 1992 por el IPCC.

Gayoso (2002), menciona que la biomasa aérea está constituida por los

componentes hojas, ramas y fuste, cuyas proporciones varían tanto por

especie como por el tamaño de los árboles. Los resultados para las

especies nativas del tipo forestal siempreverde (árboles de OAP > 10cm)

muestran que la biomasa promedio del fuste con corteza en relación con la

biomasa aérea, comprende el rango que va desde 72,80 % (SO = 28,88)

para una conífera nativa (PN) hasta 93,29% (SO= 36,04) para la especie

tineo (WT). Mientras, fas caducifofias alcanzaron valores de 85,63% (SO=

24,56) para NA y 88,43% (SO= 31 ,43) para NO.

Gamara (2001 ), menciona que en una plantación de Eucaliptus globulus, el

total de carbono determinado en biomasa arriba del suelo 73.03 tnC/ha,

biomasa abajo del suelo 21.64 tnC; el Incremento Media Anual de biomasa

9

fue 7.96 m3/ha/año y los resultados determinan que la fijación anual de

carbono por crecimiento de la masa forestal fue de 7.25 tnC/ha/año y esto

representa el 26.61 tn de fijación de dióxido de carbono.

Hall (1998), concluye que la biomasa tiene muchas ventajas para asegurar·

un futuro favorable al medio ambiente. Los árboles y otras formas de

biomasa pueden actuar de sumideros de carbono. A fin de obtener el

máximo beneficio, se deberían utilizar los árboles que no sean de bosques

primarios, para la producción de energía, al final de su etapa de

crecimiento.

6.2. Stock de carbono

Montoya et al., (2002), mencionan que en efecto, es relativamente fácil

medir el carbono almacenado en árboles en crecimiento en un sistema de

plantación forestal. Se sabe que el carbono contenido en la biomasa es

aproximadamente el 50% - del peso seco, ya que existen técnicas

adecuadas para medir o monitorear el progreso de captura de carbono

tanto en plantaciones comerciales como en masas de árboles viejos. De

cualquier forma, en donde existen proyectos que implican el crecimiento de

múltiples especies· de diferentes edades, estructurados en complejos

arreglos con cultivos anuales o perennes, como es el caso de los sistemas

agroforestales, la predicción de la acumulación de biomasa se torna más

difícil.

Parra et al., (2009), sostienen que se cuantificó el stock de carbono en los

reservorios de arriba del suelo y la radicular utilizando los datos de la red

10

de parcelas permanentes de la Carrera de Ingeniería Forestal de la

Facultad de Ciencias Agrarias, de la Universidad Nacional Agraria La

Molina, ubicado en Lima-Perú; las parcelas tienen 100 m x 100 m de

perímetro y las mediciones se hicieron desde 10 cm de DAP. Se evidenció

que la Reserva Natural Privada Zech-Legua almacena 32,954 tC/ha en el

Departamento de Boquerón, en la Reserva Natural Privada Laguna Porá

56,003 tnC/ha y en la Agroganadera J.O 120,019 tC/ha, éstas dos últimas

en el Departamento de Presidente Hayes.

Krebs (1995), afirma que la asimilación de C02 de una cubierta vegetal no

solo depende del tipo de planta, sino también de su estado de desarrollo,

densidad y altura. Así, por ejemplo: el grado de asimilación de las hojas

inferiores de la planta dependerá del grado en que la luz puede penetrar en

la cubierta vegetal con una intensidad suficiente. Los bosques son un

importante reservorio: de 90 a 160 y hasta 280 Uha.

6.3. Secuestro de C02

Alatorre (1995), cuestiona que las plantaciones forestales, en opinión de

algunos, son la solución al problema de la deforestación y la mayor forma

de capturar y almacenar dióxido de carbono. Incluso se las presenta como

medio para disminuir la presión sobre los bosques naturales. Sin negar que

en determinadas circunstancias las plantaciones pueden ser la solución, y

que de hecho resulta indispensable para recuperar áreas degradadas, el

problema, debe ser analizado con cautela, sobre todo que ahora se está

proyectando el establecimiento de plantaciones masivas para capturar

11

dióxido de carbono en el marco de lo que se ha llamado "implementación

conjunta" es un esfuerzo de todos los países del norte para mantener su

modelo de desarrollo, su ritmo de consumo, acreditando a su cuenta la

deforestación y la combustión de la madera.

Conam (2001 ), menciona que los bosques no son solo una fuente de

recursos maderables, sino también de combustibles, medicinas, materiales

de construcción y alimentos, además los bosques producen servicios

ambientales como el mantenimiento de las fuentes de agua, el habitad de

la diversidad biológica, la regulación del clima y el secuestro del carbono. !

Más aún, los bosques sirven como sitios turísticos, de recreación y son

también importantes para las actividades socio-culturales y religiosas de

algunos habitantes.

Salomon et al., (1987), señalan que en la atmosfera que existen por

encima de cada hectárea de la superficie de la tierra hay unas 13 toneladas

de carbono en forma de dióxido de carbono. Sin embargo, en un solo año,

una hectárea de vegetación como la caña de azúcar puede extraer hasta

40 toneladas de carbono de la atmósfera.

6.4. Valor económico del C02

Carranza et al., (1996), mencionan que el valor económico total de un

bosque tropical está compuesto por valores que se determinan a través del

mercado (generalmente recibidos por el propietario o quien lo usufructúe) y

por otra serie de valores asociados con los servicios ambientales que

brindan los bosques. Estos últimos al no ser susceptibles de ser transados

12

y valorados a través del mercado, son disfrutados libremente por distintos

beneficiarios a nivel local, nacional y global.

Gutiérrez et al., (2001 ), afirman que se puede superar el problema de los

precios inciertos, considerando los costos de oportunidad de la captura de

carbono. Para ello utilizaron el método del valor actual neto (VAN) para

determinar la rentabilidad de los proyectos y la tasa de descuento

pertinente la consideraron como parámetro decisorio y sensibilizaron el

VAN.

Peña y Bent (2007), mencionan que actualmente América Latina está

identificando el potencial financiero de sus recursos naturales. A partir de la

década de 1990, la mayoría de los gobiernos centrales abrieron las oficinas

correspondientes a la Autoridad Nacional Designada (ANO), encargadas de

la aprobación y promoción del MOL, que es el paso previo nacional a la

certificación y comercialización de certificados de emisiones reducidas.

Existen casos interesantes que muestran que éste es un modelo de

desarrollo sólido que logra darle a la región cierta independencia

económica. Panamá, por ejemplo, logró vender un proyecto de captura dé

emisiones por la construcción de una hidroeléctrica en US$18 millones, lo

que cubría buena parte del costo de la construcción, evitando que el país

entrara a solicitar préstamos por ese concepto a la banca internacional.

SGCAN y AECID (2007), indican que el mercado de carbono es el sistema

de comercio a través del cual los gobiernos, empresas o individuos pueden

vender o adquirir unidades de reducción de emisiones de GEl. Dentro de

13

las emisiones transables están: (1) las cuotas de emisión asignadas por el

Protocolo de Kyoto (Unidades de cantidades atribuídas-AAU (por sus

siglas en inglés); (2) las unidades procedentes de la Implementación

Conjunta (ERU, por sus siglas en inglés) y (3) las procedentes del

Mecanismo de Desarrollo Limpio (CERs, incluyendo tCERs y ICERs). En

un contexto global, el comercio de emisiones (CE) se refiere a una compra

venta de unidades de reducciones o captura de emisiones de GEl entre

países Anexo 1 ratificantes del Protocolo de Kyoto. De esta manera, los que

reduzcan sus emisiones más de lo comprometido podrán vender las

unidades de reducción excedentes a los países que no hayan alcanzado a

cumplir con su compromiso. El mercado de carbono comprende dos tipos

de transacciones: El Comercio de Derechos de Emisión. Las transacciones

basadas en proyectos.

La tendencia ha continuado en el año 2006, ya que según el último reporte

del Banco Mundial y el IETA "durante el 2005, 374 millones de tCOeq

principalmente de Reducciones Certificadas de Emisiones (CERs)-, fueron

transadas a un valor de US$ 2. 7 miles de millones, con un precio promedio

por encima de los US$ 7.23. Estos números reflejan un incremento de más

de tres veces sobre los volúmenes de años anteriores provenientes de

transacciones basadas en proyectos y de más de cinco veces sobre el

valor del año anterior".

Franco (2009), menciona que para determinar el valor económico derivado

de la captura de carbono en el Parque Nacional Nevado de Toluca (PNNT),

se planteó la posibilidad de estimar, al año 2010, el comportamiento

14

general de la cubierta forestal en función de tres escenarios fundamentales:

a) asumiendo que los procesos de deterioro y recuperación del arbolado

mantienen el mismo comportamiento que mostraron en el periodo 1972-

2000; b) presuponiendo que es posible detener los procesos de deterioro y

deforestación y e) considerando que no se presenten procesos de

recuperación forestal. En este apartado se describen los procedimientos de

análisis para la estimación del valor económico en el contexto de estos tres

escenarios.

El precio por tonelada de C02 secuestrado para el día 21/07/2013 y

24/07/13, está valorizada en promedio € 4.41, que es decir igual a 16.5375

Nuevos soles por tonelada/hectárea/año, según el Sistema Electrónico de

negociación de derechos de Emisión de Dióxido de Carbono y el Banco de

la Nación del Perú (Fuente: La Bolsa de SENDEC02 y BN).

