Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo y pasturas en el Departamento del Caquetá, Colombia

Estimación del carbono almacenado en
bosque, rastrojo y pasturas en el
Departamento del Caquetá, Colombia
RESUMEN
Se realizó la estimación de contenidos de carbono en la biomasa aérea y
subterránea en bosques y biomasa área en rastrojos y pasturas tiene
como propósito generar un punto de partida para la medición de los
cambios en el stock de carbono, generado mediante la implementación
de sistemas de ganadería mejorada en el marco del proyecto Net Zero
Deforestation Zones (NZDZ).
Se realizó el levantamiento de la información en campo y se procedió a
realizar las estimaciones con las ecuaciones del IPCC.
Agosto/2014

3
ESTIMACIÓN DEL CARBONO
ALMACENADO EN BOSQUE, RASTROJO Y
PASTURAS EN EL DEPARTAMENTO DEL
CAQUETÁ, COLOMBIA
Este documento debe citarse de la siguiente manera:
Lombo F. 2014. Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo y pasturas
en el departamento del Caquetá, Colombia.
Autor(es): Fabián Lombo. 2014. Consultor proyecto NZDZ
Esta publicación fue producida para la revisión de la Agencia de los Estados Unidos para
el Desarrollo Internacional (USAID). Fue preparada por Fundación Natura en el marco
del proyecto: “Zonas de Deforestación Neta Cero” (NZDZ), financiado por USAID.
Las opiniones expresadas en esta publicación no reflejan necesariamente la opinión de
USAID o del Gobierno de los Estados Unidos.

4
Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo
y pasturas en el Departamento del Caquetá, Colombia
Proyecto: Net Zero Deforestation Zones Colombia
Consultor: Darwin Fabián Lombo Ortiz. Ms.c
Agroforestería Tropical
Agosto 2014

5
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN............................................................................................................................ 11
1. METODOLOGÍA..................................................................................................................... 13
1.1 Localización........................................................................................................................ 13
1.2 Selección de Fincas Piloto.............................................................................................. 14
1.3 Método para el análisis de la información.................................................................. 18
1.4 Delimitación de usos de suelo en fincas piloto......................................................... 19
1.5 Estratificación del área del proyecto............................................................................ 19
1.6 Compartimientos de carbono a medir en el proyecto ............................................. 22
1.7 Determinación del tipo y número de parcelas........................................................... 24
1.7.1 Selección del tipo de parcela.................................................................................. 24
1.7.2 Tamaño de las parcelas y número de muestras ................................................ 25
1.7.3 Medición de variables dasométricas..................................................................... 26
1.8 Estimación de biomasa aérea (BA)............................................................................... 27
1.1 1.9 Calculo del stock de carbono en la biomasa área.............................................. 30
1.1.1 1.9.1 Cálculo de biomasa aérea por hectárea.................................................. 30
1.1.2 1.9.2 Calculo del stock de carbono en la biomasa aérea por hectárea......... 31
1.1.3 1.9.3 Cálculo de carbono para el estrato bosque.............................................. 31
1.1.4 1.9.4 Conversión de Carbono a CO2 equivalente............................................. 32
1.1.5 1.9.5 Cálculo de carbono CO2 equivalente para el estrato Bosque .............. 32
1.2 1.10 Cálculo de carbono para el estrato pasturas y rastrojos................................ 33
2 RESULTADOS Y DISCUSIÓN............................................................................................. 34
3 CONCLUSIONES................................................................................................................... 42
ANEXO 1 ......................................................................................................................................... 51
3.1 ................................................................................................................................................. 61
3.2 Revisión de información secundaria............................................................................ 61
3.3 Equipos y materiales...................................................................................................... 61
3.4 Método de levantamiento.............................................................................................. 61
3.4.1 Estructuras de polígonos (Limites prediales, coberturas, Zonificación) ........ 61
3.4.2 Estructuras de líneas (Cerca eléctrica y Líneas arbóreas).............................. 63
3.4.3 Estructuras de puntos............................................................................................ 64

6
3.5 Base de datos geográfica.............................................................................................. 64
3.6 Salidas Gráficas y cálculo de áreas ............................................................................ 66

7
LISTA DE SIGLAS Y ACRÓNIMOS
NZDZ: Proyecto Zonas de Deforestación Zero (NZDZ, por sus siglas en inglés).
IDEAM: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia.
MADS: Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de Colombia.
REDD: Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques.
IPCC: Panel Intergubernamental de Cambio Climático.
GEI: Gases de Efecto Invernadero.
FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura.
CO2: Dióxido de Carbono.
CO2eq: Dióxido de Carbono equivalente.
BA: Biomasa Aérea.
D: Diámetro a altura de pecho medido a 1,30m de altura sobre el suelo.
ρ: Densidad de la madera
H: Altura total del árbol.
t: Toneladas.
ha: Hectáreas.

8
DEFINICIONES
Bosque
Tierra ocupada principalmente por árboles que puede contener arbustos, palmas,
guaduas, hierbas y lianas, en la que predomina la cobertura arbórea con una
densidad mínima del dosel de 30%, una altura mínima del dosel (in situ) de 5 metros
al momento de su identificación, y un área mínima de 1,0 ha. Se excluyen las
coberturas arbóreas de plantaciones forestales comerciales (coníferas y/o
latifoliadas), cultivos de palma, y árboles sembrados para la producción
agropecuaria (Yepes et al., IDEAM, 2011).
Deforestación
Definición FAO: Conversión de los bosques a otro tipo de uso de la tierra o la
reducción de la cubierta de copa a menos del 10%. Dicha pérdida puede ser
causada y mantenida por inducción humana o perturbación natural. La
Deforestación incluye áreas de bosque convertidas a la agricultura, pasto, reservas
de aguas y áreas urbanas (FAO 2010).
Biomasa
Definición Nacional: Masa leñosa (ej. tronco, corteza, ramas y raíces) de árboles y
arbustos en un área de vegetación. También puede incluir masa herbácea si se
habla de pastos u otros vegetales.
Compartimentos de carbono
Definición Nacional: son los componentes de la vegetación donde se encuentra
almacenado el carbono. Estos son: biomasa aérea, biomasa subterránea, detritos y
suelo:

9
 Biomasa aérea: Para los proyectos REDD en Colombia, la biomasa aérea
incluirá toda la biomasa viva que se encuentra sobre el suelo (ej. hojas, fuste y
ramas). Particularmente para el caso de los bosques, ésta incluirá todas las
plantas leñosas (i.e., árboles, arbustos y palmas), exceptuando en algunos
casos las lianas.
 Biomasa subterránea: toda la biomasa viva de raíces. A veces se excluyen
raíces finas de menos de 2 mm de diámetro, porque con frecuencia no se
pueden distinguir empíricamente de la materia orgánica del suelo.
 Detritos: masa no viva que se encuentra en pie, caída o en descomposición. La
madera muerta comprende la que se encuentra en la superficie, raíces muertas
y tocones de 10 cm de diámetro o más.
 Suelo: comprende el carbono orgánico en suelos minerales y orgánicos a una
profundidad especifica (ej. 0 - 30 cm, 0 – 100 cm).
Sistemas Silvopastoriles (SSP)
SSP son sistemas de producción pecuaria en donde las leñosas perennes (árboles
o arbustos) interactúan con los componentes tradicionales (forrajeras herbáceas y
animales) bajo un sistema de manejo integral (Pezo & Ibrahim 1998).
Pastura
Pradera gestionada para pastoreo (IPCC 2006). Esta categoría comprende los
pastizales y la tierra de pastoreo que no se considera tierra agrícola. También
comprende sistemas con vegetación inferior al umbral utilizado en la categoría de
tierras forestales y no se espera que rebase, sin intervención humana, los umbrales
utilizados en la categoría de tierras forestales. Esta categoría comprende asimismo

10
todas las praderas, desde las tierras incultas hasta las zonas recreativas, así como
los sistemas agrícolas y de silvopastoreo, subdivididos en gestionados y no
gestionados, de acuerdo con las definiciones nacionales (IPCC 2006).
Pasturas mejoradas
Tierras objeto de intenso pastoreo controlado con frecuencia objeto de fertilización
y/o restablecimiento regular de la cubierta herbácea (IPCC 2006).
Pastura Degradada
Una pastura degradada se define como un área utilizada en ganadería
generalmente con una cobertura de gramíneas o ciperáceas con grados de en
malezamiento, con compactación de suelo y erosión que resultan en una
disminución de la calidad de la pastura y por tanto en la productividad animal, este
grado de enmaleza miento alcanza al menos el 50% de cobertura indeseables
(Murgueitio et ál 2003).
Rastrojo
Primera fase del proceso de regeneración pasiva, con formada por plantas
madereras perennes, generalmente de más de 0,5 metros y menos de 5 metros de
altura a su madurez y sin copa definida. Los límites de altura para árboles y arbustos
deben interpretarse con flexibilidad, particularmente la altura mínima de los árboles
y la máxima de los arbustos, las que pueden variar entre 5 y 7 metros (IPCC 2006).

11
INTRODUCCIÓN
En promedio, la temperatura de la superficie terrestre ha aumentado 0,7 ºC en el
último siglo generando cambios en las precipitaciones y la prolongación de las
sequias (IPCC 2007). Estos cambios están asociados a las concentraciones de
gases efecto invernadero (GEI) provenientes dióxido de carbono (CO2), el metano
(CH4), el óxido nitroso (N2O), siendo el CO2 proveniente de los combustibles fósiles
el de mayor concentración con el 80 – 85% de las emisiones totales de GEI (IPCC
2007). Se estima que las emisiones debidas a la deforestación y al desarrollo
agrícola aportan aproximadamente el 20% del total de emisiones de gases de efecto
invernadero (GEI), siendo la segunda fuente más importante después de los
combustibles fósiles (Denman et ál. 2007).
La deforestación tropical se estima que ha liberado del orden de 1 a 2 billiones de
toneladas de carbono por año durante la década de 1990, aproximadamente el 15
a 25% de las emisiones de gases de efecto invernadero globales anuales (Malhi y
Grace 2000 Fearnside y Laurance 2003, Houghton 2005). Sin embargo para el
territorio Colombiano las emisiones generadas por el USCUSS1 han aumentado
entre el periodo de 1990 – 2004 principalmente por la conversión de bosques a
pasturas de 3.406 Gg CO2eq a 16.639 Gg CO2eq respectivamente (IDEAM 2010).
La mayor parte de la deforestación se debe al cambio en el uso de la tierra
principalmente por la expansión de pastizales y producción de cultivos forrajes (FAO
2009).
Según el IDEAM & Ruiz (2010) las emisiones de GEI en el territorio nacional
evidencian un aumento de la temperatura media anual entre 1,4 a 3,2ºC para los
periodos 2011 al 2100 disminuyendo la tasa de precipitación media anual en la
mayor proporción del territorio entre (74% a 56%). En este sentido el cambio
climático es el reto más importante que debe afrontar la humanidad debido a sus
impactos sobre su calidad de vida (Ortega et ál. 2010). En esta medida, el uso de
1
Uso de la tierra, cambio en el uso de la tierra y silvicultura

12
estrategias de mitigación urgentes y tempranas para la reducción de GEI son
necesarias (Stern 2006).
Entre las estrategias de mitigación propuestas se destacan la deforestación evitada
como una medida de mitigación costo-efectiva (Amano & Sedjo 2006) y el
almacenamiento de carbono en la biomasa aérea como la reserva más grande
carbono en los bosques tropicales (Ortega et ál. 2010) y su papel preponderante en
el ciclo global del carbono (Malhi & Phillips 2004, Chave et ál. 2005). Además de
ser, la más directamente afectada por la deforestación y la degradación (Ortega et
ál. 2010). Por esta razón, la estimación de carbono de la biomasa forestal es el paso
más importante en la cuantificación de las reservas y flujos de carbono en los
bosques tropicales (Gibbs et ál. 2007).
El objetivo del presente documento, es realizar un acercamiento a las estimaciones
en las reservas de carbono almacenadas en la biomasa aérea y biomasa
subterránea de bosques, rastrojos y pasturas en fincas ganaderas del
Departamento del Caquetá, Colombia mediante el uso de información secundaria y
la medición de parcelas exploratorias debido a la dificultad de un mayor muestreo a
consecuencia de problemas de orden público.
El acercamiento en la estimación de contenidos de carbono en la biomasa aérea y
subterránea en bosques y biomasa área en rastrojos y pasturas tiene como
propósito generar un punto de partida para la medición de los cambios en el stock
de carbono, generado mediante la implementación de sistemas de ganadería
mejorada en el marco del proyecto Net Zero Deforestation Zones (NZDZ)
desarrollado por la Fundación Natura.

