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Caracterización de suelos e indicadores de
servicios ecosistémicos
Mirjam Pulleman, Julio Alegre, César Botero, Nora Castañeda, Marfi Daza, Jader, Patrick Lavelle,
Paul Peters, Adrián Rico, Leonardo Rodriguez, Reynaldo Solis, Juan Carlos Suarez, Catalina Zapata
Objetivos
LINEA BASE (PE y CO):
• Caracterizar el paisaje actual con sus diferentes unidades en términos de
salud de suelo.
• Determinar las relaciones entre características intrínsecas del suelo y el uso
de suelo por un lado, y la salud de suelo y su capacidad de sostener servicios
ecosistémicos por otro lado.
• Construir indicadores de salud de suelo y de servicios ecosistémicos que
permiten determinar el efecto de alternativas de uso o manejo de la tierra.
IMPLEMENTACIONES (CO):
• Evaluar los efectos de alternativas de uso o manejo de la tierra sobre la salud
de suelo y los indicadores de servicios ecosistémicos (a nivel de lote).
Diseño línea base (PE y CO)
Se seleccionaron 32
sitios distribuidos en las
unidades de paisaje
priorizadas. La selección
de las fincas se hizó en
base de una grilla de 3
por 3 km.
El muestreo se realizará
en por lo menos 25 de
estos sitios.
Diseño línea base (PE y CO)
Dentro de cada finca se hace un transecto
(320 m) sobre el eje más largo de la finca
que cubre el mayor número de
usos/coberturas.
Cada transecto consiste en 5 puntos de
muestreo (sampling plots) siempre con una
distancia de 80 m entre ellos
Diseño línea base (PE y CO)
El SAMPLING PLOT (diam. 25 m)
10m
5m
●2
●4 ●3
●1
Parametros línea base (PE y CO)
Fotos: Paquita Lao
Fotos: Paquita Lao
Parametros línea base (PE y CO)
Soil carbon analysis
Total carbon and organic carbon concentration (g kg-1) are determined by thermal oxidation (dry combustion).
Soil infrared spectroscopy
• Diffuse reflectance infrared spectroscopy (IR) is an established technology for rapid, nondestructive
characterization of the composition of materials based on the interaction of electromagnetic energy with
matter.
• Both the visible near infrared (VNIR, 0.35-2.5 μm) and mid infrared (MIR, 2.5-25 μm) wavelength regions have
been investigated for non-destructive analyses of soils and can potentially be applied to predict a number of
important soil properties, including: soil colour, mineral composition, organic matter, and particle size
distribution. Infrared spectroscopy enables soil sampling density (samples per unit area) to be greatly
increased with little increase in analytical cost.
• To guard against prediction failure all sampled soils are scanned using IR and a subset of samples (e.g. 10%) is
selected for reference analysis using conventional laboratory procedures.
• For IR prediction of soil organic carbon MIR generally outperforms NIR by more than 10% increase in
prediction accuracy, and can be used with small sample sizes, however a further fine-grinding step is required
for MIR.
Diseño implementaciones (CO)
• Se seleccionaron 15 fincas, con
implementaciones LAS (CIPAV > 7
años; 3 fincas) y CyG (CIPAV; 6 fincas,
SINCHI 6 fincas; por implementar)
• 2 lotes: con implementación y testigo
• La selección de las fincas se hizó al
azar, pero con criterios adicionales de
seguridad y accesibilidad.
• Se vuelve en 3 años para repetir el
muestreo
Diseño implementaciones (CO)
Parametros implementaciones (CO)
Paramétro Intensivo OBJ1 Exploratorio OBJ2
Descripción Coordinados X X
Inclinación, aspecto X X
Erosión Erosión de suelo (visual) X X
Vegetación Cobertura X X
Composición de especies X
C in biomasa vegetal X
Suelo MIRS / NIRS X X
Textura X X
pH; Exch. Al, Ca, Mg, K, Pav, CEC (subset + MIRS) X
C index (oxidación en KMn04) - only the LAS farms X
C total, N total X X
Densidad aparente X X
Humedad actual X X
Penetrometro X X
Curva de retención (no medir todos - derivar PTF) X
Agregados estabilidad X
Agregados morfologia X
Macrofauna X
Fotos: César Botero y Catalina Zapata
Fotos: Catalina Zapata
Próximos pasos
• MARZO – DICIEMBRE 2016: Analices de laboratorio, based de datos y
análisis estadístico
• JULIO – AGOSTO 2016: Muestreo t=0 par las nuevas implementaciones en
Colombia (aprox 25 fincas)
• FINALES 2016 / PRINCIPIOS DE 2017: Línea base paisaje COLOMBIA – reto:
selección de fincas!
• 2017: Construir indicadores (juego de datos)
Colaboraciones
• Datos de vegetación y C en vegetación Colombia y Peru?
• C y mitigación al nivel de la finca (PIK)
• Indicadores: Correlar las indicadores biofísicos y socioeconómicos y
análisis de los trade-offs y las sinergias.
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científicas y de los productores?
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Proyecto AMAZONIA, BMU 2014-2019
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Caracterización suelos servicios

