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Vol. 18 Núm. 2 (2024)
Excelencia hortícola: innovaciones en calidad, tecnología y sostenibilidad

Sección de otras especies

Determinación de variables que influyen en el contenido de carbono orgánico del suelo del páramo PNR-Cortadera (Colombia) mediante teledetección

https://doi.org/10.17584/rcch.2024v18i2.17464

Publicado 2024-05-01

  • Pablo César Serrano-Agudelo
    • ,
  • Luis Joel Martínez-Martínez
    • ,
  • Pablo Antonio Serrano-Cely
    • ,
  • Adriana Bolívar-Gamboa
    • ,
  • Diego Fernando Moreno-Pérez

Pablo César Serrano-Agudelo
Unidad de Planificación Rural Agropecuaria, Bogota (Colombia)

Luis Joel Martínez-Martínez
Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias Agrarias, Bogota (Colombia)

Pablo Antonio Serrano-Cely
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Facultad de Ciencias Agropecuarias, Grupo de investigación GIPSO, Tunja (Colombia)

Adriana Bolívar-Gamboa
Investigador Independiente, Tunja (Colombia)

Diego Fernando Moreno-Pérez
Investigador Independiente, Tunja (Colombia)

Estimation of soil organic carbon at 15 to 30 cm depth. Source: P.C. Serrano-Agudelo

Resumen

El contenido de carbono orgánico (COS) del suelo bajo escenarios de cambio climático es esencial, especialmente en áreas de difícil acceso como los páramos tropicales de gran altitud. Este estudio tuvo como objetivo correlacionar los derivados del modelo de elevación digital (DEM), los índices espectrales Sentinel-1 y Sentinel-2 y los datos de WorldClim con el contenido de COS in situ en el páramo PNR-Cortadera (Boyacá, Colombia). A partir de 169 muestras de suelo recolectadas a dos profundidades (0-15 y 15-30 cm), se determinó el carbono orgánico mediante el método de Walkley-Black. Los contenidos de COS a 0-15 cm de profundidad variaron entre 25 a 200 t ha-1 y 33 a 466 t ha-1 a 15-30 cm. La altitud, la temperatura, el NDVI, el TWI0-15 cm, el MRVBF, el factor LS0-15 cm y la polarización de la banda VH mostraron las mejores correlaciones y el menor factor de inflación de la varianza. Los mayores contenidos de COS se ubican en la zona central y sur del páramo debido a la mayor altitud, precipitación y presencia de cobertura vegetal.

Palabras clave

Reconocimiento del suelo, Trópicos altos, Cambio climático, Captura y almacenamiento de dióxido de carbono, Teledetección