13
1. METODOLOGÍA
1.1 Localización
La zona de estudio se desarrolla en el Departamento del Caquetá, localizado al Sur
del país, entre las coordenadas: 02°58´13” de Latitud Norte y 00°42´17” de Latitud
Sur y entre los 71°18´39” de Longitud Oeste y los 76°19´35” de Longitud Oeste con
relación al meridiano de Greenwich. Tiene una extensión de 88.965 Kilómetros
cuadrados y ocupa el 7.8% del territorio nacional y el 22,9% del área que Colombia
aporta a la Gran cuenca Amazónica (Gobernación del Caquetá 2014). Sus suelos
pertenecen al orden Entisoles – Inceptisoles que se distribuyen en 1.2 millones de
hectáreas ubicadas en el flanco Este de la cordillera oriental, 445 mil hectáreas en
áreas aluviales y 486 mil hectáreas en lomerío2 (Figura 1).
Figura 1. Mapa de localización de la zona en estudio, Departamento del Caquetá.
Colombia. Fuente: Proyecto NZDZ
2 http://www.agronet.gov.co/www/docs_si2/20061127171252_Suelos%20Caqueta%20relacion%20uso%20y%20manejo.pdf

14
La zona de estudio se ubicó en los Municipios de Doncello, Paujil y Florida,
Departamento del Caquetá, Región Amazónica de Colombia. Las fincas en su
mayoría pertenecen a la zona de vida de bosque húmedo tropical (bh-T) según
Holdridge (1967) con una temperatura media anual > 24 °C, una precipitación 2000
- 4000 (mm/año -1) y una elevación entre 0 – 800 m.s.n.m (Phillips et al., IDEAM,
2011a)3
Entre las actividades productivas predominantes en esta región se destacan la
producción ganadera desarrolla en un sistema tradicional, con existencia de
algunos hatos con sistema de doble propósito, en la que el 23.62% se encuentra
dedicado a la producción de leche. Se estima una población total de
1.199.437 cabezas de ganado, distribuidos en 9.696 predios para el año 2008
(Gobernación del Caquetá 2014). Seguido cultivos transitorios, anuales y perennes
(Frijol, maíz, patilla, yuca, cacao, café, caña, caucho, palma africana, plátano)
(Gobernación del Caquetá 2014).
Según encuestas del estado de las pasturas en fincas piloto, se destaca la
predominancia de monocultivos de Brachiaria briazanta, Brachiaria decumbes,
Brachiaria humidicola y estados de degradación moderada a severa según
clasificación del IPCC (2007).
1.2 Selección de Fincas Piloto
La selección de fincas piloto para la estimación de reservas de carbono aéreo en
los estratos bosque natural, rastrojo y pasturas, se realizó mediante el diagnóstico
preliminar de 200 fincas seleccionadas en los Municipios de Doncello, Paujil y
Florencia, mediante el uso de herramientas participativas de diagnóstico (Gleifus
2002)(Cuadro 1). (Ver Anexo 1. Encuesta de diagnóstico preliminar y listado de
productores).
3 Estratificación de los bosques naturales basada en las zonas de vida de Holdridge adaptadas para Colombia

15
Cuadro 1. Herramientas participativas usadas en el proyecto.
Herramientas Objetivos
Diálogos semi-
estructurados:
Guías de entrevista donde
se recolecta información
general o específica
mediante diálogos con
individuos (informantes
clave), grupos familiares
(familias representativas) o
grupos enfocados
Evita algunos de los efectos
negativos de los cuestionarios
formales, como son: los temas
cerrados, falta de diálogo y la
falta de adecuación a las
percepciones de las personas.
Observación de campo
Guías para observaciones
de campo, registros
fotográficos y mediciones
con Sistemas de
Posicionamiento Global
(GPS).
Recolectar información en el
terreno, mediante técnicas de
visualización y Mapeo de fincas
de forma grupal.
Fuente: Adaptado de Gleifus (2002).
Posteriormente se seleccionaron 27 fincas piloto que cumplieron los criterios
expuestos a continuación (Cuadro 2).
a) Área de Bosques: Basados en el Criterio de la Alcaldía de Florencia para
incentivos prediales por áreas de Bosque en los predios, se establece como
condición ideal (1) las fincas que cuenten con un área de bosques en su finca
superior al 10% del área total de la finca, (0,5) cuando esta área es menor o igual al
10% y (0,1) en el caso de ser un área inferior al 5%.
b) Años de Tenencia de Predio, El área de bosques presente en el predio está
directamente relacionada con el tiempo que lleve el productor viviendo en dicho lote,
ya que si se trata de un productor que lleva más de 50 años en la finca y a pesar de
ello conserva más del 10% del área total en bosques primarios éste debe ser
recompensado con la implementación de este tipo de proyectos su finca. Y caso
contrario si se trata de un productor que lleva 5 años en el predio y ha talado más
90% de su finca sin darle importancia a la conservación, es claro que se dificulta
mucho más trabajar con este tipo de productores que no le dan interés a la
conservación.

16
e) Sistemas Agroforestales, se conserva el criterio de la matriz de selección de
veredas ya que el que existan sistemas agroforestales en la vereda no implica que
exista en todas las fincas, por tanto hay que evaluarlo.
d) Ganadería: teniendo en cuenta que la principal estrategia de mitigación y
adaptación al cambio climático en el proyecto será la reconversión de prácticas de
ganadería extensiva tradicional a sistemas silvopastoriles, se evalúa el número de
cabezas de ganado del predio con el fin de realizar un buen ejercicio en los mismos.
e) Interés del productor hacia la conservación, Este es un criterio muy
importante, ya que el interés del productor por la conservación y el aprendizaje de
nuevas prácticas y tecnologías eco-amigables, es el insumo vital para iniciar el
proceso de implementación del proyecto.
f) Fuentes de Agua, se conserva el criterio de la matriz de selección de veredas
con el fin de dar prioridad a predios en los que existan nacimientos de agua o cauces
de ríos.
g) Pertenencia a alguna Asociación La articulación de productores agrícolas o
ganaderos a cadenas de mercados dinámicos, estar organizados y/o pertenecer a
algún tipo de Asociación refleja la capacidad del productor a asumir su propio
desarrollo, e incluso su potencial a administrar o conducir procesos de manejo
sostenible en sus parcelas.

17
Cuadro 2. Indicadores decisión para la selección de fincas piloto
Criterio valor
numérico
Ideal
1
Aceptable
0,5
No Pertinente Ponderación
Área de Bosque Área>10% Area≤10% Área<5% 0,25
Antigüedad en el lote Más de 50
años
Entre 50 y 15
años
Menos de
15 años
0,17
Sistemas
agroforestales
Si - No 0,15
Ganadería Más de 50
Cabezas
De 50 a 30
Cabezas
Menos de 30
Cabezas
0,12
Interés de producción
hacia la conservación
Si - No 0,15
Fuentes de agua Nacimiento
de
fuentes de
agua
Cuerpo de
agua
Sin presencia 0,10
Pertenece alguna
asociación
Si - No 0,06
TOTAL 1
Fuente: Proyecto NZDZ
Estas 27 fincas se distribuyeron la siguiente manera; Doncello (10 fincas), Paujil
(10 fincas) y Florencia (7 fincas) para un área total en Pasturas de 1179 (ha),
seguido de Bosque con 381 (ha) como los usos del suelo más importantes en las
fincas en estudio (Figura 2).

18
Figura 2. Usos del suelo en fincas piloto del Departamento, del Caquetá
1.3 Método para el análisis de la información.
Las metodologías propuestas para la estimación de las reservas de carbono en la
biomasa aérea se desarrollan en al marco de un muestro exploratorio para estimar
la varianza en los contenidos de carbono determinando el número de parcelas
requeridas en el proyecto (Schlegel et ál. 2001; Orozco et ál. 2002) siguiendo como
marco metodológico las buenas prácticas del IPCC (2003; 2006) y la estratificación,
alometria y métodos analíticos de Phillips et ál., (IDEAM, 2011a); Phillips et al.,
(IDEAM, 2011b), además de revisiones de literatura y uso de herramientas para la
estimación de Carbono aéreo (tC/ha) como AFOLU Carbon Calculator (USAID) (Ver
Anexo 3) para la comparación de las estimaciones de carbono en las parcelas
levantadas en el marco del proyecto. Es importante aclarar que existió una limitación
en el levantamiento de la información de campo debido a situaciones de orden
público, que dificultaron la toma de información con las intensidad de muestro
requerido para generar información representativa del lugar de estudio. Por esta
razón la información levantada en campo se complementó con el uso de información
secundaria para determinar el factor de emisión de cada uno de los estratos
definidos.
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
Área(ha)
Uso del suelo

19
La selección de información secundaria se realizó considerando investigaciones con
similares características ecológicas de bosque húmedo tropical para la zona en
estudio, información de pasturas con similar composición botánica y estado de
degradación presente en fincas piloto. Con la información recopilada se propone
estimar el impacto de las prácticas ganaderas sobre el stock de carbono en el uso
de suelo bosques, pasturas y rastrojos.
1.4 Delimitación de usos de suelo en fincas piloto
El límite de las fincas permite definir el área bajo la cual se realizarán las
intervenciones o actividades de proyecto, el cual cambiará o mantendrá las actuales
condiciones biofísicas del terreno (Yepes et ál., IDEAM 2011).
Para cada finca, se realizó un mapeo participativo con productores durante el
proceso de Observación de campo. Esta metodología cosiste en concretizar en un
mapa, la visión que los agricultores tienen de la utilización del espacio a nivel de su
finca, y ubicar las informaciones principales relevantes, como la localización de
bosques, potreros y otros usos del suelo, su distribución al interior de la finca y la
aproximación en hectáreas del área en cada uso de suelo. Además de identificar
recursos sensibles como nacimientos o quebradas. (Gleifus 2002), posteriormente
se delimitaron las fincas mediante la captura de coordenadas geográficas utilizando
receptores GPS en el campo “Poligonales cerradas” y su digitalización con Sistemas
de Información Geografías (SIG) ArcGis para la estimación de sus áreas (Rugnitz
et ál. 2009; Walker et ál. 2012; Castaneda et ál. 2013).
1.5 Estratificación del área del proyecto
Las áreas de un proyecto son normalmente heterogéneas en términos de
microclima, cobertura o uso de la tierra y estados de conservación de los bosques
(Rugnitz et ál. 2009). Esta variabilidad en las características bio-físicas, hace
también que existan diferencias en las existencias de carbono almacenadas al

20
interior del área del proyecto (bosques > sistemas silvopastoriles > cultivos >
pastizales) (Yepes et ál., IDEAM 2011). Las reservas de carbono almacenadas en
la biomasa aérea para la investigación, utilizó la leyenda de estratificación por tipos
de bosque propuesta por Holdridge (1967) y adaptada para Colombia por Phillips et
al., IDEAM, (2011a).
Según Rugnitz et ál. (2009) la estratificación debe ser conducida de forma
jerárquica, dependiendo de la importancia de los factores esenciales en relación a
los cambios en los stocks de carbono o del grado de diferencia de los factores
esenciales en el área del proyecto. En este sentido se consideraron las categorías
de uso de suelo con mayor extensión de área (IPCC 2006) determinadas mediante
el uso de poligonales cerradas con GPS (Sistema de posicionamiento global).
Para la zona en estudio se indagó la disponibilidad de usar imágenes satelitales e
información cartográfica base de referencia. De acuerdo a esta información se inició
el levantamiento y captura de información en campo. En el caso, en el cual, no se
obtuvo información cartográfica de base se empleó información geográfica
disponible en Google Earth y la capturada de coordenadas con los dispositivos GPS
(Anexo 1).
Los estratos seleccionados para la investigación por su extensión correspondieron
a pasturas, bosques y rastrojos, siendo estos los usos de suelo con mayor presencia
en el ecosistema tropical de marco del proyecto.

21
Figura 3. Estratificación de fincas piloto municipio de Florencia.

22
1.6 Compartimientos de carbono a medir en el proyecto
La selección de los compartimientos de carbono a medir en el proyecto se realizó
bajo criterios logísticos como la disponibilidad de recursos financieros, facilidad para
el transporte de muestras a laboratorios y estado de orden público, y aspectos
técnicos para proyectos REDD donde es obligatorio seleccionar la biomasa aérea,
por ser el compartimiento de carbono que mayores cambios sufre como
consecuencia de la deforestación / degradación de los bosques, especialmente
cuando el cambio de cobertura en la zona proyectada después de la deforestación
son pastizales (BioCarbon Fund 2008).
De acuerdo con la Orientación de la Guía de Buenas Prácticas del uso de la tierra,
cambio del Uso de la tierra y bosques (GBP UTCUTS), existen cinco
compartimientos, reservorios o depósitos de carbono que pueden ser medidos
(Browm 2002; Rugnitz et ál. 2009; Yepes et ál., IDEAM 2011) (Cuadro 2). Sin
embargo para el presente estudio se seleccionó la Biomasa sobre el suelo y
subterranea en “Arboles” sobre el compartimiento de Biomasa Viva debido a la
información dasométricas generada del inventarió forestal en las parcelas
exploratorias. La biomasa subterránea se estimó utilizando un ratio R (relación)
entre la biomasa subterránea respecto a la biomasa aérea expresada en toneladas
de materia seca (tMS) utilizando un valor por defecto de 0.37 (tMS)-1 para los
Bosques tropicales lluviosos (IPCC 2006) (Ver anexo 4).

