PARTE 2 SIMULACIN DE INVENTARIO CONTENIDO

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PARTE 2SIMULACIÓN DE INVENTARIOCONTENIDO

• 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

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ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI

• Países NAI actúan en una base voluntaria, para
  presentar sus Comunicaciones Nacionales,
  incluyendo sus Inventarios de GEI
• Hasta hoy 117 países NAI presentaron una primera
  comunicación nacional 3 países presentaron una
  segunda comunicación 1 no presentó inventario de
  GEI
• De 116 países NAI 82 con inventario para un año
  (1994, principalmente) 12 con inventarios para
  1990 y 1994 18 países con inventario para 3 o 4
  años 12 con inventarios para más de 4 años
• De 117 países 100 incluyeron CO2 99 incluyeron
  CH4 y N2O 20 incluyeron HFCs, PFCs o SF6

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ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI

• Según el Informe de Compilación y Síntesis (CS),
  a Septiembre/2003, 70 Comunicaciones Nacionales
  de Países NAI habían sido compilados y evaluados
  por la Secretaría de la UNFCCC
• Los problemas informados por los Países NAI, en
  la elaboración del inventario nacional de GEI,
  son
• Datos de actividad 93 por ciento (65 países)
• Factores de emisión 64 por ciento (45 países)
• Métodos 11 por ciento ( 8 países)

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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)

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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

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ELABORACIÓN DEL INVENTARIO

• Simulación, hecha sobre la base de las siguientes
  categorías de fuentes
• Fermentación entérica-emisión de CH4
• Manejo del Estiércol-emisiones de CH4 y N2O
• Suelos agrícolas-emisiones de N2O
• Quema prescrita de sabanas-emisiones de gases
  no-CO2
• Quema de residuos agrícolas-emisiones de gases
  no-CO2
• Cultivo del arroz-emisión de CH4
• Donde sea posible, se trabajará con diferentes
  escenarios, entre los cuales se encuentran
• Carencia de DdA país-específicos (frecuente para
  datos colectables (estadísticas) y no colectables
  (factores, parámetros)
• Carencia de FEs país-específicos (hecho muy
  frecuente)
• Fuentes como categoría principal

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Fermentación Entérica

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

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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

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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
Fermentación Entérica

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

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Baja disponibilidad de datos
De la base de datos FAO (entrar en www.fao.org,
hacer click en Statistical Databases y Live
Animal seleccionar páis, tipo de ganado y año
del inventario)
Desagregación entre vacunos no-lecheros y
lecheros, por juicio de expertos
3B.11
12
Determinación de la significancia de las
sub-categorías de fuentes (especies)

• Especie significativas (contribuyendo con el 25
  o más de las emisiones), deberían contar con una
  caracterización minuciosa y estimación vía método
  nivel 2
• Desarrollar una estimación rápida de las
  emisiones de CH4 de la fermentación entérica,
  aplicando el método nivel 1
• Sólo para estimar la contribución relativa de las
  especies a las emisiones de la fuente
• Único propósito de identificar las especies que
  requieren una estimación detallada
• Usar la hoja 4-1s1 del programa PICC incorporar
  los datos de la población animal y los valores de
  los FEs por defecto (tomados de los cuadros 4-3 y
  4-4 del volumen 3 de las Directrices
  Metodológicas PICC 1996 (también, tomados de la
  BDFE)

13
Determinando las especies animales significativas
Hoja 4-1s1
gt25
Conclusión Método nivel 2, sustentada en una
caracterización minuciosa, del ganado vacuno
no-lechero
3B.13
14
Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno
no-lechero

• La caracterización minuciosa requiere información
  adicional a la proporcionada por las estadísticas
  de la FAO. Importante consultar con expertos o
  industrias locales
• Se asume que, usando estas fuentes, la agencia
  que elabora el inventario determina que la
  población vacuna lechera está compuesta por
• Vacas 40
• Novillos 40
• Animales juveniles en crecimiento 20
• Cada una de estas categorías debe contar con un
  estimado de la ingesta de alimentos y un FE para
  convertir la ingesta en emisiones de CH4. El
  procedimiento está descrito en las Directrices
  PICC 1996 (pág. 4.10 a 4.20)

15
Caracterización Minuciosa delGanado Vacuno
no-lechero (1)
16
Caracterización Minuciosa delGanado Vacuno
no-lechero (2)
Para validar los estimados de EB, convertir la
ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB
por 18,45) y dividir por el peso vivo. El
resultado debe estar entre 1 y 3 de peso vivo
17
Emisión de CH4 por Fermentación Entérica Ganado
Vacuno no-lechero (Método Nivel 2)

• La caracterización minuciosa produce el DdA
  (promedio diario de ingesta bruta de energía)
  para tres tipos de ganado vacuno no-lechero
• Este DdA debe ser combinado con FEs para cada
  grupo animal, para obtener los estimados de
  emisión
• La determinación de FEs requiere la selección de
  un valor adecuado de Factor de Conversión de
  Metano (Ym)
• En este ejemplo (país sin DdA país-específicos),
  se puede obtener un valor Ym por defecto desde la
  Orientación PICC sobre Buenas Prácticas

