Informe Final Proyecto GEI FONTAGRO...Informe Técnico Final del Proyecto ... Jinotega), con el...

CRISTIANA, SOCIALISTA, SOLIDARIA! Instituto Nicaragüense de Tecnología Agropecuaria INTA En San Isidro: Empalme San Isidro – León, 1.50 Km. Carretera hacia León. www.inta.gob.ni; [email protected] - telf. 8239-7966

INSTITUCIONES EJECUTORAS:

DIRECCION DE INVESTIGACION

INTA VI REGION (MATAGALPA - JINOTEGA)

Informe Técnico Final del Proyecto Desarrollando sistemas de producción ganaderos competitivos

con bajas emisiones de gases de efecto invernadero en

América Central

Elaborado por:

Mv. Michael S. Vílchez Jiménez

Colaboradores

Sheyla Vargas Socio Economista

Consultorías:

Ing. Bryan Aguirre Maltes

Tesis de

Ing. Mario Yuriel Zelaya

Ing. Jader Alberto Lúquez González

Ing. Pavel Alejandro Gutiérrez Osorio

Revisado Por:

Ing. Luis Urbina Abaunza PhD

Ing. Eduardo Escobar García MsC

Ing. Diógenes Altamirano Gonzales MsC

CDT-INTA, San Isidro; Noviembre 2017.


INTRODUCCION

El proyecto se ejecutó en en el departamento de Matagalpa,

en los Municipios de Muy Muy, Matiguas y Rio Blanco, las

fincas ganaderas son de pequeños y medianos productores

(as), con sistemas de producción semi tecnificados y

tradicionales, los ingresos provienen de la producción y

venta de leche a los diferentes acopios (Nicacentro y

queseras locales) así como venta de animales machos

provenientes de las crías y vacas de descartes por diversas

causas. Desde el punto de vista agroclimático en esta zona

los suelos son molisoles, ultisoles, vertisoles,

inceptisoles y en menor proporción alfisoles; estos suelos

son de moderadamente profundos a profundos entre 60 a 100

cm, la textura del suelo es de media a fina y franco

arcilloso en el subsuelo; la pendiente está en un rango del

1-10 % en el 87% de los potreros muestreados. Es una zona

intermedia con precipitaciones anuales de 800-1200 mm.

El objetivo del proyecto es el desarrollo y validación de

metodologías para cuantificar emisiones de GEI y calcular

indicadores económicos según sistemas de manejo y niveles

de emisión de GEI; Para la implementación del proyecto se

definieron cuatro componentes a ejecutarse por etapas

según orden de prioridad, dando inicio con la formación de

capacidades, sistematización de metodologías y herramientas

de cálculo utilizadas para la cuantificación de GEI en

fincas ganaderas.

Posteriormente se realizó una línea base como punto de

partida en aproximadamente 298 fincas, lo que dio las

pautas para ccuantificar las emisiones de GEI en distintos

sistemas de producción ganadera con diferente grado de


intensificación teniendo como resultados dos procesos de

investigación dirigidos a las emisiones, captura y fijación

de Carbono, seguida de un ensayo para determinar factor de

emisión de oxidonitroso en fincas ganaderas.

De igual manera se desarrolló un tercer componente

dirigidos a evaluar el desempeño económico de los sistemas

de producción ganaderos y su relación con las emisiones de

GEI. Lo que dio como resultado el monitoreo socio económico

de 25 sistemas de producción y calculadas las emisiones de

gases de efecto invernadero, según las ecuaciones de las

directrices de las IPCC 2006.

Finalizando con un último componente que permite

desarrollar mecanismos para el fortalecimiento de

capacidades técnicas, estrategias de comunicación y

divulgación de resultados dando pautas para la promoción de

sistemas de producción ganaderos competitivos con bajas

emisiones de GEI y de políticas publicas.


OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

Contribuir al desarrollo de sistemas de producción

ganaderos competitivos con bajas emisiones de gases de

efecto invernadero

OBJETIVO ESPECÍFICOS

Desarrollo y validación de metodologías para cuantificar

emisiones de GEI y calcular indicadores económicos según

sistemas de manejo y niveles de emisión de GEI


ACTIVIDADES REALIZADAS Y METODOLOGÍA UTILIZADA:

Componente 1. Sistematizar las metodologías y herramientas de

cálculo utilizadas para la cuantificación de GEI en fincas

ganaderas.

Actividad 1: Entrenamiento de investigadores sobre

metodologías y herramientas para la cuantificación de GEI,

enfoque de sistemas y modelaciones

La ganadería es clave para la economía en América Latina y

el Caribe (LAC). Es también una fuente importante de gases

de efecto invernadero (GEI). Tradicionalmente, la ganadería

se basa en sistemas de pastoreo de baja calidad. Se estima

que sobre el 50% de los pastizales y los suelos pastoreados

se degradan debido a la sobrecarga animal y el manejo

inadecuado del pastoreo. Esto se agrava por efecto del

cambio climático. La medición de las emisiones de GEI del

ganado bajo ecosistemas y sistemas de producción

contrastante es fundamental para el diseño de sistemas de

producción sostenibles.

Por tal motivo el Fondo Regional de Tecnología Agropecuaria

(FONTAGRO) y el Ministerio de Industrias Primarias (MPI) de

Nueva Zelanda; han estado colaborando para construir

capacidades en el área de medición de GEI de los sistemas

agropecuario. Mediante la adaptación de las técnicas de

medición para el metano entérico y las emisiones de óxido

nitroso en nueve países (Bolivia, Colombia, Ecuador, Perú,

Panamá, Costa Rica, Nicaragua y Honduras). Otras


organizaciones (CATIE y el IICA) también están involucradas

en facilitar la cooperación regional y técnica, en el

proceso de desarrollo de los proyectos.

¿Por qué medir GEI?

ü Nos permite la estimación de las emisiones de GEI en suelos agrícolas.

ü Mejora la precisión de los INGEI.

ü Evaluación de opciones de mitigación.

ü Desarrollo de modelos.

ü Tiempo de vida: 120 años.

ü Capacidad de calentamiento global: 310 >CO2.

ü Precursor de la destrucción del ozono troposférico.

Mediciones de N-N2O (Oxido nitroso), colectadas por técnica

de cámara estacionaria manual descrita por Saggar et al.

(2004).

El método de la cámara estática (Saggar et al., 2004) es la

metodología comúnmente usada para medir los flujos de N-N2O

desde suelos agrícolas. El conocimiento generado se ha

usado para estimar las emisiones de N-N2O en suelos

agrícolas, las medidas de mitigación se evalúan en base a

las mediciones generadas por esta técnica. Más del 95% de

las publicaciones sobre N-N2O usan esta metodología.

Material de la cámara: PVC, Acrílico, Aluminio, Acero:

Inerte, resistente a condiciones climáticas y de

manipulación.


Área de la cámara:

Ø Cámara cilíndrica: área/perímetro ≥ 10 cm.

Ø Cámara cuadrada: 0,5m2. Tamaño de la cámara

Ø Altura: hasta 80 cm (extensiones, sello y mezcla

headspace


Base de la cámara:

Insertada al suelo: 10 cm.

Tapa de la cámara:

Plana

Fácil de sellar herméticamente a la base.

Puntos de muestreo:

Septos de goma

Tubos de silicona

Volumen colectado <1% headspace.

Colecta de muestras de GEI: Material no reactivo, limpio,

sellado al vacío.

1. Cerrar cámara estática

2. Quitar tapas de agujas de la cámara y jeringa y,

conectar al vial

3. Abrir llaves de tres pasos de la cámara y, luego de la

jeringa

4. Ambientar dos veces la jeringa y colectar muestra

gaseosa

5. Cerrar llave de tres pasos de la cámara y sacar jeringa


6. Inyectar la muestra en el vial y colocarlo en la

gradilla

7. Colocar las tapas de las agujas

Análisis de muestras de GEI, Mediciones de N-N2O analizadas

por CG (Cromatografía).

Medición de metano entérico (CH4), envase a la técnica SF6

y tubos de permeación.

La técnica aplicada en INIA Remehue se base en el trabajo

de Johnson et al, 1994; AFBI Hillsborough; Cesar Pinares-

Patino. La cual está basada en medir la emisión de metano

producida en un 97% por los eructos de los rumiantes, a

través de la técnica de tubos de permiacion calibrados con

gas sf6 (hexafluoruro de azufre).


¿Cómo funciona la técnica?

ü Los tubos de permiacion (TP) con gas SF6 es inserto en el retículo del ganado bovino bajo estudio.

ü El TP libera gas SF6 a tasa constante.

ü El gas es exhalados y eructados.

ü Se recogen en collares al vacío por periodo de 24 h

ü EL Muestreo de gases SF6 y CH4 ambientales,

posteriormente es analizado por cromatografía.

ü En última instancia se determina los cálculos de

emisiones.

Construcción del equipo de muestreo

Collar

Jáquima


Tuvo muestreo

Actividad 2. Fortalecimiento de capacidades técnicas

científicas en herramientas, diseños experimentales y

análisis estadísticos; de procesos de investigación y

capacitación relacionadas con gases de efecto invernadero

(Diciembre 2015).

El proyecto “Desarrollando sistemas de producción ganaderos

competitivos con bajas emisiones de gases de efecto

invernadero en América Central” dentro de sus líneas de

acción era generar conocimiento y herramientas para

promover el cambio de sistemas tradicionales de producción

hacia modelos sostenibles competitivos con bajas emisiones

de gases efecto invernadero, que favorezcan al

fortalecimiento de los medios de vida de las familias

vinculadas en las cadenas ganaderas (leche y carne).


Como parte de los productos se realizó el desarrollo de

procesos de investigación y capacitación relacionadas con

gases de efecto invernadero, para lo cual es necesario

desarrollar capacidades técnico científico, a partir de

talleres relacionados con metodología en diseños

experimental y análisis estadísticos. Para esto se realizó

un taller en el centro de desarrollo tecnológico del INTA

VI región (Matagalpa – Jinotega), con el objetivo de

fortalecer las capacidades técnicas de investigadores de la

VI Región, en diseños experimentales y análisis

estadísticos.

Un evento que tuvo una duración de 5 días donde se contó

con la participación y el fortalecimiento técnico y

científico de 20 investigadores del INTA Y 10 docentes

investigadores de las universidades de UNAN Y UNN.

Obteniendo los siguientes resultados:

1. Capacitados y fortalecidos los conocimientos en

diseños experimentales, multi ambientales.

2. Análisis de resultados de investigación con programas estadísticos.

3. Fortalecidas las capacidades en elaboración de

protocolos de investigación con énfasis en sistemas

productivos multi ambientales.


Actividad 3. Descripción de las metodologías y herramientas

de cálculo de emisiones de GEI Abril y Mayo 2016.

Se participó en el taller metodológico de sistemas de

producción ganadero adaptados a cambio climático; un evento

realizado en CATIE, del 25 de abril al 6 de mayo de 2016.

Con el objetivo de fortalecer los conocimientos sobre las

metodologías de investigación para el desarrollo de

sistemas ganaderos adaptados al cambio climático en América

Latina y el Caribe, obteniendo los siguientes resultados:

1. Estandarizadas las metodologías relacionadas a la

caracterización, diseño de sistemas mejorados, modelación y

validación de sistemas, y potencial de escalamiento de los

mismos.

2. Provistos de conocimientos necesarios para abordar el

estudio sistémico de la producción ganadera sostenible y

con capacidad de adaptarse al cambio climático.

3. Facilitado el intercambio de conocimiento, información

y promovida la colaboración entre los técnicos y las

instituciones de América Latina y el Caribe vinculadas al

estudio de la adaptación y mitigación al cambio climático

de los sistemas de producción ganadera

4. Constituida una red de colaboración en ganadería y

cambio climático para el intercambio de conocimiento,

experiencias, metodologías y desarrollo de iniciativas en

conjunto entre los técnicos y profesionales de la región

de ALC.


Actividad 4. Taller con grupo focal de actores clave del

sector público y privado para selección y validación de

protocolo.

Se elaboró un taller con actores claves de intervención del

proyecto, como son 15 investigadores del INTA VI región, 2

técnicos de campo, 7 productores y 6 docentes de las

universidades (UNAN y UNN Matagalpa), con el temática uso y

manejo de cámara estáticas, para cuantificación de óxido


nitroso, del 08 al 10 de Junio 2016. Obteniendo los

siguientes resultados:

1. Fortalecidas las capacidades técnicas de 30 actores

claves, en la metodología de uso y manejo de cámara

estáticas estacionarias, para cuantificación de óxido

nitroso.

2. Elaborado el proceso de calibración de la metodología

de cámara estática.

3. Recolectadas muestras de diferentes usos de suelos

pecuarios, con el objetivo de remitir muestras al

laboratorio de cromatografía en Costa Rica, para determinar

los flujos de óxido nitroso en el tiempo.


Actividad 5. Línea base del proyecto INTA/CATIE/FONTAGRO

La actividad ganadera juega un rol importante en la

economía nicaragüense, la generación de empleo y la

seguridad alimentaria como componente importante de la

dieta de las comunidades rurales. Sin embargo, dicha

actividad está predominada por modelos tradicionales de

producción basados en pasturas en monocultivo que

combinadas con malas prácticas de manejo favorecen la

degradación de las pasturas, y que sumado a los efectos del

cambio climático (sequía) reducen la rentabilidad de las

fincas y el deterioro de los recursos naturales. En este

sentido, El proyecto “Desarrollando sistemas de producción


ganaderos competitivos con bajas emisiones de gases de

efecto invernadero en América Central” Como parte de los

productos se requiere realizar el levantamiento de

información de las fincas ganaderas, que nos permita tener

una línea base sobre so comportamiento productivo,

económico y ambiental. Para esto se realizó un taller con

técnicos, investigadores y socio economistas INTA; así como

con docentes y estudiantes del instituto tecnológico

Santiago Baldovino, con el objetivo de capacitar y

fortalecer los conocimientos en el llenado de encuesta de

línea base y el diagnostico de los sistemas de producción.

Teniendo como resultado:

1. fortalecidos los conocimientos de 30 actores claves

entre ellos técnicos, investigadores, socio economistas

para un total de 15; docentes y estudiantes del instituto

tecnológico Santiago Baldovino del Municipio de Muy Muy

para un total de 15.

2. Diagnosticadas 298 fincas de los Municipios de Muy

Muy, Matiguas y Rio Blanco.


C.2 Cuantificar las emisiones de GEI en distintos sistemas

de producción ganadera con diferente grado de

intensificación.

Actividad 6. Línea base del proyecto, en sistemas de

producción ganadero de la vía láctea o cuenca lechera

Para definir el tamaño de la muestra el insumo básico fue

datos de productores de IV CENAGRO por municipio. Partiendo

de un universo estimado de 4,075.00 productores/as2, se

calculó el tamaño de muestra correspondiente. . La

definición de la muestra se calcula según Munch Galindo

1996, usando la fórmula de poblaciones finitas y muestreo

completamente aleatorio

n= Z2 * P * q * N

N e2 + Z2 * P q

Donde:

Z = Es el valor tabular de Z, según el nivel de confianza

que se utilice. Para nuestro estudio el nivel de confianza

es igual a 95%, el valor de Z correspondiente es =1.96; N =

4,075.00 es el universo; p y q = probabilidades

complementarias e igual a 0.5; e = Error de estimación

aceptable para encuestas, el valor de ´´e´´ utilizado es

del 5.50% y finalmente n = tamaño de la muestra es de 298

boletas

Análisis de Información se diseñó la base de datos

elaborada de acuerdo al diseño final de la boleta validada

y corregida. El proceso de introducción de datos o llenado

de la base de dato, se realizó con el programa SPSS y


EXCEL. En el proceso de limpieza de datos se eliminaron dos

boletas por tener la información completa para el análisis.