PRECIOSéo2

201.3

Últrmo Oerre

Háximo ·

SIS iEMA ELECTRÓNICO DE II:EGOC!ACIÓN OE DERECHOS

OE EMISIÓN DE DIÓXIDO DE CARBONO

EUA CE~ Valores diarios de los •iltímos 30 dias

4,S2. e o.ss e -:<~o~:. ~5,17 .... ~

~ínuno 4,5~ e c,ss e

o (;"·S,".C.6 0€1:)6 U;~~ }..$.\!'=' l:O.",IQ~ Z':/.'f;:,~ ~.O"E ZF.-'~of ::<?i>f.:· 0~';;1:1'

Tipo de cambio ~ Banco de~~.~~~~

c..ao de cd>ío

VIl. MARCO CONCEPTUAL

Absorción. Aspirar el dióxido de carbono de la atmósfera y retenerlo en las

células del árbol en sus diferentes componentes (raíces, follajes, ramas) y la

vegetación arbórea (Acosta, 2004).

Almacenamiento. Es la capacidad que tienen los ecosistemas para almacenar o

guardar carbono en la biomasa (Acosta, 2004).

Biomasa. Total de la materia orgánica, en ella se encuentra almacenado la

energía de los organismos vivos (Zamora et al., 2000).

Biomasa aérea. Conformada por las estructuras leñosas aéreas de especies

forestales, frutales y arbusto por encima del suelo (Medina, 2006).

Biomasa radicular. Está representado por los sistemas radiculares constituyendo

otros sumideros de carbono (Medina, 2006).

Cambio climático. Un cambio de clima incluido directamente o indirectamente a

la actividad humana que altera la composición de la atmosfera global y que se

suma a la variabilidad natural observada del clima durante periodos de tiempos

comparables (Pérez et al., 2005).

Carbono. Gas incoloro, inodoro e incombustible que se encuentra en baja

concentración en el aire que respiramos (en torno a un 0,03 % en volumen)

(www.greenfacts.org).

Captura de carbono. La captura de carbono (CAC) es una de las técnicas que

podrían utilizarse para reducir las emisiones de co2 provocadas por las

16

actividades humanas. Esta técnica podría aplicarse para aquellas emisiones que

provengan de grandes centrales eléctricas o plantas industriales

(www.greenfacts.org).

Carbono en la biomasa por encima del suelo. Carbono en toda la biomasa viva

por encima de suelo, incluyendo el tronco, el tocón, las ramas, la corteza, las

semillas y las hojas (FAO, 2010).

Carbono fijado. Se refiere al carbono que una unidad de área cubierta por

vegetación tiene la capacidad de fijar en un periodo determinado (Segura, 1999).

Carbono en la madera muerta. Carbono en toda la biomasa leñosa muerta que

no forma parte de la hojarasca en pie, sobre el suelo o en el suelo. La madera

muerta incluye la madera que yace en la superficie, las raíces muertas y los

tocones con diámetro igual o superior a 1 O cm. o cualquier otro diámetro utilizado

por el país (FAO, 2010).

Ciclo del carbono. Conjunto de cuatro depósitos interconectados: la atmosfera,

la biosfera terrestre (incluyendo los sistemas de agua dulce), los océanos y los

sedimentos (incluso los sedimentos fósiles), (Ciesla, 1996).

Dióxido de carbono. Gas producido naturalmente, también es derivado de la

combustibles fósiles y de la biomasa, así como de los cambios de uso de suelo y

otros procesos industriales (Pérez et al., 2005).

Mega gramo de carbono. Es la asignación de un valor cuantitativo que se le da a

una tonelada que equivale a 1000000g (Rocha, 1994).

17

Plantación. Se definen como bosques de especies introducidas o nativas,

obtenidos mediante plantación o siembra, con pocas especies, una separación

homogénea y árboles con los mismos años de vida (www.greenfacts.org).

Secuestro de Carbono. Incorporación de una sustancia de interés a un

reservorio. A la absorción de sustancias que contienen carbono, en particular

dióxido de carbono, se le suele llamar secuestro de carbono (www.lenntech.es).

Valoración económica. Asignación de valores cuantitativos a los bienes y

servicios proporcionados por recursos ambientales, independientemente de si

existen o no precios de mercado (Adger et al., 1995).

VIII. MATERIALES Y MÉTODOS

8.1. Descripción de la zona de estudio

8.1.1. Ubicación política y geográfica

El presente estudio se ejecutó en las plantaciones de 6, 17, 27, 35 y 44

años respectivamente de S. amara instaladas en el Centro de Investigación .

y Enseñanza Forestal (CIEFOR)-Puerto Almendra, de la Facultada de

Ciencias Forestales de la Universidad Nacional de la Amazonía Peruana,

ubicado al margen derecho del río Nanay a 22 Km de distancia en dirección

Sur-Oeste desde la ciudad de !quitos; geográficamente se encuentra

ubicado en las coordenadas 3° 49' 40" Latitud Sur y 73° 22' 30" Longitud

Oeste, a una altitud aproximada de 122 msnm. En la jurisdicción del Distrito

de San Juan Bautista, Provincia de Maynas, Región Loreto (INRENA,

1995). (Figura 05, 06 y 07 del Anexo).

8.1.2. Vías de acceso

Teniendo como punto de referencia a la ciudad de !quitos, para llegar al

CIEFOR-Puerto Almendra, se puede usar dos medios: Terrestre utilizando

una carretera afirmada y el fluvial por el río Nanay (Figura 05, 06 y 07 del

Anexo).

8.1.3. Clima

Climatológicamente presenta las siguientes características: la precipitación

media anual está en 2979,3 mm; la temperatura media anual es de 26,4 oc;

las temperaturas máximas y mínimas promedio anuales alcanzan 31,6 oc y

21,6 oc, respectivamente; la humedad relativa media anual es de 82,1 %.

19

El área de estudio se localiza dentro de la zona de vida denominada

Bosque Húmedo Tropical (Bh- T) (SENAMHI, 2001).

8.1.4. Geología

La configuración geológica de la zona se enmarca dentro de la

denominada cuenca amazónica, la misma que en su mayor parte se

encuentra cubierta por sedimentos detríticos continentales, los materiales

que conforman la zona a nivel de reconocimiento, pertenecen al sistema

Terciario Superior y Cuaternario de la era Cenozoica (ONERN, 1991).

8.2. Materiales y equipos

8.2.1. Materiales de campo: Botas, Machetes, Camisa manga larga, Capota,

Lápiz, Borrador, Tajador, Tt:iblero, Libreta de apuntes, Forcípula, Wincha, 1

GPS Garmin, Clinómetro ~UUNTO, Plástico (rojo), Tijera, Pilas 2AA y i 1

Chinche. i 1

1

8.2.2. Materiales de gabinete: Papel bond A4, Computadora, Calculadora,

8.3.

Memoria USB, Impresora, C~mara fotográfica, Cartuchos de tinta y plumón

indeleble.

Método 1

1 1

8.3.1. Tipo y nivel de investigaciqn

El tipo de investigación es cuasi experimental de nivel básico (Aivitres,

2004).

8.3.2. Población y muestra

En el CIEFOR-Puerto Almendra se tiene instaladas 12 parcelas de 6, 17,

27, 34, 35, 43 y 44 años de Simarouba amara Aublet "marupa", cuya

20

cobertura arbórea se encuentran inventariada según la identificación y los

registros de los diferentes años de instalación (Cabudivo, 2012).

Muestra

De la población de 12 parcelas se han seleccionado completamente al azar

las parcelas 63 (UTM X= 0680147; UTM Y=9576020), 5 (UTM X= 0680535;

UTM Y= 9577018), 31 (UTM X= 0679667; UTM Y= 9576240), 35(UTM X=

0680056; UTM Y= 9575982) y 7 (UTM X= 0680551; UTM Y= 9576962) de

6, 17, 27, 35 y 44 años respectivamente de S. amara. Fueron medidas su

diámetro y altura mediante un inventario al 100%, esto para proceder a los

cálculos respectivos. (Figura 05, 06 y 07 del Anexo).

8.3.3. Diseño estadístico

Para el estudio se empleó el diseño completamente al azar (tratamiento:

edad), número de repeticiones 3, unidad experimental 5 parcelas, todo esto

con la información que se obtuvo del inventario.

Cuadro 01. Diseño de la Investigación.

Tratamiento: Repeticiones Total Promedio

EDADES (cm) 1 11 111

6 años (bO) bOl bOII bOIII 3

17 años (b1) b11 b111 b1 111 3

27 años (b2) b21 b211 b2111 3

35 años (b3) b31 b311 b3111 3

44 años (b4) b41 b411 b4111 3

8.3.4. Análisis estadístico

En el presente trabajo de investigación se analizó la significancia de los

tratamientos mediante el ANOVA y la prueba de F al 0.05. Se aplicó la

21

Prueba estadística de Tukey al 0.05 para analizar la significancia entre las

repeticiones. Con la ayuda del programa estadístico SPSS versión 20.

8.3.5. Procedimiento

8.3.5.1. Ubicación del área de las parcelas de estudio

Para el presente trabajo de investigación se seleccionó completamente al

azar las parcelas que se muestran en el cuadro 02 de parcelas

demostrativas, en donde están presentes los árboles inventariados objetos

de estudio.

a). Inventario de los árboles

:¡,.. En cada parcela de las plantaciones de S. amara de 6, 17, 27, 35 y 44

años, se inició con la numeración de los árboles mediante plaquitas de

plástico color rojo, continuamente se procedió a medir el diámetro a la

altura del pecho (DAP) a 1.30 m de altura y se registró en la libreta de

campo.