23
Cuadro 2. Descripción de los distinto Compartimientos de carbono.
Tipo de
Compartimient
o
Descripción Metodología Informació
n
secundaria
Ecuación
Biomasa
viva
Biomasa
sobre el
suelo
Toda la biomasa viva que se
encuentra sobre el suelo,
incluyendo troncos, tocones
vivos, ramas, cáscaras,
semillas y hojas.
Medición de
diámetro
1,30 m
sobre el
nivel, en
suelo en
seis
parcelas
exploratoria
s de 20x20
m2 (0,02
ha).
129,4
(tC/ha)
(Phillips et
ál.,
IDEAM,
2011a).
BA= Exp ( -
2,235282155+(2,3
733*ln(D)))
(Álvarez et ál.
2012).
ln Y=(-
2.00+2.32*ln (D))
Brown (1997).
Biomasa
subterrán
ea
Toda la biomasa de raíces
vivas. Se excluyen raíces finas
de menos de 2 mm de
diámetro, porque difícilmente
se distinguen de la materia
orgánica del suelo
Relación
Biomasa
subterránea
/Biomasa
área
(Bosque
húmedo
tropical)
0,37
(tMS) -1
(IPCC
2006)
Ratio por defecto
utilizado para
obtener los valores
de biomasa
subterránea (IPCC
2006)
Materia
orgánica
muerta
Madera
muerta
Toda biomasa forestal no viva:
troncos caídos, árboles
muertos en pie, y tocones
mayores de 10 cm de
diámetro
ND ND ND
Hojarasca
La biomasa pude vivir sobre el
suelo (hojas, ramas y
cáscaras de frutos) en
diferentes estados de
descomposición. Comprende
las capas de detritos y humus.
Se puede establecer
previamente un diámetro
mínimo para diferenciar de
“madera muerta” (por ejemplo,
10 cm).
ND ND ND
Comprende el carbono
orgánico en los suelos
minerales y orgánicos a una
ND ND ND

24
ND: No Determinado por el proyecto. Fuente: IPCC (2005).
1.7 Determinación del tipo y número de parcelas
La determinación del tipo y número de parcelas usadas para proyectos de carbono
está sujeta al tipo de cobertura, precisión requerida y disponibilidad de recursos
financieros para el desarrollo de actividades de campo y análisis de laboratorio
(Rugnitz et ál. 2009) y problemáticas de orden público como sucede en la actual
zona de estudio.
En términos de nuestro estudio, el número de parcelas no se ajusta al nivel de
precisión requerido para proyectos REDD como se mencionó antes, debido a que
las parcelas usadas tienen propósitos exploratorios. Para este muestreo se
distribuyeron dos parcelas por cada municipio para un total de seis parcelas para
para el monitoreo exploratorio.
Finalmente para los estratos Pasturas y Rastrojos, no se levantaron parcelas de
monitoreo en campo debido a la dificultad logística y de orden público en la zona de
estudio, sumado a la dificultad de transporte de muestras para ser analizadas en
laboratorio.
1.7.1 Selección del tipo de parcela
De acuerdo a los objetivos y precisión de las investigaciones se define el tipo de
parcela (Yepes et ál., IDEAM 2011).
Suelos
Materia
orgánica
del
suelo
profundidad específica
seleccionada por el
proponente del proyecto.
Raíces finas vivas con
diámetro menor de 2 mm.
ND ND ND

25
Para nuestro muestreo se definieron parcelas temporales. Usadas generalmente en
muestreos rápidos de tipo exploratorio, tales como inventarios de especies, en la
evaluación de la masa forestal de un bosque donde la información capturada
obedece a registros puntuales, para lo cual no se necesita delimitar la unidad o
marcar los individuos para la evaluación, además de la inversión económica
relativamente baja en cuanto a materiales y equipos de trabajo (Melo & Vargas
2003).
1.7.2 Tamaño de las parcelas y número de muestras
El tamaño de las parcelas definidas para el muestreo exploratorio fue adoptado por
los estándares propuestos por (Yepes et ál., IDEAM 2011) según los análisis
realizados por el proyecto Capacidad Institucional Técnica y Científica para apoyar
Proyectos REDD en Colombia.
Para este muestreo exploratorio, se utilizaron un total de seis parcelas rectangulares
de 0,04 ha (20 m * 20 m) (Figura 2) distribuidas al azar en bosques de fincas de los
Municipios de Doncello, Paujil y Florida. Actualmente Yepes et ál., IDEAM (2011)
en el protocolo para la estimación nacional y subnacional de carbono en distinto
usos del suelo recomiendan ampliar el número de parcelas para alcanzar la
precisión deseada (Anexo 1).
Arboles > 10 cm
de DAP (1,3)
20 m
20 m
20 m

26
Figura 2: Parcelas exploratorias para la estimación de la varianza de las reservas
de carbono, en la biomasa aérea en bosque húmedo tropical, en fincas ganaderas,
del Departamento del Caquetá, Colombia.
1.7.3 Medición de variables dasométricas
Establecidas la parcelas en campo, se realizó el inventario forestal de cada uno de
los arboles a partir de una categoría límite inferior, determinada por los objetivos del
trabajo (Melo & Vargas 2003). Para el estudio se consideraron las variables
Diámetro a la Altura del Pecho (D) (cm) y altura total (m) como información
dasométrica básica para inventarios forestales. Sin embargo esta última variable no
fue considerada para el análisis.
Se midieron todos los arboles con D > 10 cm como variable predictora para el uso
la ecuación propuesta por Álvarez et ál. (2012); Phillips et al., IDEAM, (2011a);
Phillips et al., IDEAM, (2011b) continuación se describen las variables de medición
utilizadas:
Diámetro a la altura del pecho (D)
Diámetro medio a la altura del pecho (1,3 m) sobre el nivel del suelo, medido con
cinta diamétrica (cm). En algunos casos particulares la altura puede variar según la
forma del fuste del árbol y la presencia de nudos. En este sentido se consideraron
las siguientes mediciones de (D) según su caso. (Figura 3).

27
Figura 3: Casos especiales en la medición del (D) de los árboles. Fuente:
Schlegel et ál. 2001.
1.8 Estimación de biomasa aérea (BA).
Para la estimación de la biomasa aérea se recurrió al uso del método indirecto al
considerarse costo - efectivo en términos de tiempo, recursos y mano de obra, en
relación al método destructivo.
El método indirecto consiste en el uso de ecuaciones alométricas (Chave et ál.
2005) o factores de expansión (Browm 1997; IPCC 2006) presentes en la literatura
desarrollados a partir del método directo (destructivo)4, con el fin de realizar los
cálculos de biomasa necesarios para los proyectos. En este método, es necesario
medir variables dasométricas relevantes de los árboles, como el diámetro (D) en
(cm) y altura (m) que posteriormente se reemplazan en la ecuación seleccionada
Álvarez et ál. (2012); Phillips et ál., IDEAM, (2011a); Phillips et ál., IDEAM, (2011b).
4 Consiste en la cosecha de la biomasa de todos los árboles en un área conocida, secándola y pesándola. Este método
implica altas inversiones de tiempo, recursos y mano de obra (Gibbs et ál. 2007).

28
Para el desarrollo de la investigación se propone el uso de dos ecuaciones
alométricas para la estimación de la biomasa aérea (kg MS/árbol) con el propósito
comparar y calibrar la calidad de información generada. La primera corresponde a
la propuesta por Álvarez et ál. (2012) (Ecuación 1) para bosques Húmedos
Tropicales de Colombia y en segundo lugar la ecuación pan-tropical propuesta por
Brown et ál. (1997) (Ecuación 2) para ecosistemas húmedos tropicales.
Es importante aclarar, que el mayor número de fincas piloto se distribuyen en la
zona de vida de Bosque Húmedo Tropical, motivo por el cual, se propone el uso de
las anteriores ecuaciones. A continuación se explican cada una de ellas.
El primer modelo alometrico (Ecuación 1) propuesto por Álvarez et ál. (2012) y
validado por Phillips et ál., IDEAM, (2011a); Phillips et ál., IDEAM, (2011b) se usa
para la estimación de Biomasa aérea en arboles con D > 10 cm hasta D < 85 cm,
es decir no aplica para arboles con D inferior o superior a este rango. En un
escenario con árboles con D superior a 85 cm se asume un diámetro de 80 cm
entendiendo una subestimación del resultado. Sin embargo para nuestro estudio tan
solo un individuo supero este límite. La ecuación adicionalmente usa la variable
predictiva la densidad especifica de la madera (ρ) (gcm-3) que se estimó mediante
información secundaria relacionada con la densidad (ρ) de las especies presentes
en la parcela, que para nuestro estudio se estima en 0,61(gcm-3).
Esta ecuación permiten estimar de manera más exacta las existencias de biomasa
aérea en Bosques Húmedos Tropicales de Colombia (ajuste R2 ≥ 0,90) que el
utilizar las ecuaciones pan-tropicales (Brown et ál. 1989, Chave et ál. 2005, Zianis
2008) comúnmente utilizadas en estudios de biomasa (Álvarez et ál. 2012). A
continuación se presenta la ecuación (Ecuación 1).
BA=exp(2,828-1,596*ln(D)+1,236*(ln(D))2-0,126*(ln(D))3+0,441*ln(ρ)) (Ecuación
1)

29
Dónde:
BA= La biomasa arbórea sobre el suelo en kilogramos de materia seca por árbol
(kg M.S./árbol).
D= Diámetro medido a la altura del pecho (1.30 m).
(ρ)= Densidad de la madera (Dens (gcm-3))
Adicionalmente y con el propósito de comparar los resultados con otras ecuaciones
alométricas se propone el uso de la ecuación pan - tropical propuesta por Brown
(1997) (Ecuación 2) y recomendada por el IPCC (2006) para la estimación de
biomasa aérea en arboles de ecosistemas de bosque húmedo tropical con rango de
D >10 cm hasta D < 150 cm
ln Y=-2.00+2.32*ln (D) (Ecuación 2)
Dónde:
Y= La biomasa arbórea sobre el suelo en kilogramos de materia seca por árbol (kg
M.S./árbol).
D= Diámetro medido a la altura del pecho (1.30 m).
A continuación se presentan las ecuaciones propuestas para el estudio (Cuadro 3)
Cuadro 3. Ecuaciones alométricas empleadas en parcelas exploratorias en fincas
piloto del Departamento del Caquetá, Colombia.
Tipo de
bosque
Ecuación Ecuación alométricas Fuente

30
Bosque
húmedo
tropical
1 BA=exp(2,82874+(1,59605*ln(D))+(1,23665*ln(D)2)+(-
0,12606*ln(D)3)+(0,44123*ln(Dens.)))
Álvarez et
ál. 2012
Ecosistema
húmedo
tropical
2 ln Y=-2.00+2.32*ln (D) Brown et
ál. 1997
Fuente: Brown et ál. 1997; Álvarez et ál. (2012); Phillips et ál., IDEAM, (2011a); Phillips et ál., IDEAM,
(2011b).
1.1 1.9 Calculo del stock de carbono en la biomasa área
Como el propósito de conocer el stock de carbono disponible en el estrato bosque
se realizaron los análisis descritos a continuación:
1.1.1 1.9.1 Cálculo de biomasa aérea por hectárea
Estimada la biomasa área (kg M.S./árbol) para cada uno de los individuos, se
calcula la biomasa total en unidades de toneladas por hectárea (t/ha) multiplicando
el valor obtenido por parcela, por el factor de conversión según el tamaño de parcela
empleado. A continuación se describe la ecuación (Rugnitz et al. 2009; Yepes et
ál., IDEAM 2011).
BA = (∑ AU /1000) x (10000/ área de la parcela) (Ecuación 3)
Dónde:
BA = Biomasa arbórea sobre el suelo (t MS/ha);
∑ AU = Sumatoria de la biomasa arbórea de todos los árboles de la parcela (kg
M.S./área de la parcela);
Factor 1000 = Conversión de las unidades de la muestra de kg MS/t MS
Factor 10000 = Conversión del área (m2) a hectárea