RESULTADOS

DESCRIPCION DE LOS MUNICPIOS

Nicaragua es la república más grande entre los países

Centroamericanos con una extensión de 130,373.39 Km² de los cuales 10,033.93 Km² son cubiertos por lagos y lagunas.

Nicaragua tiene 15 departamentos, dos regiones autónomas y

ciento cincuenta y tres municipios. Geográficamente

existentes tres zonas: la región del Pacífico, la región

Central y la región del Caribe.

El estudio se realizó en la parte sur–este del departamento

de Matagalpa en los cuales se entrevistaron a 298

productores(as) ganaderos distribuidos en los municipios de

Muy Muy (23 comunidades), Matiguás (29 comunidades) y Rio

Blanco (30 comunidades). A continuación describe las

características geográficas de cada uno de los municipios.

Municipio de Muy Muy.

Se encuentra ubicado a 148 km al norte de Managua, a 337.6

msnm con una extensión territorial de 375 km2 y habitan

aproximadamente 15,168 habitantes. Este municipio está en

una posición estratégica ya que la carretera pavimentada

Boaco - Río Blanco cruza el Municipio por su parte, es

punto de Convergencia donde se cruzan las vías de acceso a

los Municipios de Esquípulas, Matiguás, Río Blanco, y con

el Departamento de Boaco. Las precipitaciones oscilan entre


los 1400 a 1800 mm al año, con temperaturas que van desde

los 26 °C a 34 °C, esta presenta terrenos planos, ondulados

y quebrados donde predomina en mayor porcentaje la

ganadería y la agricultura.

Municipio de Matiguás.

Está localizado a 168 km de Managua con una altura sobre el

nivel del mar de 247 msnm posee una extensión territorial

de 1,710 km2 y habitan 60,000 personas entre las diferentes

categorías, las precipitaciones en promedio son de 1,400 mm

con temperaturas de 30 a 32 °C, donde las principales

actividades económicas son la ganadería, agricultura y

comercio. El relieve es variado donde se encuentran

territorios ondulados, planos y quebrados.

Municipio de Rio Blanco.

Se encuentra ubicado en la parte noreste del país a 248 km

de la capital, tiene una extensión territorial de 700 km2,

habitan 33,195 personas. Este municipio tiene un clima

monzonico tropical con una estación lluviosa que dura entre

los 9 meses al año, con temperaturas que oscilan entre los

20 a 26 °C. Las precipitaciones andan entre los 2,400 a

2,600 mm al año, las cuales son aptas para la ganadería y

la agricultura.

CARACTERISTICA DE LOS PRODUCTORES

El IV CENAGRO refleja la existencia a nivel nacional de

136,687 explotaciones agropecuarias con bovinos que poseen

4, 136,422 cabezas de ganado.


Se establecieron estratos de productores según el área

ganadera que tienen en sus fincas, en donde se

entrevistaron al 11.41% de productores pequeños con rango

de 0.5mz a 20mz, 67.78% productores medianos de 20.01mz a

100mz y el 20.81% productores grandes de 100.01mz a más.

Del total de productores entrevistas el 82.55% son hombres

y el 17.45% son mujeres. El promedio de miembros en las

familias es de 5 personas, en donde 2 son hombres. 2

mujeres, un niño y/o una niña. Es importante mencionar que

el 15.77% de los productores entrevistados no saben leer y

escribir, realizando análisis de correlación entre esta

variable y la edad de los entrevistados, encontramos

elevada significación entre estas dos variables, en donde

la edad promedio de los productores que no saben leer y

escribir esta en los 55 años y la edad promedio de los

productores que saben leer y escribir es de 46 años.

El municipio donde existe mayor cantidad de productores/as

sin ningún nivel académico es Rio Blanco con un 17.17 % de

productores que no tienen ningún nivel de escolaridad. La

educación es determinante, en la aplicación y adopción de

tecnologías, se puede determinar que un alto porcentaje de

los protagonistas ha tenido la oportunidad de acceder a la

educación a diferentes niveles que los ubica como

potenciales receptores de información tecnológica.


CARACTERISTICA DE LAS UNIDADES DE PRODUCCION

La tenencia de tierra es un factor importante que incide en

la gestión de recursos financieros, el desarrollo de

inversiones, gestión de proyectos y en la aplicación de

tecnologías, se determinó que el 94.63% de productores

tienen escritura pública, el 0.67% es prestada, el 2.35%

cuida la propiedad y finalmente el 2.36% son propiedades

que no tienen ningún documento o están en proceso de

adquirirlo. En este sentido, se considera que un número

importante de productores tienen sus propiedades

legalizadas, por lo que esta variable no es limitante para

el desarrollo de estrategias de mejoramiento de sus

sistemas de producción tanto en infraestructura como en

tecnología.


El 99.3% de productores posee al menos una fuente de agua

en sus unidades productivas, encontrando mayor

predominancia las quebradas con el 59.4%.

Las prácticas de conservación de fuentes de agua aplicadas

son cercas vivas simples ( 81.9%), reforestación( 59.4%),

cercas muertas( 54.7%), No quema( 69.1%)a y cercas vivas

multi estrato (12.4%). El municipio donde los productores


mayormente aplican estas prácticas es el Matiguas con 88.6

% y el de menor aplicación es Rio Blanco con 58.1 % esto

debido a la falta de asistencia técnica y conocimientos

adoptados por los productores de esta zona.

CARACTERISTICAS SOCIOECONOMICAS Y PRODUCTIVAS

El 99.33% de productores entrevistados tiene como principal

actividad económica la ganadería, le sigue la actividad

agropecuaria con el 15.77% de productores, el 3.7% su

principal actividad es el comercio y servicio. El sistema

predominante de producción bovina es lechería tradicional y

doble propósito.

0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,0090,00

100,00

Muy Muy Matiguas Rio Blanco

56,00

95,96 93,94

34,00

2,02 1,01

64,00

74,75

25,2530,00

93,94

54,55

71,0066,67 69,70

Cercas Vivas Simple Cercas VIvas Multiestrato Cercas muerta Reforestacion No quema


La principal fuente de ingresos de las familias productoras

es la venta de leche (93.6%) y la venta de ganado en pie el

(60%), otras fuente de ingresos es la venta de producción

agrícola, trabajo de jornaleros, alquiler de potreros,

remesas, venta de derivados lácteos y venta a mataderos, es

importante mencionar que esta última fuente de ingreso es

realizada por una menor proporción de productores (3%), sin

embargo para estas familias representa un porcentaje

importante correspondiente al 27.28% del total de ingresos.

En promedio los ingresos mensuales netos por familias son

de C$16.974,55, sin embargo varía de acuerdo a la fuentes

de ingresos de cada familia, haciendo el análisis de

ingresos netos mensuales por la venta de leche, la cual es

la principal fuente observamos que existe un promedio de

ingresos netos mensuales C$12, 941.76, cubriendo en el 100%

los costos de la canasta básica del 2015, las familias del

municipio de Matiguas tienen los mayores ingresos netos

mensuales.

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00


SISTEMA DE EXPLOTACION

Lecheria tradicional

Medianamente especializada

Lecheria especializada

Doble proposito

Carne ciclo completo

Carne produccion de crias

Carne desarrollo-engorde


La media de costos de producción anual es de C$59.032.59

con promedio de costos mensual correspondiente a

C$4.919,38, donde el mayor porcentaje de costos está en la

compra de productos veterinarios, compra de animales y

contratación de personal. Es importante mencionar que los

costos por compra de animales representa para estos

productores el 50.42% del total de costos de producción.

Costos de Producción Promedio de costos anuales por familia

Productos veterinarios C$ 13,644.38

Insumos agropecuarios C$ 9,203.77

Contrata personal C$ 28,396.24

Inseminación artificial C$ 15,055.56 Establecimiento de pastos y forraje C$ 12,136.36

Manejo de pastos y forrajes C$ 8,675.89

Mantenimiento de equipo C$ 6,067.09

Compra de equipo C$ 14,555.14

Compra de animales C$ 54,521.28


Trazabilidad bovina C$ 1,523.92

Total C$ 59,032.59

El análisis de la relación beneficio/costo con los ingresos

anuales por venta de leche, porque que es la principal

fuente de la familias, es equivalente a C$2.63, es decir

los(as) productores(as) tiene ganancia de aproximadamente

el 263%. Este promedio de rentabilidad varía de acuerdo al

municipio.

Productor

Promedio de

ingresos anual por productor

Promedio de costos anual por productor

Beneficio Neto (

Ingresos -Costos)

B/C

Muy Muy C$ 157,861.60

C$ 73,805.27

C$ 84,056.33

C$ 1,14

Matiguas C$ 285,608.21

C$ 65,086.74

C$ 220,521.47

C$ 3,39

Rio Blanco

C$ 205,025.88

C$ 49,891.20

C$ 155,134.68

C$ 3,11

Total C$ 216,165.23

C$ 62,927.74

C$ 153,237.49

C$ 2,63

En relación al tamaño de la finca se encontró que el área

promedio de la propiedad es de 82.23 mz con el 87.96% del

área utilizada para la actividad ganadera, el 2.49%

utilizada actividad agrícola, el 7.2% para área de bosque y

plantaciones forestales, 1.89% área de tacotales, charrales

y el 0.40% utilizada para otros fines

Promedio área en Mz.

Uso de la tierra Muy Muy Matiguas Rio Blanco Total

Área total 83.27 93.41 70.02 82.23

Pastura natural 50.43 48.53 49.76 49.57

Pastura mejorada 26.83 32.39 16.23 25.15


Banco forrajero de graminea 5.33 4.10 1.61 3.68

Banco forrajero de leñosa 4.50 1.58 1.79 2.62

Cultivos agricola anuales 2.67 3.88 3.55 3.37

Cultivos agricola permanentes 2.44 3.00 1.56 2.33

Plantaciones forestales 2.94 7.94 3.50 4.79

Tacotales, charrales, monte 9.07 4.27 11.35 8.23

Bosque 6.04 11.62 4.07 7.24

Con respecto al número de animales que tiene los

productores el estudio refleja un promedio de 64 animales

por unidad de producción por manzana, dato que corresponde

con lo reportados en el IV CENAGRO. Los productores tienen

distribuido su hato en promedio de la siguiente forma

INVENTARIO Muy Muy Matiguas Rio Blanco

Terneros menores de 1 año

8.99 8.52 9.83

Terneras menores de 1 año 8.34 9.41 7.60

Terneros de 1 a 2 años 2.36 10.98 6.80

Terneras de 1 a 2 años 3.12 6.13 6.43

Toretes 1.05 31.90 11.03

Vaquillas 6.35 12.88 11.65

Vacas Horras 3.46 13.13 10.12

Vacas paridas 4.31 4.92 10.00

Vacas en producción 17.22 18.73 16.31

Semental 1.48 1.37 2.03

Buey 0.41 2.15 2.20

Equinos 3.85 4.62 4.52

Subtotal 56 71 63


Los productores entrevistados tienen un promedio de 10

potreros con área aproximada de 7.73mz. El municipio con

mayor cantidad de potrero por productor es Matiguas y Rio

Blanco cuenta una menor cantidad de potreros por productor,

sin embargo es la que tienen el promedio mayor en área de

potrero (9.88mz). El 83.94% de los potreros tienen cercas

vivas. De los productores con cercas vivas entrevistados el

72.20% realiza poda de árboles, forma anual (32.6%) y el

11.4% lo realiza cada seis meses. El desecho de las poda es

utilizado como leña (54.4%).el sistema de pastoreo más

utilizado por los productores es la rotación de potreros

con el 81.9% seguido por pastoreo extensivo (12.8%). A

nivel de municipio sobresale Matiguas con el 95.96% con el

mismo sistema de pastoreo

El promedio de rendimiento de leche por día por animal es

de 3.72lts mejorando en 0.78lts en comparación con lo

reportado en el IV CENAGRO 2011, en donde los resultados

del estudio reflejan que los promedios diferenciados por


88,00%

95,96%

61,62%

12,00%5,05%

21,21%

3,00%0,00% 0,00%

SISTEMAS DE PASTOREO

Manejo de rotacion de potrero Pastoreo extensivo En lindero


época son 3.27lts/día/vacas en verano y 4.09lts/día/vacas

en invierno, sin embargo es necesario incrementar la

productividad, a través de la alimentación del ganado,

manejo sanitario, reproducción y mejoramiento genético. El

rendimiento de leche por animal por día varía de acuerdo al

potencial del municipio, la tabla detalla los rendimientos

por municipio, en donde el municipio de Matiguas muestra

los rendimientos más altos tanto para verano como para

invierno.

Municipio Rendimiento

Verano lts/día/vacas

Rendimiento Invierno

lts/día/vacas

Muy Muy 3,12 4,29

Matiguas 3,24 3,93

Rio Blanco 3,44 4,05

Promedio 3,27 4,09

En relación al manejo y sanidad bovina el 87.92% de los

productores aplican desparasitantes, el 66.4% vacunas, el

53% antibiótico, 27.85% vitaminas y en menor proporción

hormonas (2.3%).


La mayoría de los productores administran las dosis de

vacunas de acuerdo a la edad del animal, las cuales están

de 1 a 3 cc en terneros y 5 a 10cc en vacas adultas , en

donde 32% de los productores la aplican una vez en el año y

el 68% de productores la aplican dos veces en el año. En el

caso de los antibióticos los productores suministran las

dosis según sea el peso del animal y usan cuando el animal

se presenta alguna enfermedad generada por una infección

y/o bacteria.

En el caso de los desparasitante los productores

administran las dosis de acuerdo a la edad del animal, las

cuales están de 1 a 5 cc en terneros y 8 a 20cc en vacas

adultas , en donde 34% de los productores la aplican una

vez en el año y el 66% de productores la aplican dos veces

en el año.

VACUNAS ANTIBIOTICOS DESPARASITANTE HORMONAS VITAMINA

66,44%

53,02%

87,92%

2,35%

27,85%

PRODUCTOS VETERINARIOS

Productores


Muy Muy Matiguas Rio

Blanco Total

Vacunas 64.00% 80.81% 54.55% 66.45%

Antibióticos 37.00% 66.67% 55.56% 53.07%

Desparasitante 83.00% 91.92% 88.89% 87.94%

Hormonas 0.00% 3.03% 4.04% 2.36%

Vitamina 47.00% 19.19% 17.17% 27.79%

En relación a la alimentación de los animales los

productores generalmente solo le dan pastos mejorados y /o

pastos naturales entre algunos de los suplementos son sal

mineral (77.18%), melaza (33.48%) y muy poco concentrado

comercial y casero. Además solo una minoría de productores

suministra la dosis de alimentación por categoría de animal

(7.9%).