18
Emisión de CH4 por Fermentación EntéricaGanado
Vacuno no-lechero (Método Nivel 2)
3B.18
19
Emisión de CH4 por Fermentación Entérica. Ganado
vacuno no-lechero (Método Nivel 2)

• Estimación nivel 2 para ganado vacuno no-lechero
• 259 Gg CH4 (245 Gg CH4 según Nivel 1)
• FE ponderado
• 52 kg CH4/cabeza/año (por defecto 49 kg
  CH4/cabeza/año)
• Este valor deberá ser transferido a las hojas de
  trabajo del Programa PICC, para informar
  emisiones por ganado vacuno no-lechero

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
Nuevo total 5.153.000 cabezas (según FAO
5.000.000)
3B.21
22
Emisión de CH4 por Fermentación Entérica. Ganado
vacuno no-lechero (Método Nivel 2)

• Caracterización minuciosa genera el DdA (promedio
  diario de la ingesta de energía bruta) para 18
  clases de vacunos no-lecheros
• Este DdA debe ser combinado con FEs para cada una
  de las clases de animales, para obtener 18
  estimados de emisión
• Las siguientes diapositivas mostrarán los
  cálculos detallados para estimar la ingesta de EB
  (GE) para 6 de las 18 clases (tres tipos de
  animales para Cálido-Pastoreo Extensivo y
  Templado-Pastoreo Intensivo (debe aplicarse a
  cada una de las 18 clases)

23
Caracterización Minuciosa de Vacunos
no-lecherosClima cálido y pastoreo extensivo (1)
Comentarios en verde indican mejorías, respecto
de ejemplo previo
3B.23
24
Caracterización Minuciosa de Vacunos
no-lecherosClima cálido y pastoreo extensivo (2)
Para validar los estimados de EB, convertir la
ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB
por 18,45) y dividir por el peso vivo el
resultado debe estar entre 1 y 3 de peso vivo
3B.24
25
caracterización minuciosa de vacunos
no-lecherosClima templado y pastoreo intensivo
(1)
Comentarios en verde indican mejoría, con
respecto al ejemplo previo
3B.25
26
Caracterización minuciosa de vacunos
no-lecherosClima templado y pastoreo intensivo
(2)
Para validar los estimados de EB, convertir la
ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB
por 18,45) y dividir por el peso vivo el
resultado debe estar entre 1 y 3 de peso vivo
3B.26
27
Nivel Medio de Disponibilidad de Datos

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

28
Disponibilidad Media de Datos
3B.28
29
Disponibilidad Media de Datos

• FE ponderado (Método Nivel 2, DdA
  país-específico) fue 57 kg CH4/cabeza/año (rango
  42-67 kg CH4/cabeza/año).
• FE por Método Nivel 1 49 kg CH4/cabeza/año
• FE por Método Nivel 2 (DdA por defecto) 52 kg
  CH4/cabeza/año
• Multiplicación de FE con la población de vacunos,
  para cada una de las 18 clases, proporciona 18
  estimados de la emisión anual de metano de la
  fermentación entérica, con un total de 294 Gg
  CH4/año
• Total por Método Nivel 1 245 Gg CH4/año
• Total por Método Nivel 2 (DdA por defecto) 259
  Gg CH4/año

30
Disponibilidad Media de Datos
3B.30
31
Alta Disponibilidad de Datos

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

32
Alta Disponibilidad de Datos

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

33
Alta Disponibilidad de Datos

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

34
Ejemplo de desarrollo de capacidad local, en
Uruguay

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

3B.34
35
Estimación de Incertidumbres

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

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Manejo del EstiércolEmisiones de CH4

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

37
Manejo del Estiércol CH4

• Se continúa con el mismo país latinoamericano
  hipotético
• De nuevo, el Método Nivel 1 debe ser aplicado
  para determinar la importancia de cada especie
  para la categoría de fuente
• solamente, con el propósito de identificar las
  especies que deben recibir una caracterización
  minuciosa
• en la práctica, ésto debe ser el primer paso en
  la elaboración del inventario, considerando que
  es una buena práctica aplicar la misma
  caracterización para todas las categorías (se
  presenta aquí, solo para propósitos de
  entrenamiento)
• Se desarrollará ejemplos numéricos para países
  con diferentes niveles de disponibilidad de datos

38
Baja disponibilidad de datos
De la base de datos FAO (entrar a www.fao.org,
hacer click en Statistical Databases y Live
Animal seleccionar páis, tipo de ganado y año
del inventario)
3B.38
39
Caracterización del Ganado
Hoja de trabajo 4-1s1
3B.39
40
Caracterización del Ganado