:¡,.. Seguidamente de procedió a realizar la lectura con el clinómetro SUUNTO,

a razón de 20 %, con una altura hasta el ojo del observador de 1.62 m.

).> Luego se procedió a georeferenciar cada árbol para ubicar su localización

en el mapa con la ayuda del programa ARCVIEW.

:¡,.. En gabinete se determinó la altura de los arboles haciendo uso de la

siguiente fórmula propuesta por el manual de usuario del Clinómetro Óptico

SU UNTO.

H = (Lc/10 * d) + ho Donde:

H =Altura total del árbol (m)

Le = Lectura del clinómetro (%)

d =Distancia entre el operador y el árbol (m)

ho =Altura hasta el ojo del operador (m)

22

Cuadro 02. Parcelas demostrativas estudiadas.

N° de Plantaciones Instalación Coordenadas Edad Are a Wde Responsable/ parcelas (año) X y (años) (ha) árboles Instalación

5 Tornillo-Marupa 1996 0680147 9576020 17 0.36 08 E. Stijfhoon/J. Saavedra

7 Marupa 1969 0680551 9576962 44 0.14 65 M. Ríos 31 Agroforestal 06 1986 0679667 9576240 27 4.00 50 R. Cunibertti 35 Marupa 1978 0680056 9575982 35 0.34 39 J. Saavedra 63 Agroforestal 09 2007 0680147 9576020 06 3.5 30 A Cabudivo

b). Modelo de análisis e interpretación de datos

Se midió todos los árboles para obtener la biomasa arbórea tlha, stock de

carbono, secuestro de C02 y el valor económico en nuevos soles de

acuerdo al tipo de cambio actual.

b.1. Determinación del peso verde de la biomasa aérea

Se aplicó el modelo matemático propuesto por (Higuchi y Carbalho,

1994).

Donde:

Bva= Biomasa verde aérea, en Kg.

D= Diámetro a la altura del pecho, en cm.

H= Altura total, en m.

a= 0.026

b= 1.529

e= 1.747

b.2. Determinación del peso verde de la biomasa radicular

El cálculo se realizó teniendo en cuenta el 20 % del peso de la biomasa

aérea.

23

b.3. Determinación del peso verde de la biomasa total

Bvt = Bva + Bvr

Donde:

Bvt = Biomasa verde total, kg.

Ba = Biomasa aérea, kg.

Br = Biomasa radicular, kg.

b.4. Cálculo de la biomasa seca

Bs = Bevt- (Bevt X 40)/100

Donde:

Bs = Biomasa en peso seco

Bsvt = Biomasa verde total (peso verde)

b.5. Cálculo de carbono aéreo total

La biomasa total se multiplicó por 0,5 debido a que la materia seca

contiene en promedio un 50 % de carbono almacenado, para ello se utilizó

la siguiente fórmula (IPCC, 2003).

Donde: CAT = Bs X 0,5

CAT = carbono aéreo total en toneladas de carbono (tC)

Bs = biomasa seca total en tonelada (t)

b.6. Cálculo de carbono radicular

El valor de carbono radicular se obtuvo a través del método indirecto de

cálculo, que consiste en relacionar el carbono aéreo de la especie a través

de la siguiente fórmula propuesta por eiiPCC y se utilizó la relación media

entre biomasa bajo/sobre el suelo de 0,24 para bosque húmedo tropical y

subtropical (IPCC, 2003).

24

CR = 0,24 x (CAT) Donde:

CR = carbono radicular en tonelada por hectárea (Vha)

CA T = carbono aéreo en tonelada por hectárea (Vha)

b. 7. Cálculo de carbono total

Para la estimación del carbono total de la plantación se procedió a sumar el

carbono aéreo total y el carbono radicular.

CT= CAT+ CR Donde:

CT = carbono total en toneladas de carbono (tC)

CAT = carbono aéreo total en toneladas de carbono (tC)

CR = carbono radicular en tonelada de carbono (tC)

b.8. Cálculo del secuestro de dióxido de carbono

Vallejo (2009), Alegre (2008), Gamarra (2001) y IPCC (2003).

co2 = cT x 3.6663

Donde:

C02 = Dióxido de carbono secuestrado, tn/ha

CT = Carbono total almacenado, en tn/ha

3.6663 = Factor de conversión a C02, resultante del cociente de los

pesos moleculares del dióxido de carbono y del carbono.

*(Peso de las emisiones) 1 (Peso atómico del Carbono)

*Peso del C02 = C + 2 X 0 = 43.999915

*Peso atómico del carbono= 12.001115.

*Peso atómico del oxígeno= 15.9994x2 = 31.9988.

25

b.9. Estimación del valor económico del C02 secuestrado

Para la estimación del valor económico del C02 secuestrado, se procedió a

multiplicar la cantidad total de dióxido de carbono, con el respectivo precio

en el mercado, que tiene el carbono en un determinado lugar. Teniendo

para el mes de julio del presente año en promedio € 4,41 que es decir igual

a 16,54 Nuevos Soles por tonelada/hectárea/año.

Fórmula (IPCC, 1996).

VE = co2 X Precio en el mercado

Donde:

VE= Valor económico, t/C02/ha

C02= Dióxido de carbono secuestrado, t/ha

8.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos

./ Inventario forestal de las parcelas de las plantaciones de S. amara .

./ Cálculo de la biomasa arbórea .

./ Cálculo del stock de carbono .

./ Cálculo del secuestro de C02 .

./ Cálculo del valor económico del C02 secuestrado.

8.5. Técnica de presentación de resultados

Los resultados obtenidos en este estudio son presentados en forma de

cuadro de doble entrada y en figuras de barras, interpretadas y analizadas

cada uno de ellas. Presentación que está sujeta de acuerdo a la

concordancia a los objetivos de la investigación.

IX. RESULTADOS

9.1. Biomasa arbórea en plantaciones de S. amara en cinco edades diferentes (t/ha).

En el cuadro 03 y en la figura 01, se presentan los valores de biomasa

arbórea (t/ha), en cinco edades diferentes con distanciamientos de 1Om. X

10m.

La parcela 63 de S. amara de 6 años presenta la menor producción

promedio de biomasa arbórea de 6,45 t/ha, en un área de 3.5 ha, lo que

significa una estimativa total de 19,35 t/ha. Mientras que la parcela 31 de

27 años presenta la mayor producción promedio de 115,93 t/ha en un área

de 4.00 ha, lo que significa una estimativa total de 347,78 t/ha

respectivamente.

Cuadro 03. Biomasa arbórea de S. amara.

EDADES 6 17 27 35 44

150 C'CS e

•O -e- 100 C'CSC'CS a:s.C

~~ 50 E .2 .e

R1 5,44 35,32 116,58 88,57 90,16

TOTAL R2 R3 (t/ha)

7,31 6,60 19,35 18,19 4,80 58,31

101,47 129,73 347,78 71,87 74,88 235,32 97,14 70,75 258,05

115.93

78.44 86.02

J J1

6 17 27 35 44 años

PROMEDIO (t/ha) 6,45 19,44

115,93 78,44 86,02

e EDADES

•PROMEDIO

Figura 01. Promedio de la biomasa arbórea de S. amara.

27

9.2. Stock de carbono y secuestro de C02 en la plantación de S. amara en cinco edades diferentes.

En el cuadro 04 y 05, figura 02 y 03, se presentan los valores del stock de

carbono en tC/ha y secuestro de C02 expresado en tC02/ha, en

plantaciones de S. amara en cinco edades diferentes con distanciamientos

de 10m. x 10m.

La parcela de S. amara de 6 años presenta el menor stock de carbono

(tC/ha) con un valor promedio de 4.00 tC/ha y con un total de 12,00 tC/ha.

Con una menor capacidad de secuestro de Dióxido de carbono (C02)

promedio de 14,66 tC02/ha en un área de 3.5 ha, lo que significa que se

estima un total de 43,98 tC02/ha. Mientras que la parcela de 27 años

presenta el mayor stock de carbono con un promedio de 71,87 tC/ha y un

total de 215,62 tC/ha. Con una mayor capacidad de secuestro de Dióxido

de carbono (C02) promedio de 263,51 tC02/ha en un área de 4.00 ha, lo

que significa que estimativamente secuestra 790,54 tC02/ha.

Cuadro 04. Stock de carbono de S. amara.

TOTAL PROMEDIO EDADES R1 R2 R3 (tC/ha) (tC/ha)

6 3,37 4,53 4,09 12,00 4,00 17 21,90 11,28 2,98 36,15 12,05 27 72,28 62,91 80,43 215,62 71,87 35 54,92 44,56 46,42 145,90 48,63 44 55,90 60,22 43,86 159,99 53,33

28

- 80 71.87 ~ 70 -g60

g 50 o -e 40 ca •EDADES (,) 30 G) •PROMEDIO "'' 20 ..ll::

.S 10 U)

o 6 17 27 35 44

años

Figura 02. Promedio del stock de carbono en S. amara.

Cuadro 05. Secuestro de C02 de S. amara.

TOTAL PROMEDIO EDADES R1 R2 R3 (tC02/ha) (tC02/ha)

6 12,37 16,62 15,00 43,98 14,66 17 80,29 41,35 10,91 132,54 44,18 27 264,99 230,66 294,90 790,54 263,51 35 201,34 163,36 170,20 534,90 178,30 44 204,95 220,80 160,82 586,56 195,52

---300 263.51 o

e 250 o .a

178.30195.52 ... ~ ca 200

.e <D-"''S 15o

•EDADES e o 1;; ::. 100 •PROMEDIO G) :S (,) 50 G) U)

o 6 17 27 35 44

años

Fig~ra 03. Promedio del secuestro de carbono de S. amara.

s- ::¡o

29

9.3. Valoración económica (S/. tC02/ha).

En el cuadro 06 y figura 04, se presenta la valoración económica del

secuestro de dióxido de carbono (C02) expresada en Nuevos soles

SI. tC02/ha, en plantaciones de S. amara de diferentes edades con

distanciamientos de 10m. x 10m.