ASPECTOS DE COMERCIALIZACION

El estudio reflejó que del total de productores

entrevistados el 89.26% preparan subproductos derivados de

la leche como cuajada, queso, quesillo y/o crema,

predominando la cuajada para autoconsumo, representando el

98.50%.

Entre los productos y subproductos que venden esta primer

lugar la leche, le sigue el ganado en pie y en menor

proporción la cuajada, queso y crema. En el caso de la

venta de animal en pie el 72% de los productores se demoran

para engordar los animales aproximadamente entre 1 a 2

años.


Cálculos de Emisiones

Las emisiones de GEI, en las fincas ganaderas en la cuenca

de la Vía láctea, registraron que la mayor fuente de

emisiones proviene de la fermentación entérica, seguida de

la fertilización aplicada a los cultivos de granos básicos

y cultivos de pastos de corta que manejan los productores

La actividad ganadera predominante es doble propósito, con

enfoques de cría y desarrollo, con orientación de manejo

pastoreo extensivo. Con este manejo los productores

obtienen diferentes ingresos en el año, lo cual permite

garantizar cierta sostenibilidad de las fincas ganaderas,

así como el flujo de caja diario, obtenido a través de la

venta de leche y del ingreso temporal por la venta de

novillos. Las razas o cruces más comunes son: Holstein,

Jersey, Pardo, Brahmán, el área de la finca varía entre 40

a 144 ha


Caracterización de las fincas ganaderas doble propósito en

la Vía Láctea (Matiguás, Muy Muy), Nicaragua.

Variables Alta Media Baja

No. de productores 77 145 76

Área total (ha) 40,77 71,47 144,7

Pastura mejorada (%) 23,7 31,6 25,8

Pastura natural (%) 51,9 53,8 65,7

Banco forrajero (%) 2,9 1,4 0,5

Bosque (%) 17,7 9,1 6,7

Carga animal (UA/ha) 1,7 0,84 0,42

Producción de leche (kg/vaca/día)

4,25 3,85 4,06

En las fincas ganaderas, según el grado de intensificación,

se presentan diferencias en las emisiones generadas por el

Metano Entérico, siendo mayor, en las fincas que alimentan

el ganado con solo pastoreo (baja intensificación),

mientras que las emisiones de fertilización, fue mayor en

las fincas con alta intensificación, los productores

aplican fertilizantes a los cultivos para autoconsumo y

para los pastos de corte. No se presentaron diferencias en

las emisiones generadas por el uso de combustible, su

manejo es similar en todas las fincas

Comparación de emisiones de GEI según fuente de emisión en

fincas doble propósito en Matiguás, Muy Muy, Nicaragua


Tipo de fincas Alta Media Baja

Fermentación entérica (t CO₂e/año) 65,46 69,5 79,82

Gestión de Estiércol (t CO₂e/año) 0,85 0,9 0,96

Combustibles (t CO₂e/año) 9,69 8,52 8,79

Fertilización (t CO₂e/año) 4,92 2,74 1,37

Electricidad (t CO₂e/año) 0,11 0,12 0,2

Emisiones totales (t CO₂e/año) 82,02 81,77 91,15

Emisiones por unidad de producción de leche (kg leche/kg

CO2e)

Las emisiones de metano entérico, se encuentran

relacionadas con la carga animal, es decir, a mayor número

de animales se incrementan las emisiones de metano, sin

embargo, a medida en que se pueda mejorar la calidad de la

dieta, se logran reducir estas emisiones por unidad de

producto (producción de leche y carne).

Emisión de GEI por unidad de producto, expresada en kg CO2e

por kg de leche en Matiguás, Muy Muy, Nicaragua.

Tipo de fincas Alta Media Baja

Kg Leche/kg CO₂e 0,31 0,32 0,33

Carga Animal UA/ha 1,7 0,84 0,42


FASE 1.

• Monitoreo socioeconómico en fincas ganaderas. (Año 1 y

Año 2)

• Base de datos y documento de análisis de monitoreo.

• Cálculo de emisiones de GEI usando factores locales de

emisión y herramienta con factores de IPCC.

FASE 2.Ensayos en finca experimental en para generar

factores de emisión óxido nitroso.

Caracterización biofísica y productiva de la finca bajo

estudio.

Este experimento de oxido nitroso se llevó acabo en finca

con pasturas natural, en el Municipio de Muy Muy, del

productor Guillermo Jarquín propietario de la finca el

Carmen con coordenadas 16 P X 657214 Y 1418563. Las

características climáticas de la zona son del trópico semi-

humedo, con temperaturas que van desde los 24 °C a 32 °C,

las precipitaciones oscilan entre los 1400 a 1800 ml anual,

el relieve es ondulado, con pocos lugares planos, la

principal actividad económica de la zona es la ganadería

por sus suelos aptos para pastos por su alto contenido en

hierro y calcio.

Capital Humano: Aquí se refleja el total de miembro de

familia que trabajan en la unidad de producción de su finca

donde se detalla cada actividad realizada. Él productor


trabaja en su finca los 7 días a las semanas, 8 horas al

día con un costo de su trabajo de 200 C$, también su esposa

de 54 año ayuda a las labores diaria en los oficios del

hogar trabajando aproximadamente 9 horas al día toda la

semana con un costo de 200 C$ Por día, su hija de 25 años

ayuda de manera consecutiva a las actividades diarias de la

finca aportando su trabajo los 7 día a la semana con un

costo de sus labores de 200 C$ al día. Cabe mencionar que

con el aporte de mano de obra de sus familiares ayuda a

reducir los costos de producción y mejora los ingresos de

la familia.

Datos De La Propiedad: la finca donde se realizara el

estudio es propia del productor presenta escritura pública,

esta propiedad consta con una superficie total de 37.20 mz,

el terreno es irregular también se encuentran áreas planas,

partes onduladas y laderas. La finca consta de 8 potreros

con tamaños promedios de 3-4 mz por potrero, el sistema de

pastoreo es de rotación en invierno lo cual los utiliza 7

días y los deja en descansó 15 días, y en época de verano

utiliza un sistema semi estabulado ya que proporciona pasto

7,00

200

9,00

200

7,00

200

PRODUCTORdia/semana

COSTO JORNAL CONYUGEdia/semana

COSTO JORNAL HIJAdia/semana

COSTO JORNAL

Capital humano


de corte por la mañana y en la tarde pastorea. Las pasturas

naturales que posee es grama y zacate estrella, entre las

pasturas mejorada de corte solo presenta un área de 2 mz de

Taiwán.

Las fuente de agua que se encuentran dentro de la finca es

un rio donde suministra agua para su ganado y para regar

sus cultivo que establece para auto consumo. Las prácticas

de conservación de suelo y agua que se encuentran

establecidas dentro de la propiedad son cercas vivas con

especie de jiñocuaguo, tigüilote, cercas muertas y no quema

sus potreros para conservar sus pasturas y no ayudar a la

formación de procesos de erosión del suelo.

Capital Físico: En esta sección se dará a conocer las

infraestructuras construida el productor dentro de su finca

así como también los diferentes tipos de maquinaria que

posee.

75%

5%2%

10%

8%

Division de las Areas

Pastura natural. Area

Pastura mejorada. Area

Cultivos agricola anuales. Area

Tacotales, charrales, monte.Area

Bosque. Area


Con las instalaciones que cuenta esta finca son las

siguientes: un corral donde encierra a las vacas durante la

noche, posee salitreros para el suministro de sales

minerales, consta de bebederos y comederos artesanales, una

bodega para guardas insumos y equipo de trabajo, un silo

metálico para almacenar granos básico.

En cuanto a la maquinaria y equipos solo posee una picadora

de pasto que utiliza solo en época de verano y bomba de

mochila para aplicar agro insumos a sus cultivos, por lo

tanto en esta finca no se producen exceso de emisiones de

óxido nitroso y de carbono por el poco uso de equipos de

combustión.

Aspectos Socioeconómicos: la principal actividad económica

a que se dedica esta familia es la ganadería, donde se ha

implementado un sistema de producción de lechería

tradicional que sustenta la economía de esta familia.

También establecen entre una a dos manzanas de grano básico

(frijol, maíz) en época de postrera para el consumo del

hogar. Los registros contables de la finca se determinaron

por medio de los costos asociados a cada una de las

actividades, teniendo en cuenta por un lado los costos de

mano de obra y por otro lado los costos por insumos; de

igual forma se determinaron los ingresos por concepto de

venta de los productos, y para esto se incluyeron las

ventas de crías, leche y vacas de descartes. Con la

información de egresos e ingresos se elaboró un estado de

resultado de la fincas y a partir de este se calculó la

relación costo/beneficio de la inversión para el sistemas

de producción en esta finca.


Aspectos Productivos: los aspectos productivos son de gran

importancia en los sistemas de producción ya que son la

base fundamental para el buen funcionamiento y desarrollo

de las unidades productivas garantizando la rentabilidad de

la unidad de producción familiar.

El hato del ganado está representado en todas las

categorías el cual está dividido de la siguiente manera:

12; 29%

30; 71%

Produccion de leche

Cuál es la producción total por día: En epoca seca. lts

Cuál es la producción total por día: En epoca lluviosa. lts

cantidad

Categorías

Terneros menores de 1 año 4

Terneras menores de 1 año 6

Terneras de 1 a 2 años 4

Vaquillas 7

Vacas Horras 2

Vacas en producción 9

Semental 1

Buey 2


Las razas que predominan dentro del hato es suindico donde

las vacas en estado de producción en la época de verano

generan entre 1.5 a 2 litros de leche por unidad animal

con 4 vacas en producción y en época de invierno se

incrementa de 3 a 4 litros por día con una lactancia que

dura entre los 210 días, el ordeño es de forma manual una

vez al día, el hato es de 24 vacunos, con una relación

vaca-toro es 1:12, las vacas horras oscilan entre las 6

reses, los ingresos por producción de leche anual es de

1350 con un costo por litro de 9 C$, el manejo de

sanitario, productivo, reproductivo y de suplementación se

lleva un registro de cada actividad realizada y se

actualiza cada mes para sacar la relación beneficio costo.

Para el manejo de las pastura y de los cultivos el

productor hace uso de productos químicos para las

actividades de eliminación de malezas, fertilización,

control de plagas y enfermedades.

Los herbicidas más comunes que se usan para la eliminación

de malezas es el 24 D, seguido del Gramoxone y Glifosato,

en época de verano la eliminación de malezas en las

pasturas es de forma manual.

La fertilización también influye para el desarrollo de las

pasturas y cultivos, ya que se fertilizan las 2 manzanas de

Taiwán que se encuentra establecido proporcionando 1

quintal de urea por manzana dos veces al año.

Los productos veterinarios más usados por los productor son

las vacunas para prevenir el ántrax y pierna negra, así


como también los deparacitantes como ivermectina y

albendazon que aplica en entrada y salida de invierno.

Los suplemento minerales que suministra en productor a su

hato no son más que sal común y una vez por semana sal

mineral (pecutrin), en algunos casos le agrega melaza el

pasto de corte, para aportar energía a las vacas en

producción.

MANEJO DE ESCRETAS. En el manejo de excretas el productor

la desecha y otra parte le suministra al pasto y cultivos

establecidos dentro de la finca.

COMERCIALIZACION: La comercialización es unas de las

principales actividades más importantes para los

productores ya que venden sus productos a diferentes

fuentes de acreedores, en este caso la leche es vendida a

la quesera de santa rosa a un precio de 9 C$ el litro,

algunas de las vacas que son de descarte también son

comercializadas a los mataderos del municipios o al rastro,

generando entre 12,000 a 15,000 C$ por año, este dinero es

destinado para la compra de otra unidad de producción

(vaquilla)o para los gasto de alimentación del hogar.

Relación Beneficio / Costo: La relación costo beneficio

toma los ingresos y egresos presentes netos del estado de

resultado, para determinar cuáles son los beneficios por

cada peso que se sacrifica en cada unidad de producción.

Vi = Valor de la producción (beneficio bruto)

Ci = Egresos (i = 0, 2, 3,4...n)


B/C= Ingresos/Egresos= 28,200/ 20500= 1.37 por cada

córdoba de inversión se obtiene un ganancia de 1 córdoba

con 37 centavos, logrando una rentabilidad aceptable y

sostenible en la unidad de producción.

Venta de ganado enpie/DESCARTE Venta de leche

12000

16200

Ingreso anual

Ingreso anual

Productos

veterinarios

Insumos

agropecuarios

Contrata

personal

1500 2000

17000

Costos de produccion en el año

Costos en el año


Mapa de caracterización Biofísica de la unidad de

producción.

El mapa nos refleja las áreas divididas de cada potrero

donde la ceiba de color verde oscuro consta de un área de

2.3 ha, con tres diferentes especies de árboles, la

disponibilidad de pasto es del 3 % que corresponde a 0.33

toneladas de biomasa seca, le sigue la cusuquera color

verde claro posee un área de 2.3 ha, con tres especies

arbustivas, este representa el 4 % en pastura seca


disponible oscilando entre la 0.42 toneladas de biomasa

seca, los cedro ocupa cuatro especies diferentes de

árboles, con un área de 3.4 ha, que dispone de un 3 % en

pastura presentando 0.39 toneladas de pasto seco en ese

potrero, los nancite dispone de un área de 3.1 ha, que

ocupa el 3 % de pasturo lo que representa 0.31 toneladas de

biomasa seca, la yuca dispone de un área de 2.3 ha lo que

está dividido en 1.2 ha en Taiwán que está disponible en un

21 % de pasto de corte que representa 20.1 toneladas de

material verde que suministra como alternativa de verano al

hato, el jobo ocupa un área de 3.3 ha, que dispone de un 2

%, lo que representa 2.7 toneladas en biomasa seca, los

tigüilotes abarca un área de 2.2 ha en pastura seca,

ocupando el 2% en disponibilidad lo que representa 2.8

toneladas de pastura para el hato como solución de pastoreo

en época seca y la zoncoya que presenta un área de 2.4 ha ,

que dispone de del 1.5 % lo que representa 1.6 toneladas de

biomasa seca.

Cabe mencionar que los potreros de la yuca, el jobo, la

zoncoya y el tigüilote son lo que representan mayor

disponibilidad de pasto, y que se encuentran en estado seco

por la época de verano que disponemos, y que se tomaran

muestras en época de inviernos para comprar las diferencias

en calidad y porcentaje de biomasa, los demás potreros

presentan menos pasturas por ser los más utilizados en

pastoreo en esta época, en respecto a la disponibilidad de

pasto casi nula divido al estado seco, fibroso que se

encuentran las pasturas por la excesiva sequilla. En la

siguiente tabla nos muestra de forma detallada dicha

información.


No Potrero

arboles Especies

Area. Ha

Disponobilidad de Pasto

(%)

Ton/B.S/ha

1 La Ceiba 96 Guácimo, Cedro, Laurel 2.3 3% 0.33

2

La Cusuquer

a 34 Guácimo, Laurel,

Tigüilote 2.3 4% 0.42

3 El Cedro 114 Cedro, Guácimo, Laurel,

Corteza 3.9 3% 0.39

4 Los

Nancite 165 Nancite, Mora, Laurel, Corteza, Quebracho 3.1 3% 0.31

5 Las Yucas 82 Laurel, Guácimo, Genízaro 2.3 21% 20.6

6 El Jobo 49 Guácimo, Corteza, Carao,

Tigüilote 3.3 2% 2.7

7

Los Tigüilot

es 59 Tigüilote, Laurel, Carao,

Guácimo, Corteza 2.2 2% 2.8

8 La

Zoncoya 87 Laurel, Tigüilote, zoncoya, Corteza 2.4 1.50% 1.6

Metodología

Tamaño de Muestra:

Se seleccionó una finca de investigación e innovación

tecnológica (FIIT), seleccionando un potrero con pastura

naturales y designando un área de 120 m2.