31
1.1.21.9.2 Calculo del stock de carbono en la biomasa aérea por hectárea.
Para la conversión de biomasa aérea a Carbono, se siguen los lineamientos
definidos por la Guía de buenas prácticas para Uso del Suelo, Cambio de uso del
Suelo y Silvicultura del IPCC (IPCC, 2003), que asume el contenido de carbono de
la biomasa aérea de los bosques tropicales corresponde al 50% de la biomasa de
los arboles vivos (McDicken 1997, Fearneside et ál. 1999, Clark et ál 2001, Malhi et
ál. 2004). Sin embargo se propone el uso de la fracción de carbono (FC) propuesta
por el IPCC (2006), donde el FC = 0,47 (tC/tMS) para transformar la biomasa a
carbono.
Cálculo del stock de carbono en la biomasa arbórea por hectárea (Rugnitz et ál.
2009; Phillips et ál., IDEAM, (2011a); Phillips et ál., IDEAM, (2011b)).
ΔCBA = (BA * FC) (Ecuación 4)
Dónde:
ΔCBA = Cantidad de carbono en la biomasa sobre el suelo (tC/ha);
BA = Biomasa arbórea sobre el suelo (t MS/ha).
FC =Fracción de carbono (tC/tMS). El valor estándar FC = 0,47 (IPCC 2006).
1.1.3 1.9.3 Cálculo de carbono para el estrato bosque
Para calcular el carbono de un estrato de una determinada categoría de uso de la
tierra, simplemente se debe sumar todos los depósitos medidos (Rugnitz et ál. 2009;
Phillips et ál., IDEAM, (2011a); Phillips et ál., IDEAM, (2011b)) (Ecuación 5).
ΔC estrato = (ΔCBSA) * área del estrato (Ecuación 5)

32
ΔC estrato = Cantidad de carbono de un determinado estrato de una categoría de
uso de la tierra (tC).
Área del estrato: en hectáreas (ha)
BSA= Carbono sobre el suelo (tC/ha)
1.1.4 1.9.4 Conversión de Carbono a CO2 equivalente
El Protocolo de Kyoto fijó como unidad única de transacción la tonelada de dióxido
de carbono equivalente (CO2e) para estandarizar la cuantificación de las emisiones
de GEI y el cumplimiento de los compromisos internacionales por parte de los
países industrializados. Una tonelada de carbono (C) equivale a 3,67 toneladas de
CO2e (obtenido en razón de los pesos moleculares 44/12). Para saber la cantidad
de CO2e emitido o almacenado a partir de la cantidad de carbono de un
determinado depósito se debe multiplicar esta por 3,67 (Rugnitz et ál. 2009; Philips
et ál. 2011a). A continuación se describe la Ecuación 6.
CO2e (t/ha) = 3,67 * C (t/ha) (Ecuación 6)
CO2e (t/Ha)= Dióxido de carbono equivalente
C= Stock de carbono (tC/ha)
1.1.5 1.9.5 Cálculo de carbono CO2 equivalente para el estrato Bosque
Δ CO2e estrato = CO2e (t/ha) * Área del estrato (Ecuación 7)
ΔC estrato = Cantidad de carbono de un determinado estrato de una categoría de
uso de la tierra (CO2e (t/ha))
Área del estrato: En hectáreas (ha)
CO2e = Dióxido de carbono equivalente (CO2e (t/ha))

33
1.2 1.10 Cálculo de carbono para el estrato pasturas y rastrojos
Para la estimación del carbono presente en los estratos pasturas y rastrojos se hizo
necesario el uso de información secundaria de lugares con similares características
ecológicas como zona de vida de bosque húmedo tropical (bh-T) según Holdridge
(1967), temperatura media anual > 24 °C, precipitación entre 2000 - 4000 (mm/año),
elevación entre 0 – 800 m.s.n.m (Phillips et ál., IDEAM, 2011a)5 y suelos
pertenecientes al orden Entisoles – Inceptisoles (IGAC)6. Finalmente el uso de
Pasturas de Brachiaria Brizantha y estados de degradación de severa a modera,
según la encuesta semi-estructurada realizada para las fincas piloto.
En este sentido se realizó una recopilación de estudio en el trópico húmedo
realizados por Amezquita et ál. (2008) en Costa Rica donde se presenta una
precipitación de 4500 mm/año, temperatura media anual de 24,7 °C y suelo
pertenecientes al orden Inceptisol. Además de Ibrahim et ál. (2007) en Nicaragua
para bosque húmedo tropical a una altura entre 260 – 371 m.s.n.m, precipitación de
1400 mm/año y temperatura media anual de 30 °C, en suelos de tipo Vertisol.
A partir de la información secundaria se obtuvieron estimaciones de los contenidos
de Carbono (tC/ha) y tasa de fijación de carbono (tC/ha/año) en monocultivo de
pasturas de Brachiaria brizhanta y la asociación de la misma pastura con árboles
(Amezquita et ál. 2008). Además de estimaciones en el contenidos de Carbono
(tC/ha) en Pasturas degradadas y rastrojos (Ibrahim et ál. 2007). Información que
permite hacer una estimación de los posibles contenidos de carbono presentes en
el proyecto para los estratos pasturas y rastrojos.
5 Estratificación de los bosques naturales basada en las zonas de vida de Holdridge adaptadas para Colombia
6
http://www.agronet.gov.co/www/docs_si2/20061127171252_Suelos%20Caqueta%20relacion%20uso%20y
%20manejo.pdf

34
Para calcular el carbono de cada estrato, en determinada categoría de uso de la
tierra, simplemente se usó la ecuación (7) del numeral 1.9.3 Calculo de carbono en
estratos (Rugnitz et ál. 2009; Philips et ál. 201a) donde reemplazaremos el carbono
sobre el suelo (tC/ha) proveniente de la información secundaria y lo multiplicaremos
por el área (ha) de cada uno de los usos de suelo.
2 RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Contenido de carbono en la biomasa aérea en bosque húmedo tropical
Mediante el uso de parcelas exploratorias se estimó un stock de carbono para el
conjunto de la biomasa área y subterránea de bosque húmedo tropical con la
ecuación Álvarez et ál. (2012) en función del diámetro (D) y Densidad de la madera
(ρ) (Dens (gcm-3)) y la relación de 0.37 (tMS) -1 para la biomasa subterránea con
respecto a la biomasa aérea (IPCC 2006) de 171.66 + 122.57 (tC/ha), mientras para
la ecuación pantropical propuesta por Brown et ál. (1997) y la relación de 0.37 (tMS)
-1 (IPCC 2006) se estima un contenido de 91.84 + 65.75 (tC/ha) para el mismo
bosque. Los resultados sugieren una mayor intensidad de muestreo para alcanzar
el error deseado. Por esta razón, el número de parcelas no se pueden considerar
suficientes para depender exclusivamente de ellas. Sin embargo el propósito del
muestreo es sencillamente exploratorio (Cuadro 4).

35
Cuadro 4. Contenido de carbono (tC/ha) en la biomasa área y biomasa subterránea.
CARBONO BIOMASA AREA + CARBONO BIOMASA SUBTERRANEA (tC/ha)
Ecuación N Media D.E. E.E. CV Min Max
(Brown et ál.
1999) 5 125,82 90,08 40,29 71,59 42,17 278,81
(Álvarez et ál..
2012) 5 235,17 167,92 75,1 71,7 77,95 520,36
Fuente: Infostat 2013. D.E= Desviación estándar; E.E= Error estándar;
C.V= Coeficiente de variación.
En términos de biomasa aérea se estima con la ecuación de Álvarez et ál. (2012)
un contenido de carbono para biomasa aérea de 171.65 + 122.57 (tC/ha) y para la
ecuación propuesta por Brown et ál (1997) en función del diámetro un stock de 91.84
+ 65.75 (tC/ha) (Cuadro 5). Estos resultados difieren a los rangos de contenido de
carbono para biomasa aérea citados por algunos autores en este estudio para
ecosistemas de bosque húmedo tropical.
Estos valores en el contenido de carbono en la biomasa aérea pueden deberse
según Phillips et ál., IDEAM, (2011a); Phillips et ál., IDEAM, (2011b)) a que el uso,
de las ecuaciones de Álvarez et ál. (2012) en función del diámetro y la densidad de
la madera generan valores de biomasa aérea atípicos. En su estudio de la
estimación de las reservas actuales de carbono almacenado en la biomasa área en
bosques naturales de Colombia estimo valores atípicos extremadamente bajos del
67% y considerablemente altos del 33% para un total 504 parcelas, que
representaron inicialmente el 13% de las parcelas utilizadas para el estudio
nacional, situación por la que fueron descartadas de la investigación.
Adicionalmente gran parte de los valores atípicos de biomasa aérea provienen de
muestreos realizados en parcelas pequeñas (i.e., área < 0,25 ha) generalmente de
0,05 ha y 0,1 ha. Los resultados también muestran que los bosques naturales en

36
donde se identificaron un mayor número de parcelas con valores atípicos de
biomasa aérea bosque húmedo tropical (bh-T) y bosque muy húmedo tropical (bmh-
T) (Phillips et ál., IDEAM, (2011b))
A nivel de parcelas se aprecia que el contenido de carbono almacenado en la
biomasa aérea y subterránea presenta un contenido máximo de 278.81 (tC/ha) y
minino de 42.17 (tC/ha) para la ecuación de Brown et ál (1997). Mientras para
Álvarez et ál. (2012) los valores oscilan entre 520.36 (tC/ha) y 77.95 (tC/ha)
respectivamente (Figura 4).
Figura 4. Contenido de carbono en la biomasa aérea y subterránea según
estimaciones con parcelas exploratorias.
El términos generales el contenido de carbono en la biomasa aérea presenta
diferentes contenidos de carbono para el mismo ecosistemas de bosque húmedo
tropical según los autores o herramientas de estimación. Phillips et ál., IDEAM,
(2011a); Phillips et ál., IDEAM, (2011b) con el uso de la ecuación de biomasa aérea
en función de (D) y Densidad de la madera (ρ) (Dens (gcm-3)) estima un contenido
de carbono para la biomasa área en bosque húmedo tropical (bh-T) para la
Amazonia Colombiana de 129.4 (tC/ha). Otras investigaciones a nivel continental
0
100
200
300
400
500
600
PB01 PB03 PB05 PB06 PB07
Carbonoenlabiomasatotal(tC/ha)
Parcelas
Fundación Natura
(Browm et al 1999)
Fundación Natura
(Alvarez et ál. 2012)

37
que combinan el uso de parcelas (inventario in situ) y métricas de la estructura del
dosel derivadas a partir de sistemas de teledetección por satélite, estiman un
contenido de carbono para los cinco depósitos en el territorio nacional entre 120 a
141 (tC/ha) (Saatchi et ál. 2010) y según el IPCC (2006) para bosque húmedo
tropical en América del Sur se estima un contenido de carbono para la biomasa
aérea de 141 (tC/ha). Mientras la herramienta internacional AFOLU Carbon
Calculator propuesta por USAID7 (2014) estima un contenido de 114 (tC/ha) (Anexo
3).
En este sentido el contenido de carbono estimado para la biomasa aérea y
subterránea del estrato bosque en una área de 381 (ha) en las 27 fincas piloto, se
estima en un stock de carbono según USAID (2014) de 59505 (tC), Phillips et ál.,
IDEAM, (2011a) de 74746 (tC), IPCC (2006) de 73598 (tC), Fundación Natura
Brown et ál. (1999) de 47939 (tC) y Fundación Natura (Álvarez et ál. 2012) de 89599
(tC). Siendo este último el de mayor valor para el conjunto de estimaciones (Figura
5).
Figura 5. Contenido en el stock de carbono para biomasa área y subterranea para
381 (ha) de bosque húmedo tropical según el contenido de carbono (tC/ha).
7
La Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional por sus siglas en ingles USAID
89599
47939
67543
73598
59505
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
100000
Fundación
Natura
(Alvarez et
ál. 2012)
Fundación
Natura
(Brown et ál.
1999)
Phillips et ál.,
IDEAM,
(2011a)
IPCC 2006 USAID 2014
Areadebosquede(381(ha))/tC)
Contenido de carbono en la biomasa aerea y subterranea (tC/ha)

38
Contenido de carbono en el suelo y biomasa aérea en pasturas
En términos del contenido de carbono en pasturas, estudios realizados por
Amezquita et ál. (2008), en el trópico húmedo de Costa Rica, las pasturas en
monocultivo de Brachiaria brizantha pueden alcanzar un almacenamiento total de
carbono de 153 (tC/ha) que incluye el carbono almacenado en suelo en cuatro
profundidades (0-10, 10-20, 20- 40 y 40-100 cm) y la biomasa de la pastura.
Mientras pasturas degradadas alcanzan un contenido de carbono de 21,6 (tC/ha)
(Ibrahim et ál. 2007) representando una diferencia significativa de 85% en la
capacidad de almacenamiento de carbono con respecto al monocultivo (Cuadro 5).
El rango de stock de carbono de pasturas en monocultivo, es similar al reportado
para Brachiaria brizantha en las sabanas del Cerrado, Brasil que oscilan entre 100
a 174 (tC/ha) (Bustamante et ál. 2006). Estos resultados señalan la importancia de
las pasturas en monocultivo y las pasturas asociadas con árboles en el secuestro
de carbono global y la mitigación del cambio climático (Ibrahim et ál. 2010; Nair et
ál. 2011). Mientras las pasturas degradadas no aportan al secuestro de carbono,
sino al contrario podrían estar emitiendo carbono a la atmósfera (Ibrahim et ál.
2007). Sin embargo los sistema silvopastoriles de árboles dispersos en potrero,
agregan otros servicios ecosistémicos en comparación a las pasturas en
monocultivo, como la conservación de la biodiversidad y conectividad del paisaje
(Chacón y Harvey 2006), conservación de suelos y fuentes de agua (Ríos et ál.
2007), recursos alimenticios de alta calidad nutricional, como forraje, frutos y
sombra, para el ganado (Casasola et ál. 2001) y aporte significativo en el aumento
de la productividad de leche y carne entre 10% – 20% (Souza 2002).