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

41
Caracterización Minuciosa de la Población
Porcina (1)

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

42
Caracterización Minuciosa de la Población
Porcina (2)

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

43
Baja disponibilidad de datos emisiones de CH4
por ganados vacuno no-lechero y porcino

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

44
Bajo nivel de disponibilidad de datosEmisiones
de CH4 por Manejo del Estiércol de ganadovacuno
no-lechero (DdA y FE por defecto) (1)
() 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. 4.40 Directrices PICC 1996
3B.44
45
Bajo nivel de disponibilidad de datosEmisiones
de CH4 por Manejo del Estiércol de ganadovacuno
no-lechero (DdA y FE por defecto) (2)
Las emisiones totales aquí estimadas, son menores
a las emergentes usando el método Nivel 1 (8,2 Gg
CH4/año). El FE ponderado, derivado de este
cuadro, is 1,2 kg CH4/cabeza/año, y este valor
debería ser usado, en vez del por defecto (1,6 kg
CH4/cabeza/año) en el programa PICC
3B.45
46
Baja disponibilidad de datosEmisiones de CH4
por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y
FE por defecto) (1)
3B.46
47
Baja disponibilidad de datosEmisiones de CH4
por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y
FE por defecto) (2)
() Se asumió que el único sistema usado fue el
de Líquido/purín. La Orientación PICC sobre
BP provee valores por defecto diferentes (Cuadro
4.10), así como también una fórmula
para contabilizar recuperación, flaring, y uso de
biogas
Las emisiones totales estimadas fueron similares
a las obtenidas usando el Método Nivel 1 (2,4 Gg
CH4/año). El FE ponderado, derivado de este
cuadro, is 1,7 kg CH4/cabeza/año, valor que debe
usarse en el programa PICC, en vez del valor por
defecto (1,6 kg CH4/cabeza/año)
3B.47
48
Baja Disponibilidad de Datos resultados
3B.48
49
Media Disponibilidad de Datos

• El país tiene buenas estadísticas sobre la
  población ganadera, para desarrollar una
  caracterización minuciosa con DdAs
  país-específicos pero debe usar FEs por defecto
• vacunos no-lecheros las mismas 18 clases
  definidas para la fermentación entérica.
• Se asumen que el 50 del estiércol se trata en
  sistemas Líquido/purín y el otro 50 en lagunas
  anaeróbicas
• Cerdos se identificó y cuantificó 18 clases,
  basadas en la combinación de
• Dos regiones climáticas
• Tres sistemas de tratamiento del estiércol
• Tres grupos de población

50
Media Disponibilidad de Datos (Cerdos)
Nuevo total 1.505.000 cabezas (según FAO
1.500.000)
3B.50
51
Estimación Nivel 2 de emisiones de CH4 por Manejo
del Estiércol vacunos no-lecheros y cerdos

• Las siguientes diapositivas mostrarán ejemplos de
  cálculos detallados para estimación de emisión de
  CH4, por Manejo del Estiércol de
• vacunos no-lecheros, en Región cálida-Pastoreo
  extensivo
• Cerdos, en Región templada-Líquido/purín

52
Disponibilidad media de DdA para Manejo del
Estiércol y CH4 Vacunos no-lecheros y región
cálida-pastoreo extensivo (DdA país-específicos)
(1)
() EB (GE) se usa para determinar SV (VS). Si
estos datos no están disponibles, se encuentran
valores por defecto para SV, en el Cuadro B-1,
pág. 4.40, Directrices PICC 1996
3B.52
53
Disponibilidad media de DdA para Manejo del
Estiércol y CH4 Vacunos no-lecheros y región
cálida-pastoreo extensivo (DdA país-específicos)
(2)
En este caso, el país tiene su propia estimación
para Ingesta de Energía Bruta, Digestibilidad de
los Alimentos, Población animal, para cada clase
del vacuno no-lechero. Para Bo, aún cuando el
país no cuenta con estudios locales, el valor
PICC por defecto fue ajustada para condiciones
locales, según juicio de expertos. Para otros
factores (ASH, FMC), se usó valores PICC por
defecto
3B.53
54
Disponibilidad media de DdA para Manejo del
Estiércol y CH4 Cerdos en región cálida con
Líquido/purín (DdA país-específicos) (1)
3B.54
55
Disponibilidad media de DdA para Manejo del
Estiércol y CH4 Cerdos en región cálida con
Líquidos/purines (DdA país-específicos) (2)
En este caso, el país hace su propia estimación
para Ingesta de Energía Bruta, Digestibilidad de
los Alimentos, Población animal, para cada clase
del vacuno no-lechero. Para Bo, aún cuando el
país no cuenta con estudios locales, el valor
PICC por defecto fue ajustada para condiciones
locales, según juicio de expertos. Para otros
factores (ASH, FMC), se usó valores PICC por
defecto
3B.55
56
Disponibilidad media de DdA FEs estimados para
Vacunos no-lecheros, por Método Nivel 2 y DdA
país-específicos
FE ponderado 3,2 kg CH4/cabeza/año Use este
valor en el programa PICC
3B.56
57
Disponibilidad Media de DdA FEs estimados para
Cerdos por Nivel-2, con DdA país-específicos
FE ponderado 1,9 kg CH4/cabeza/año Use este
valor en el programa PICC
3B.57
58
Disponibilidad Media de Datos resultados
FE ponderado
3B.58
59
Manejo del EstiércolEmisiones de N2O

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

60
Manejo del Estiércol N2O

• Sólo, un Método PICC para esta categoría de
  fuente
• Pasos
• caracterización de la población ganadera
• determinación de la tasa promedio de excreción de
  N, para cada categoría del ganado identificada
• determinación de la fracción de N excretado que
  es tratado en cada sistema de tratamiento
  identificado
• determinación de un FE para cada SME (AWMS)
• Multiplicación del total de N excretado por el
  FE, y suma de todos los estimados
• Se continúa con el supuesto de un país
  latinoamericano hipotético, con la misma
  caracterización usada para Manejo del
  Estiércol-CH4
• Se desarrolla un ejemplo numérico