La parcela de S. amara de 6 años presenta el menor promedio del valor

económico del secuestro de C02 con 242,50 Nuevos soles en un área de

3.5 ha, lo que significa que estimativamente en total secuestra 43,98 t/ha y

obtiene un valor de 727,49 S/.tC02/ha. Mientras que la parcela de 27 años

presenta el mayor promedio del valor económico del secuestro de C02 con

4358,52 Nuevos soles en un área de 4.00 ha, lo que significa que

estimativamente en total secuestra 790,54 t/ha y obtiene un valor de

13075,56 S/.tC02/ha. respectivamente.

Cuadro 06. Valor económico en las cinco edades de S. amara.

EDADES R1 6 204,53 17 1327,93 27 4382,909 35 3330,156 44 3389,823

~- 5000 J ~ Ci4000 o .e -~ (;;¡ 3000 EO

R2 274,85 683,89

3815,08 2702,01 3652,01

TOTAL R3 (S/.tC02/ha)

248,11 727,49 180,47 2192,29

4877,57 13075,56 2815,16 8847,33 2659,95 9701,78

4358.52

2949.1 .f233.93

-g ~ 2000

8!!!. 1000 730.76

Q) ._N Q o O -o ~

242.50

-----6 17 27 años

35 44

PROMEDIO (S/.tC02/ha)

242,50 730,76

4358,52 2949,11 3233,93

IIIEDADES

•PROMEDIO

Figura 04. Promedio del Valor económico del C02 secuestrado de S. amara.

30

9.2. Análisis Estadísticos de las plantaciones de S. amara.

Con respecto al análisis estadístico, en el cuadro 08, 09, 1 o, 11 y 12, se

presenta el Promedio ± Desviación estándar y el Análisis de Varianza,

determinándose el nivel de significancia con la Prueba de F al 95 % de

probabilidad entre los cinco tratamientos; donde indica que son

significativos, es decir que al menos un tratamiento o más tiene mayor o

menor valor en sus variables respectivas.

En la Prueba de Tukey, cuadro 13, muestran que los tratamientos de 6 y 17

años no hay diferencia significativa (a=a) entre sí, en todas las variables,

pero sin con los tratamientos de 27, 35 y 44 años. El tratamiento de 27

años estadísticamente dio mejor resultado y no hay diferencia significativa

con el tratamiento de 44 años, sin embargo con la de 35 años si hubo

diferencia significativa en todas las variables.

Cuadro 07. Promedio± desviación estándar de las variables S. amara en cinco edades diferentes.

Tratamientos Biomasa stock de arbórea(t) carbono(tC/ha)

ES 6,45±0,94a 4,00±0,59a E17 19,44±15,30a 12,05±9,48a E27 115,93±14,14b 71,87±8,77b E35 78,44±8,90cd 48,63±5,52cd E44 86,02±13,67bc 53,33±8,48bc

Anova(sig) 0,000 0,000

Leyenda: E= Edad Sig= Nivel de significancia a= Letras iguales no hay diferencia significativa b= Letras iguales no hay diferencia significativa cd= Hay diferencia significativa ab= Hay diferencia significativa ac= Hay diferencia significativa be= Hay diferencia significativa

Secuestro de Valor ecónomico C02(tC02/ha) (S/.tC02/ha)

14,66±2,14a 242,50±35,49a 44,18±34,78a 730,76±575,16a 263,52±32,15b 4358,52±531,66b 178,30±20,24cd 2949,11±334,81cd 195,52±31, 08bc 3233, 93±514, 08bc

0,000 0,000

31

Cuadro 08. Análisis de Varianza para la variable Biomasa Arbórea.

Fuente de gl se CM Fe Ft95%

Variabilidad Tratamiento 4 6942,65 1735,66 3,54 2,53 Error 70 34294,32 489,92 Total 74 27351,67 FCarculada > FCritica= La diferencia es significativa

Cuadro 09. Análisis de Varianza para la variable Stock de Carbono.


Varianza Tratamiento 4 2668,12 667,03 3,54 2,53 Error 70 13181,67 188,31 Total 74 10513,55 FCarculada > FCntica= La diferencia es significativa

Cuadro 10. Análisis de Varianza para la variable Secuestro de C02.


Varianza Tratamiento 4 35869,39 8967,35 3,54 2,53 Error 70 177206,86 2531,53 Total 74 141337,47 FCarcurada > FCritica= La diferencia es significativa

Cuadro 11. Análisis de Varianza para la variable Valor Económico.


Varianza Tratamiento 4 9813515,77 2453378,94 3,54 2,53 Error 70 48476270,34 692518,15 Total 74 38662754,57

FCarculada > FCritica= La diferencia es significativa

32

Cuadro 12. Prueba estadística de F y Tukey de los 5 tratamientos para la

variable Secuestro del C02•

Secuestro Prueba de F Prueba de Tukey

del C02 Total Significancia Significancia (t/ha) 95% 95% Especie Edades

6 43,98 No significativo No significativo

17 132,54 Significativo Significativo

S. amara 27 790,54 No significativo Significativo



Cuadro 13. Análisis del suelo de las diferentes edades de las plantaciones.

Especie Edades pH Análisis mecánico del suelo 6 4,03 Franco arenoso

17 3,80 Franco arcilloso

S. amara 27 4,51 Franco arcilloso

35 3,76 Franco arcilloso

44 3,63 Franco arenoso

XI. CONCLUSIONES

1. La mayor producción en promedio de biomasa arbórea (115,93 t/ha) se ha

obtenido en la plantación de 27 años; mientras que la menor producción en

promedio se ha determinado en la plantación de 6 años con 6,45 t/ha.

2. El mayor stock de carbono se ·presenta en la plantación de 27 años con

promedio de 71,87 tC/ha, seguido por la plantación de 44 años con 53,33

tC/ha; obteniendo los menores rendimientos en stock en las plantaciones

de 6 y 17 años con 4,00 y 12,05 tC/ha respectivamente.

3. El mayor secuestro de carbono se presenta en la plantación de 27 años

con un promedio de 263,51 tC02/ha, seguido por la plantación de 44 años

con 195,52 tC02/ha; obteniendo los menores rendimientos en stock en las

plantaciones de 6 y 17 años con 14,66 y 44,18 tC02/ha respectivamente.

4. La plantación que obtuvo mayor resultado en valor económico fue la de 27

años con un promedio de 4358,52 nuevos soles/tCOz/ha, seguido de la

plantación de 44 años con 3233,93 nuevos soles/tC02/ha y los menores

rendimientos se han obtenido en plantaciones de 6 y 17 años con 242,50

nuevos soles/tCOz/ha y 730,76 nuevos soles/tCOz/ha respectivamente.

5. La mayor biomasa de la plantación de 27 años estaría influenciado por el

mayor pH 4,51 del suelo.

X. DISCUSIÓN

Con mayor producción promedio de biomasa arbórea de S. amara fue la

plantación de 27 años con 115,93 tlha con respecto a las plantaciones de

mayor edad como de 35 años (78,44 t/ha) y 44 años (86,02 tlha); estos

resultados se han obtenido posiblemente porque el suelo de la plantación

de 27 años tiene mayor pH (4,51); lo que no ocurre con las plantaciones de

35 años (pH 3, 76) y de 44 años (pH 3,63) como lo manifiesta (Cabudivo

2005). En otro estudio Tang (2011 ), obtuvo resultados mayores para la

producción de biomasa arbórea de 181 ,41 tlha en la parcela 11 y a la

parcela VI con menor producción con 134 313,71 kg/ha (134,31 tlha), en el

arboretum "El Huayo" del CIEFOR Pto. Almendra, Loreto-Perú.

La plantación de 27 años con un promedio de 71,87 tiC/ha es la mayor en

el stock de carbono y la menor con 4,00 tiC/ha, la plantación de 6 años.

Glave et al (2001), en un estudio realizado muestra que el carbono

almacenado por hectárea se estima en 3,55 tC, lo que implica que para el

área actual de bosque estudiado (12.7 ha), el stock de carbono

almacenado asciende a 42,54 tC, proyectando estos resultados para un

área reforestada de 200 ha, el stock de carbono almacenado podría

alcanzar 670 tC. Mientras que Balbinot et al. (2007), obtuvo en sus

resultados un total de carbono fijado para la plantación de Pinus con más

de 15 años de 102 Mg.C.ha-1 muy próximo a lo encontrado por

Schumacher (2002): 114,84 Mg.C.ha-1 y 133,39 Mg.C.ha-1 en plantaciones

de Pinus taeda con 15 y 20 años respectivamente, en Rio Grande do Sul.

41

La cantidad de carbono almacenado y dióxido de carbono secuestrado en

las plantaciones, están influenciados por la edad de la plantación, la

relación entre la altura y los diámetros de los arboles como lo menciona

Gómez et al., (2000); en un estudio realizado en los sitios quinta Buenos

Aires, Estelí y Aurora, Nueva Segovia, que los árboles con mayor altura y

diámetro van a secuestrar mayor Dióxido de Carbono en su biomasa aérea,

en comparación con los de menor altura y diámetro.