40
Cuadro 5. Almacenamiento de carbono (tC/ha) diferentes usos del tierra presente en el continente americano en
ecosistemas de bosque húmedo tropical. ND: No Determinada.
Ecosistema
Uso de la
tierra
Carbono
almacenado
en el suelo
(Ton/ha)
Carbono
almacenado
en la pastura
(Ton/ha)
Promedio de
Carbono
almacenado
en biomasa
aérea
(Ton/ha)
Ratio
Carbono
almacenado
en la biomasa
subterránea
(Ton/ha) (IPCC
2006)
Carbono
almacenado
en la biomasa
subterránea
(Ton/ha)
Carbono Total
almacenado
(Ton/ha)
Tasa de
Fijación de
carbono
(Ton/ha/año)
Área Total Uso
del suelo (ha)
Carbono
total por
Uso de
suelo
(Ton)
Carbono
total (tC02e)
por uso de
suelo
Fuente
Bosque
húmedo
Tropical
Bosque 171,66 0,37 63,5 235,17 0 381 89599 328829
Fundación
Natura (Alvarez
et ál. 2012)
Bosque 92 0,37 34,0 125,82 0 381 47939 175936
Fundación
Natura (Brown et
al 1999)
Bosque 129,4 0,37 47,9 177,28 0 381 67543 247883
Phillips et ál.,
IDEAM, (2011a)
Bosque 141 0,37 52,2 193,17 ND 381 73598 270104 IPCC 2006
Bosque 114 0,37 42,2 156,18 ND 381 59505 218382 USAID 2014
Rastrojo 115,5 0,37 42,7 158,24 ND 9 1415 5192
Ibrahim et al
2007
Pastura
Degrada 21,6 ND 21,60 0,04 1179 25473 93487
Ibrahim et al
2007
Brachiaria
Brizantha
150 3 153,0 1,2 1179 180435 662197
Amezquita et al
2008; Andrade,
1999
Brachiaria
Brizantha
con
arboles 118 3 9 130,0 1,3 1179 153311 562651
Amezquita et al
2008

41
La simulación del stock de carbono presente en los usos de suelo pasturas y
rastrojos mediante el uso información secundaria de los contenidos de carbono
(tC/ha) en pasturas Brachiaria brizantha en monocultivo, sistemas silvopastoriles
(SSP) de (Brachiaria brizantha + árboles), pasturas degradas y rastrojos para el
grupo de 27 fincas piloto supone los siguientes resultados:
Se estima para el proyecto un área de pasturas en monocultivo de 1179 (ha) que
puede estimar un stock de carbono con Brachiaria brizantha de 180435 (tC),
SSP (Brachiaria brizantha + arboles) de 153311 (tC) y pastura degradada de
25473 (tC). Mientras el área de 5,0 ha bajo rastrojo simula un contenido total de
carbono de 1033 (tC) (Cuadro 5).
De acuerdo a las tasas de fijación de carbono (tC/ha/año) encontrados en la
literatura, se aprecia que las pasturas asociadas a coberturas leñosas presentan
potencial de secuestro de carbono significativo de 1,3 (tC/ha/año), seguido de
las pasturas en monocultivo con un 1,2 (tC/ha/año). Mientras las pasturas
degradadas expresan el menor aporte con el 0,04 (tC /ha/año) (Cuadro 5). Al
multiplicar las tasas de fijación de carbono entre el área de pasturas del proyecto,
tenemos un potencial de fijación de carbono anual en Sistemas Silvopastoriles
de 1537,7 (tC/ha/año), pasturas mejoradas 1294,8 (tC/ha/año) y pasturas
degradas de 47,16 (tC/ha/año), siendo el último de menor aporte en el secuestro
de carbono.
Es importante mencionar que según las condiciones actuales de las finca piloto
y la extensión considerable de las pasturas, el stock de carbono se podría
incrementar en el territorio por medio de las siguientes estrategias: i)
Intensificación de la actividad ganadera que permita la liberación de las zonas
críticas hacia regeneración natural (Bosques); ii) Incrementos en la cobertura
arbórea en las áreas ganaderas mediante el establecimiento de árboles
dispersos en potrero procedentes de la regeneración natural o plantados y el
establecimiento de cercas vivas multiestratos.

42
3 CONCLUSIONES
La estimación de los contenidos de carbono en la biomasa aérea en reducido
número de parcelas pueden generar valores atípicos especialmente con el uso
de las ecuaciones que usan variables predictivas como Diámetro (cm) y
Densidad de la madera (gcm-3) (Álvarez et ál. 2012) sumado a valores atípicos
asociados la zona de vida de bosque húmedo tropical. En este sentido se
recomienda un mayor número de parcelas para lograr la precisión deseada, sin
olvidar que el presente estudio es con propósitos exploratorios debido a la
dificultad de realizar las actividades de campo, a razón del orden público en la
zona de trabajo.
En términos del contenido de carbono en la biomasa aérea en bosques húmedos
tropicales se aprecian diferencias según los autores citados. Por esta razón se
propone para las fincas piloto del Caqueta, el contenido de carbono para la
biomasa aérea estimada por Phillips et ál., IDEAM, (2011a) de 129.4 (tC/ha) y el
valor propuesto por el IPCC (2006) de 141 (tC/ha) tomando como criterio de
decisión en primer lugar su diferencia de tan solo 11.6 (tC/ha) con relación al
valor de referencia de 129.4 (tC/ha) siendo el valor más bajo en relación a las
demás estimaciones propuestas por los autores y en segundo lugar a que los
valores recomendados por el IPCC (2006) son predeterminados en algunas
calculadoras para la estimación de Gases de Efecto Invernadero (GEI) y el
balance de carbono por el impacto de proyectos como el caso de la herramienta
EX – ACT propuesta por la FAO 2010.
Las prácticas en ganadería mejorada, como la implementación de pasturas de
Brachiaria brizantha, la reducción en la degradación de pasturas y la
implementación de sistemas silvopastoriles como los arboles dispersos en
potrero, representan una alternativa de solución frente al mejoramiento en el
secuestro de carbono para fincas piloto del Caquetá con alta vocación a
ganadería extensiva.

43
El uso de información secundaria para los contenidos de carbono en pasturas en
monocultivo y arboles dispersos en potrero pueden variar, según factores como
historia de uso del suelo, calidad de sitio, métodos de medición, estado de
degradación de las pasturas, composición botánica de pastos y árboles,
prácticas de manejo, y densidad de árboles entre otras. Por eso es necesario,
considerar estos elementos antes de tomar decisiones sobre el uso de la
información.
Finalmente las pasturas mejoradas con árboles aparte de mejorar la
productividad ganadera e ingresos tienen un mayor almacenamiento y tasa de
fijación de carbono que pasturas en monocultivo y pasturas degradadas. Esto
significa que los SSP y otros usos sostenibles de la tierra (bosques) son opciones
para la recuperación de pasturas degradadas y mejoran los objetivos de
mitigación y competitividad de los sistemas ganaderos.

44
BIBLIOGRAFÍA
Alvarez, E., Duque, A., Saldarriaga, J., Cabrera, K., de las Salas, G., del Valle,
I., y otros. (2012). Tree above-ground biomass allometries for carbon
stocks estimation in the natural forest of Colombia. Forest Ecology and
Management, 267, 297-308. Disponible en:
http://ctfs.arnarb.harvard.edu/Public/pdfs/ToDelete/Alvarez%20et%20al%
202012.pdf
Amano M. & Sedjo R. 2006. Forest Sequestration: Performance in Selected
Countries in the Kioto Period and the Potential Role of Sequestration in
Post-Kioto Agreements. Resources for the Future. Washington D.C., USA.
Disponible en: http://www.rff.org/rff/Documents/RFF-Rpt-
ForestSequestrationKyoto.pdf
Amezquita, M.C.; Amezquita, E., Casasola, F.; Ramirez, B.L.; Giraldo, H.;
Gomez, M.E.; Llanderal, T.; Velasquez, J. and Ibrahim, M. 2008. C stocks
and sequestration. 49-68p. In: Mannetje, L.; Amezquita, M.C.; Buurman,
P. Ibrahim, M.(Eds). Carbon sequestration in tropical grassland
ecosystems. Wagenigen Academic Publisher.
Avila, C. Jimenez, F. Beer, J. Gomez, M. Ibrahim, M. 2001. Almacenamiento ,
fijación de carbono y valoración de servicios ambientales en sistemas
agroforestales en Costa Rica. Agroforestería en las Américas, 30:31-35
BIOCARBON FUND. 2008. Methodology for Estimating Reductions of GHG
Emissions from Mosaic Deforestation. RED-NM-001 / Version 01. 111 p.
Disponible en:
http://www.communitycarbonforestry.org/BioCarbon%20Fund-
REDD_Mosaic_Methodology.pdf
Brown, S. 2002. “Measuring, monitoring, and verification for carbon benefits for
forestbased projects.” Phil. Trans. R. Soc. Lond. A. 360: 1669-1683.
Consultado en 12 mayo de 2008. Tomado de:
http://www.winrock.org/ecosystems/files/Measuring%20monitoring%20an
d%20v erification%20of%20carbon%20benefits%20for%20forest-
based%20projects%20(2002).pdf
Brown 1997. Estimating Biomass and Biomass Change of Tropical Forests: a
Primer. (FAO Forestry Paper - 134). 1997. FAO Forestry Paper - 134) FAO
- Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, Italy. M-
35 ISBN 92-5-103955-0. Disponible en:
http://www.fao.org/docrep/w4095e/w4095e00.HTM

45
Brown, S., Gillespie, A. & Lugo, A.E. 1989. Biomass estimation methods for
tropical forest with applications to forest inventory data. Forest Science
35: 881-902.
Casasola, F; Ibrahim, M; Harvey, C; Kleinn, C. 2001. Caracterización y
productividad de sistemas silvopastoriles tradicionales en Moropotente,
Estelí Nicaragua. Agroforestería en las Américas 10(30): 17-20
Chacón, M; Harvey, CA. 2006. Live fences and landscape connectivity in a
neotropical agricultura landscape. Agroforestry Systems 68:15-26.
Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, A., Chambers, J.Q., Folster, H.,
Fromard, F., Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J.P., Nelson, B.W., Ogawa, H.,
Puig, H., Riera, B. & Yamakura, T. 2005. Tree allometry and improved
estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia 145:
87-9 Disponible en: file:///C:/Users/ADMIN/Downloads/Chave_et_al-
2005.pdf
Clark, D.A., Brown, S., Kicklighter, D.W., Chambers, J.Q., Thomlinsom, J.R., NI,
J. & Holland, E.A. 2001. Net primary production in tropical forest: an
evaluation and synthesis of existing data. Ecological Applications 11:
371-384. Disponible:
file:///C:/Users/ADMIN/Downloads/trfNPP_EA2001.pdf
. Castaneda, O., Chhin,S., Chomentowski W, Jindal, R., Justice, C., Kasten, E.,
Loboda, T, MacFarlane, D., Paul, P., Samek, J., Skole, D., Smalligan,M..
2013. Landscape Carbon Measurement Guidelines. Documen 1. World
Wildlife Fund from the Global Environment Facility and implemented by
the United Nations Environment Programme. Disponible en:
http://cbp.carbon2markets.org/cbp/protocols/CBPForestChange.pdf
Denman K., Brasseur G., Chidthaisong A., Ciais P., Cox P.M., Dickinson R.E.,
Hauglustaine D., Heinze C., Holland E., Jacob D., Lohmann U.,
Ramachandran S., da Silva Dias P.L., Wofsy S.C. & Zhang X. 2007.
Couplings Between Changes in the Climate System and Biogeochemistry.
In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of
Working Group I to the Fourth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon S., Qin D.,
Manning M., Chen Z., Marquis M., Averyt K.B., Tignor M. & Miller H.L.
(eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and
New York, NY, USA. Disponible en: https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-
report/ar4/wg1/ar4-wg1-chapter7.pdf
Emmer, I. 2007. Manual de contabilidad de carbono y diseño de proyectos.
Proyecto Encofor. Quito, Ecuador. 22 p. Disponible en:
http://wbi.worldbank.org/wbi/Data/wbi/wbicms/files/drupal-
acquia/wbi/Capitulo%205.pdf