61
Caracterización del Ganado para estimar emisiones
de N2O por Manejo del Estiércol

• Se asume que solo una pequeña fracción del
  estiércol producido en el país tiene alguna forma
  de tratamiento
• vacunos no-lecheros y lecheros mayormente,
  pastoreo con orinas/fecas depositadas
  directamente en los suelos (emisiones de N2O
  contabilizadas en 4.D Suelos Agrícolas)
• Se asume que el estiércol producido por vacunos
  confinados se distribuyen entre sistemas de
  tratamiento Líquido/purín (50) y Lagunas
  Anaeróbicas (50).
• Cerdos una pequeña fracción tratada en sistemas
  Líquido/purín o Lagunas Anaeróbicas (Cuadro 4.22,
  Directrices PICC 1996 V3)
• Aves todo el estiércol es tratado (60 con y 40
  sin cama caliente) (Cuadro 4.13 Orientación PICC
  sobre BP)

62
Caracterización del Ganado para estimar emisiones
de N2O por Manejo del Estiércol
En este caso, el país no tenía esta información.
Las Directrices PICC 1996 proveen datos de
actividad por defecto para el uso de diferentes
STEs en distintas regiones (Cuadro 4-21 V3)
63
Determinación de la excreción de N promedio, por
cabeza para las categorías de ganado definidas

• Directrices PICC 1996 (Cuadro 4-20, V3) y
  Orientación PICC sobre BP (Cuadro 4.14)
  proporcionan valores por defecto para Nex(T) para
  diferentes especies animales. Se recomienda el
  uso de valores país-específicos
• Valores país-específicos podrían ser obtenidos de
  la literatura científica o fuentes industriales
  or ser calculado de los datos de Ingesta de N y
  Retención de N, de acuerdo a la ecuación 4.19
  (Orientación PICC sobre BP)
• Asuma que el país decide usar valores
  país-específicos, para estimar Nex(T) para
  vacunos no-lecheros sólamente, y valores por
  defecto para todas las restantes categorías

64
Determinación de la excreción de N promedio, por
cabeza de ganado vacuno no-lechero

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

65
Caracterización del Ganado para estimar emisiones
de N2O por la Manejo del Estiércol
() STE Sistema de manejo del estiércol
L/S Líquido/purín L.A. Lagunas
anaeróbicas
66
Determinación de la excreción promedio de N, por
el ganado vacuno no-lechero

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

67
N2O por Manejo del Estiércol Uso del programa
PICC para estimar la excreción total de N (1)
Estimado ?
PICC por defecto ?
PICC por defecto ?
Datos provenientes de la caracterización del
ganado
68
N2O por Manejo del Estiércol Uso del programa
PICC para estimar la excreción total de N (2)
Estimado ?
PICC por defecto ?
PICC por defecto ?
Datos provenientes de la caracterización del
ganado
69
N2O por Manejo del Estiércol Uso del programa
PICC para estimar la excreción total de N (3)
PICC por defecto ?
Datos provenientes de la caracterización del
ganado
70
N2O por Manejo del Estiércol Uso del programa
PICC para estimar la excreción total de N (4)
PICC por defecto ?
Datos provenientes de la caracterización del
ganado
71
Use del programa PICC para estimar emisiones de
N2O por Manejo del Estiércol
PICC por defecto ?
PICC por defecto ?
PICC por defecto ?
PICC por defecto ?
PICC por defecto, obtenidos de Cuadro 4-22,
Directrices PICC 1996 V3, y Cuadros 4.12 and
4.13, Orientación PICC sobre BP
Nota celdas correspondientes a Aves fueron
alteradas manualmente, para acomodar estas nuevas
categorías las Orientación PICC sobre BP, no
incluidas en lass Directrices PICC 1996
72
Emisiones Directas de N2O desde Suelos Agrícolas

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

73
Fertilizantes minerales
Estiércol animal
Fracción de derivado del balance de masas
Fuentes de N antropogénicas
Residuos de cultivos
Lodo cloacal
Cultivos fijadores de N
Otras prácticas, relacionadas a N edáfico
Cultivación de histosoles
74
SUELOS AGRÍCOLAS
Evalúe la contribución individual de las
diferentes fuentes de N, para determinar las que
son significativas para la categoría de
fuente (25 o más de las emisiones de N2O de la
categoría)
Para ello, aplique el método Nivel 1a y valores
DdA1 y DdA2 por defecto, para obtener una
estimación rápida de las emisiones
Para las sub-categorías significativas, el país
debe hacer lo posible por aplicar el método nivel
1b junto con valores DdA1, DdA2 y factores
de emisión país-específicos
Para las sub-categorías no significativas, es
aceptable el uso del método nivel 1a junto con
DdA1 país-específicos y DdA2 y FE país-específicos
También, es aceptable obtener estimados de
emisiones, usando una mezcla de los niveles 1a y
1b, dependiendo de la disponibilidad de
datos para cada una de las fuentes de N
75
N2O Directo suelos agrícolas

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

76
Uso de fertilizantes nitrogenados
De la base de datos FAO (www-fao.org)
1 Datos de cebada de fuentes industriales, en
paréntesis
77
N2O directo suelos agrícolas