La plantación con mayor C02 secuestrado es la de 27 años con un

promedio de 263,51 t/C02/ha, parcela 31 y al menor de 6 años con un

promedio de 14,66 t/C02/ha. En un estudio realizado por Acosta (2004), en

bosque secundario obtuvo un valor de 165,17 tC/ha. El mayor valor

encontrado a través de este estudio se explicaría por la presencia de

árboles de mayor DAP. Por otro lado Brown (2000), cita que el bosque

tropical húmedo promedio esta entre 155 a 160 tC/ha de biomasa en pie,

en América Latina y Asia, y en África alcanza 187 tC/ha. Así mismo Alegre

(1992), en investigaciones en Pucallpa y Yurimaguas, trabajando con

bosque secundarios de 15 años, Yurimaguas reporta 185,3 tC/ha y

Pucallpa 126,1 tC/ha. Pucallpa en plantaciones de 30 años con Hevea

reporta 74,0 tC/ha. En tanto Días y Molano (2002), en otro estudio

realizado sobre captura de C02 por plantaciones del genero EUCAL YPTUS

establecidas por el PRECA en tres cuencas carboníferas De Cesar, Valle

del Cauca-Cauca y el altiplano Cundiboyacense, obtuvo un resultado de

C02 capturado (Toneladas) de 11,285 tn para la cuenca Altiplano 22,022 tn

para el Valle del Cauca y 56,850 tn para la cuenca De Cesar.

42

Con mayor valor económico en soles fue la plantación de 27 años con un

promedio de 4358,52 S/.tC02/ha y con menor a la plantación de 6 años con

242,50 S/.tC02/ha. En otro estudio realizado por Quintana (2008), en su

trabajo sobre valoración económica de bienes y servicios ambientales de la

cuenca del río Nanay, aplicó el método estratificado y al azar, cubriendo

toda el área y las comunidades comprometidas en ella; mientras que para

el cálculo de la valoración económica, empleó el método de valoración

contingente mediante la elaboración de encuestas. Además, determinó que

la conservación de la biodiversidad de la cuenca del Nanay tiene valores

referenciales de US$ O, 15 a US$ 8,81 ha/año; y estima que la calidad y

cantidad de agua, presenta valores referenciales de US$ 1 O a US$ 20

ha/año; siendo US$ 61857,4 anuales la cantidad de captación económica

que posee la mencionada cuenca por concepto de bien hídrico. Por otro

lado Scarpinella (2002), citado por Renner (2004), menciona que el pago

por tonelada de carbono para proyectos forestales de MOL varía entre US$

4,00 y US$ 7,00 por tonelada fijada. En cuanto el Banco Mundial estima

que el valor de mercado de carbono esta entre US$ 5,00 y US$ 15,00 por

tonelada de carbono fijado (BNDES y MCT, 1999). A diferencia de Stuart

et al. (1998), estima una tonelada de carbono en US$ 12,00.

XII. RECOMENDACIONES

Para obtener similar resultado que la plantación de 27 años se recomienda

realizar nuevas plantaciones en la zona de la parcela 31.

La Universidad Nacional de la Amazonía Peruana y la Facultad de Ciencias

Forestales, que brinde charlas y seminarios para conocimiento de la

población en general sobre la importancia de valorar los bosques y

aprovecharlos de manera racional y sostenible, sobre todo por el papel que

cumplen como servicio ambiental.

Para efectos de valorizar económicamente el secuestro de C02 por parte

de los bosques de la Amazonía Peruana, se tener en cuenta los estudios

de inventarios forestales realizados en diferentes concesiones de la región

Lo reto.

XIII. BIBLIOGRAFÍA

AGOSTA, R.J.E. 2004. Determinación de captura de carbono en dos tipos de

bosque con manejo (Sistema Agroforestal) y sin manejo (Bosque

secundario) en la localidad de Zungarococha. Tesis (Ingeniero Agrónomo).

lquitos, Perú. Universidad Nacional de la Amazonía Peruana, Facultad de

Ciencias Forestales. 90p.

ADGER, W,N.; BROWN, K.; CERVIGNI, R. Y MORAN, D. 1995. Total econome

value of forests in México.

ALA TORRE, G. 1995. Mejorar la captación y retención del carbono. Boletín

informativo: Bosques y desarrollo. No 14 OIMT. México 44p.

ALEGRE, J. 1992. Reservas de carbono con diferentes sistemas de uso de la

tierra en dos sitios de la Amazonia peruana. INIA-PERU.

ALEGRE, J. 2008. Manejo de Sistemas Agroforestales para la recuperación de

los suelos degradados de la Amazonía y generación de servicios medio

ambientales. En: XI congreso Nacional y IV Internacional de la Ciencia del

Suelo. "Suelos: Agricultura Sustentable, Biodiversidad y Agroforestería para

el Desarrollo Rural". Tarapoto- Perú. 34-50p.

ALVITRES, V., J.FUPUY, A.CHAMBERGO, 2004. Proceso y Registro de fuentes

documentales: Fichas de Investigación. Manglares, Revista de

Investigación de la Universidad Nacional de Tumbes 2(1 ): 65-85p.

AZQUETA, D. 2004. Valoración económica de la calidad ambiental. McGraw-Hill.

Madrid. 273p.

BALBINOT, R.; VALERIO,A.F.; SANQUETTA,C.R; CALDEIRA,M.V.W.;

SILVESTRE, R. 2007. Estoque de carbono em plantagoes de pinus spp. Em

39

diferentes idades no sul do estado do Paraná. FLORESTA, Curitiba, PR, v.

38, 317-324p.

BN, 2013. BANCO DE LA NACIÓN DEL PERÚ. Tipo de cambio. Julio-2013.

BARSEV, R. 2002. Guía metodológica de valoración económica de bienes,

servicios e impactos ambientales. Primera edición. Nicaragua. 148p.

BROWN, S. 2000. Los Bosques Tropicales ¿Fuentes o sumideros de carbono?

www.google.com Pagina Web htpp:wrm.org.uy/.

CABUDIVO, A 2012. "Alternativas tecnológicas para la fabricación de prototipos

de construcción no estructural y mueblería a partir de la madera de

plantaciones de diferentes edades, CIEFOR- Pto. Almendra, Loreto-

Perú. Proyecto de Investigación. Informe Anual. Oficina General de

Investigación. Universidad Nacional de la Amazonía Peruana. lquitos-Perú.

49p.

CABUDIVO A, J. E. ALVAN; A E. MAURY; P. A ANGULO; J. ARELLANO; S.

QUINTANA 2005. "Cuantificación del efecto del ciclaje de biomasa en la

concentración de nutrientes en suelos de plantaciones forestales Pto.

Almendra-Loreto. Proyecto de Investigación. Informe Anual. Oficina

General de Investigación. Universidad Nacional de la Amazonía Peruana.

lquitos-Perú. 23 p.

CARRANZA, C.F.; BRUCE, AA; ECHEVERRÍA, J.; TOSI, J. Y MEJIAS, R. 1996.

Valoración de los servicios ambientales de los Bosques de Costa Rica.

Centro Científico Tropicai/ODA/MINAE. San José Costa Rica 77p.

CIESLA W. M. 1996. Cambio climático, bosque y ordenación forestal. Una visión

de conjunto, Roma, Italia FAO 115p.

CONAM, 2001. Informe Nacional sobre el Estado del Ambiente. Geo-Perú 167p.

40

CHAMBI, C.P.P. 2001. Valoración económica de captura de carbono mediante

simulación aplicado a la zona boscosa del río lnambari y Madre de Dios.

Perú 130p.

DÍAS, S.X. Y MOLANO, M.A. 2002. Cuantificación y valoración económica de la

captura de C02 por plantaciones del género Eucalyptus establecidas por el

PRECA en las cuencas carboníferas de Cesar, valle del Cauca-Cauca y

altiplano Cundiboyacense. Revista Forestal Iberoamericana Vol. 1 Na 1: 92-

102p.

FAO. 2010. Evaluación de los recursos forestales mundiales. Informe nacional.

Roma. 32p.

FEARNSIDE, P. M. 1994. Biomassa das florestas amazónicas brasileiras. In:

Anais do seminário Emissao por seqüestro de C02 urna nova oportunidade

de negócios para o Brasil. Rio de Janeiro. 95-124p.

FRANCO, S.M. 2009. Estimación de la captura de carbono en zonas forestales. El

caso del Parque Nacional Nevado de Toluca. 18. Edición. Toluca-México.

27p.

GAMARRA, J. 2001. Estimación del contenido de carbono en plantaciones de

Eucaliptus globulus Labill en Junín, Perú. En Simposio Internacional de

Medición y captura de carbono en ecosistemas forestales del 18-21de

Octubre.Valdivia-Chile.21 p.

http://www.chilepaisforestal.cl/_file/file_ 367 _ 3457pf_ficha%20n%C2%BA 15

_la%20captura%20de%20carbono. pdf.

GAYOSO, J. 2002. Medición de la capacidad de captura de carbono en bosques

nativos y plantaciones de chile. Revista Forestal Iberoamericana Vol. 1 No

1. Chile. 13p.

41

GLAVE, M. Y PIZARRO, R. 2001. Valoración económica de la diversidad

biológica y servicios ambientales en el Perú. IRG/BIOFOR. Perú 419p.

GLOSARIO DE LOS RECURSOS FORESTALES 2013. Greenfacts, España.

Mayodel20 13. Disponibleenlnternet: http://www.greenfacts. org/es/glosario/ab

c/bosque-recursos-forestales. htm

GÓMEZ, V. Y OVIEDO, S. 2000. Estudio sobre Sobre Fijación de Carbono en

Plantaciones de Pinusoocarpa, de 11 años de edad de los Sitios Quinta

Buenos Aires, Estelí y aurora, Managua, Nicaragua. UNA 57 p.