46
FAO. 2010. Evaluación de los Recursos Forestales Mundiales. Roma:
Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la
Alimentación.
FAO. 2009. Steinfeld, H., Gerber, P., Wassenaar, T., Castel, V., Rosales, M. y
Haan de, C. La larga sombra del ganado. Problemas ambientales y
opciones. Ed. en español. Roma: FAO. p. 22, 87 y 126-128. Disponible
en: http://www.fao.org/docrep/011/a0701s/a0701s00.htm.
Fearnside P, M and Laurance W,F. 2003 Comment on `Determination of
deforestation rates of the world's humid tropical
forests' Science 299 1015.
Fearnside P, M and Laurance W,F F. 2004. Tropical deforestation and
greenhouse gas emissions. Ecological Applications 14: 982-6.
Geilfus, F. 2002. 80 herramientas para el desarrollo participativo: diagnóstico,
planificación, monitoreo, evaluación / Frans Geifus – San José, ISBN13:
99923-7727-5. C.R.: IICA. Disponible en:
http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/file.php/826/80_Herramie
ntas_para_el_desarrollo_participativo-1.pdf
Gibbs, H K., Brown, S., Niles J., Foley, A. 2007 Monitoring and estimating tropical
forest carbon stocks: making REDD a reality. Environ. Res. Lett. 2 (2007)
045023 (13pp). Disponible en: http://iopscience.iop.org/1748-
9326/2/4/045023/pdf/1748-9326_2_4_045023.pdf
Gobernación del Departamento del Caquetá. 2014. Nuestra región. Disponible
en: www.caqueta.gov.co/
Holdridge, L.R. 1967. Life Zone Ecology. Tropical Science Center. San José,
Costa Rica.
Houghton R A. 2005. Tropical deforestation as a source of greenhouse gas
emissions. Tropical Deforestation and Climate
Change ed Mutinho and Schwartzman (Belem: IPAM). Disponible en:
http://www.edf.org/sites/default/files/4930_TropicalDeforestation_and_Cli
mateChange.pdf
Ibrahim, M; Guerra, L; Neely, C; Casasola, F. 2010. Importance of Silvopastoral
Systems for mitigation of climate change and harnessing of
environmental benefits In Grassland Carbon Sequestration: Management
Policy and Economics. Proceendings of the workshop on the role of

47
grassland on, sequestration in the mitigation of climate change. FAO. Vol
11. p. 189 – 196.
Ibrahim, M; Chacón, M; Cuartas, C; Naranjo, J; Ponce, G; Vega, P; Casasola, F;
Rojas, J. 2007. Almacenamiento de carbono en el suelo y la biomasa
aérea em sistemas de uso de la tierra en paisajes ganaderos de Colombia,
Costa Rica y Nicaragua. Agroforestería en las Américas. no. 45:27–36.
INSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS AMBIENTALES
(IDEAM). 2010. Instituto de hidrología, meteorología y estudios
ambientales. Segunda comunicación nacional ante la convención marco
de las naciones unidas sobre cambio climático. República de Colombia.
Disponible en: http://www.pnud.org.co/sitio.shtml?apc=aCa020011--
&x=62593#.UoghN3Az0uc
INSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS
AMBIENTALES Ideam-Ruiz, F. (2010). Cambio climático en
temperatura, precipitación y humedad relativa para Colombia usando
modelos meteorológicos de alta resolución. Panorama 2011 – 2100.
Nota técnica 005/2010 del Ideam. Bogotá: Ideam. p 60.
INSTITUTO DE HIDROLOGÍA, METEOROLOGÍA Y ESTUDIOS
AMBIENTALES (IDEAM). 2005. Distribución espacio–temporal de las
variables del clima. En: Atlas climatológico de Colombia. Disponible en:
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/019711/019711.ht
m
INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLIMATE CHANGE (IPCC). 2007. Panel
Intergubernamental sobre cambio climático. Climate Change) 2007. The
Scientific Basis Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment
Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Alley, R;
Berntsen, T; Bindoff, N; Chen, Z; Chidthaisong, A; Friedlingstein, P;
Gregory, J. This Summary for Policymakers was formally approved at the
10th Session of Working Group I of the IPCC, Paris, February 2007. 18 p.
INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLIMATE CHANGE (IPCC). 2006.
Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Prepared by the
National Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston H.S.,
Buendia L., Miwa K., Ngara T. y Tanabe K. (eds). Published by: IGES,
Japón.
INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLIMATE CHANGE (IPCC). 2005.
Capítulo 4: Métodos complementarios y orientación sobre las buenas
prácticas que emanan del Protocolo de Kyoto. Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y

48
silvicultura. Consultado en 03 junio de 2008. Tomado de: http://www.ipcc-
nggip.iges.or.jp/public/gpglulucf/gpglulucf.html
INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLIMATE CHANGE (IPCC). 2003. Good
Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and Forestry. IPCC
National Greenhouse Gas Inventories Programme, Institute for Global
Environmental Strategies (IGES). 610 p.
Malhi, Y., Baker, T.r., Phillips, O.l., Almeida, S., Álvarez, E., Arroyo, l., Chave, J.,
Czimczik, D., Di fiore, A., Higuchi, N., Killeen, T.j., Laurance, S.G.,
Laurance, W.F., Lewis, S.l., Mercado-Montoya, l.m., Monteagudo, A.,
Neill, D.A., Núñez-Vargas, P., Patiño, S., Pitman, N.C.A., Quesada, C.A.,
Salomao, R., Masedo-Silva, I.N., Torres-Lezama, A., Vásquez-Martínez,
R., Terborgh, J., Vinceti, B. & Lloyd, J. 2004. The above-ground coarse
wood productivity of 104 Neotropical forest plots. Global Change Biology
10: 563-591
Malhi, Y,. Grace J. 2000 Tropical forests and atmospheric carbon dioxide Trends
Ecol. Evolut. 15 332–7. Disponible en: www.ouce.ox.ac.uk / ... / Malhi%
20Grace% 20TREE20 .
MCdicken, K.G. 1997. A guide to monitoring carbon storage in forestry and
agroforestry projects. Winrock International Institute for Agricultural
Development, Forest Carbon Monitoring Program, Virginia, EEUU.
Disponible en:
http://202.99.63.183/tanhui/thjl/Winrock%20International%20%E7%A2%
B3%E7%9B%91%E6%B5%8B%E6%8C%87%E5%8D%97.pdf
Melo, O; Vargas, R. 2003. Evaluación ecológica y silvicultural de ecosistemas
tropicales: CRQ, CARDER, CORPOCALDAS; CORTOLIMA, Universidad
del Tolima, CO. ISBN 956-9243-03-07. 37-56 p. Disponible en:
http://www.ut.edu.co/academico/images/archivos/Fac_Forestal/Documen
tos/LIBROS/evalucaion%20de%20ecosistemas%20boscosos%20%20R
afael%20vargas%20y%20Omar%20mel.pdf
Murgueitio, E; Ibrahim, M; Ramírez, E; Zapata, A; Mejía, C; Casasola, F. 2003.
Usos de la tierra en fincas ganaderas. ed 1. CIPAV, Cali, COL. 97 p.
Ortega P., S.C., A. García Guerrero, C-A. Ruíz, J. Sabogal. & J.D. Vargas (eds.)
2010. Deforestación Evitada. Una Guía REDD + Colombia. Ministerio de
Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial; Conservación Internacional
Colombia; Fondo Mundial para la Naturaleza (WWF); The Nature
Conservancy; Corporación Ecoversa; Fundación Natura; Agencia de

49
Cooperación Americana (USAID); Patrimonio Natural - Fondo parala
Biodiversidad y Áreas Protegidas y Fondo para la Acción Ambiental.
Bogotá. 72p. Disponible en
http://www.minambiente.gov.co/documentos/documentosGestion/cambio
_climatico/publicaciones/230812_cartilla_redd.pdf
Pezo, D; Ibrahim, M. 1998. Sistemas silvopastoriles. 2. ed. Turrialba, CR,
Proyecto agroforestal CATIE-GTZ. 275 p. (Módulo de Enseñanza
Agroforestal No 2.)
Phillips J.F., Duque A.J., Cabrera K.R., Yepes A.P., Navarrete D.A., García M.C.,
Álvarez E., Cabrera E., Cárdenas D., Galindo G.,Ordóñez M.F., Rodríguez
M.L., Vargas D.M. 2011a. Estimación de las reservas potenciales de
carbono almacenadas en la biomasa aérea en bosques naturales de
Colombia. Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales-
IDEAM-. Bogotá D.C., Colombia. 32 pp. Disponible:
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/022100/Estimacio
ndelasReservas2010.pdf
Phillips J.F., Duque A.J., Yepes A.P., Cabrera K.R., García M.C., Navarrete D.A.,
Álvarez E., Cárdenas D. 2011b. Estimación de las reservas actuales
(2010) de carbono almacenadas en la biomasa aérea en bosques
naturales de Colombia. Estratificación, alometría y métodos análiticos.
Instituto de Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales -IDEAM-.
Bogotá D.C., Colombia. 68 pp. Disponible en:
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/022656/Protocolo
paralaremedici%C3%B3ndeparcelaspermanentes.pdf
Ríos, N. Cárdenas, A.Y. Andrade, H. Ibrahim, M. Jiménez, F. Sacho, F. Ramírez,
E. Reyes, B. Woo, A. 2007. Escorrentía superficial e infiltración en
sistemas ganaderos convencionales y silvopastoriles en el trópico
subhúmedo de Nicaragua y Costa Rica. Agroforestería en las Américas,
45:66-71
Rügnitz, M. T.; Chacón, M. L.; Porro R. Guía para la Determinación de Carbono
en Pequeñas Propiedades Rurales -- 1. ed. -- Lima, Perú.: Centro Mundial
Agroflorestal (ICRAF) / Consórcio Iniciativa Amazônica (IA). 2009. 79 p.
Disponible en:
http://www.sinac.go.cr/corredoresbiologicos/boletines/boletin4_2010/doc
s/guiapropiedadesrurales.pdf
Schlegel, B., Gayoso, J. y Guerra, J. 2001. Medición de la capacidad de
captura de carbono en bosques de chile y promoción en el mercado
mundial. Manual de procedimientos para inventarios Consultado el 24
Junio de 2008. Tomado de: de carbono en ecosistemas forestales.
Universidad Austral de Chile. Valdivia,Chile. 17 p.

50
Souza de Abreu, MH. 2002. Contribution of Trees to the Control of Heat Stress
in Dairy Cows and the Financial Viability of Livestock Farms in Humid
Tropics. PhD. Thesis. Turrialba, Costa Rica, CATIE. p. irr
Stern, N. 2006. The Economics of Climate Change: The Stern Review.
Cambridge University Press. Cambridge, UK. Disponible en Google
Docs: http://www.cambridge.org/us/academic/subjects/earth-and-
environmental-science/climatology-and-climate-change/economics-
climate-change-stern-review
Trouve, C; Mariotti, A; Schwartz, D; Guillet, B. 1994. Soil organic carbon
dynamics under eucalyptus and pinus planted on savannas in Congo.
Soil.Biol.Biochem.26:287-295.
USAID. 2014. AFOLU Carbon Calculator. Disponible en:
http://www.afolucarbon.org/accounts/login/
Walker, SM, TRH Pearson, FM Casarim, N Harris, S Petrova, A Grais, E
Swails, M Netzer, KM Goslee and S Brown. 2012. Standard Operating
Procedures for Terrestrial Carbon Measurement: Version 2012. Winrock
International. Disponible en: http://www.forestcarbonasia.org/wp-
content/uploads/2012/09/Winrock_Terrestrial_Carbon_Field_SOP_Manu
al_2012_LR.pdf
Yepes A.P., Navarrete D.A., Duque A.J., Phillips J.F., Cabrera K.R., Álvarez, E.,
García, M.C., Ordoñez, M.F. 2011. Protocolo para la estimación nacional
y subnacional de biomasa - carbono en Colombia. Instituto de
Hidrología, Meteorología, y Estudios Ambientales-IDEAM-. Bogotá D.C.,
Colombia. 162 p. Disponible en:
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/022101/022101.ht
m.
Zianis, D. 2008. Predicting mean aboveground forest biomass and its
associated variance Forest Ecology and Management 256 (6): 1400-
1407.