El manejo del área fue cortar el pasto según rotación que

la finca maneje. Se aplicó tres tratamientos de

fertilizantes nitrogenados:

Tratamiento 1: Urea + inhibidor.

Tratamiento 2: Bio fertilizante.

Tratamiento 3: Fertilizante convencional en este caso urea

46%.

Tratamiento 4: Testigo sin aplicación.


El estudio de la emisión de óxido nitroso, se realizó en

dos fases:

Fase 1. De tipo exploratorio y calibración, se realizó en

el área de la pastura, en horario de 7 am hasta 6 pm

comprendido en 12 horas; el objetivo es determinar el

momento oportuno del día para la toma de una muestra de

gases (hora del día donde se emite el promedio de emisión

de óxido nitroso).

Fase 2. Una vez determinados los análisis por cromatografía

de gases, que identifico el momento óptimo donde mayormente

hay mayor flujo de oxido nitroso. Se tomaran muestras por

dos meses en época seca, donde se tomara una muestra por

día en las cámaras estáticas y en el horario definido en la

Fase 1.

Para el muestreo de óxido nitroso, se utilizó la técnica de

cámaras estáticas de acuerdo con la metodología descrita

por Klein y Harvey (2012). Las cámaras serán cilíndricas,

confeccionadas en tubo de PVC con un diámetro de 24 cm y

38.0 cm de altura, con tapa acrílica, con un septum para

poner el termómetro, y otro punto para muestreo y sin

ventilación interna. La base en PVC debe estar en una

profundidad de suelo de 10 cm.

Procedimiento de Muestreo en las cámaras:

Inicialmente se mezcla el aire interno de la cámara,

mediante la succión de jeringas de aire antes de la toma de

la muestra. Una vez tomada la muestra, se deposita en un


tubo vial al vacío de 20 ml, para el trasporte al

laboratorio. El muestreo fue de una hora de duración y se

tomó tres muestras por cámara en tres tiempos diferentes:

T0: al instalar la cámara; T1 = 20 minutos; T2= 40 minutos.

Adicionalmente, por cada día de muestreo, se tomó una

muestra de aire fuera de la cámara, pero, a la misma altura

del muestreo para utilizarla como “blanco” en laboratorio.

Procedimiento para la toma de muestras para la fase 2.

En el área seleccionada se instaló 12 bases de las cámaras

estáticas, en la colocación de las bases se tomó la

precaución de no alterar el comportamiento ni la estructura

del suelo, posteriormente se adicionaba el ensamble de la

la cámara a la base para procedes con los tiempos de

muestreo (T0, T20 y T40 minutos), repitiéndose este

procedimiento por dos meses que duro la toma de datos en

campo.

La ubicación de las cámaras se presenta en el siguiente

diagrama:


Resultados de los análisis estadísticos y flujos del

experimento de óxido nitroso.

Análisis de Varianza

Variable N R² R² Aj CV

Flujo LinealmgN2O-

N/m2/hora... 96 0.11 0 69.77

F.V. SC gl CM F p-valor

Modelo. 0.04 11 0.0032 0.98 0.4743

Cámara 0.04 11 0.0032 0.98 0.4743

Bloque 0 0 0

Error 0.28 84 0.0033

Total 0.31 95

Test: Alfa=0.05 DMS=0.09618


Tukey

Error: 0.0033 gl: 84

Cámara Medias n E.E.

C03 0.12 8 0.02 A

C02 0.11 8 0.02 A

C04 0.09 8 0.02 A

C09 0.09 8 0.02 A

C010 0.09 8 0.02 A

C012 0.09 8 0.02 A

C05 0.08 8 0.02 A

C08 0.07 8 0.02 A

C01 0.07 8 0.02 A

C06 0.07 8 0.02 A

C011 0.05 8 0.02 A

C07 0.05 8 0.02 A

Medias con una letra común no son

significativamente diferentes (P > 0.05)

Test:

Tukey Alfa=0.05 DMS=0.03413

Error: 0.0033 gl: 84

Bloque Medias n E.E.

B1 0.1 32 0.01 A

B3 0.08 32 0.01 A

B2 0.07 32 0.01 A

Medias con una letra común no son

significativamente diferentes (P > 0.05)

Al realizar el análisis de varianza ANDEVA basado en la

comparación de medias por tratamiento, bloque y frecuencia.

Se observó un flujo promedio de 0.082 mg de óxido nitroso

(N2O/m2/hora/día). Encontrando que no hay diferencia


significativa entre los tratamientos, ni efecto de bloque,

por lo cual los flujos de emisiones están asociada a

factores externos tales como: Temperatura, humedad

relativa, precipitación.

En la figura 1 se muestran los flujo línea de óxido

nitroso por tratamiento por hora (la mañana), lo cual

indica que aunque estadísticamente no hay diferencia

significativa, los tratamientos urea y biol, generan

mayores emisiones.

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

C01

C04

C03

C02

C01

C04

C03

C02

C01

C04

C03

C06

C05

C08

C07

C06

C05

C08

C07

C06

C05

C08

C011

C010 C0

9C0

12C0

11C0

10 C09

C012

C011

C010

Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Mañana


En la figura 2 demuestra los flujos lineales de N2O en

mg/m2/hora/ día, estos resultados difieren de la figura 1,

debido a que mayor intensidad solar y temperatura el

comportamiento del flujo es más intensos entre los

tratamientos.

-0,05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25C0

1C0

4C0

3C0

2C0

1C0

4C0

3C0

2C0

1C0

4C0

3C0

6C0

5C0

8C0

7C0

6C0

5C0

8C0

7C0

6C0

5C0

8C0

11C0

10 C09

C012

C011

C010 C0

9C0

12C0

11C0

10

Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Tarde


Figura 3. Combinación de resultados de flujos lineales por

tratamiento por hora por día

Al realizar las combinaciones de ambos flujos, deja en

evidencia el comportamiento de los flujos lo cual indica

que cuando los datos son tomados por la mañana hay menos

variación en cuanto a los flujos, pero que a medida que la

radiación solar y la temperatura incrementa los el

comportamiento de los flujos hay mayor fluctuación, lo que

indica que los factores externo juegan un papel importante

en dichas emisiones.

Sin embargo, en otros estudios como el de Ryden (1981)

menciona que la producción de N2O en la des nitrificación

son regulados por el agua del suelo y la cantidad de NO3

presente. Los estudios realizados por Mosier (1994)

demostraron que la cantidad de N2O fue más afectada por las

propiedades del suelo que por el tipo de fertilizantes,

especialmente aquellos que contienen NH 4+ .Finalmente,

Bergstrom et al. (2001), citado por Mora, et al., (2005)

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25C0

1C0

4C0

7C0

10 C01

C04

C07

C010 C0

1C0

4C0

7C0

10 C01

C04

C07

C010 C0

1C0

4C0

7C0

10 C01

C04

C07

C010 C0

1C0

4C0

7C0

10 C01

C04

C07

C010

Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/dia

Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Mañana Flujo linealmgN2O-N/m2/hora/Tarde


determinaron que la desnitrificación es la fuente principal

de emisión de N2O a la atmósfera. Además señalan que los

estudios realizados en la Universidad de Guelph Ontario,

Canadá, fueron influías por el bajo nivel de NO3 que

aportaron los suelos donde se realizaron los experimentos.

En el caso del área de estudio el tipo de suelo es franco

arcilloso y según Berger, L (2011) los suelos de textura

arcillosa poseen mayores niveles de MO (carbono lábil) y

por ende mayor actividad microbiana que da lugar a la

producción de N2O como subproducto mediante la

nitrificación, lo cual pudo haber determinado las

emisiones. Así mismo la temperatura pudo haber jugado un

papel importante como factor de emisión dado que según

Berger, L 2011 las tasas de nitrificación y

desnitrificacion aumentan a medida que aumenta la

temperatura dentro de ciertos rangos, por lo que la emisión

de N2O aumenta con la temperatura y durante la toma de

datos de este estudio se presentaron temperaturas mayores a

los 32 grados centígrados hasta los 39 inclusive.

C.3 Evaluar el desempeño económico de los sistemas de

producción ganaderos y su relación con las emisiones de

GEI.

En este componente se identifican los sistemas de

producción ganaderos que presentan los mejores indicadores

de rentabilidad ambiental y las menores emisiones de GEI.

Para esto se elaboró un trabajo de investigación denominado

“Prácticas de uso de suelo en sistemas de producción de

fincas ganaderas doble propósito, su efecto en captura y


emisiones de dióxido de carbono (CO2), en los municipios de

Matiguás y Muy Muy, departamento Matagalpa año 2016”

El que se obtuvo como objetivo evaluar prácticas de uso de

suelo en sistema de producción de fincas ganaderas doble

propósito, su efecto en emisiones y captura de dióxido de

carbono (CO2)

Área de estudio

Los municipios de Matiguás y Muy Muy pertenecen al

departamento de Matagalpa. Tiene una extensión territorial

Matiguás: 1,532.25 km2 y Muy Muy de: 375.06 km2lo que

representa el 22.5% y el 0.55% del territorio del

departamento. Poseen una altura de 297.08 y 337 metros

sobre el nivel del mar y una posición geográfica de latitud

12°50’- 12º45’ y longitud 85°27’- 85º37’ (CENAGRO, 2011).

La precipitación anual fluctúa entre los 1200 -

1600mmMatiguás. En Muy Muy 1200-1600mmEstá inserto en la

Cuenca 55 del Río Grande de Matagalpa. Los suelos son

arcillosos, con erosión moderada y severa, mayormente con

cobertura agropecuaria (CENAGRO, 2011).

Matiguás: cuenta con un total de 2638 productoras y

productores agropecuarios individuales: 2156 son hombres y

482 mujeres, propietarios de un total de 2,646

explotaciones agropecuarias, en una extensión de 1,532.25

kilómetros cuadrados. Con un total de 212,937 manzanas en

fincas, este municipio tiene el 9% de las fincas de todo el

departamento (CENAGRO, 2011).


Muy Muy: cuenta con 1,632 productoras y productores

agropecuarios individuales: 1,089 son hombres y 543 mujeres

propietarios de un total de 1,635 explotaciones

agropecuarias. Con 51,381 manzanas este municipio tiene el

6% de las fincas de todo el departamento (CENAGRO, 2011).

Población y muestra

Se realizó el muestreo no probabilístico por conveniencia

propuesto por (Sampieri, Collado, & Batista, 2014).

Partiendo de un universo de 26 fincas participantesdel

proyecto “Desarrollando sistemas de producción ganaderos

competitivos con bajas emisiones degases de efecto

invernadero en América Central” se procedió a seleccionar

fincas para la ubicación de los sitios de estudio en los

dos municipios, las prácticas de uso de suelo se tomaron

datos durante los meses de octubre, noviembre y diciembre

del 2016 en los Municipios de Matiguás y Muy Muy del

departamento de Matagalpa.

De la base de datos del proyecto “Desarrollando sistemas de

producción ganaderos competitivos con bajas emisiones de

gases de efecto invernadero en América Central la que se ha

trabajado en los municipios de Matiguás y Muy Muy se

seleccionaron 6 prácticas principales de uso de suelos con

6 repeticiones por cada municipio con un total de 36 sitios

de muestras por municipio, 72 muestras en total.

Para la selección de los sitios debieron cumplir con los

siguientes parámetros:

Ø Medir 1 hectárea o más de área.


Ø Las repeticiones deben estar a una distancia de 150 metros o más.

Ø Una finca puede tener las 6 prácticas de uso de suelo

siempre y cuando cumplan con las medidas y las

distancias entre repeticiones.

Selección de principales practica de usos del suelo.

1. Bosques secundarios. 2. Bosque ribereño o de galería. 3. Cercas vivas simples (presencia de una o dos

especies).

4. Pasturas con alta densidad de árboles (≥30 árboles/ha).

5. Pasturas con baja densidad de árboles (≤ 29

árboles/ha).

6. Pasturas sin árboles.

Para el estudio se seleccionó al menos 6 parcelas de

muestreo por cada uso del suelo en área de intervención del

proyecto. Los puntos de muestreo se distribuyeron a lo

largo del área de intervención del proyecto, esto con el

fin de reducir variabilidad y poder emplear los datos para

cuantificar el carbono a escala de parcela, finca y paisaje

Metodologica para la estimación de carbono almacenado en

biomasa arborea y de suelo en finca ganaderas

En América Central existen alrededor de 13 millones de

hectáreas de pasturas (FAO 2008) y el 70% son Sistemas

Silvopastoriles (SSP) cubiertas por árboles con diferentes


arreglos espaciales (arboles dispersos y cercas vivas),

cobertura, densidad y condiciones ecológicas (Ibrahim et al

2014). Esta amplia diversidad de especies arboreas con

complejidad estructural y arreglos espaciales contribuyen a

generar productos maderables (madera, postes, leña),

alimentos para el ganado (follaje y frutos) y acumulación

de biomasa y materia orgánica en el suelo (Ibrahim et al

2007; Nair et al 2011). Los SSP combinan diferentes

especies de árboles y pasturas pueden almacenar carbono y

mitigar el cambio climático. Las reservas de carbono en SSP

pueden almacenar entre 65 a 130 Mg ha-1 y contribuir a

reducir los impactos del cambio climático (Avila et al

2001; Giraldo et al 2006; Rojas et al 2009).

Para la estimación de carbono (IPCC 2003) definen 5

reservorios de carbono que deben ser cuantificados: biomasa

aérea, biomasa subterránea (raíces), suelos, necromasa y

hojarasca. En el mejor de los casos, cada uno de éstos

debería medirse repetidamente y con gran precisión. Sin

embargo, esto conlleva obstáculos técnicos, logísticos y

financieros importantes. Primeramente, cada uno de estos

reservorios posee características y variación propias, por

lo que es necesario utilizar métodos de medición que tomen

en cuenta estas particularidades. En segundo lugar, la

medición de todos los reservorios, en particular la biomasa

subterránea, es un trabajo arduo y demorado. Estas

complicaciones incrementan el tiempo de medición en el

campo, lo cual incide en los costos finales del inventario.

Las metodologías aprobadas por el Mecanismo de Desarrollo

Limpio (MDL), por otra parte, permiten seleccionar los


reservorios a los que se debe dar seguimiento en un

proyecto de fijación de carbono. Aquellos reservorios que

no cambian, o los que razonable y conservadoramente se

puede esperar que no aumenten las emisiones netas de gases

de efecto invernadero (GEI) como consecuencia de la

implementación del proyecto, pueden obviarse (Salinas y

Hernández 2008). Las existencias de carbono en el suelo de

ecosistemas boscosos ilustran bien esta situación. Sin

embargo, las metodologias de estimación de carbono en

árboles dispersos (AD) y cercas vivas carecen de un

estándar de medición. Las estimaciones de carbono en base

al muestreo rectangular (1000 m2) circunscrita sub

muestreos de otros componentes de biomasa son las más

frecuentes en la literatura (Ibrahim el at 2006; Ruiz 2002;

Soto, et al 2010; PFPAS-GAMMA, 2010)

Una ventaja de medir todos los componentes del ecosistema

es que después de las primeras mediciones se podrían

derivar modelos de predicción del carbono total basados en

mediciones más sencillas, ahorrando así tiempo y dinero. De

esta forma se cumpliría con requisitos de exactitud y

confiabilidad de los estimados al momento de acceder el

mercado internacional de bonos de carbono, sin incurrir en

sobrecostos de medición.