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Citas

  1. Africano, K.L. G.E. Cely, and P.A. Serrano. 2016. Potencial de captura de CO2 asociado al componente edáfico en páramos Guantiva-La Rusia, departamento de Boyacá, Colombia. Perspect. Geogr. 21(1), 91-110.
  2. Akpa, S.I.C., I.O.A. Odeh, T.F.A. Bishop, A.E. Hartemink, and I.Y. Amapu. 2016. Total soil organic carbon and carbon sequestration potential in Nigeria. Geoderma 271, 202-215. Doi: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.02.021
  3. Andrade, H.J., M.A. Segura, and D.S. Canal-Daza. 2022. Conservation of soil organic carbon in the national park Santuario de Fauna y Flora Iguaque, Boyacá-Colombia. Forests 13(8), 1275. Doi: https://doi.org/10.3390/f13081275
  4. Armas, D., M. Guevara, D. Alcaraz-Segura, R. Vargas, M.A. Soriano-Luna, P. Durante, and C. Oyonarte. 2017. Mapa digital del perfil del carbono orgánico en los suelos de Andalucía, España. Ecosistemas 26(3), 80-88. Doi: https://doi.org/10.7818/ECOS.2017.26-3.10
  5. Ayala, J.E. 2019. Mapeo digital de carbono orgánico del suelo mediante imágenes satelitales y algoritmos de autoaprendizaje en el ecosistema Herbazal del Páramo, provincia de Chimborazo, Ecuador. MSc thesis. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas, Universidad Nacional de La Plata, Buenos Aires.
  6. Ayala, L., M. Villa, Z. Aguirre, and N. Aguirre. 2014. Cuantificación del carbono en los páramos del parque nacional Yacuri, provincias de Loja y Zamora Chinchipe, Ecuador. Rev. Cedamaz 4(1), 45-52.
  7. Barrezueta-Unda, S., K.A. Velepucha-Cuenca, L. Hurtado-Flores, and E.E. Jaramillo-Aguilar. 2019. Soil properties and storage of organic carbon in the land use pasture and forest. Rev. Cienc. Agric. 36(2), 31-45. Doi: https://doi.org/10.22267/rcia.193602.116
  8. Behrens, T., A.-X. Zhu, K. Schmidt, and T. Scholten. 2010. Multi-scale digital terrain analysis and feature selection for digital soil mapping. Geoderma 155(3-4), 175-185. Doi: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2009.07.010
  9. Buol, S.W., R.J. Southard, R.C. Graham, and P.A. McDaniel. 2011. Soil genesis and classification. 6th ed. John Wiley & Sons, Chichester, UK. Doi: https://doi.org/10.1002/9780470960622
  10. Burbano, H. 2018. El carbono orgánico del suelo y su papel frente al cambio climático. Rev. Cienc. Agric. 35(1), 82-86. Doi: https://doi.org/10.22267/rcia.183501.85
  11. Canaza, D., E. Calizaya, W. Chambi, F. Calizaya, C. Mindani, O. Cuentas, C. Caira, and W. Huacani. 2023. Spatial distribution of soil organic carbon in relation to land use, based on the weighted overlay technique in the High Andean ecosystem of Puno—Peru. Sustainability 15(13), 10316. Doi: https://doi.org/10.3390/su151310316
  12. Carrillo-Rojas, G., B. Silva, R. Rollenbeck, R. Célleri, and J. Bendix. 2019. The breathing of the Andean highlands: Net ecosystem exchange and evapotranspiration over the páramo of southern Ecuador. Agric. Forest Meteorol. 265, 30-47. Doi: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2018.11.006
  13. Chen, S., D. Arrouays, V. Leatitia Mulder, L. Poggio, B. Minasny, P. Roudier, Z. Libohova, P. Lagacherie, Z. Shi, J. Hannam, J. Meersmans, A.C. Richer-de-Forges, and C. Walter. 2022. Digital mapping of GlobalSoilMap soil properties at a broad scale: a review. Geoderma 409, 115567. Doi: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115567
  14. Corporinoquia, Corporación Autónoma Regional de la Orinoquía. 2017. Estudio técnico, económico, social y ambiental para la identificación y delimitación del complejo de páramos de Pisba (Report). Fundación Orinoquía Biodiversa, Yopal, Colombia.
  15. Cuervo-Barahona, E.L., G.E. Cely-Reyes, and D.F. Moreno-Pérez. 2016. Determinación de las fracciones de carbono orgánico en el suelo del páramo La Cortadera, Boyacá. Ingenio Magno 7(2), 139-149.
  16. Davy, M.C. and T.B. Koen. 2013. Variations in soil organic carbon for two soil types and six land uses in the Murray Catchment, New South Wales, Australia. Soil Res. 51(8), 631-644. Doi: https://doi.org/10.1071/SR12353