GUTIÉRREZ, V. Y G. LOPERA. 2001. Valoración económica de la fijación de

carbono en plantaciones tropicales de Pinus patula, Universidad Nacional

de Colombia, 19p.

HALL, D. 1998. La biomasa un sustituto energético: sustitución de combustibles

fósiles o sumideros de carbono, las repercusiones del uso de biomasa para

el Protocolo de Kyoto. En: Actualidad Forestal Tropical. 4-9p.

HIGUCHI, N., Y CARBALHO, J. A. 1994. Fitomassa e conteudo de carbon de

species arbóreas da Amazonia. In: Anais do seminário Emissao por

seqüestro de C02 urna nova oportunidade de negócios para o Brasil. Rio

de Janeiro. 125-153p.

INSTITUTO NACIONAL DE RECURSOS NATURALES. 1995. Guía explicativa

del mapa Forestal. Ministerio de Agricultura. Lima, Perú.

IPCC (lntergovernmental. Panel on Climate Change). 2003. Good practice

guidance for land use, land-use change and forestry. Japan: lnstitute for

Global Environmental Strategies (IGES) - IPCC. 628p.

IPCC (lntergovernmental Panel on Climate Change). 2006. Guidelines for National

Greenhouse Gas Inventaries- Reference Manual Volume No 3.

42

KREBS. 1995. Valoración de los servicios ambientales de los bosques tropicales.

Costa Rica-San José ODA, MINAE.

MALCA, S.G.A. 2008. Estimación de la capacidad de captura de C02 en bosques

secundarios del trópico amazónico como indicador de Valoración

Económica, Loreto-Perú 130p.

MEDINA, C. 2006. Indicadores de impacto de los sistemas forestales y

agroforestales. POSAF 11. 1-26p.

MONTOYA, G.; SOTO, L.; DE JONG, B.; NELSON, K.; FARIAS, P.; YAKACTIC,

P. Y TAYLOR, J. H. 2002. Desarrollo forestal sustentable: Captura de

carbono en las zonas tzeltal y tojolabal del estado de Chiapas. The

Edinburgh Centre for Tropical Forests. Chiapas-México 50p.

ONERN. 1976. Guía explicativa del mapa ecológico del Perú. Lima, Perú. 146p.

ONERN. 1991. Estudio detallado de suelos y uso de la tierra (!quitos), Oficina

Nacional de Evaluación de Recursos Naturales. 153p.

PACHECO, A. M. J. 2011. "Valoración económica de los bienes y servicios

ambientales de los bosques de la zona de Puerto Almendra-Nina Rumi

Lianchama, río Nanay, Loreto-Perú". Tesis para optar el título de Ingeniero

en Ecología de Bosques Tropicales. Facultad de Ciencias Forestales.

Universidad Nacional de la Amazonía Peruana. lquitos-Perú. 83p.

PARRA, A.; AMARILLA, S.; LEIVA, D.; BALBUENA, C.; SANTAGADA, E. 2009.

Guía para la elaboración de proyectos MDL forestales. Asunción, PY: IDEA

1 SEAM 1 FAO. 60 p.

PEÑA, E. Y BENT, L. 2007. El mercado de carbono. Cámara de comercio

colombo Americana. Perspectiva, Edición 15. Colombia 3p.

43

PEREZ E. et. al.; 2005. Potencial de plantación y fijación de carbono. Tomo 11.

MAGFOR- PROFOR PP 15, 16, 18, 165p.

QUINTANA, S.V. 2008. Valoración económica de bienes y servicios ambientales

de la cuenca del rio Nanay para un programa de gestión. Tesis para optar

el grado académico de Doctor en Ciencias Ambientales. Universidad

Nacional de Trujillo. Escuela de Post Grado.Trujillo.80 p.

RENNER, R.M. 2004. Seqüestro de carbono e a viabiliza<;ao de novos

reflorestamentos no Brasil. Disserta<;ao apresentada como requisito parcial

a obten<;ao do grau de Mestre em Ciencias Florestais do Curso de

PósGradua<;ao em Engenharia Floresta!, Setor de Ciencias Agrárias,

Universidade Federal do Paraná. 147p.

ROCHA, J.S. 1994. A seguranca de estructuras de madeira determinada a partir

de variabilidada de densidade básica e de propiedades mecánicas de

madeiras amazónicas. Desertacao a presentada a escala superior de

agricultura "Luz Queiroz" de la Universidad de Sao Paulo, Brasil.141 p.

SALOMON, E.P.; VILLE, C.A. Y DAVIS, P.W. 1987. Biología. Nueva Editorial

lnteramericana. México, D.F. 1325 p.

SCARPINELLA, G. A. Reflorestamento no Brasil e o Protocolo de Quioto. Sao

Paulo, 2002, 182 p. Disserta<;ao de Mestrado. USP.

SECRETARÍA GENERAL DE LA COMUNIDAD ANDINA (SGCAN) Y AGENCIA

ESPAÑOLA DE COOPERACIÓN INTERNACIONAL (AECID). 2007.

Bosques y Mercado de Carbono, Potencial del MOL Forestal en la

Comunidad Andina. Lima, Perú. 48p.

SECUESTRO DE CARBONO. España. Junio2013.

<http://www.lenntech.es/Secuestro-de-carbono-2013/index.html>

44

SEGURA, M. 1999. Valoración del servicio y almacenamiento de carbono en

bosques privados en áreas de conservación, cordillera volcánica central de

Costa Rica. CATIE. Tumalba. Costa Rica. 132p.

SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA e HIDROLOGÍA (SENAMHI). 2001.

Evaluación meteorológica, !quitos - Perú. Boletín Regional. Dirección

Regional de Loreto SENAMHI. !quitos, Perú. V. 01 No 7, 13p.

SENDEC02, La Bolsa de C02, Sistemas de Electrónico de negociación de

derechos de Emisiones de Dióxido de Carbono. Paseo de Gracia, 19 - 3ra.

Planta 08007 Barcelona. Teléfono: +34 93 241 47 23; Fax: +34 93 304 16

94. Código de Localización Reuters: Sendeco. Disponible en

:www.sendeco2.com; [email protected]

STUART, M.; MOURA COSTA, P. 1998. Climate changa mitigation by forestry: a

review of international initiatives. Policy that works for forests and people

series No. 8. lnternational lnstitute for Environment and Development,

Londres, Reino Unido.

TANG, R.M.A. 2011. Producción de biomasa vegetal y concentración de

macronutrientes de la cobertura boscosa y suelo de las parcelas 11, IV, y VI

del Arboretum "El huayo" Puerto Almendra, Loreto-Perú. (Tesis para optar

el título de Ingeniero en Ecología de Bosques Tropicales), !quitos- Perú.

VALLEJO, A. 2009. Cambio climático, bosques y uso de la tierra. Curso

Formulación de Proyectos MOL Forestal y Bioenergía. Carbón Descisions.

Buenos Aires. Argentina. 29p.

ZAMORA J, QUIROS. 2000. Terminología forestal de uso común en centro

América. Manejo Forestal tropical. CATIE, Unidad de manejo de bosques

naturai.N14,Junio,2000.1SNN.1409-345p.

ANEXOS

LEYENDA [f] CutttiD Ta~llCO N'OI

l!!iillaaé~ c.ttuo G;lcctrcw•

NQIIMlt

nutMm

l D tlUIICt!>l ltt&ftt<O, Qldl~ltf M t<Uil>o

• O IIUil<•!>l lcU¡~<<•ctfllcttlklfNrGuiW>

jo tQ"c ll<IIU~O

6Q llullc•b141 lt}ltyoyHaw.

,o 111111<•0. 4Cidllllpllll'l¡lly

'S 11111.6!11 41 C&ftlqOit T llcll Cl\it ~ 0 PlllllCttf 41 TMtftO, MtN~ T Kla)'IIII'O

to011111l<•N (CMIIIIplii'DI

11 Onurt<•lil4cTM•ion'OI

n0ttUIIC•N«ltft,Ccft,lltc

80t¡wlmr"U•44l (hl'llu)

uOAm~ccmo•a

11 D!l!lCIOIMC!tiiOibt~• ll O riiiK~!>I u Huy111ro, TMilo,t.Utllpl yQvdl~

16 0 F1Uti6N 41HII)'IVII), TMdiO,MbVplfCCt-0

11 0nua6bl 4tTMtHo,Mtt11~fCIIIltrD

1$ BJ 111111<•111 ltTMtiO, Mtl'llli' 1 KOCI~

·~ GllllllMII (tiiii!I,AIIlliVOflC<tl hi)'O 1$0 MIIIICtN 4<TMtiOII'Ol

11 0FI«~a6bl4cCclroyc~

ll 0Mtli Cul¡ltl Ce lt lltOIIIHc lftll•ldl IOtlllll

(t)OttuK~bl 4cUelll

~tlilil!ttUiiCtiii(IMMII

Tt~4t tot~DI

8J tDf\11 •11<11'1~40 o &Oli;U le Nrtlll btJt Q 80~11 (111(1'111 !DU!t

(]J IJOl p-'tl6~11

~ ................ ~.N

~:('IUI 11~ ••,nl~ttw.V.at. ~ ....... Jf .. , .. , ..... ~.