Para la cuantificación del stock de carbono (es todo

aquello que se encuentra almacenado en los componentes del

sistema) en los diferentes usos del suelo como bosque y

pasturas se debe muestrear a) la biomasa arriba del suelo,

b) la biomasa abajo del suelo (raíces) c) la necromasa

almacenada en la hojarasca y la madera muerta. Se debe


considerar que la biomasa se expresa en Mg ha-1, y que el

50% de la biomasa seca es carbono.

En el cuadro 1 se presentan los componentes que se deben

ser considerados para la estimación del stock de carbono en

diferentes usos del suelo.

Componentes que deben ser considerados para el monitoreo

del almacenamiento de carbono en diferentes usos del suelo.

Tipos de depósito de Carbono

Usos del

suelo

Árbol

es

arbust

os

Pastur

as

Raíc

es

Mader

a

Muert

a

Hojaras

ca

Suel

o

Bosque R T R T R R R

Plantacione

s

forestales

R T T R T T R

Cercas

vivas

R R T

Pastura con

árboles

dispersos

R T R R T T R

Vegetación

secundaria

reciente

R T T T T

Banco

forrajero

de Leñosas*

R


Banco

forrajero

de

gramíneas

Pastura en

monocultivo

T T R R T R

Pastura

degradada

T T R R T T

R: Deposito de carbono recomendado para su medición; T:

Dependiendo del presupuesto y si está en el uso del suelo.

*Solo estimar en la base del tronco que se mantiene después

de las podas en el banco forrajero.

Metodologia

Selección de las parcelas de muestreo

Para el estudio de monitoreo se deben seleccionar al menos

8 a 10 parcelas de muestreo por cada uso del suelo dominate

en cada área de intervención del proyecto. Cada parcela de

muestreo debe ser georeferenciada con un Global Position

Satelital (GPS). La información del GPS debe ser

transformada a un formato imagen ¨shape¨ con software de

SIG. Para poder tener un mapa de distribución de los sitios

de muestreo en el paisaje.

Los puntos de muestreo deben estar distribuidos a lo largo

del área de intervención del proyecto, esto con el fin de

reducir variabilidad y poder emplear los datos para

cuantificar el carbono a escala de parcela, finca y

paisaje.


Selección de usos del suelo

1. Bosques secundarios 2. Bosque ribereño o de galería 3. Vegetación secundaria reciente o barbecho ≤ 8 años 4. Cercas vivas simples (presencia de una o dos especies) 5. Cercas vivas multiestrato (Presencia de más de dos

especies)

6. Pasturas con alta densidad de árboles (≥30 árboles/ha) 7. Pasturas con baja densidad de árboles (≤ 29

árboles/ha)

8. Pasturas sin arboles

Se recomeinda, que los sitios de muestro tenga las

siguientes condicioens, se requiere que el área minima del

sitio de muestro sea de 1 ha, que en cada finca se pueda

tener al menos 3 o 4 sitios de muestreo para maximizar

costos y que esten distribuidos en todo la zona de

intervención del proyecto.

Métodos de muestreo para la cobertura arbórea

La estimación del stock de carbono en la biomasa arriba del

suelo, en los sistemas forestales y silvopastoriles los

depósitos de carbono se encuentran en la biomasa sobre el

suelo (IPCC, 2006). El mayor porcentaje de carbono

almacenado se presenta en la biomasa sobre el suelo

presente en usos del suelo como árboles, arbustos, palmas y

herbáceas, ellos determinan el carbono sobre el suelo en

los árboles y en la vegetación herbácea presentes en las

fincas ganaderas.


Los componentes seleccionados seran los árboles, arbustos,

pastos, en los usos del suelo dominantes en la fincas

ganaderas. En cada parcela serán medidas las siguientes

variables: A) Historia de uso de la tierra (edad, años de

pastoreo, usos anteriores de la tierra) B) Estado del suelo

(degradado, compactado, etc) y tipo de suelo (Clase de

suelo), C) Manejo de la carga animal en caso de los SSPs,

D) Manejo de fertilización, E) Manejo ante el fuego y F)

Vegetación (Cobertura arbórea con dap ≥ 10 cm.

Para la caracterización arbórea en bosques secundario,

bosques de ribereños, se realizan parcelas rectangulares de

20 m x 50 m (Figura 1),. A los árboles con dap > 10 cm se

le medirá la variable: diámetro a la altura del pecho (1,30

cm) y se anotará la especie, sí se registran palmas

adicionalmente a las variables antes medidas, se sumará la

altura total (Cuadro 2), para estimar la biomasa se

utilizará ecuaciones previamente desarrolladas.

Formato para la caracterización vegetal para dap (>10 cm

dap)

Nombre de la

finca:

Propietario de

la finca: ___________________

Uso del

suelo

Fecha ____________ Coordenadas

(UTM) _________________

No. Especie Dap

Altuta

total

Altura

comercial

Estado del

fuste


Medición en pasturas

Para las pasturas se utilizara la metodologia propuesta de

Chavarria (2010) para la medicion del los árboles y

arbustos, en el cual la definicion de las parcelas se

basara tomando en cuanta el área del potrero.

Tamaño de las

parcelas en

referencia al

área de la

pastura.

Área de la

pastura (ha)

#

parcelas

Tamaño de

parcela

≤ a 2 Censo 10 000

2-5 1 10 000

5 a 10 2 10 000

> 10 3 10 000

0,1

E O

N

S

50 m

Centro de la parcela

20 m


• Estimación de la altura y dap (> 10 cm) en los árboles presentes en potreros con pasturas naturales de alta y

baja densidad de árboles.

• Estimación de la altura y dap (> 10 cm) en los árboles presentes en potreros con pasturas mejoradas de alta y

baja densidad de árboles.

En el caso de cercas vivas se tomara transeptos de 150m de

longitud, en el cual se tomaran las variables dasométricas

mencionadas anteriormente.

Biomasa de árboles muertos

Para la evaluación de los árboles muertos, se establecerán

dos transeptos en cruz de 150m de longitud, en los cuales

se recorren y se mide toda la madera muerta que está en el

suelo (fustes, ramas, Troncos) con un dap > 10 cm,

registrándose el diámetro o circunferencia según el caso,

en varios sectores del fuste y la longitud total dentro del

transepto correspondiente; en los casos que el fuste

atraviese la parcela, solo se registra la longitud de la

parte comprendida dentro de ella.

De la misma forma se tendrá en cuenta el grado de

descomposición basado en las siguientes características

(Baker y Chao 2009)

Grado 1. Árbol que recién acaba de morir, presenta más del

75% de madera sólida o dura. La corteza está intacta y

presenta todavía ramas finas y el fuste está entero y sin

ningún signo de descomposición.


Grado 2. El árbol ha experimentado algún signo de

decadencia; la madera es aún sólida pero sin ramas finas y

la corteza empieza a desprenderse.

Grado 3. Fuste con más del 75% de la madera blanda y

descompuesta, se puede penetrar un clavo con la mano sin

mayor esfuerzo y la madera se derrumba si se pisa.

Calculo de carbono en la biomasa aérea

Para el cálculo de carbono presente en la biomasa aérea, se

utilizarán ecuaciones alométricas que hayan sido

desarrolladas en condiciones climáticas y edáficas

similares a las del sitio de estudio, que consideren

especies de árboles, similares a las que estén presentes en

el área de estudio, que los rangos de dap y altura que

fueron usados en el desarrollo de las ecuaciones hayan sido

similares a los árboles individuales en el área de estudio,

para este estudio se tomaran en cuenta las ecuaciones

alométricas propuestas en GOOD PRACTICE FOR LAND USE CHANGE

AND FORESTRY (GPG-LULUF 2006) y por el IPCC, 2006. El

cuadro 5, muestra un resumen de algunas ecuaciones

alométricas generales para distintos usos de la tierra,

estos son algunos ejemplos, pero en la literatura se

encontraran muchas otras ecuaciones adaptadas a diferentes

sitios con diferentes zonas climáticas.

Ecuasiones alometricas para el estudio de carbono.

Denominación,

tipo de especie o

tipo de planta

Ecuación* R

ajustado

Fuente


Frutales Log B= (-

1.11+2.64*Log*Dap)

0.95 Andrade en

preparación

Cordial alliodora Log B= (-0.8 + 2.2*Log

Dap)

0.93 Segura et

al. (2006)

Pithecellobium

saman, Dalbergia

retusa y Diphysa

robinioides

Log B= (-1.54 + 2.05

log D30+1.18 Log*H)

0.92 Andrade

(2008)

Palmas Log B= 7.7*H+ 4.5*10-3 0.90 Frangi y

Lugo (1985)

Bosque Tropical

Húmedo

B= exp (-2.77+Ln

(δ*Dap2*H) Chave et al.

(2005)

Raíces gruesas

BR= exp (-

1.0587+0.8836*Ln*B)

0.84

Cairns et

al. (1997)

B: biomasa aérea (kg); exp: logaritmo neperiano (2.71); δ:

densidad de madera (gr/cc); Log: logaritmo en base 10; Ln:

logaritmo natural; Dap: diámetro del tronco (cm) a la

altura del pecho (1,3 m); D30: Diámetro del tronco a 30 cm;

H: altura total (m); BR: biomasa de raíces (kg). *Las

ecuasiones a utilizar se debenajustar en función de las

especies y zona de vida, se presentan las ecuaciones que se

recomiendan para la región húmeda de Honduras.

Estimación del carbono orgánico en el suelo (COS)

El COS se determina mediante el procedimiento de combustión

húmeda (Walkley y Black 1934). En la parte central de cada

parcela de muestreo se establecera una calicata de


dimensiones 0.3*0.3*0.3 m, en esta se tomara la muestra de

suelo mediante el uso de un cilindro metálico (de 5 cm de

diámetro por 5 cm de altura) para colectar muestras de

suelo a 15 cm de profundidad, con la finalidad de estimar

la densidad aparente del suelo.

La estimación de COS, mediante un barreno se deben tomar 16

puntos al azar alrededor, en la cual se homogenizan esas

muestras para toma de una muestra compuesta de 250 g de

suelo para su analisis en el laboratorio para la estimación

de la fracción de carbono. (Figura 2). El carbono orgánico

del suelo se estima con base a la fracción de carbono y la

densidad aparente (COS= %fC * Dap * Pm).

Donde Daρ=densidad aparente del suelo (t m-3); %fC=fracción de carbono y Pm=profundidad de muestreo (m). El contenido

de carbono en el suelo se determina por combustión

(Thermoffinigan; MacDiken 1997). La conversión de biomasa a

carbono en todos los usos del suelo se multiplica por un

factor 0.47 (IPCC 2003b). Todas las estimaciones de carbono

por encima y debajo del suelo deben ser promediadas y

extrapoladas a Mg C ha-1 para cada uso del seulo.


Diseño metodologico para la estimación de carbono en cada

uso del suelo.

Cálculo de captura de Dióxido de carbono (CO2)

Para el cálculo de carbono presente en la biomasa aérea, se

utilizó ecuaciones alométricas que han sido desarrolladas

en condiciones climáticas y edáficas similares a las del

sitio de estudio, que los rangos de DAP y altura que fueron

usados en el desarrollo de las ecuaciones similares a los

árboles individuales en el área de estudio, para este

estudio se tomó en cuenta las ecuaciones alométricas

propuestas en Good Practice For Land Use Change And

Forestry (GPG-LULUF, 2006) y por el IPCC, (2006).


Ecuación alométricas propuesta para cálculo de biomasa

aérea propuesta por Chave et al. (2005)

Y=exp [-2.977+ ln(ρ D^2 h)]

Donde:

Y=biomasa (kg/árbol)

exp(n)= 2.718 a la potencia n

ρ= densidad por especie (gr/cm3), Densidad de madera

(Global Wood Density Database 2012)

D= diámetro a la altura del pecho (DAP)

Ecuaciones alométricas para el estudio de carbono.

Denominación,

tipo de especie o

tipo de planta

Ecuación* R

ajustado

Fuente

Frutales Log B= (-

1.11+2.64*Log*Dap)

0.95 Andrade en

preparación

Cordial alliodora Log B= (-0.8 + 2.2*Log

Dap)

0.93 Segura et

al. (2006)

Pithecellobium

saman, Dalbergia

retusa y Diphysa

robinioides

Log B= (-1.54 + 2.05

log D30+1.18 Log*H)

0.92 Andrade

(2008)

Palmas Log B= 7.7*H+ 4.5*10-3 0.90 Frangi y

Lugo (1985)

Bosque Tropical

Húmedo

B= exp (-2.77+Ln

(δ*Dap2*H) Chave et al.

(2005)


Raíces gruesas

BR= exp (-

1.0587+0.8836*Ln*B)

0.84

Cairns et

al. (1997)

B: biomasa aérea (kg); exp: logaritmo neperiano (2.71); δ:

densidad de madera (gr/cc); Log: logaritmo en base 10; Ln:

logaritmo natural; Dap: diámetro del tronco (cm) a la

altura del pecho (1,3 m); D30: Diámetro del tronco a 30 cm;

H: altura total (m); BR: biomasa de raíces (kg). *Las

ecuaciones a utilizar se debenajustar en función de las

especies y zona de vida, se presentan las ecuaciones que se

recomiendan para la región húmeda de Honduras.Fuente: Chave

et al. (2005).

Se elaboró una base de datos como herramienta para el

cálculo de captura de carbono con las ecuaciones

pertinentes dependiendo las especies de árboles, la

herramienta es una hoja de Excel la cual posee las

variables descritas para cada árbol, a que sitio de estudio

pertenece con las ecuaciones de captura de carbono por

especie de árbol para luego ser procesados y así obtener la

captura total de dióxido de carbono en prácticas de usos de

suelo.

Fijación de carbono (CO2) almacenado en prácticas de usos

de suelo

Para la cuantificación del carbono se utiliza la ecuación:

Ecuación IPCC, 2006

PUS = AT x BL x Rc


Dónde: PUS = Carbono fijado contenido en el practica de uso

de suelo.

AT = almacenamiento total

BL= fijación por especie

Rc = Contenido de carbono en la biomasa

Se estimada que el 50% del almacenamiento total es lo que

se fija de dióxido de carbono en los árboles, según IPCC,

(2006)

Estimar las emisiones de CO2

Se realizó entrevista al productor sobre el manejo del

sitio de estudio sobre los componentes que puedan emitir

dióxido de carbono (CO2) y las cantidades de las variables:

1. Cantidad Consumo de leña: cantidad ocupada anual por el productor para quema o cocina en el sitio de

estudio.

2. Consumo de gasolina: cantidad de litros de gasolina anual ocupada por el productor ya sea en bombas o

maquinaria agrícola en el sitio de estudio.