• De la base de datos FAO, sólo se obtiene el monto
  total de N aplicado como fertilizante por tanto,
  debe usarse el método nivel 1a
• Datos de la industria de la cebada/investigación
  local, permiten aplicar el método nivel 1b
• Para asegurar consistencia, se recomienda
  comparar datos de área cultivada y rendimiento
  entre FAO e industria
• Para este ejemplo, ambas fuentes calzan
  razonablemente, por lo que se puede asumir que la
  estimación de la industria sobre uso de
  fertilizante-N es compatible con los datos de FAO
  sobre uso de fertilizantes
• De los cuadros previos, se puede derivar que
  19.000 t N-fertilizante fue aplicado a la cebada
  y que 111.000 t N-fertilizante lo fue al resto
  (130 - 19).
• De la investigación local, se estimó FE1 como
  0,9 para el fertilizante aplicado a la cebada
• Ya que no hay histosoles cultivados, no es
  necesario estimar FE2
• Se incluye las emisiones por pastoreo directo.
  Note que la Orientación PICC sobre Buenas
  Prácticas cubre esta fuente bajo Gestión de
  Estiércol

78
Fertilizantes sintéticosDeterminación de FSN y
FE1

• FSN cantidad anual de N-fertilizante aplicado a
  suelos, ajustado por la cantidad de N que
  volatiliza como NH3 y NOx
• para ajustar por volatilización, use el valor
  PICC por defecto (Cuadro 4-17, Directrices PICC
  1996, V2 0,1 kg (NOxNH3)-N/kg N-fertilizante
• Se determina que
• FSN 19.000 (1-0,1) 17,1 kiloton N-fertilizante
  (cebada)
• FSN 111.000 (1-0.1) 99,9 kiloton
  N-fertilizante (los otros cultivos)
• Total N-fertlizante 117 kiloton N-fertilizante
• FE1 es 0,9 para cebada (país-específico) y 1,25
  para los otros cultivos (Cuadro 4.17,
  Orientación PICC sobre Buenas Prácticas)
• Para el propósito de llenar la hoja 4-5s1 del
  programa PICC, se calcula un FE1 ponderado, como
  sigue
• FE1 promedio ponderado 17,1/117 (0,9)
  99,9/117 (1,25) 1,20
• De esta hoja de trabajo 4-5s1, la emisión anual
  de N-N2O por uso de fertilizantes minerales se
  estimó como 1,40 Gg N-N2O

79
Emisión de N2O por Fertilizantes Minerales
80
Estiércol aplicado a los suelosDeterminación de
FAM

• FAM cantidad anual de N -como estiércol-
  aplicado a los suelos, ajustado por la cantidad
  de N que volatiliza como NH3 y NOx
• Para calcular la cantidad de N-estiércol aplicado
  a los suelos, use la cantidad total de estiércol
  producido (usando la caracterización única del
  ganado) y reste las cantidades usadas para otros
  usos (balance de masas) combustible,
  alimentación de ganado, construcción (asumida
  aquí como cero) y depositado sobre los suelos por
  ganado en pastoreo directo (cuyas emisiones son
  informadas separadamente, como emisiones
  directas)
• Para ajustar por volatilización, use el valor
  PICC por defecto (Cuadro 4-17, Directrices PICC
  1996, V2 0,2 kg (NOxNH3)-N/kg N-estiércol
  animal
• Se determinó que
• FAM 24,924 t N-estiércol animal son aplicados a
  los suelos
• Las siguientes dos diapositivas ilustran sobre el
  uso del programa PICC, para estimar FAM (llamado
  FAW en las Directrices PICC 1996) y una emisión
  anual de N-N2O debida a la aplicación de
  estiércol animal al suelo 0,31 Gg N-N2O

81
Emisión de N2O por estiércol animal (1)
Estimado del país
Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2
Data from livestock characterisation
82
Emisión de N2O por estiércol animal (2)
Valor por defecto
83
Cultivos fijadores de NDeterminación de FBN

• FBN cantidad de N fijado por cultivos fijadores
  que son cultivados anualmente (en nuestro caso,
  poroto soja)
• Para calcular la cantidad de N fijado, asumiremos
  que no hay valores cultivo-específicos para la
  relación grano/biomasa o para contenido de
  humedad en la biomasa por tanto, deben usarse
  valores por defecto
• Producción de granos fue estimada de las
  estadísticas FAO (457.842 t/año)
• Contenido de N de la biomasa (FracNCRBF) fue
  obtenida del Cuadro 4.16 (PICC-BP) 0,023 kg N/kg
  materia seca
• La relación Residuo/cultivo es 2,1,y la fracción
  de materia seca es 0,85 (del mismo cuadro 4-16)
• Se determinó (usando la ecuación 4.26, PICC-BP)
  quet
• FBN 27,748 t N fijado/año
• Este valor es transferido a la hoja 4-4s1 del
  programa PICC, para estimar unha emisión anual de
  N-N2O-N debido a cultivos fijadores, de 0,35 Gg
  N-N2O

84
Emisión de N2O desde cultivos fijadores
Dato de actividad estimado
Valor por defecto
85
Residuos de cultivosDeterminación de FCR