"" . ¡fJ I'AC UlTAO OC lflCCNICRIA ,ORCSTAl

~·' litKtnlritloli;tnlcb AoUttt'>P<IIIU hrl.fub1~1•

a.o .... l:r.- •: ,...~lclaofl hl(ltrauttt-~ 11\\l'l'IIO>h-111"""'*~•-IOIS!II ,.,,

CAIII\1'0 !CO\ótlCOYCilCill01nU11COI"I

•J«•

"'"' ,-, "'''"'' ·1 úil: "~ sw:.vm lloti,!Otlth61o -tii.IZ "' -IHI

46

Figura 05. Mapa de evaluación de las parcelas: 5(17 años) y 7(44 años).

LEYENDA

lf IIIIJ!blf MCN!Id~Cl IS D rJijt&Otlll.lHat)IV.O,TI>'I>I4MIIOJ9iYQIIilot

ll Dllu!10tii41Hillt

~~ o IIUI10t114114'C•«fMll!llfl'lllktlOOI

11 O IIUI&OtlltC•Abcm~l!ll!•llfMJilkl lj D lllli&OCoi41CIIl!ICCi!V

ll O lll;t&OtlliH~ollfMMIIfllllkllóCO lt [J fiUIIOIIIIITI>'I>hN'6l

JI 0 liiiiiOiill.lAp ..

11 ~~ llllltotllt!Cillll~.q¡I~CW~tw, Mlllll$lllf

l! DlilltiOtllltTMoi41~~Hii)l11107CM ¡¡ o fiiiiiOtlli!Tl)'io!ON'Ol

K Ei]llwlt. ilflltJV?lrfl!!

11 O f.I*<Otccrc¡u

n DCIIlp?O!~>onr Cl D M'CU¡wlt!lifj(jlftHI ~fi~CiiiMI~ ¡¡ ~~ Tlll!li1Aili40tclocltlyet<idrc.4d CIIFOk

i1 0Tillcr41C¡rpll~il.l!WOk 41 E3 At:11'14110411Ciro~ lt • Mllcci4d CIIFOl

11 O Ylll!lf l.ll.Ntllultl.fc(T~) se O CU!~~t IIH~cAlcllM SS D !M¡Il OlpM 1'1) 411 CllloO lllf.l) AIIX141&

SI o fiiiiiOl:HikCiHJI

n Orot:.~Ji

Toto«l"l"

o~~~·flttltclllo D l'oi\IUCKIJ'IUlll,l

D itotttHCIIJ'IUIDMII.

O~tottHUlltlo CJ Uotpll\oplkl

120 120 llttros

47

680100 680400

Figura 06. Mapa de evaluación de la parcela: 31 (27 años) y 35(35 años).

LEYENDA

1111lt~tvll

rs O Ob1t2cii'~ q;;y•1!0. Torqil¡, lb•1~ yO•ilnr.;~ rl G Pb~Wl1& P¡~,AI:i~'l ylcclc ~ayo

1t O Pb~taciii&Tordb~'02

1S O Ob~~JciinC:tp¡AI~I4C4~(uo:i:l ro~bl

11 O 111•ucii•~EIJ«inrolll~.*lr,n~l1t'IOO ll O Obw•diTo•llb.lb••PS.~ill"',.,Y~~·wi ll EJ Ob~xihdcC;~~;Io.Odbcord\l•.ylbJar.~ldlla ll o ~~~-acijg~Tortil!.lbr¡p,~il)"IIOYCI410

.H O Obll2ciii~To•lll~'O&

11 0 Ob'I.Xnldllb•lriWOl

.H O Plllbcil!~Orilo 11 D AliOli\" El ~tlAYó 41 o~~lll<iimr~ ¡~ O C;wril d1 P~e¡, Ail11do

¡1 DZJ Pllll2cii•óc llo(u

TfOl!Elflll

o~lltfiii"!I.IO o~~~(ltflllteü

l)~¡q

~~ .. ,..._ .... .,t,,~~w.p;t,,~ •

~ ... ~ ... ~ ..., ...

P.IC ULTAO 0[ INC[AICGIA 'OmTAl ;¡ 1 :..,.., ~tttl!ltlLt~fttlil~ ÁOI•titl!lllll

~riJuhtlo

Oo(ttMo l: ltt.to• •: Qldttlllll hftlldftl-~ nlll'ton"~'"""'lto-'>~,...,o,.ln

~: (~fll\1~ tc~tOGICOY awno munco~·l t)Ue

.,., !"""'"'""'' ·llllh:l:~ m.tm .,.,..,

lttotlll.lll -..:-1111

48

Figura 07. Mapa de evaluación de la parcela 63 (6 años).

49

Figura 08. Toma de datos del DAP de los árboles de S. amara.

Figura 09. Toma de datos de la altura de los árboles de S. amara.

Figura 1 O. Georeferenciación de los árboles de S. amara inventariados.

50

Cuadro 14. Datos del inventario de S. amara realizado en la parcela 5 (17 años).

No ALTURA de DISTANCIA HASTA EL

árbol DAP CLINOMETRO ENTRE EL OJO ALTURA GPS ÁRBOL YEL DEL OPERADOR OPERADOR TOTAL

(cm) (%) (m) (m) (m) UTMX UTMY 1 19,4 8,5 23 1,62 21,17 680535 9577018 2 18 10,9 19 1,62 22,33 680525 9577000 3 23,6 8,3 19 1,62 17,39 680521 9577006 4 24,8 7,3 22 1,62 17,68 680509 9576996 5 13,5 11 11 1,62 13,72 680452 9576948 6 10,9 9,6 12 1,62 13,14 680468 9576964 7 13,1 9 10 1,62 10,62 680449 9576984 8 10,6 8,1 10 1,62 9,72 680443 9576978

51


Wde DAP CLINOMETRO DISTANCIA ALTURA ALTURA GPS árbol (cm) (%) ENTRE EL HASTA EL TOTAL

ARBOLYEL OJO (m) UTMX UTMY OPERADOR DEL

(m) OPERADOR (m)

1 38,4 11 20 1,62 23,62 680551 9576962 2 27,2 9 20 1,62 19,62 680556 9576958 3 36,5 11 23 1,62 26,92 680559 9576958 4 33,7 10 25 1,62 26,62 680562 9576958 S 23,2 8 21 1,62 18,42 680575 9576952 6 45,9 10 21 1,62 22,62 680600 9576948 7 32,9 9 23 1,62 22,32 680596 9576946 8 33,6 12 22 1,62 28,02 680592 9576944 9 39,5 11 21 1,62 24,72 680587 9576946 10 26,5 10,8 20 1,62 23,22 680580 9576948 11 25,7 7 20 1,62 15,62 680578 9576946 12 35,4 9 25 1,62 24,12 680571 9576948 13 27,1 7,2 21 1,62 16,74 680566 9576950 14 42,8 8,6 25 1,62 23,12 680554 9576950 15 23,9 7 25 1,62 19,12 680551 9576952 16 26,3 8 20 1,62 17,62 680549 9576950 17 25,7 10,4 23 1,62 25,54 680560 9576946 18 29,4 10,8 20 1,62 23,22 680562 9576946 19 26,9 11 20 1,62 23,62 680567 9576946 20 30,8 10 25 1,62 26,62 680575 9576946 21 26,6 10,8 21 1,62 24,30 680575 9576946 22 30,6 9,8 23 1,62 24,16 680587 9576944 23 47,5 10 25 1,62 26,62 680592 9576944 24 32,5 7,6 22 1,62 18,34 680597 9576942 25 27,2 11,4 22 1,62 26,70 680588 9576946 26 36,8 11,4 22 1,62 26,70 680576 9576944 27 40,3 11,2 24 1,62 28,50 680570 9576944

28 29,3 13 21 1,62 28,92 680563 9576944 29 22,9 10,6 20 1,62 22,82 680552 9576948

30 37,3 9 23 1,62 22,32 680547 9576952

31 29,8 7,4 26 1,62 20,86 680547 9576950

32 23,5 10,2 21 1,62 23,04 680551 9576946 33 24,7 9,4 21 1,62 21,36 680558 9576942

34 32,5 11,4 23 1,62 27,84 680578 9576934

35 33,7 9,4 26 1,62 26,06 680593 9576938

36 28,8 10 18 1,62 19,62 680596 9576928 37 34,4 9,4 26 1,62 26,06 680593 9576930

52

38 32,7 9,2 22 1,62 21,86 680580 9576936 39 24,8 9,6 19 1,62 19,86 680571 9576936 40 39,9 9,2 25 1,62 24,62 680565 9576936 41 25,5 9 21 1,62 20,52 680559 9576938 42 22,7 7 23 1,62 17,72 680556 9576938 43 28,1 8 26 1,62 22,42 680547 9576940 44 34,3 8,6 29 1,62 26,56 680541 9576942 45 36,1 8,2 28 1,62 24,58 680540 9576933 46 34,1 7,2 30 1,62 23,22 680546 9576938 47 25,4 7,6 27 1,62 22,14 680552 9576938 48 24,5 8,8 17 1,62 16,58 680556 9576934 49 24,9 8,6 21 1,62 19,68 680566 9576932 50 35,2 7,2 22 1,62 17,46 680571 9576932 51 22,6 8,2 21 1,62 18,84 680581 9576928 52 45,8 9 22 1,62 21,42 680590 9576928 53 26,7 7,4 22 1,62 17,90 680585 9576924 54 33,4 8 24 1,62 20,82 680585 9576924 55 31,9 9,6 24 1,62 24,66 680584 9576924 56 24,3 10,2 20 1,62 22,02 680578 9576926 57 30,3 8,8 26 1,62 24,50 680569 9576928 58 30,8 6,5 30 1,62 21,12 680565 9576928 59 25,7 9 14 1,62 14,22 680562 9576928 60 25 9,4 21 1,62 21,36 680552 9576930 61 21,5 8,6 21 1,62 19,68 680549 9576932 62 47,2 9 22 1,62 21,42 680544 9576934 63 28,7 10 24 1,62 25,62 680543 9576932