3. Consumo de electricidad: cantidad de kilowatt anual

consumido por prácticas como cercas eléctricas o

maquinaria agrícola.


4. Estimaciones por fertilizante: esta variable se

estudió de acuerdo al manejo del uso de suelo y las

cantidades fertilizante en cada uso de suelo.

5. Estimaciones por animales presentes en el uso de

suelo.

Balance de emisiones y capturas de dióxido de carbono

CO2por prácticas de uso de suelo.

El balance de emisiones y capturas de carbono fue bajo la

metodología de Romero, J. 2009. La cual se basa en la resta

de la cantidad de emisiones totales menos la captura para

dar un valor promedio de cantidad neta de la práctica de

uso de suelo que está emitiendo o capturando.

Análisis de datos estadísticos

Se realizó análisis para encontrar la diferencia entre los

municipios del estudio. El almacenamiento de datos se

realizó en hojas de campo diseñadas en Excel de acuerdo a

los resúmenes de cada una de las variables de estudio antes

mencionadas, con herramientas a base de fórmulas para

estimación y almacenamiento de CO2 y elaboración de base de

datos. Estas variables fueron sometidas a los distintos

análisis estadísticos con el uso de programas INFOSTAT con

pruebas de análisis de varianzas y error estándar por

variable estudiada


Resultados

Principales usos de suelos en sistemas de producción de

fincas ganaderas doble propósito

Prácticas Matiguás Muy

Muy

Bosque ribereños 6 6

Bosque secundarios 6 6

Cercas vivas simples, (presencia de

una o dos especies).

6 6

Pasturas con alta densidad de árboles

(≥ 30 árboles/ha) 6 6

Pasturas con baja densidad de árboles

(≤ 30 árboles/ha) 6 6

Pasturas sin árboles 6 6

Total 36 36 72

Fuente: Resultado de investigación.

Principales especies de árboles en los sitios

La especie que se presentó con mayor frecuencia en la área

de estudio fue el Guácimo (Guazuma ulmifolia) con 141

árboles y el Macuali o roble (Tabebuia rosea) con 128

árboles en la zona de Matiguás. El total de árboles fueron

842 y 35 especies diferentes

Las 10 especies con mayor presencia en el área de estudio

de Matiguás


Matiguás

Especie Nombre científico Cantidad

Guácimo Guazuma ulmifolia 141

Macuali o

Roble

Tabebuia rosea 128

Carao Cassia grandis 80

Acacia

amarilla

Cassia siamea lam 49

Cortez Tabebuia ochracea 48

Cenízaro Samanea saman 41

Laurel Cordia alliodora 37

Guanacaste Enterolobium

cyclocarpum

36

Jiñocuabo Bursera simaruba 36

Madero negro Gliricidia sepium 35


En Muy Muy el total de árboles encontrados fueron 725

unidades pertenecientes a 46 especies. Las mayor

representación de las especie fue el Guácimo (Guazuma

ulmifolia) y el Jiñocuabo (Bursera simaruba) con 135 y 63

árboles respectivamente.

Las 10 especies con mayor presencia en el área de estudio

de Muy Muy

Muy Muy

Especie Nombre Científico Cantidad


Guácimo Guazuma ulmifolia 135

Jiñocuabo Bursera simaruba 63

Carao Cassia grandis 53

Macuali o

roble

Tabebuia rosea 49

Cenízaro Samanea saman 45

Cedro pochote Bombacopsis quinata 43

Laurel Cordia alliodora 42

Guanacaste Enterolobium cyclocarpum 35

Cedro Cedrela odorata 30

Cortez Tabebuia ochracea 21


Cantidades de árboles en prácticas de usos de suelos

Se encontró la cantidad 1,567 árboles totales encontrando

46 especies diferentes en la zona. La práctica de uso de

suelo con mayor número de árboles presente en el sitio son

los bosques ribereños con 241 árboles en Matiguás y en Muy

Muy la práctica que posee más árboles fueron los bosques

secundarios con 187 unidades.

Cantidades totales de los árboles y especies presentes en

cada práctica de uso de suelo en los municipios

Prácticas de uso de suelo Total de

arboles

Especies.

Matiguas 842 35

Bosque ribereño 241 26


Bosque secundario 216 29

Cerca viva 132 14

Pastura sin árboles 0 0

Pasturas con alta densidad de

árboles

171 18

Pasturas con baja densidad de

árboles

82 16

Muy Muy 725 46

Bosque ribereño 179 34

Bosque secundario 187 33

Cerca viva 164 10

Pastura sin árboles 0 0

Pasturas con alta densidad de

árboles

125 23

Pasturas con baja densidad de

árboles

70 13

Total 1567 46


Especies principales por uso de suelo

Las especies comunes son similares entre los usos de suelos

y Municipios, esto a que los sitios de estudios están

distribuido en el corredor trópico-seco llamado Vía Láctea

de Muy Muy y Matiguás y sus condiciones ambientales son

similares, el guácimo (Guazuma ulmifolia) es la especie de

árbol que se presenta en la mayoría de los sitios con el


66.66% de aparición en todo el territorio estudiado. La

segunda especie con mayor presencia en los sitios es el

Macuali (Tabebuia rosea) con un 58.33% de presencia en los

sitios de estudio.

Las dos especies principales con mayor presencia en los

sitios de estudio por cada municipio

MATIGUAS MUY MUY

Árbol

Nombre

Científico

Cantid

ad Árbol

Nombre

Científico

Cantid

ad

BOSQUE RIBEREÑO

Guácimo Guazuma

ulmifolia 53 Macuali

Tabebuia

rosea 19

Carao Cassia

grandis 18 Guácimo

Guazuma

ulmifolia 17

BOSQUE SECUNDARIO

Guácimo Guazuma

ulmifolia 43 Guácimo

Guazuma

ulmifolia 48

Macuali Tabebuia

rosea 38 Carao

Cassia

grandis 15

CERCAS VIVAS

Acacia

amarilla

cassia

siamea lam 36 Jiñocuabo

Bursera

simaruba 53

Macuali Tabebuia

rosea 23

Cedro

Pochote

Bombacopsis

quinata 38

PASTURAS CON ALTA DENSIDAD DE ARBOLES

Macuali Tabebuia 35 Guácimo Guazuma 19


rosea ulmifolia

Carao Cassia

grandis 28 Laurel

Cordia

alliodora 14

PASTURAS CON BAJA DENSIDAD DE ARBOLES

Macuali Tabebuia

rosea 14 Guácimo

Guazuma

ulmifolia 25

Guácimo Guazuma

ulmifolia 11 Carao

Cassia

grandis 9

PASTURAS SIN ÁRBOLES : 0


Pasturas

La especie con mayor frecuencia encontrada en los

diferentes usos de suelos fue la pastura natural conocida

como grama común (Cynodon dactylon). Las prácticas de uso

de suelo bosques ribereños, bosque secundario, cercas

vivas, pasturas con alta y baja densidad de árboles poseen

un 100% de pasturas naturales o naturalizadas, sin embargo

en las pasturas sin arboles solo existe el 83.33% de los

sitios con pasturas naturales y el 16.77% son pasturas

mejoradas

Variedad de pastura, encontradas en los sitios de estudios

en Matiguás y Muy Muy

Práctica Matiguás

Nombre

Científico Muy Muy

Nombre

Científico

Bosque

ribereño

Grama

común

Cynodon

dactylon

Grama

común

Cynodon

dactylon


Grama

rastrera

Paspalum

notatum

Grama

rastrera

paspalum

notatum

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Bosque

secundario

Grama

común

Cynodon

dactylon

Grama

común

Cynodon

dactylon

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Cerca viva

Pasturas sin

árboles

Grama

común

Cynodon

dactylon

Mombaza Panicum

Máximum

Pasto

Toledo

Brachiaria

brizantha

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Pastura con

alta

densidad de

árboles

Grama

común

Cynodon

dactylon

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Pastura con

baja

densidad de

árboles

Grama

común

Cynodon

dactylon

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Pasto

estrella

Cynodon

nlemfuensis)

Fuente: Resultado de Investigación

Gráfico 1 Tipo de Pasturas



Captura de dióxido carbono (CO2)

La captura de CO2 en las prácticas de uso de suelo se

realizaron en 3 partes (carbono aéreo, raíces y pastos) las

cuales se representaran con tCO2e (toneladas de dióxido de

carbono equivalente) que es una medida universal de

medición utilizada para indicar la posibilidad de

calentamiento global de cada uno de los gases con efecto

invernadero.

La biomasa total encontrada varió de 0 a 9.16 unidades

según las prácticas de uso de suelos. A pesar de esta

variación de la biomasa aérea existió diferencias

significativas entre bosques secundarios y bosques

ribereños, y entre estos dos con los demás usos de suelos,

no habiendo diferencias significativas entre cercas vivas y

pasturas con o sin árboles

Bosq

ue ri

bere

ño M

atig

uas;

%

NATU

RAL;

100

Bosq

ue ri

bere

ño M

atig

uas;

%M

EJOR

ADO;

0

Bosq

ue se

cund

ario

Mat

igua

s; %

NATU

RAL;

100

Bosq

ue se

cund

ario

Mat

igua

s; %

MEJ

ORAD

O; 0

Cerc

a vi

va M

atig

uas;

%NA

TURA

L;

100

Cerc

a vi

va M

atig

uas;

%

MEJ

ORAD

O; 0

Past

ura

sin a

rbol

es M

atig

uas;

%NA

TURA

L; 8

3,33

Past

ura

sin a

rbol

es M

atig

uas;

%

MEJ

ORAD

O; 1

6,7

Past

uras

con

alta

den

sidad

de

arbo

les

Mat

igua

s; %

NATU

RAL;

10

0

Past

uras

con

alta

den

sidad

de

arbo

les

Mat

igua

s; %

MEJ

ORAD

O;

0

Past

uras

con

baja

den

sidad

de

arbo

les

Mat

igua

s; %

NATU

RAL;

10

0

Past

uras

con

baja

den

sidad

de

arbo

les

Mat

igua

s; %

MEJ

ORAD

O;

0

Bosq

ue ri

bere

ño M

uy M

uy;

%NA

TURA

L; 1

00

Bosq

ue ri

bere

ño M

uy M

uy;

%M

EJOR

ADO;

0

Bosq

ue se

cund

ario

Muy

Muy

; %

NATU

RAL;

100

Bosq

ue se

cund

ario

Muy

Muy

; %

MEJ

ORAD

O; 0

Cerc

a vi

va M

uy M

uy;

%NA

TURA

L; 1

00

Cerc

a vi

va M

uy M

uy;

%M

EJOR

ADO;

0

Past

ura

sin a

rbol

es M

uy M

uy;

%NA

TURA

L; 8

3,33

Past

ura

sin a

rbol

es M

uy M

uy;

%M

EJOR

ADO;

16,

7

Past

uras

con

alta

den

sidad

de

arbo

les

Muy

Muy

; %NA

TURA

L;

100

Past

uras

con

alta

den

sidad

de

arbo

les

Muy

Muy

; %M

EJOR

ADO;

0

Past

uras

con

baja

den

sidad

de

arbo

les

Muy

Muy

; %NA

TURA

L;

100

Past

uras

con

baja

den

sidad

de

arbo

les

Muy

Muy

; %M

EJOR

ADO;

0

PASTO

Bosque ribereño Matiguas Bosque secundario Matiguas

Pastura sin arboles Matiguas Pasturas con alta densidad de arboles Matiguas

Pasturas con baja densidad de arboles Matiguas Bosque ribereño Muy Muy

Bosque secundario Muy Muy Pastura sin arboles Muy Muy

Pasturas con alta densidad de arboles Muy Muy Pasturas con baja densidad de arboles Muy Muy


Análisis de varianza de captura por árboles entre usos de

suelo

Usos de suelo Biomasa aérea Biomasa raíces Biomasa total

BR 58.78±7.22 C 18.20±1.94 C 76.98±9.16 C

BS 38.94±4.54B 12.72±1.31 B 51.66±5.85 B

CV 0.16±0.03A 0.09±0.02A 0.25±0.05A

PCADA 4.48±0.60A 1.78±0.21A 6.26±0.81A

PCBDA 2.42±0.35A 0.94±0.16A 3.36±0.51A

PSA 0.00±0.0 A 0.00±0.0A 0.00±0.0A


Letras distintas indican diferencias significativas (p<=

0,05)

Nota: BR: bosque ribereño, BS: bosque secundario, CV: cerca

vivas, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles, PCBDA:

pasturas con baja densidad de árboles, PSA: pasturas sin

árboles.

En las variables biomasa aérea, biomasa de raíces y biomasa

total en el estudio se encontró que no existe diferencia

significativa entre municipio debido a que los datos de las

prácticas se comportan de la misma manera en ambos

municipios.

Análisis de varianza de captura en arboles por municipio.

Municipio Biomasa aérea Biomasa

raíces

Biomasa total


Muy Muy 1.68±4.2

0 A

0.71±1.26 A

2.39±5.45 A

Matiguás

1.90±4.49A

0.81±1.38 A

2.71±5.88 A


0,05)

En Matiguás y Muy Muy la práctica de uso de suelo que más

almacenó carbono fue bosque ribereño con promedio total de

78.94 y 75.00 tCO2e respectivamente, seguido de usos de

suelos de bosque secundarios con 57.64tCO2e en Matiguás y

45.69 tCO2e en Muy Muy, la práctica que menos almacenó

carbono fue la cercas vivas con 0.19 tCO2e; prácticas como

pastura con alta densidad de árboles y pastura con baja

densidad de árboles sólo almacenaron un promedio de 7.20,

3.91tCO2e en Matiguás y Muy Muy con 5.31, 2.80 tCO2e. La

práctica pastura sin árboles a como el nombre lo menciona

no posee ningún árbol debido a eso no se presenta datos de

almacenamiento de carbono por arboles

Carbono almacenado (tCO2e/ha/año) por práctica de usos de

suelos.

USOS DE

SUELO

UBICACIÓ

N

BIOMASA

AÉREA

BIOMASAS DE

RAÍCES

SUMA DE BIOMASA

TOTAL AÉREA +

RAÍCES

BR Matiguás 60.06 C 18.87 C 78.94 C

BS Matiguás 43.51 B 14.12 B 57.64 B

CV Matiguás 0.12 A 0.07 A 0.19 A


PCADA Matiguás 5.15 A 2.05 A 7.20 A

PCBDA Matiguás 2.81 A 1.09 A 3.91 A

PSA Matiguás 0 A 0 A 0 A

BR Muy Muy 57.48 C 17.52 C 75.01 C

BS Muy Muy 34.36 B 11.32 B 45.69 B

CV Muy Muy 0.19 A 0.11 A 0.31 A

PCADA Muy Muy 3.81 A 1.50 A 5.31 A

PCBDA Muy Muy 2.02 A 0.78 A 2.80 A

PSA Muy Muy 0 A 0 A 0 A



0,05)




árboles.

Almacenamiento de toneladas de Dióxido de carbono

equivalente (tCO2e/ha/año) por practica de uso de suelo






árboles.

Almacenamiento de Dióxido de carbono (tCO2e) en pasturas

Para evaluar el almacenamiento en las pasturas se estudió

el rendimiento y las condiciones de las pasturas en cada

uso de suelo estudiando las variables como cobertura de

pastos en los suelos, cobertura de maleza, producción de

las variedades de pasturas, estados de los suelos, entre

otras.