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

86
Residuos de cultivosDeterminación de FCR

• Fuente estadísticas FAO
• Fuente Cuadro 4.16, PICC-BP (excepto FracDM para
  papas, que fue estimado por Expertos)
• Fuente datos país-específicos

FCR
87
Emisión de N2O debida a residuos de cultivos
incorporados a los suelos
Valor por defecto
Total de emisiones directas de N2O (excl. PRP)
2,54 Gg N-N2O/año
88
Excreción de N por pastoreo directo
Valores por defecto
89
Emisión de N2O por pastoreo directo
Del Cuadro 4-8 PICC 1996, V2
90
Emisiones Indirectas de N2O desde suelos agrícolas

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

91
N2O indirecto suelos agrícolas

• Continuaremos con el supuesto del país
  latinoamericano hipotético
• Asumiremos que el país solo cubre las siguientes
  fuentes
• N2O(G) debido a volatilización de N aplicado
  como fertilizantes minerales y estiércol animal,
  y la subsecuente depositación como NOx y NH4.
• N2O(L) debido a la escorrentía y lixiviación del
  fertilizante y estiércol aplicados
• Emisiones indirectas de N2O son estimadas usando
  el método nivel 1a y FEs por defecto (valores
  PICC)
• Las siguientes diapositivas muestran los cálculos
  ejecutados por el programa PICC

92
Emisiones indirectas de N2O, por depositación
atmosférica
Del Cuadro 4.18 PICC-BP
Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2
93
Emisiones indirectas de N2O, por lixiviación y
escorrentía
Del Cuadro 4.18 PICC-BP
Del Cuadro 4-17 Directrices PICC 1996, V2
94
Quema de residuos agrícolas

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

95
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASPrincipales puntos
derivados del Árbol de Decisiones

• Si no ocurre, la categoría de fuente debe
  informarse NO

• Si ocurre, las emisiones deben ser estimadas
  usando
• la Hoja de Trabajo 4-4 hojas 1-2-3 (programa
  PICC)

• Solo, hay un método disponible para estimar
  emisiones
• desde esta categoría de fuente

• Si es categoría principal, debe preferirse
  valores país-
• específicos para DdAs paramétricos (DdA2) y FEs
  (valores
• por defecto para una categoría principal son
  posibles si el país no
• puede proveer los DdA requeridos o los
  recursos financieros se
• jibarizan)

• Si se usan valores país-específicos, éstos deben
• ser informados en una forma transparente

96
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS

• DdA requerida para estimar emisiones

• colectadas por agencias de estadísticas
  producciones anuales de los cultivos

• no colectada por agencias de estadísticas
  (parámetros)
• relación residuo/producción del cultivo
• fracción de materia seca de la biomasa
• fracción de residuos quemados in-situ
• fracción de residuos oxidados
• fracción de C en la materia seca
• relación Nitrógeno/Carbono

• Factores de Emisión relación de emisión de C-N,
  como CH4,
• CO, N2O, NOX

• Otras constantes (relación de conversión)
• C a CH4 o CO (16/12 28/12, respectivamente)
• N a N2O o NOX (44/28 46/14, respectivamente)

97
1. ABRA EL PROGRAMA PICC Y SELECCIONE EL AÑO DEL
INVENTARIO 2. HAGA CLICK EN SECTORS EN LA BARRA
DEL MENU Y HAGA CLICK IN AGRICULTURA 3. ABRA LA
HOJA 4-4s2
Principales cultivos productores de
residuos Cereales (trigo, cebada, centeno,
avena, arroz, maíz, sorgo, caña de
azúcar) Legumbres (arveja, fríjol,
lentejas) Papas, maní, otros
Identifique los cultivos productores de residuos,
en el país
98
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1
Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada
cultivo

• Orden de prioridad
• para DdA1
• valores tomados de
• Estadísticas publicadas
• 2. Valores derivados de
• a) Área del cultivo (kha)
• b) Rendimiento del
• cultivo (ton ha-1)