51
ANEXO
ANEXO 1
Encuesta Diagnostico preliminar
Proyecto
Zonas de Deforestación Cero
Señor Productor / Productora, reciba un cordial saludo de parte de las
instituciones y personal que hacen parte del proyecto Zonas Deforestación
Cero, de igual forma le damos las gracias por atendernos y dedicarnos este
tiempo para suministrar la información escrita en el siguiente documento.
El objetivo es generar un diagnóstico preliminar de las áreas de
implementación del proyecto Zonas de Deforestación cero, con el fin de
caracterizar el paisaje, los sistemas de producción agropecuaria, las prácticas
agrícolas y ganaderas, y el manejo ambiental del territorio. Esto será utilizado
exclusivamente para fines académicos e investigativos dentro de las
actividades del proyecto y no será suministrada, ni revelada a ninguna
otra institución o personal.
1. Información General
Encuesta
N°:
Fech
a:
201
2
Encuestad
o:
Municipio
:
Vered
a:
Encuestad
or:
Nombre del Predio: ______________
_______________________________________________________________
_
Es usted el propietario del predio? Si _______ No_______
Propietario:
_______________________________________________________________
_____________________
Teléfonos de Contacto:
_______________________________________________________________
_____________
N° de Personas que viven en la finca: Total: _______Hombres: _______
Mujeres: ________ Niños: _________

52
Tiempo en el Predio: ____________________Procedencia:
_____________________________________________
Área (Ha): Total: _________ Pastos: ______ Bosques:_________ Otros
Cultivos?:_________________________
En su predio cuenta con Fuentes de Agua (Nacimientos, Ríos, quebradas,
lagunas, pozos, etc)? Si _______ No _______
Cuales? ________________________________ Que Área o Longitud
tienen?____________________________
Describa brevemente los cambios que ha tenido el predio desde su llegada:
_______________________________________________________________
_________________________________
_______________________________________________________________
_____________________________________
Seguridad Alimentaria
Liste los 5 productos que más consume en su dieta familiar.
Producto alimenticio Frecuencia de consumo Procedencia
Que fuentes de energía utiliza en su predio? (Leña, electricidad, solar, etc)
Tipo de energía Para que la usa? Fuente

53
2. Componente Productivo.
 De mayor a menor liste los componentes productivos de su finca y
explique el porqué de su importancia.
N° Componente Área Explique el porqué de la importancia
1
2
3
4
5
6
3. Sistema productivo ganadero.
N° de Cabezas de Ganado:_________Razas
_________________________________________________________
Sistema de producción: Carne_______ Leche _________ Cría _________
DP _________
Practica la rotación?: SI _____NO ______Periodo de descanso por días?
_______________________________
Pastos mejorados? (Ha) ___________ ¿Cuáles?
________________________________________________________
Pastos de Corte? (Ha) ___________ ¿Cuáles?
_______________________________________________________
Realiza identificación de animales? SI___ NO____ de que forma?
____________________________________
Tipo de ordeño: Manual _________Mecánico____________ Edad destete
______________________________
Producción aproximada en litros/Kilos o número de animales
________________________________________

54
Realiza mejoramiento genético? Si ______ No ______ Cual? MN _______
IA_________ TE ________
Sistemas Agroforestales
El predio cuenta con Cultivos Agroforestales: Si____ No
_____Cuales__________________________________
Área (Ha): Caucho_______ Cacao _________Otros?
_______________________________________________
Gestión de la Información
Registra datos de la finca? SI _____NO ______ De que forma? Escrito?
_______________Digital __________
De qué tipo? (Concesiones, planillas de pago, Ventas, compras)
____________________________________
_______________________________________________________________
_______________________________________________________________
_______________________________________________________________
___
4. Encadenamiento y Asociatividad
Pertenece a alguna asociación o cooperativa? SI ____ No ____ Porque?
_______________________________________________________________
_____________________________________
Que productos comercializa?
_______________________________________________________________
___
Como lo hace?
_______________________________________________________________
____________________
A quien se los comercializa?
_______________________________________________________________
_________
Considera que hay aspectos a mejorar en su ejercicio de productivo o de
comercialización? Si _____ NO ______.

55
Aspecto Problema a mejorar Propuesta de mejora
Considera usted importante el cuidado del Ambiente? Si _____ No ____
Porque?_____________________
_______________________________________________________________
_______________________________________________________________
_______________________________________________________________
___________
Como cuida usted el Medio Ambiente en su
predio?____________________________________
_______________________________________________________________
___
Certifico que me han leído, explicado y he entendido EL OBJETIVO, las
preguntas y EL USO de la información aquí consignada y doy fé de la
veracidad de la misma.
Productor/a
Nombre: ___________________________________________ Firma
_______________________________________
Técnico
Nombre: ___________________________________________ Firma
_______________________________________
Gracias por su disposición
Fincas Seleccionadas Municipio El Paujil.
ID
Nombre de la
Finca
Propietario Vereda Teléfono
Finca Piloto
Monitoreo
de Carbono
P01 La Linda Marco Aurelio Medina La Sonora 3118146784 SI
P02 La Esperanza Enoc Suarez La Sonora 3133709253 SI
P03 El Futuro Wilmer Huelgas La Sonora 3212072876 NO
P04 Las Pavas Libia Stella Silva La Sonora 3125907174 NO

56
P05 Sonora Wilson Medica La Sonora 3134478750 NO
P06 La Tutela Pedro Lafonso Camacho La Sonora 3107550555 NO
P07 El Porvenir Ayda Luz Rojas La Sonora N/R NO
P08 Sombra Palestina Maria Torres La Sonora 3144935109 NO
P09 Palestina Juan Antonio Suarez La Cristalina 3133709253 NO
P10 La Victoria Moises Hernandez Alto Guadualito 3144368266 NO
P11 Leocadio Leocadio Alto Guadualito 3144368091 NO
P12 La Marina Amparo Cuellar Alto Guadualito 3208708841 NO
P13 La Tribuna Jaime Morales Cristalina 3134670501 NO
P14 El Diviso Javier Hincapie Cristalina 3107530775 NO
P15 El Recuerdo Simeon Santillana Cristalina 3132733911 SI
P16 El Porvenir Ricardo Gutierrez Charry Cristalina 3115328356 NO
P17 No. 16 Juan Gilberto Lozano Cristalina 3115226710 SI
P18 Pradera Nidia Maria Monroy Cristalina 3132924577 NO
P19 La Cristalina Hernando Rojas Cristalina 3132737436 NO
P20 El Turpial Jose Abel Peña Cristalina 3123068790 SI
P21 Las Hermosas Hermes Olmos Cristalina 3112511516 SI
P22 El Retorno Maria del Carmen Ariemiendiz Providencia 3133130930 SI
P23 La Primavera Edilberto Leiva Martinez Providencia 3118641546 SI
P24 El Vergel Flavio Walker Muñoz Bermeo Providencia 3204790078 NO
P25 La Esperanza Omar Rodriguez Giraldo Providencia 3214084977 SI
P26 Las Perlas Gibran Arley Muñoz Bermeo Providencia 3108668749 NO
P27 El Corralito Moises Rodriguez Valero Providencia 3203760740 NO
P28 El Darien Arcadio Monrroy Providencia 3133985175 NO
P30 Bella Vista Jairo Pinzon Chacon Providencia 3208152829 SI
P31 Patio Bonito Capitolino Manrrique Sta Teresa 3107515629 NO
P32 Lucia Prada Lucia Prada Sta. Teresa 3118113263 NO
P33 La Siberia Glorian Mercedes Collazos Sta. Teresa 3203066582 NO
P34 Genova Diego Aponte Sta. Teresa 3214257978 NO
P35 Alta Flor Victor Aponte Sta Teresa 31337092129 NO
ID Nombre de la Finca Propietario Vereda Teléfono
Finca Piloto
Monitoreo de
Carbono
P36 La Fortuna Ruth Estupiñan Sta. Teresa 3115498355 NO
P37 La Montana Eduardo Alarcon Providencia 3203939686 NO
P38 Ventilador Ramiro Acosta Sonora 3125115057 NO
P39 Villa Mery Luz Mery Castellano Cristalina 3143025493 NO
P40 El Vergel Javier fernando Carvajal Alto Guadualito 3112301884 NO
P41 Finca La Esperanza Ivan Cardona Cristalina N/R NO
P42 El Cofre Ramon Bedoya Providencia 3144398303 NO
P43 Villa Diana Joel Cristalina 3103070463 NO

57
P44
Las Brisas del
Borugo
Alfonso Rojas Providencia N/R NO
P45 Manantial Jorge Pinto Cristalina 3154799957 NO
P46 La Cristalina Juan Achury Cristalina 3123410492 NO
P47 La Esperanza Baudelino Monrroy Cristalina N/R NO
P48 La Guirnalda Carlos Beltran Cristalina 3145556897 NO
P49 Las Violetas Gustavo Vega Cristalina 3202596594 NO
P50 El Paraiso Francisco Restrepo Cristalina 3118534680 NO
P51 La Paila Juan Ruiz Cristalina N/R NO
P52 La Esmeralda Gabriel Cardoso Cristalina 3134523566 NO
P53 El Retiro Juan Caso Cristalina N/R NO
P54 La Fortuna Domingo Bonilla Cristalina 3204264638 NO
P55 La Esperanza Maria Elena Tibagul Cristalina 3143421535 NO
P56 Finca Horisol Ramiro Joven Cristalina 3202356604 NO
Fincas Seleccionadas en el Municipio El Doncello.
ID Nombre de la Finca Propietario Vereda Telefono
Finca Piloto
Monitoreo
de Carbono
D01 Portugala Hugo Beltran El Achapo 3123956029 NO
D02 El Batan Belarmino Delgado El Achapo 3202934099 NO
D03 La Esperanza Jhon Nelson Jimenez El Achapo 3212782026 NO
D04 El Placer Daniel hoyos El Achapo 3144549082 NO
D05 Sta Rosa Gladys Mejia El Achapo N/R NO
D06 La Argentina Alvaro Repiso El Achapo 3142183956 NO
D07 La Salsa del Eden Pedro M Ortegon La Ceiba 3112422936 SI
D08 LaEesperanza Luis Chindicue La Ceiba 3115202778 NO

58
D09 El Volga Rufino Chindicue La Ceiba 3115202778 NO
D10 Las Rosas Ana Vitalia La Ceiba 3212272949 NO
Finca Piloto
Monitoreo de
Carbono
D11 El Porvenir Gonzalo Cruz La Ceiba 3213220678 NO
D12 Las Brisas Margarita Martinez de Paez La Ceiba 3108112442 NO
D13 El Retiro Sofia Rodriguez Santana La Ceiba 3114760993 NO
D14 La Florida José Omar Valencia La Ceiba 3118482756 NO
D15 La Esperanza Jairo Rodriguez Serrania 3106082822 SI
D16 Jazmin Jorge Cadena Serrania 3204912070 NO
D17 El Recuerdo Henry Cubides Serrania
3208569283-
3118718170
NO
D18 La Esperanza Henry Moreno Anayacito 3118962856 NO
D19 La Floresta Flor Herminda Cifuentes Anayacito 3122687841 NO
D20 El Jardín Javier Narvaez Anayacito 3212930824 NO
D21 Bella Vista Rómulo Villamarquez Anayacito 3138203524 NO
D22 San José Victor Sepúlveda Anayacito N/R NO
D23 Buenos Aires AMILTON SANCHEZ Anayacito 3102836247 NO
D24 Las Brisas ELIZABETH SILVA Maguare 3105456472 NO
D25 La Porqueriza ABELMARIA ORTIZ Maguare 3202094916 NO
D26 La Sardina LUIS ANIBAL ROSSO Maguare N/R NO
D27 Maguaré JOSE ENEDI ORTIZ Maguare 3108894371 SI
D28 Los Cauchos Maria Antonia Vargas Maguare 3123162535 SI
D29 LOTE # 6 Maria Gladys Sanabria Maguare 3203039000 NO
D30 Las Mercedes Alfónso Maria Menéses La Granada 3134379401 NO
D31 El Triunfo Wilmer Moreno La Granada 3108231074 NO
D32 Rosa Blanca Eugenio Camacho La Granada 3203863945 NO
D33 LaFlorida Bertha Hoyos Quebradon 3112879355 SI
D34 Los Pinos Hermides Vargas Quebradon 3214043490 NO
D35 Granados Jose Omar Granados Quebradon 3202359728 SI
D36 San Cayetano Jhon Jairo Páramo Quebradon 3114884098 SI
D37 Las Gaviotas Luis E. Torres Quebradon 3142323304 SI
D38 La Herradura Marina Arciniegas Morrocoy 3114885408 NO
D39 La Casita Carlos Enrique Arciniegas Morrocoy
3115354455-
3103000822
SI
D40 El Divizo Ramón Rodríguez Morrocoy
3214931437-
3118273262
NO
D41 El Placer Doris Inéz Muñoz Morrocoy 3142289576 NO
D42 Las Palmeras Over Espinosa Morrocoy 3133003716 NO
D43 Las 3 Juanas Juana Esquivel Morrocoy 3212782007 NO
D44 Buenos Aires Jesus Maria Rodríguez Morrocoy 3208148505 NO
D45 La Cabaña Fernándo Troncoso La Serranía 3142353625 NO
D46 La Valentina Hermes Garcia Quebradon 3212405646 NO