64 25,2 7,8 23 1,62 19,56 680550 9576924 65 23,1 9 20 1,62 19,62 680562 9576920

53


N°de DAP CLINOMETRO DISTANCIA ALTURA ALTURA GPS árbol (cm) (%) ENTRE EL HASTA EL TOTAL

ÁRBOL Y OJO (m) UTMX UTMY EL DEL

OPERADOR OPERADOR( m) (m)

1 40 1,275 21 1,62 28,395 679667 9576240 2 36 0,925 22 1,62 21,97 679665 9576224 3 35 1 22 1,62 23,62 679667 9576218 4 37 1,15 22 1,62 26,92 679664 9576210 5 33 1,25 17,7 1,62 23,745 679665 9576202 6 44 1,55 18 1,62 29,52 679666 9576204 7 31 1,2 15 1,62 19,62 679669 9576224 8 21,5 1,5 15,8 1,62 25,32 679673 9576236 9 21 1,15 15,8 1,62 19,79 679673 9576236 10 36 1,55 18 1,62 29,52 679679 9576246 11 45 1,4 18 1,62 26,82 679678 9576244 12 33 1,3 17 1,62 23,72 679677 9576240 13 29 1,75 17 1,62 31,37 679677 9576232 14 34 1,25 15,7 1,62 21,245 679677 9576224 15 20 1,4 19 1,62 28,22 679677 9576220 16 25 1,4 20 1,62 29,62 679674 9576212 17 41 1,35 15,2 1,62 22,14 679671 9576198 18 31,5 1,725 15 1,62 27,495 679676 9576202 19 35 1,65 14,8 1,62 26,04 679681 9576210 20 28 1,05 18 1,62 20,52 679682 9576216 21 36 1,2 18 1,62 23,22 679684 9576220 22 21,5 1,2 14,75 1,62 19,32 679683 9576226 23 24 1,85 13,8 1,62 27,15 679684 9576232 24 22 1 17,7 1,62 19,32 679685 9576238 25 25 1,075 19 1,62 22,045 679633 9576244 26 32,5 1,75 14 1,62 26,12 679690 9576242 27 27 1,5 14 1,62 22,62 679689 9576238

28 37 1,2 27,7 1,62 34,86 679639 9576232 29 21 1,2 12 1,62 16,02 679689 9576226

30 24 1,25 13,5 1,62 18,495 679688 9576222 31 34,5 2 13 1,62 27,62 679688 9576214

32 47 1,65 15,7 1,62 27,525 679687 9576208 33 35 1,75 16 1,62 29,62 679684 9576202 34 33 1,75 13 1,62 24,37 679689 9576200 35 21,5 1,7 11 1,62 20,32 679689 9576206

36 31 1,5 13 1,62 21,12 679692 9576210 37 37 1,75 15 1,62 27,87 679699 9576232

54

38 35 1,65 12,7 1,62 22,575 679699 9576236 39 28,5 2,25 12 1,62 28,62 679695 9576246 40 33 1,5 14,8 1,62 23,82 679699 9576246 41 22 1,5 12,5 1,62 20,37 679700 9576232 42 38,5 1,35 17,8 1,62 25,65 679696 9576216 43 34 1,15 18,9 1,62 23,355 679696 9576206 44 32 1,5 16 1,62 25,62 679701 9576198 45 34 2 14 1,62 29,62 679707 9576204 46 35 2,5 14,4 1,62 37,62 679713 9576228 47 27 1,75 12,8 1,62 24,02 679713 9576222 48 39 2,5 13,6 1,62 35,62 679711 9576206 49 54,47 1,75 16,2 1,62 29,97 679712 9576202 50 31 0,95 16,2 1,62 17,01 679709 9576196

55


N• de DAP CLINOMETRO DISTANCIA ALTURA ALTURA GPS Árbol (cm) (%) ENTRE EL HASTA EL OJO TOTAL (m)

ÁRBOL YEL DEL UTMX UTMY OPERADOR (m) OPERADOR (m)

1 39,4 1,65 15 1,62 26,37 680056 9575982

2 34,7 1,9 8,8 1,62 18,34 680044 9575986

3 27,4 1,225 13,5 1,62 18,1575 680044 9575982

4 24,2 2,15 9,4 1,62 21,83 680039 9575982

5 32,6 1,25 14,4 1,62 19,62 680017 9575988

6 42,1 1,45 14,8 1,62 23,08 680017 9575982

7 36,1 1,975 13,7 1,62 28,6775 680048 9575976

8 40,9 1,85 11,5 1,62 22,895 680050 9575986

9 32,9 1,75 14 1,62 26,12 680055 9575968

10 26,5 0,835 19,4 1,62 17,819 680050 9575960

11 29,4 1,05 16,5 1,62 18,945 680046 9575968

12 31,9 1,15 14,4 1,62 18,18 680035 9575974

13 27,2 1,325 14,1 1,62 20,3025 680039 9575970

14 23,9 1,365 11,5 1,62 17,3175 680052 9575964

15 24,5 1,7 11,8 1,62 21,68 680049 9575962

16 22,9 1,5 14,4 1,62 23,22 680040 9575962

17 32,6 1,625 13,5 1,62 23,5575 680018 9575964

18 24,3 1,5 12,7 1,62 20,67 680045 9575958

19 35,1 1,55 14 1,62 23,32 680046 9575954

20 30,9 1,85 10,75 1,62 21,5075 680045 9575954

21 22,9 1,475 12,15 1,62 19,54125 680032 9575956

22 39,2 1,15 16,1 1,62 20,135 680026 9575960

23 33,9 1,05 18,5 1,62 21,045 680023 9575958

24 33,5 1,6 14,65 1,62 25,06 680026 9575966

25 21,5 1,475 15,35 1,62 24,26125 680027 9575956

26 28,6 1,425 15,3 1,62 23,4225 680017 9575956

27 24,5 2,3 12,8 1,62 31,06 680015 9575950

28 28,3 1,225 14,3 1,62 19,1375 680025 9575942

29 21,2 1,2 19,5 1,62 25,02 680030 9575940

30 20,4 2,1 10,45 1,62 23,565 680035 9575935

31 29,1 1,5 15 1,62 24,12 680021 9575940

32 27,5 1,475 14,1 1,62 22,4175 680016 9575946

33 36,7 1,525 14,8 1,62 24,19 680007 9575946

34 33,2 1,9 12 1,62 24,42 680006 9575946

35 32,5 1,5 12,3 1,62 20,07 680002 9575950

36 30,9 1,375 15,4 1,62 22,795 680019 9575940

37 32,5 1,235 14,4 1,62 19,404 680033 9575932

38 21,9 1,4 13,1 1,62 19,96 680032 9575932

39 27,8 2 10,9 1,62 23,42 680025 9575934

56


N°de DAP CLINOMETRO DISTANCIA ALTURA ALTURA GPS Árbol (m) (%) ENTRE EL HASTA EL TOTAL

ÁRBOL Y EL OJO (m) UTMX UTMY OPERADOR DEL

(m) OPERADOR (m)

1 16 1,325 9,5 1,62 14,2075 680147 9576020

2 22,9 1,375 7,4 1,62 11,795 680136 9575920 3 12,3 1,175 7,2 1,62 10,08 680132 9575924

4 8,5 1,725 5,8 1,62 11,625 680115 9575908 5 19,7 1,675 6,7 1,62 12,8425 680107 9575884 6 18,9 1,05 9,7 1,62 11,805 680110 9575866

7 9,3 1,175 6,8 1,62 9,61 680111 9575852 8 11,4 1,675 6,45 1,62 12,42375 680113 9576850 9 13,5 1,4 6,8 1,62 11,14 680099 9576850 10 11,9 1,65 6 1,62 11,52 680096 9576848

11 14,4 1,4 7,7 1,62 12,4 680091 9576842 12 12,9 1,375 6,5 1,62 10,5575 680102 9576836 13 11,2 1,65 6,4 1,62 12,18 680104 9575826 14 10,5 0,79 6,1 1,62 6,439 680081 9575806 15 2 1,95 2,4 1,62 6,3 680037 9575664 16 4 1,2 3,68 1,62 6,036 680003 9575688

17 22 0,7 6,45 1,62 6,135 680063 9575692

18 14 1,5 5,64 1,62 10,08 680053 9575722 19 21 2,15 7,27 1,62 17,2505 680072 9575722 20 6 0,85 10,9 1,62 10,885 680077 9575740 21 16 2,4 4,5 1,62 12,42 680071 9575734

22 8 1,4 10,04 1,62 15,676 680086 9575758 23 15 1,4 7,6 1,62 12,26 680086 9575758 24 9 1,4 8,45 1,62 13,45 680086 9575758 25 13 1,4 8,6 1,62 13,66 680087 9575758

26 11 1,4 8,9 1,62 14,08 680087 9575760 27 8 1,4 9,07 1,62 14,318 680087 9575758

28 17 1,4 6,1 1,62 10,16 680091 9575764 29 12 1,25 7,3 1,62 10,745 680086 9575770

30 6 0,9 5,35 1,62 6,435 680091 9575788

Valoración económica del secuestro de CO2 y stock de ...

Documents

Transcript of Valoración económica del secuestro de CO2 y stock de ...