Orden de prioridad para DdA2 1. valores
país-específicos, Investigación local 2. valores
país-específicos, juicio de expertos 3. valores
de países con condiciones similares 4. Valor por
defecto (búsqueda en BDFE)
B. Relación residuo/cultivo
A. Producción anual del cultivo (Gg)
C. Cantidad de residuos (Gg biomasa)
99
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1
Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada
cultivo
Orden de prioridad para DdA2 valores
país-específicos, investigación local 2. valores
país-específicos, juicio de expertos 3. valores
de países con condiciones similares 4. Valor por
defecto (búsqueda en BDFE)
C. Cantidad de residuos (Gg biomasa)
D. Fracción de materia seca
E. Cantidad total de residuos secos (Gg ms)
100
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 1
Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada
cultivo
E. Cantidad total de residuos secos (Gg ms)
Orden de prioridad para DdA2 valores
país-específicos, investigación local 2. valores
país-específicos, juicio de expertos 3. valores
de países con condiciones similares
F. Fracción quemada en el campo
Para valor por defecto, buscar en BDFE,
como eficiencia de combustión
Para evitar doble contabilidad, debe contarse con
un balance de masas de los residuos
producidos Fquemada Total biomasa (Fremovida
del campo Fconsumida por animales Faplicada a
suelos Fotros usos)
G. fracción oxidada
H. Total biomasa quemada (Gg ms quemada)
101
4. ABRA LA HOJA 4-4s2 DE AGRICULTURE EN
SECTORS
102
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 2
Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a cada
cultivo
Orden de prioridad para DdA2 1. valores
país-específicos, investigación local 2. valores
país-específicos, juicio de expertos 3. valores
usados por países con condiciones similares 4.
valores por defecto (búsqueda en BDFE)
H. biomasa quemada (Gg ms quemada)
f. Fracción de C en el residuo
J. C liberado (Gg C)
K. relación N/C
Total C y N liberados debe obtenerse sumando los
estimados obtenidos para cada cultivo individual
L.M N liberado (Gg N)
103
5. ABRA LA HOJA 4-4s3 DE AGRICULTURE EN
SECTORS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3
Estimados de emisión total
104
6. IR AL MÓDULO OVERVIEW 5. ABRA LA HOJA DE
TRABAJO 4-S2
Estimados de emisión total
105
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Hoja de Trabajo 4-4, lámina 3
Diagrama de flujo, que debe ser aplicado a
valores agregados
FEs Si no hay valores país-específicos, usar los
por defecto (Cuadro 4-16, Manual de
Referencial, Directrices PICC 1996 BDFE)
C total liberado (Gg C de todos los cultivos)
P CH4 emitido (Gg CH4)
P CO emitido (Gg CO)
C-N emitido (Gg C emitido como CH4 o CO Gg N
emitido como N2O o NOX)
M Tasas de emisión de gases no-CO2 (buscar en
BDFE)
P N2O emitido (Gg N2O)
O Factores de conversión
P NOX emitido (Gg NOX)
N total liberado (Gg N de todos los cultivos)
106
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLAS
Factores de Emisión (Directrices PICC 1996)
107
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASEstimados de
emisiones, usando valores país-específicos
residuos de trigo (1 de 3)
DdA, tomado de estadísticas naciones
DdA país-específicos, generados por
investigación o programas de monitoreo
108
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASEstimados de
emisiones, usando valores país-específicos
residuos de trigo (2 de 3)
DdA país-específicos, generados por
investigación o programas de monitoreo
109
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASEstimados de
emisiones, usando valores país-específicos
residuos de trigo (3 de 3)
Valores país-específicos para CH4/N2O valores por
defecto para CO/NOX
110
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASEstimados de
emisiones, usando valores por defecto residuos
de trigo (1 de 3)
DdA desde estadísticas nacionales
(alternativa Base de datos FAO)
DdA por defecto, tomados de BDFE
Valor país-específico, de investigación,
monitoreo, catastro o juicio de expertos
111
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASEstimados de
emisiones, usando valores por defecto residuos
de trigo (2 de 3)
DdAs por defecto, tomados de BDFE
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
113
QUEMA DE RESIDUOS AGRÍCOLASDiferencia entre
estimados de emisiónvalores país-específicos o
por defecto
114
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

115
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Principales puntos derivados del Árbol de
Decisiones

• Si no ocurre, categoría debe informarse NO

• Si ocurre, las emisiones deben ser estimadas
  usando
• Hoja de Trabajo 4-3, hojas 1-2-3 (programa PICC)

• Solo un método disponible para estimar emisiones
• de esta categoría de fuente

• Si categoría principal, debe preferirse usar DdA
  y FEs
• país-específicos (uso de valores por defecto
  para una categoría
• principal, es posible si el país no puede
  proveer los DdA requeridos o los
• recursos financieros son jibarizados)

• Si se aplica valores país-específicos, éstos
  deben
• informados en una forma transparente

116
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS

• Datos de actividad requeridos

• desde agencias de estadísticas
• división de sabanas en categoría
• superficie quemada anualmente por categoría

• no colectada por agencias de estadísticas
• densidad de biomasa (kha) (columna A en Hoja de
  Trabajo)
• fracción de materia seca de la (ton ms/ha)
  (columna B)
• fracción de biomasa finalmente quemada (columna
  D)
• fracción de biomasa viva finalmente quemada
  (columna F)
• fracción oxidada de biomasa viva y muerta
  (columna I)
• fracción de C de la biomasa viva y muerta
  (columna K)
• relación Nitrógeno/carbono

• Factores de Emisión tasas de emisión de C/N, as
  CH4, CO, N2O, NOX

• Otras constantes (factores de conversión)
• C a CH4 o CO (16/12 28/12, respectivamente)
• N a N2O o NOX (44/28 46/14, respectivamente)

117

• ABRIR EL PROGRAMA PICC Y SELECCIONE EL AÑO DEL
  INVENTARIO
• IR A LA BARRA DEL MENU Y HAGA CLICK EN SECTORS
  Y, LUEGO, EN AGRICULTURE
• ABRIR LA HOJA 4-3s1
• LLENAR LA HOJA CON LOS DATOS

• Fuentes de DdA1 sobre categorías de sabanas
• y área por tipo
• Estadísticas nacionales
• Sistemas nacionales de mapeo
• Fuentes de DdA2 para densidad de biomasa
• 1. Estadísticas nacionales
• 2. Programas de catastro/mapeo de
• vegetación/investigación
• 3. Juicio de expertos nacionales
• 4. Datos provenientes de terceros países
• con condiciones similares
• 5. Valores PICC por defecto (Cuadro 4-14, Manual
• de Referencia, Directrices PICC 1996)