La captura por pasturas fue mayor en las prácticas de uso

de suelo de pasturas sin árboles a diferencia de pasturas

Biomasa aerea; BR matiguas;

60,06529746Biomasa aerea; BS matiguas;

43,51651368

Biomasa aerea; CV matiguas;

0,117235838

Biomasa aerea; PCADA matiguas;

5,147324253

Biomasa aerea; PCBDA matiguas;

2,819978376Biomasa aerea; PSA matiguas; 0

Biomasa aerea; BR muy muy;

57,48859858

Biomasa aerea; BS muy muy;

34,36453149

Biomasa aerea; CV muy muy;

0,194899301

Biomasa aerea; PCADA muy muy;

3,816499135

Biomasa aerea; PCBDA muy muy;

2,026344268Biomasa aerea; PSA muy muy; 0

Biomasas de racices; BR matiguas;

18,8773239

Biomasas de racices; BS matiguas;

14,11942715Biomasas de racices; CV matiguas;

0,072850627

Biomasas de racices; PCADA

matiguas; 2,053024586

Biomasas de racices; PCBDA

matiguas; 1,090280157

Biomasas de racices; PSA matiguas; 0

Biomasas de racices; BR muy

muy; 17,5202772Biomasas de

racices; BS muy muy; 11,32686438Biomasas de

racices; CV muy muy; 0,113048041

Biomasas de racices; PCADA

muy muy; 1,501512177

Biomasas de racices; PCBDA

muy muy; 0,783143864

Biomasas de racices; PSA muy

muy; 0

uma de Biomasa tota Aera + raices; BR

matiguas; 78,94262136

uma de Biomasa tota Aera + raices; BS

matiguas; 57,63594083

uma de Biomasa tota Aera + raices; CV

matiguas; 0,190086465

uma de Biomasa tota Aera + raices; PCADA

matiguas; 7,200348839

uma de Biomasa tota Aera + raices; PCBDA

matiguas; 3,910258533uma de Biomasa tota

Aera + raices; PSA matiguas; 0

uma de Biomasa tota Aera + raices; BR

muy muy; 75,00887578

uma de Biomasa tota Aera + raices; BS

muy muy; 45,69139587

uma de Biomasa tota Aera + raices; CV

muy muy; 0,307947341

uma de Biomasa tota Aera + raices; PCADA

muy muy; 5,318011312uma de Biomasa tota

Aera + raices; PCBDA muy muy;

2,809488132uma de Biomasa tota Aera + raices; PSA

muy muy; 0

Biomasa aerea Biomasas de racices uma de Biomasa tota Aera + raices


que tienen componente arbóreo, en los bosques (riparios y

secundarios) y las cercas vivas. Sin embargo, no existió

diferencias significativas en el carbono almacenado en las

pasturas entre los bosques (ribereños y secundarios) con

las pasturas que tienen incorporado el componente arbóreo

(pasturas con alta densidad de árboles y pasturas con baja

densidad de árboles) y existió diferencia significativa en

la práctica de uso de suelo pasturas sin árboles.

Análisis de varianza en captura de pastura por uso de suelo

Usos de

suelo

Captura de

pasturas

BR 1.09±0.12A B

BS 1.21±0.15 B

CV 0.00±0.00 A

PCADA 1.52±0.14 B C

PCBDA 1.29±0.11 B

PSA 2.57±0.64 C



0,05)




árboles.


Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia

significativa entre los municipios, por ende los datos se

comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy.

Análisis de varianza en captura de pasturas por municipio

Ubicación Medias

Matiguás 1,32±0.25 A

Muy Muy 1.24±0.14 A


0,05)

La práctica con mayor almacenamiento de carbono es

pasturas sin arboles (PSA) con 12.11 tCO2e/ha/año en

Matiguás y 18.75 tCO2e/ha/año en Muy Muy, las demás

practicas (BR,BS,PCADA,PCBDA) se comportan de la misma

manera almacenando (7.42,7.46,6.52 y 7.92 tCO2e/ha/año

respectivamente) en el municipio de Matiguás y en Muy Muy

las practicas (BR,BS,PCADA,PCBDA)almacenan: 5.61,6.99,11.76

y 7.57 tCO2e/ha/año respectivamente. En estudio de

productividad y captura CO2 en sistemas silvo pastoriles

expresa que la captura de carbono en pastura entre menor es

la densidad de árboles mayor es la captura de CO2 en

pasturas, según el comportamiento carbono almacenado en los

uso de suelos en Matiguás y Muy Muy a medida que la

practica posee menos cantidad de árboles en los sitios

mayor es la captura de CO2 en las pasturas. La práctica de

cerca viva no se estudió en este proceso debido a que no se

estudió pastura.

Almacenamiento de tCO2e/ha/año por uso de suelo


USOS DE SUELOS

CAPTURA TOTAL EN

VARIEDAD DE PASTURA.

MATIGUAS:41.46891467 tCO2e

BR 7.43

Grama Común (Cynodon dactylon) 1.68

Grama Rastrera (Paspalum

notatum) 0.79

Pasto Estrella (Cynodon

nlemfuensis) 4.94

BS 7.47



nlemfuensis) 5.31

PCADA 6.53


Pasto Toledo (Brachiaria

brizantha) 1.43

PCBDA 7.92


PSA 12.12



nlemfuensis) 9.89

MUY MUY:50.705104 tCO2e


BR 5.61


Grama Rastrera (Paspalum

notatum) 0.82


nlemfuensis) 1.63

BS 6.99



nlemfuensis) 4.46

PCADA 11.76

Mombaza (Panicum máximum) 2.19


nlemfuensis) 9.57

PCBDA 7.57


nlemfuensis) 7.57

PSA 18.75


nlemfuensis) 18.75




árboles.


Almacenamiento de tCO2e en pasturas por prácticas de uso de

suelo por municipio.

Fuente resultado de investigación.




árboles.

Almacenamiento de cercas vivas presentes en las prácticas

de usos de suelos

En este caso se estudió el aporte de las cercas vivas

presentes en las prácticas de usos de suelos pasturas con

alta densidad de árboles, pasturas con baja densidad de

árboles y pasturas sin árboles no poseen diferencia

significativa entre ellas, debido a que en las practicas

bosques ribereños y bosque secundarias no poseen cercas

vivas en sus alrededores

7.437.47

Suma de captura total en pasturas por uso de

suelo; CV MT; 0

6.53

7.92

12.12

5.61

6.99

Suma de captura total en pasturas por uso de

suelo; CV MUY; 0

11.76

7.51

18.75


Análisis de varianza en captura de cercas vivas por uso de

suelo

Usos de suelo Cercas vivas

PCADA 1.52±0.17 A

PCBDA 1.29±0.09 A

PSA 2.57±0.11 A

Fuente resultado de investigación


0,05)




árboles.


significativa entre Municipios datos se comportan de la

misma manera en Matiguás y Muy Muy

Análisis de varianza en captura de Cercas vivas por

municipio

Ubicación Medias

Matiguás 0.18±0.06 A

Muy Muy 0.17±0.06 A


0,05)


En las prácticas de usos de suelos es importante mencionar

las interacciones que poseen las cercas vivas en cada sitio

de estudio como un factor más de almacenamiento. El carbono

almacenado por las cercas vivas en cada uso de suelo, no

poseen diferencia significativa entre municipios según

análisis de varianza en las prácticas se encontró

diferencia debido a que la práctica boques ribereño y

bosques secundarios no poseen cercas vivas en ambos

municipios y en las practicas PSA, PCADA, PCBDA ayudan

almacenar 2.42, 2.56, 1.62 tCO2e/ha/año respectivamente en

el municipio de Matiguás y 1.29, 3.28, 1.59 tCO2e/ha/año en

el municipio de Muy Muy.

Almacenamiento de carbono por cercas vivas en los sitios de

estudios

Usos de suelos

almacenamiento de carbono por

cercas vivas

Matiguás 6.62

pastura con alta

densidad de árboles 2.56

pastura con baja


pastura sin árboles 2.43

Muy Muy 6.18

pastura con alta


pastura con baja



pastura sin árboles 1.29

Total 12.80





árboles.

Almacenamiento total de Dióxido de carbono equivalente

(tCO2e) por uso de suelo

Este paso es la sumatoria del carbono almacenado por las

especies de árboles más la suma de almacenamiento de las

pasturas más el factor de cercas vivas en los alrededores

de los sitios de estudios. Según el análisis de varianza no

existió diferencia entre las prácticas CV, PCADA, PCBDA,

PSA sin embargo estas prácticas poseen diferencia

significativa con BS al igual de BR que posee diferencia

significativa con todas las prácticas de uso de suelo.

Análisis de varianza de almacenamiento total por uso de

suelo

Usos de suelo Medias

BR 78.06±9.10C

BS 52.87±5.84 B

CV 0.25±0.05 A

PCADA 8.27±0.78A

PCBDA 4.92±0.87A

PSA 2.88±0.61A




0,05)




árboles.


significativa entre los municipios por ende los datos se

comportan de la misma manera en Matiguas y Muy Muy

Análisis de varianza en almacenamiento total por municipio.

Ubicación Medias


Muy Muy 22.93±0.10 A

Fuente resultados de investigación.


0,05)

En el almacenamiento total de tCO2e según usos de suelos

destacó la práctica bosque ribereños almacenando 79.86

tCO2e/ha/año en Matiguás y 76.26 tCO2e/ha/año en Muy Muy.

Las prácticas BS, PCADA, PCBDA y PSA almacenaron (58.86,

9.06, 5.49 y 3.44 tCO2e/ha/año en Matiguás) y (46.26, 7.48,

4.34, y 2,32 tCO2e/ha/año en Muy Muy), el uso de suelo

cercas vivas (CV) es la práctica que almacenó menos al

resto de prácticas con 0.19 y 0.31 tCO2e/ha/año en Matiguás

y Muy Muy respectivamente.


Almacenamiento de tCO2e/ha/año en práctica de uso de suelo

en municipios de Matiguás y Muy Muy





árboles.

Fijación de tCO2 por prácticas de uso de suelo

La fijación de carbono es la conversión de carbono

inorgánico (en forma de dióxido de carbono) en compuestos

orgánicos realizada por los organismos vivos

Según datos estadísticos se encuentra diferencia

significativa en prácticas de uso de suelo BR y BS entre

captura total ;

Matiguas; 156,9

captura total ; BR

MT; 79,86

captura total ; BS

MT; 58,86

captura total ; CV

MT; 0,19

captura total ;

PCADA MT; 9,06

captura total ;

PCBDA MT; 5,49captura total ;

PSA MT; 3,44

captura total ;

Muy Muy; 137,58

captura total ; BR

MUY ; 76,26

captura total ; BS

MUY ; 46,87

captura total ; CV

MUY ; 0,31

captura total ;

PCADA MUY ;

7,48captura total ;

PCBDA MUY ;

4,34

captura total ;

PSA MUY ; 2,32


ellas y diferentes ha los otros usos de suelo mas no existe

diferencia significativa entre prácticas de uso de suelo

CV, PSA, PCADA y PCBDA.

Análisis de varianza de Fijación de CO2 por uso de suelo


BR 40.93±4.77 C

BS 27.72±3.06 B

CV 0.13±0.03 A

PCADA 4.34±0.41 A

PCBDA 2.58±0.49 A

PSA 1.51±0.32 A



0,05)




árboles.



comportan de la misma manera en Matiguás y Muy Muy

Análisis de varianza en Fijación de CO2por municipio.

Ubicación Medias



Muy Muy 22.93±2.85 A



0,05)

El comportamiento de los usos de suelos en este estudio el

promedio de fijación de los usos de suelos en Matiguás y

Muy Muy es 52.42% de las capturas totales de tCO2e cada

municipio. Las prácticas de uso de suelo estudiadas se

comportaron de la misma manera fijando del 52.42% hasta

52.63% las cantidades se comportan debido al carbono total

almacenado donde la practica con mayor fijación es bosque

ribereños y la de menos fijación es las Cercas vivas.

Fijación de tCO2e por uso de suelo

USO DE

SUELO

ubicaci

ón

Almacenamiento

de carbono

tCO2e/ha/año

Fijación de carbono

tCO2e (tCO2e/ha/año)

% de

fijaci

ón.

MATIGUAS 156.9 82.26 52.42

BR MT 79.86 41.87 52.42

BS MT 58.86 30.86 52.42

CV MT 0.19 0.1 52.63

PCADA MT 9.06 4.75 52.42

PCBDA MT 5.49 2.88 52.45

PSA MT 3.44 1.8 52.32

MUY MUY 137.58 72.13 52.42


BR MUY 76.26 39.98 52.42

BS MUY 46.86 24.57 52.43

CV MUY 0.31 0.16 51.61

PCADA MUY 7.48 3.92 52.42

PCBDA MUY 4.35 2.28 52.41

PSA MUY 2.32 1.22 52.58

TOTAL 294.48 154.39 52.383





árboles.

Fijación de carbono almacenado (tCO2e/ha/año) por prácticas

de uso de suelo.


Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;

MATIGUAS; 82,26


BR; 41,87Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;

BS; 30,86


CV; 0,1


PCADA; 4,75


PCBDA; 2,88


PSA; 1,8


MUY MUY; 72,13


BR; 39,98Fijacion de carbono CO2e (tCO2e/ha/año=;

BS; 24,57Fijacion de carbono

CO2e (tCO2e/ha/año=; CV; 0,16


PCADA; 3,92Fijacion de carbono

CO2e (tCO2e/ha/año=; PCBDA; 2,28


PSA; 1,22





arboles

Emisiones de CO2 en prácticas de usos de suelo

Para las emisiones de carbonos por uso de suelos se aplicó

encuestas las cuales estudio los componentes que

posiblemente emitan CO2 por cada sitio de suelo.

Emisiones por combustibles fósiles y energía

En las emisiones por combustibles fósiles y energía el

comportamiento es similar entre las diferentes prácticas de

usos de suelos. Sin embargo en Muy Muy existe mayor emisión

de tCO2e con un promedio total de 0.2789 tCO2e/ha/año y

Matiguás con un promedio total de 0.2376 tCO2e/ha/año. La

práctica que mayor emitió CO2 por consumo de gasolina es la

práctica PCADA con 0.47 tCO2e/ha/año en Matiguás y la

practica BR con 0.512 tCO2e/ha/año.

Emisiones carbono por leña, Diésel, electricidad y

gasolina.

usos de

suelos leña t Diésel electricidad gasolina

MATIGUAS 0 A 0 A 0 A 0.24 A

BR 0 A 0 A 0 A 0.21 A

BS 0 A 0 A 0 A 0.42 A

CV 0 A 0 A 0 A 0 A

PSA 0 A 0 A 0 A 0.16 A


PCADA 0 A 0 A 0 A 0.47 A

PCBDA 0 A 0 A 0 A 0.16 A

MUY MUY 0 A 0 A 0 A 0.278 A

BR 0 A 0 A 0 A 0.51 A

BS 0 A 0 A 0 A 0.26 A

CV 0 A 0 A 0 A 0 A

PSA 0 A 0 A 0 A 0.47 A

PCADA 0 A 0 A 0 A 0.11 A

PCBDA 0 A 0 A 0 A 0.31 A

Total

general 0 A

0 A 0 A 0.52 A



0,05)




árboles.