  • 1. Caracterización de suelos e indicadores de servicios ecosistémicos Mirjam Pulleman, Julio Alegre, César Botero, Nora Castañeda, Marfi Daza, Jader, Patrick Lavelle, Paul Peters, Adrián Rico, Leonardo Rodriguez, Reynaldo Solis, Juan Carlos Suarez, Catalina Zapata
  • 2. Objetivos LINEA BASE (PE y CO): • Caracterizar el paisaje actual con sus diferentes unidades en términos de salud de suelo. • Determinar las relaciones entre características intrínsecas del suelo y el uso de suelo por un lado, y la salud de suelo y su capacidad de sostener servicios ecosistémicos por otro lado. • Construir indicadores de salud de suelo y de servicios ecosistémicos que permiten determinar el efecto de alternativas de uso o manejo de la tierra. IMPLEMENTACIONES (CO): • Evaluar los efectos de alternativas de uso o manejo de la tierra sobre la salud de suelo y los indicadores de servicios ecosistémicos (a nivel de lote).
  • 3. Diseño línea base (PE y CO) Se seleccionaron 32 sitios distribuidos en las unidades de paisaje priorizadas. La selección de las fincas se hizó en base de una grilla de 3 por 3 km. El muestreo se realizará en por lo menos 25 de estos sitios.
  • 4. Diseño línea base (PE y CO) Dentro de cada finca se hace un transecto (320 m) sobre el eje más largo de la finca que cubre el mayor número de usos/coberturas. Cada transecto consiste en 5 puntos de muestreo (sampling plots) siempre con una distancia de 80 m entre ellos
  • 5. Diseño línea base (PE y CO) El SAMPLING PLOT (diam. 25 m) 10m 5m ●2 ●4 ●3 ●1
  • 9. Parametros línea base (PE y CO) Soil carbon analysis Total carbon and organic carbon concentration (g kg-1) are determined by thermal oxidation (dry combustion). Soil infrared spectroscopy • Diffuse reflectance infrared spectroscopy (IR) is an established technology for rapid, nondestructive characterization of the composition of materials based on the interaction of electromagnetic energy with matter. • Both the visible near infrared (VNIR, 0.35-2.5 μm) and mid infrared (MIR, 2.5-25 μm) wavelength regions have been investigated for non-destructive analyses of soils and can potentially be applied to predict a number of important soil properties, including: soil colour, mineral composition, organic matter, and particle size distribution. Infrared spectroscopy enables soil sampling density (samples per unit area) to be greatly increased with little increase in analytical cost. • To guard against prediction failure all sampled soils are scanned using IR and a subset of samples (e.g. 10%) is selected for reference analysis using conventional laboratory procedures. • For IR prediction of soil organic carbon MIR generally outperforms NIR by more than 10% increase in prediction accuracy, and can be used with small sample sizes, however a further fine-grinding step is required for MIR.
  • 10. Diseño implementaciones (CO) • Se seleccionaron 15 fincas, con implementaciones LAS (CIPAV > 7 años; 3 fincas) y CyG (CIPAV; 6 fincas, SINCHI 6 fincas; por implementar) • 2 lotes: con implementación y testigo • La selección de las fincas se hizó al azar, pero con criterios adicionales de seguridad y accesibilidad. • Se vuelve en 3 años para repetir el muestreo
  • 11.
  • 13. Parametros implementaciones (CO) Paramétro Intensivo OBJ1 Exploratorio OBJ2 Descripción Coordinados X X Inclinación, aspecto X X Erosión Erosión de suelo (visual) X X Vegetación Cobertura X X Composición de especies X C in biomasa vegetal X Suelo MIRS / NIRS X X Textura X X pH; Exch. Al, Ca, Mg, K, Pav, CEC (subset + MIRS) X C index (oxidación en KMn04) - only the LAS farms X C total, N total X X Densidad aparente X X Humedad actual X X Penetrometro X X Curva de retención (no medir todos - derivar PTF) X Agregados estabilidad X Agregados morfologia X Macrofauna X
  • 14. Fotos: César Botero y Catalina Zapata
  • 16. Próximos pasos • MARZO – DICIEMBRE 2016: Analices de laboratorio, based de datos y análisis estadístico • JULIO – AGOSTO 2016: Muestreo t=0 par las nuevas implementaciones en Colombia (aprox 25 fincas) • FINALES 2016 / PRINCIPIOS DE 2017: Línea base paisaje COLOMBIA – reto: selección de fincas! • 2017: Construir indicadores (juego de datos)
  • 17. Colaboraciones • Datos de vegetación y C en vegetación Colombia y Peru? • C y mitigación al nivel de la finca (PIK) • Indicadores: Correlar las indicadores biofísicos y socioeconómicos y análisis de los trade-offs y las sinergias. • Diseño participativo: cómo se cruzan los resultados y las perspectivas científicas y de los productores?
  • 18. Sustainable farm FINCA Economical (profitable, competitive) Social (Human development Well being) Environmental (Biodiversity, ES) Ef = f (E, S, A) Landscape (composition, structure)
  • 19. Designing and implementing sustainable farm landscapes in deforested AMAZONIA Proyecto AMAZONIA, BMU 2014-2019 II MODELO SIMULACION 11 Social Trayectorias Demografia Formacion , Salud Paisaje Composicion Estructura I DIAGNOSTICO FAZENDA 13 Economico Ingresos mercados Incentivos 3 Ambiental Serv . Amb . Biodiv Clima 10 III DISEÑO Banco de opciones tecnicas Politicas Publicas 12 FINCA INICIAL Ecoeficiencia = E1 Ecoeficiencia = E1 + e FINCA FINAL

Notas del editor

  1. Determinar las relaciones entre el uso de suelo y salud de suelo, captura de C y servicios ecosistemicos.