Los primeros 3 pasos 1. Tipos de sabanas
existentes, por unidad ecológica 2. Área
quemada por categoría 3. Densidad de biomasa por
categoría
118
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Diagrama de flujo para estimar emisiones de gases
non-CO2
Para ser aplicado a cada tipo de sabana
B densidad de biomasa (ton ms/ha)
D Fracción realmente quemada
C biomasa total expuesta al fuego (Gg ms)
Idealmente, valores país- específicos, basados
en mediciones. Si no, valores país-específicos ba
sados en juicio de expertos. Si no, valores por
defecto (buscar en BDFE)
A Área quemada (k ha)
E biomasa finalmente quemada (Gg ms)
F Fracción de biomasa viva quemada
H biomasa muerta finalmente quemada (Gg ms)
G biomasa viva finalmente quemada (Gg ms)
119
5. IR A LA HOJA 4-3s2, EN SECTORS/AGRICULTURE 6.
LLENAR CON LOS DATOS DE FRACCIONES OXIDADAS Y
FRACCIONES DE C EN BIOMASA
120
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Diagrama de flujo para estimar emisiones de gases
non-CO2
Para ser aplicado a cada tipo de sabana
Si no valores país-específicos, valores por
defecto en BDFE, como eficiencia de combustión
I1 Fracción de biomasa viva oxidada (Gg ms)
N Total N liberado (Gg N)
G biomasa viva finalmente quemada (Gg ms)
K1 fracción de C en biomasa viva
M relación N/C
J1 biomasa viva oxidada (Gg ms)
L Total C liberado (Gg C)
H biomasa muerta finalmente quemada (Gg ms)
L1 C liberado de biomasa viva (Gg C)
J2 biomasa muerta oxidada (Gg ms)
I2 fracción de biomasa muerta oxidada (Gg ms)
K2 fracción de C de biomasa muerta
L2 C liberado de biomasa muerta (Gg C)
121
7. IR A LA HOJA 4.3s3, EN SECTORS/AGRICULTURE 8.
LLENAR LA HOJA CON LOS DATOS
Estimados de emisión totales
122
9. IR AL MÓDULO OVERVIEW 8. ABRIR LA HOJA DE
TRABAJO 4S2
Estimados totales de emisión por Quema de Sabanas
123
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS
Aplicable a valores agregados
Si no hay FEs país-específicos, valores por
defecto desde BDFE
O Tasas de emisión de N2O NOx
R N2O emitido (Gg N2O)
P N-N2O liberado (Gg N)
N Total N liberado (Gg N)
R NOX emitido (Gg NOX)
P N-NOx liberado (Gg N)
Q Tasas de conversión de N2O NOx
O Tasas de emisión de CH4 CO
R CH4 emitido (Gg CH4)
L Total C liberado (Gg C)
P C-CH4 liberado (Gg C)
R CO emitido (Gg CO)
P C-CO liberado (Gg C)
Q Tasas de conversión de CH4 CO
124
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEjemplos de Factores
de Emisión por defecto
125
QUEMA PRESCRITA DE SABANAS

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

126
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEstimados de emisión
usando valores país-específicos
DdA de estadísticas nacionales (censo, registro,
mapeo)
valores país-específicos (mediciones de
campo, juicio de expertos)
127
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEstimados de emisión
usando valores país-específicos
valores país-específicos (mediciones de campo,
análisis de laboratorios, juicio de expertos)
128
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEstimados de emisión
usando valores país-específicos
valores país-específicos para CH4 N2O valores
por defecto para CO NOx
129
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEstimados de emisión
usando valores por defecto
Valores por defecto tomados de BDFE
DdA desde estadísticas nacionales
130
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEstimados de emisión
usando valores por defecto
Valor por defecto tomado de BDFE
valores país-específicos obtenidos por juicio de
expertos
131
QUEMA PRESCRITA DE SABANASEstimados de emisión
usando valores por defecto
Valores por defecto tomados de BDFE
132
QUEMA PRESCRITA DE SABANASDiferencias de
estimados
133
CULTIVACIÓN DEL ARROZ

• Taller de Entrenamiento para la Elaboración de
  Inventarios de GEI por Países NAI
• Sector Agricultura

134
CULTIVO DEL ARROZ

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

135
CULTIVO DEL ARROZTemas metodolóigicos

• Guías PICC 1006 define un método, que usa el área
  cosechada, desagregada por regiones homogéneas, y
  factores de emisión integrados basados en área y
  estación de cultivo (Fc FE x A x 10-12)
• En su forma más simple, el método puede ser
  aplicado usando el área total cosechada y un sólo
  FE
• Alta variabilidad en condiciones de crecimiento
  (manejo del agua, uso de fertilizantes orgánicos,
  tipo de suelo) afecta significativamente las
  emisiones estacionales de CH4
• Área cosechada debe ser desagregada en
  sub-unidades (e.g. áreas bajo diferentes sistemas
  de manejo del agua tipo de suelos), y
  multiplicarlas por un FE específico
• Las emisiones anuales totales serán la suma de
  las emisiones estimadas para cada sub-unidad

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/a
  gpc/doc) or IRRI (www.irri.org/science/ricestat/pd
  fs)
• 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
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