Emisiones de tCO2 por fertilización de prácticas de uso de

suelo

El 41% de los sitios de estudio no aplica fertilizante de

ningún tipo; sin embargo, el 59% si aplica fertilizante

(urea).Existe diferencia significativa entre la practica

PSA y PCBDA con las demás practica sin embargo no se

encontró diferencia entre las practicas BR, CV, PCADA y BS


que no tiene diferencia significativa con la practica

PCBDA.

Análisis de varianza de emisiones por fertilización en uso

de suelo.


BR 0.13±0.14A

BS 0.15±0.33AB

CV 0.00±0.00 A

PCADA 0.09±0.17 A

PCBDA 0.39±0.34BC

PSA 1.51±0.12C



0,05)




árboles.



comportan de la misma manera en Matiguas y Muy Muy.

Análisis de varianza de emisiones por fertilizaciones en

por municipio.

Ubicación Medias



Muy Muy 22.93±0.05 A



0,05)

Muy Muy es el municipio que mayor emite tCO2e el sumar una

emisión de 1.25 tCO2e/ha/año, siéndola práctica de PCBDA la

que promedia la mayor emisión con 0.44 tCO2e/ha/año seguido

de las prácticas PSA, BS, BR, PCADA con 0.41, 0.23, 0.12,

0.05 tCO2e/ha/año. Matiguás es el municipio que menos emite

CO2 por fertilización, ya que solo emite la suma de 1.15

tCO2e/ha/año siendo la práctica PSA la que mayor emita

promediando un 0.46 tCO2e/ha/año seguido de las practicas

PCBDA, PCADA, BR, BS con 0.34, =.14, 0.14, 0.07

tCO2e/ha/año, respectivamente.

Emisiones por fertilización


fertilizacion t CO2e; MATIGUAS; 1,15

fertilizacion t CO2e; BR; 0,14fertilizacion t CO2e;

BS; 0,07fertilizacion t CO2e;

CV; 0

fertilizacion t CO2e; PSA; 0,46

fertilizacion t CO2e; PCADA; 0,14

fertilizacion t CO2e; PCBDA; 0,34

fertilizacion t CO2e; MUY MUY; 1,25

fertilizacion t CO2e; BR; 0,12fertilizacion t CO2e;

BS; 0,23fertilizacion t CO2e;

CV; 0

fertilizacion t CO2e; PCADA; 0,41

fertilizacion t CO2e; PCBDA; 0,05

fertilizacion t CO2e; PSA; 0,44


Nota: BR: bosque ribereño A, BS: bosque secundario A, CV:

cerca vivas A, PCADA: pasturas con alta densidad de árboles

A, PCBDA: pasturas con baja densidad de árboles A, PSA:

pasturas sin arboles A.

(Letras distintas indican diferencias significativas (p<=

0,05)

Emisiones de CO2 de producción de leche por práctica de uso

de suelo

El cálculo de promedio de emisión de CO2 en producción de

leche se estudiaron las vacas en ordeño que pastorean la

práctica de uso de suelo, no existe diferencia

significativa entre las prácticas de uso de suelo Pasturas

con alta densidad de árboles, Pasturas con baja densidad de

árboles y Pasturas sin árboles. Las practicas Bosques

secundarios y Bosques Ribereños no introducen en su

animales en producción de leche por ende no poseen datos y

Cercas Vivas no tiene animales en su utilidad de practica

de uso de suelo.

Análisis de varianza en emisiones de CO2 de producción de

leche por uso de suelo

Usos de suelo Captura de pasturas

PCADA 37.59±1.95 B

PCBDA 25.87±1.59 B

PSA 25.27±1.64 B



0,05)





árboles.





leche por municipio.

Ubicación Medias


Muy Muy 14.09±2.46A



0,05)




árboles.

Entre las practicas el uso de suelo que más emitió fue la

Pasturas con alta densidad de árboles con 46.80 tCO2e

seguido de PCBDA y PSA con 23.35 y 22.75 tCO2e/ha/año

respectivamente y en el municipio de Muy Muy las practicas

PCBDA y PSA emitieron igual cantidad de tCO2e con 28.38

tCO2e/ha/año y PCADA emitió 27.78 tCO2e/ha/año.


Emisiones de tCO2e/ha/año en vacas en producción de leche

por uso de suelo





árboles.

Emisiones de CO2 de ganado en producción de carne por

práctica de uso de suelo

Se realizó análisis estadísticos para saber el

comportamiento de los datos por municipio y usos de suelos,

los cuales existen diferencias significativas donde los

bosques ribereños y secundarios son diferentes al

comportamiento de pastura con baja densidad de árboles y

diferente de pasturas sin árboles y pasturas con alta

densidad de árboles. Las pasturas con baja densidad de

árboles emiten menor dióxido de carbono por producción de

carne que las pasturas con alta densidad y pasturas sin

árboles. Los datos se comportan de la misma manera entre

municipios.

Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año);

MATIGUAS; 92,9064151


PSA; 22,75114557

Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCADA; 46,80011125

Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCBDA; 23,35515828

Emisione…

Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCADA; 27,78458486

Emisiones totales leche (tCO2e/ha/año); PCBDA; 28,38859757


PSA; 28,38859757



carne por uso de suelo.

Usos de suelo emisiones

BR 0.78±0.09 A

BS 0.74±0.08 A

PCADA 3.03±0.36C

PCBDA 1.77±0.11 B

PSA 2.91±0.41C



0,05)




árboles.

Las prácticas de usos de suelos no poseen diferencia entre

los municipios por ende los datos se comportan de la misma

manera en Matiguás y Muy Muy.


carne por municipio.

Ubicación Medias

Matiguas 1.53±0.22 A


Muy Muy 1.55±0.24 A



0,05)




arboles

En las emisiones de CO2 por producción de carne el

municipio con mayor emisión es Muy Muy con 9.26

tCO2e/ha/año y Matiguás emita 9.16 tCO2e/ha/año. En Muy Muy

la practica con mayor emisión es PCADA con 3.61

tCO2e/ha/año seguido de PSA, PCBDA con 2.52, 1.72

tCO2e/ha/año las prácticas con menor emisión por producción

de carne fueron BR y BS con 0.8 y 0.61 tCO2e/ha/año,

respectivamente y en Matiguás la práctica con mayor emisión

es PCBDA con 3.29 tCO2e/ha/año seguidas de las practicas

PSA, PCADA con 2.44y 1.81 tCO2e/ha/año las practicas con

menor emisiones fueron BS y BR con 0.87 y 0.76

tCO2e/ha/año. Las CV no poseen datos debido a que no se le

incorporan animales en ella debido a que su manejo en estos

sitios de estudios es para división de potreros

Emisiones de tCO2e/ha/año por producción de carne por uso

de suelo






árboles.

Emisiones totales de CO2 por uso de suelo

Se encontró diferencias significativas entre las prácticas

de uso de suelo, las BR y BS son similares entre ellas

pero diferentes a las demás prácticas PCADA, PSA y PCBDA.

Análisis de varianza de emisiones totales por uso de suelo


BR 1.27±0.14 A

Emisiones carne tCO2e/ha/año;

MATIGUAS; 9,16


BR; 0,76

Emisiones carne tCO2e/ha/año; BS;

0,86


PSA; 2,44Emisiones carne tCO2e/ha/año;

PCADA; 1,81


PCBDA; 3,29

Emisiones carne tCO2e/ha/año; MUY MUY; 9,26


BR; 0,8

Emisiones carne tCO2e/ha/año; BS;

0,61


PCADA; 3,61Emisiones carne tCO2e/ha/año;

PCBDA; 1,72


PSA; 2,52


BS 1.23±0.33 A

PCADA 41.00±0.17 B

PCBDA 28.27±0.34 B

PSA 28.93±0.12 B



0,05)




árboles.




Análisis de varianza en emisiones totales por municipio

Ubicación Medias


Muy Muy 16.13±0.05 A



0,05)

El municipio con mayor emisión total es Matiguás emitiendo

103.29 toneladas de dióxido de carbono equivalente por

hectárea por año (tCO2e/ha/año) y Muy Muy emite menos con


96.75 tCO2e/ha/año. En Matiguás la práctica con más

emisiones fue el uso de suelo con PCADA: 49.85 tCO2e/ha/año

seguido de PSA y PCBDA: 26.66 y 25.67 tCO2e/ha/año,

respectivamente, BS: 1.35 tCO2e/ha/año, BR: 1.11

tCO2e/ha/año. En Muy Muy las prácticas PCBDA, PCADA y PSA

se comportan de igual manera emitiendo en un rango de 32.15

ha 30.87 tCO2e/ha/año siendo las practicas BS y BR con

menores cantidades de emisiones con 1.11 y 1.43

tCO2e/ha/año. La práctica CV que debido a su manejo en

estos sistemas no emite tCO2e/ha/año en ambos municipios.

Total de emisiones de tCO2e/ha/año por práctica de uso de

suelo





árboles.

Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;

MATIGUAS; 103,29


BR; 1,11


BS; 1,35


CV; 0


PSA; 26,66


PCADA; 49,85Total de emisiones de tCO2e/ha/ año;

PCBDA; 25,67

Total de emisiones de tCO2e/ha/ año; MUY MUY; 96,75


BR; 1,43


BS; 1,11


CV; 0


PCADA; 31,19


PCBDA; 32,15


PSA; 30,87


Balance de emisiones y capturas de tCO2e por práctica de

uso de suelo

En el análisis de varianza se encontró que no existe

diferencia significativa (p<= 0,05) entre prácticas Bosque

ribereños, bosque secundario, pero si son diferentes a

cercas vivas son las practicas las cuales capturan y no

emiten existiendo diferencia significativas hacia las

pasturas con alta y baja densidad de árboles, emitiendo

mayor cantidad las pasturas sin árboles.

Análisis de varianza balance de emisiones y capturas por

uso de suelo.

Usos de suelo Balance

BR 39.65±4.68C

BS 26.49±3.10C

CV 0.13±0.03B

PCADA -24.60±2.00A

PCBDA -38.42±11.04A

PSA -26.76±1.86A



0,05)





árboles.




Análisis de varianza balance de emisiones y capturas por

municipio

Ubicación Medias

Matiguás 24.86±6.41

A

Muy Muy 22.81±4.82

A



0,05)

Las cantidades promedio del balance de emisiones menos

captura con signo negativo significa que la práctica de uso

de suelo captura y se vuelve una práctica amigable con el

ambiente aportando al almacenamiento de CO2 y reduciendo

las emisiones de gases de efecto invernaderos y los de

valor positivo significan que emiten tCO2e.

El balance de emisiones y captura donde los municipios

Matiguás y Muy Muy emiten en sus prácticas de usos de suelo


con 106.58 y 106.28 tCo2e/ha/año respectivamente, ya que

sus sistemas de manejo en las fincas de doble propósitos

son similares y pertenecen al mismo corredor Trópico Seco o

vía láctea del departamento de Matagalpa.

La práctica que mayor emitió CO2 a diferencia del resto fue

la pasturas sin arboles con 69.53 y 63.32 tCO2e/ha/año en

Matiguás y Muy Muy, respectivamente, seguido de las

pasturas con baja y alta densidad de árboles con 51.99 y

38.15 tCO2e/ha/año en Matiguás y 51.01 y 42.1 tCO2e/ha/año

en Muy Muy.

Las prácticas de uso de suelo con mayor captura de carbono

son los bosques ribereños con 34.12 tCO2e/ha/año en

Matiguás y Muy Muy con 31.81 tCO2e/ha/año seguido de las

prácticas bosque secundarios y cercas vivas capturando

18.87 y 0.1 tCO2e/ha/año en Matiguás y 18.18 y 0.16

tCO2e/ha/año.

Balance promedio de emisiones y capturas de tCO2e por

prácticas de usos de suelo.






árboles.

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; MATIGUAS;

106,58

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BR; -34,12

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BS; -18,87Promedio de Balance

de carbono Emición -remoción; CV; -0,1

Prome…

Promedio de Balance de carbono Emición -

remoción; PCBDA; 51,99

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; PSA; 69,53

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; MUY MUY;

106,28

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BR; -31,81

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; BS; -18,18

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; CV; -0,16


remoción; PCADA; 42,1


remoción; PCBDA; 51,01

Promedio de Balance de carbono Emición -remoción; PSA; 63,32


C.4 Desarrollar mecanismos para el fortalecimiento de

capacidades técnicas, estrategias de comunicación y

divulgación de resultados que permitan la incidencia

política y la promoción de sistemas de producción ganaderos

competitivos con bajas emisiones de GEI.

Orientación al sector público y privado en la elaboración

de estrategias para promover una ganadería con bajas

emisiones

Para el cumplimiento de este componente se desarrollaron

tres congresos regionales: con el objetivo de compartir las

metodologías y resultados de los trabajos de investigación

del proyecto.

1. V Región (Boaco, Chontales y RAAS), con la

participación de 300 productores


2. VI Región (Matagalpa y Jinotega), con la participación de 30 productores.

3. II Región (León y Chinandega), con la participación de 50 productores.

Taller con productores y representantes de la cadena

productiva ganadera, para identificar las limitantes o

barreras para el desarrollo de una ganadería sostenible y

acciones para superarlas.


Para el cumplimiento de esta actividad se contó con cuatro

eventos: dos dirigidos a productores, uno con el consejo

regional de innovación e investigación (CRIIA) Y dos

eventos con el grupo de investigación agropecuario (GIA).

Lo que trajo como resultados recomendaciones y sugerencias

de cómo reducir esas barreras económicas, de mercado y

técnicas:

1. Asistencia técnica con instituciones público-privadas

2. Accesos a financiamiento mediante créditos blando como la iniciativa del Banco Produzcamos).

3. Incentivos monetarios, pago por servicios ambientales.

4. Administración de precios de venta de mercados de

leche y/o carne estables a lo largo del año.

5. Incentivos en la mejora de la infraestructura en

centros de recolección de leche para asegurar la

calidad del producto.

6. Precio diferenciado por calidad.

7. Créditos verdes en alianza con el sector productivo (CONAGAM, FAGANIC, banca (banco produzcamos) el INTA.

8. Alianza gobierno con el sector privado a través de la plataforma o grupo ganadero, que se reactive en el

marco del SNIA, es clave para superar las limitantes

expuestas.

9. También se recopilo que existen otras barreras como la calidad del producto, ocasionado en su mayoría por

malas prácticas en los sitios de ordeño en las fincas

y por la falta de equipo de enfriamiento y

almacenamiento de la leche en las zonas de producción.

Para superar estas barreras se requiere mejorar la


asistencia técnica y mejorar la infraestructura para

el almacenamiento de la leche en las fincas como en

los centros de recolección. Lo que se puede lograr

mediante mejorar el servicio de comercialización con

el apoyo de las cámara de leche e instituciones

públicas como INTA.

10. Mediante alianzas público-privadas en

coordinación con el SNPCC, el fomento de nuevas

iniciativas para el fortalecimiento de la producción

de carne, con el fin de fortalecer la cadena de valor

de este rubro. Con el fin de generar políticas que

puedan fomentar el desarrollo sostenible de la

producción de Carne en el país.

Informe Final Proyecto GEI FONTAGRO...Informe Técnico Final del Proyecto ... Jinotega), con el...

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