59
Finca Piloto
Monitoreo de
Carbono
D47 Buenos Aires Juana Antonio Chivara La Ceiba 3204204424 NO
D48 Las 3 Juanas Jhon Jenifer Esquivel Morrocoy 3124459769 NO
D49 El Diamante Alberto Gonzales Cuellar Quebradon 3208333550 NO
D50 Los Mangos Orlando Carabali Maguare 3212468872 NO
D51 Villa Sandra Ignacio Diaz Maguare 3123788867 NO
D52 Las Brisas Enrique Carabali Maguare 3124102432 NO
D53 Las Brisas Ever Mario Velez
Quebradon -
Anayacito
3134947248 SI
D54 San Isidro Abely Guerrero El Jardin 3124982450 NO
D55 Las Flores Jose Luis Conde El Jardin 3208856405 NO
D56 El Carmen Cesar España Quebradon 3105695675 NO
D57 La Primavera Reinaldo Gonzales Cuellar Quebradon 3133184115 NO
D58 Granja San Lorenzo Ofelia Claros Quebradon 3132919403 NO
D59 El Paraiso Yeison Gordillo Maguare 3138370382 NO
D60 La estrella Carmen Cecilia Vergaño Maguare 3212730300 NO
D61 San Rafael José Ernésto Trujillo Maguare 3115757235 NO
D62 Diamantino Angélica Repizo El Jardin 3218341149 NO
D63 Miro lindo Ricaute Cano El Jardin 3127200168 NO
D64 El Jardín Luciano Garzón El Jardin 3125910725 NO
D65 El Tesoro Wilson Ariel Henández El Jardin 3123722741 NO
Fincas seleccionadas en el Municipio de Florencia.
ID
Nombre de la
Finca
Propietario Vereda Teléfono
Finca Piloto
Monitoreo
de Carbono
F01 Lucitania Lisandro Muñoz Balcanes 3172232721 SI
F02 Cabañas Arnoldo Plazas Germania 3115304582 NO
F03 La Estrella Esperanza Ceballos Germania 3123046898 NO
F04 Rest. Callejon Vitelio Almario Germania 3124078490 SI
F05 Los Lagos Albaimar Rodriguez Germania 3142667106 NO
F06 Las Palmeras Bertil Lozada Germania 3114409306 NO
F07 Baraya 2 Luis Evelio Cardenas Germania 3107873672 NO
F08 Los Angeles Alexander Alvira Germania 3212888484 NO
F09 Carcuta Samuel Cardenas Germania 3138389705 NO
F10 Las Lajas Antonio Sepulveda Germania 3132381522 SI
F11 Parcela N° 16 Yhon Jairo Almario Gerrmania 3133300582 SI
F12 Konestay Vicente Silva La Esperanza 3208856495 NO

60
F13 El Paraíso Hernando Varon La Esperanza 3208673934 NO
F14 Parcela N° 15 Rodulfo Rodriguez La Esperanza 3212971329 NO
F15
Hato San
Francisco
Elsa Edith Calderon, JP Santo angel (Caraño) 3124478982 SI
F16 El porvenir Alcibiades Vargas Bautista San Luis (Caraño) 3204491873 NO
F17 Gaviota Manuel Salamanca Las Doradas (Caraño) 3014317805 NO
F18 El Triunfo José Jesús Maso Villaraz (Caraño) 3165642838 NO
F19 Las Delicias Luis Orlando Hurtado Paraiso (Caraño) 3153151133 SI
F20 El Mirador Maria Omaira Grajales Av. El Caraño 3013714403 NO
F21 El rubi Diego Ramírez San Juan del Barro 3123063722 NO
F22 La Argelia Alirio Salamanca La Miranda 3144447060 NO
F23 Hda Sanamaro Alberto Luna Ocasiones Tominejo 3107698472 NO
F24 El Pato Gabriel Macias La Miranda 3138495393 NO
F25 Buenavista Ruben Cuadros Alto caldas (Caraño) 3142944043 NO
F26 Las Mercedes Walter Montes Hurtado La Paz (Caraño) 3017703343 SI
F27 Los Naranjos Flia Mur Cardona Tominejo 3103291683 NO
F28 Berlin Jesús Antonio Doncel Paraiso (Caraño) 3176691785 NO
ANEXO 2.
MÉTODO DE LEVANTAMIENTO DE INFORMACIÓN CARTOGRÁFICA
PARA LOS PREDIOS OBJETIVO DEL PROYECTO
Para cumplir con el objetivo del proyecto es relevante capturar información
espacial de línea base sobre los predios en intervención y así mismo capturar
información espacial para la zonificación predial y evaluar los cambios obtenidos
en el tiempo, la anterior premisa es trascendental para obtener indicadores de
monitoreo y seguimiento de las estrategias adoptadas con cada predio. En este
sentido se describe a continuación el procedimiento para la captura de
información en campo para cada predio y sus respectivas áreas con la presencia
de diferentes coberturas naturales o transformadas.

61
3.1
3.2 Revisión de información secundaria
Para la región se indagó la posibilidad de imágenes satelitales e información
cartográfica base de referencia, De acuerdo con ella se iniciará el levantamiento
y captura de información en campo. Al no existir información cartográfica de base
se empleará información geográfica disponible en Google Earth, y la capturada
con los dispositivos móviles y GPS.
3.3 Equipos y materiales
Para la captura de información en campo se utiliza un Sistema de
posicionamiento global a partir de un navegador o GPS, así mismo se utilizó un
portátil, una cámara fotográfica, brújula y libreta de campo.
3.4 Método de levantamiento
Para la captura de información mediante el GPS puede crear tres formas o
estructuras espaciales las cuales son el punto, la línea o el polígono, en este
sentido cada estructura cartográfica posibilita la captura de la información para
el proyecto donde los polígonos definirán los límites prediales, la delimitación de
áreas para cada tipo de cobertura o estrato y la zonificación predial. En relación
a la zonificación predial la captura de líneas permite el trazado de los diseños
silvo pastoriles o líneas arbóreas, así mismo las líneas de cercado eléctrico, los
puntos identificaran un objeto especifico en el espacio donde pueden representar
edificaciones, individuos de árboles que se requiera realizar algún monitoreo o
también pueden representar información orográfica del territorio. A continuación
se presentan algunos ejemplos en la captura de información de acuerdo a las
tres estructuras mencionadas:
3.4.1 Estructuras de polígonos (Limites prediales, coberturas,
Zonificación)
Para la toma de información se utiliza la captura de puntos de control en campo
y el trazado de tracks o recorridos los cuales representaran las áreas

62
delimitadas o zonificadas de acuerdo con el uso actual y la zonificación, una
vez capturada la información se descarga y procesa para definir las áreas de
cada cobertura o estrato.
La Figura 1 representa la estandarización de los datos referentes a cada objeto
geográfico de área y representados como se ilustra en la Figura 2, a partir de
esta información almacenada en una base de datos geográfica se calculan las
áreas de cada estrato.

63
Figura 1. Objetos geográficos de un polígono y almacenados.
3.4.2 Estructuras de líneas (Cerca eléctrica y Líneas arbóreas)
En el proceso de zonificación predial se levantaron las cercas que estarían
conformadas por arreglos forestales y en otras por la rotación de potreros
mediante cerca eléctrica, en consecuencia se realizaron recorridos en campo
mediante GPS para la captura de las líneas arbóreas a partir de la zonificación y
visión de los propietarios. De igual forma esta información es procesada y
almacenada en la base de datos geográfica establecida para el proyecto.

64
Figura 2. Representación de polígonos para representar las coberturas o
estratos de un predio
3.4.3 Estructuras de puntos
En relación a objetos geográficos puntuales o específicos como la identificación
de un tipo de infraestructura en el predio o la captura de información específica
de árboles que presentan un monitoreo en el tiempo, se realiza mediante la
captura d un punto con el GPS y posterior proceso para espacialización y
definición de sus atributos. Para el presente estudio no se utilizará este tipo de
objeto geográfico debido a que la zonificación requiere de definición de áreas y
longitudes.
3.5 Base de datos geográfica
Posterior a la captura y levantamiento de la información referenciada en campo
se procesa, estructura y almacena en una base de datos geográfica en la
plataforma de ArcGis, a partir de esta se obtiene la información y los datos
espaciales necesarios para generar los mapas o salidas gráficas y la información
referente a los cálculos de área y longitud. También la base de datos geográfica
permite referenciar la información en un solo sistema de referencia geográfica
planimétrico el cual para Colombia es Magna Colombia y con origen central.

65
La estructuración de la información se realizó de acuerdo a la codificación de
cada predio y se almaceno como se observa en la Figura 3, es relevante describir
que para llegar a obtener las capas geográficas se hace necesario depurar y
ajustar la información levantada en campo, con la finalidad de calcular los
cambios en las coberturas desde la línea base o estado actual a una prospectiva
o zonificación realizada para mejorar las condiciones socio ambientales del
predio.
Figura 3. Base de datos geográfica para la información capturada en cada
predio

66
3.6 Salidas Gráficas y cálculo de áreas
Obtenida la información y estructurada en un Sistema de información geográfica
se construyen las salidas gráficas a partir de la información sistematizada donde
se definen los criterios a espaciales y la información que el mapa debe llevar,
para este caso se trabajó con el mismo formato definido durante el levantamiento
cartográfico de cada predio.
A partir del mapa de uso actual de cada predio se generaron los diseños en el
paisaje para obtener la zonificación predial e identificar los cambios en la
cobertura o estratificación en el tiempo y así mismo diseñar la división de
potreros mediante la siembra de árboles en forma lineal o la utilización de cerca
eléctrica como estrategia para la rotación de los potreros.
Como se observa en la
Figura 4 se obtiene la información referente los estratos o cobertura en cada
predio de acuerdo a la zonificación que se realiza y se identifican las áreas de
cada cobertura. Obtenidas las salidas gráficas y cálculos para las áreas de los
estratos y las líneas arbóreas para la división de los potreros se calcula para
cada predio las áreas de cada estrato y así cuantifica el Carbono capturado o
emitido con cada actividad de acuerdo con el mapa de uso actual.

67
Figura 4. Mapa de zonificación predio La Esperanza
ANEXO 3

68
EJEMPLO PARA SELECCIONAR EL NÚMERO DE PARCELAS
REQUERIDO
Para mayor información del uso de la metodología remitirse a Yepes et ál.,
IDEAM (2011) Protocolo para la estimación nacional y subnacional de biomasa
- carbono en Colombia. Disponible en:
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtual/022101/022101.htm.
Ejemplo. Un desarrollador de proyecto quiere establecer un proyecto REDD
local en un área dominada por bosque húmedo tropical, con un error deseado de
±10% y tamaños de parcela de 0,0625 ha (i.e., 25 x 25 m).
• Paso 1. Ir al Anexo 2 y buscar tabla relacionada con escala local – bosque
húmedo tropical no estacional (Anexo 2: Tabla 3).
• Paso 2. En la Tabla 3 del Anexo, ubicar la columna correspondiente al tamaño
de
parcela 25 x 25 m (= 0,0625 ha), y desplazarse verticalmente hasta que se
encuentre el valor más aproximado a 10%.
• Paso 3. Cuando se encuentra el valor más aproximado a 10%, desplazarse
horizontalmente hacia la izquierda y éste es el número de parcelas requerido (n).
Según este ejercicio, es necesario establecer 39 parcelas de 25 x 25 m (Figura
6). Los resultados se pueden apreciar y corroborar en la tabla resumen (Tabla
4).

69
Fuente: Yepes et ál., IDEAM (2011).
ANEXO 4

70
CALCULO DE CARBONO AEREO CON EL USO DE LA HERRAMIENTA
AFOLU CARBON CALCULATOR (USAID)
A continuación se describen de manera rápida los pasos a seguir para el uso de
la herramienta AFOLU CARBON CALCULATOR (USAID) (Figura 1). Para mayor
información sobre el uso de la herramienta dirigirse a:
http://www.afolucarbon.org/static/documents/AFOLU-C-Calculator-Series-
UserManual_2014.pdf
1. Crear una cuenta de usuario en: http://www.afolucarbon.org/accounts/login/
Figura 1. Página de inicio de la herramienta AFOLU CARBON CALCULATOR
2. Crear o unirse a un grupo de proyecto, ya establecido en la herramienta.
Para la creación del proyecto se solicitara información básica como nombre del
proyecto, actividades del proyecto, etc (Figura 2).

71
Figura 2. Creación de proyecto
3. Manejo y actividades del proyecto. En esta sección se definen las
características del proyecto como Nombre del proyecto, Actividades
desarrolladas en proyecto “Ejemplo: Protección para nuestro estudio”, Área
de intervención (ha) y escala o unidad subnacional del desarrollo del
proyecto, para nuestro ejemplo seria “Colombia-Caquetá” que es finalmente
la zona de intervención del proyecto (Figura 3).
Figura 3. Manejo y actividades del proyecto
4. Guardar información y calculo. Guardada y procesada la información
anteriormente suministrada, se generar un resumen de información con los
contenidos de carbono en diferentes reservorios para nuestro proyecto. Para

72
nuestro ejemplo se calcula un stock de carbono forestal de 114,43 (tC/ha)
(Figura 4).
Figura 4. Información del Stock de carbono forestal generado por la herramienta

73
ANEXO 5.
RELACIÓN BIOMASA SUBETERRANEA/BIOMASA AEREA
Fuente: IPCC 2006

Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo y pasturas en el Departamento del Caquetá, Colombia

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (20)

Similar a Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo y pasturas en el Departamento del Caquetá, Colombia

Similar a Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo y pasturas en el Departamento del Caquetá, Colombia (20)

Más de Fundación Col

Más de Fundación Col (20)

Último

Último (20)

Estimación del carbono almacenado en bosque, rastrojo y pasturas en el Departamento del Caquetá, Colombia