  17. FAO. 2017. Carbono orgánico del suelo: el potencial oculto. Rome.
  18. Gardi, C., M. Angelini, S. Barceló, J. Comerma, C. Cruz Gaistardo, A. Encina Rojas, A. Jones, P. Krasilnikov, M.L.M.S. Brefin, L. Montanarella, O. Muñiz Ugarte, P. Schad, M.I. Vara Rodríguez, and R. Vargas (eds.). 2014. Atlas de suelos de América Latina y el Caribe. L-2995. Comisión Europea, Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, Luxembourg.
  19. Gutiérrez, J., N. Ordoñez, A. Bolívar, S. Bunning, M. Guevara, E. Medina, C. Olivera, G. Olmedo, L.M. Rodríguez, V. Sevilla, and R. Vargas. 2020. Estimación del carbono orgánico en los suelos de ecosistema de páramo en Colombia. Ecosistemas 29(1), 1855. Doi: https://doi.org/10.7818/ECOS.1855
  20. Hosseini, M. and H. McNairn. 2017. Using multi-polarization C-and L-band synthetic aperture radar to estimate biomass and soil moisture of wheat fields. Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinform. 58, 50-64. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.01.006
  21. Huamán-Carrión, M.L., F. Espinoza-Montes, A.I. Barrial-Lujan, and Y. Ponce-Atencio. 2021. Influencia de la altitud y características del suelo en la capacidad de almacenamiento de carbono orgánico de pastos naturales altoandinos. Sci. Agropecu. 12(1), 83-90. Doi: https://doi.org/10.17268/SCI.AGROPECU.2021.010
  22. Hunt, J.R., C. Celestina, and J.A. Kirkegaard. 2020. The realities of climate change, conservation agriculture and soil carbon sequestration. Global Change Biol. 26(6), 3188-3189 Doi: https://doi.org/10.1111/gcb.15082
  23. Kuang, B., Y. Tekin, and A.M. Mouazen. 2015. Comparison between artificial neural network and partial least squares for on-line visible and near infrared spectroscopy measurement of soil organic carbon, pH and clay content. Soil Till. Res. 146(Part B), 243-252. Doi: https://doi.org/10.1016/j.still.2014.11.002
  24. Lis-Gutiérrez, M., Y. Rubiano-Sanabria, and J.C. Loaiza-Usuga. 2019. Soils and land use in the study of soil organic carbon in Colombian highlands catena. AUC Geograph. 54(1), 15-23. Doi: https://doi.org/10.14712/23361980.2019.2
  25. Moreno, F., S.F. Oberbauer, and W. Lara. 2017. Soil organic carbon sequestration under different tropical cover types in Colombia. pp. 367-383. In: Bravo, F., V. LeMay, and R. Jandl (eds.). Managing forest ecosystems: the challenge of climate change. Vol. 34: managing forest ecosystems. Springer, Cham,Switzerland. Doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-28250-3_18
  26. Montes-Pulido, C.R., J.J. Ramos, and A.M. San José Wery. 2017. Estimation of soil organic carbon (SOC) at different soil depths and soil use in the Sumapaz paramo, Cundinamarca - Colombia. Acta Agron. 66(1), 95-101. Doi: https://doi.org/10.15446/acag.v66n1.53171
  27. Morales, M., J. Otero, T. Van Der Hammen, A. Torres, C. Cadena, C. Pedraza, N. Rodríguez, C. Franco, J.C. Betancourth, E. Olaya, E. Posada, and L. Cárdenas. 2007. Atlas de páramos de Colombia. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. Bogota.
  28. Quesada, C.A., C. Paz, E. Oblitas Mendoza, O.L. Phillips, G. Saiz, and J. Lloyd. 2020. Variations in soil chemical and physical properties explain basin-wide Amazon forest soil carbon concentrations. SOIL 6(1), 53-88. Doi: https://doi.org/10.5194/soil-6-53-2020
  29. Reyes, L.A., K. Adhikari, and S.J. Ventura. 2018. Projecting soil organic carbon distribution in Central Chile under future climate scenarios. J. Environ. Qual. 47(4), 735-745. Doi: https://doi.org/10.2134/jeq2017.08.0329
  30. Rügnitz, M., M. Chacón, and R. Porro. 2009. Guía para la determinación de carbono en pequeñas propiedades rurales. Centro Mundial Agroflorestal (ICRAF); Consorcio Iniciativa Amazónica (IA), Lima.
  31. Sankey, T.T. and K. Weber. 2009. Rangeland assessments using remote sensing: is NDVI useful? pp. 113-122. In: Weber, K.T. and K. Davis (eds.). Comparing effects of management practices on rangeland health with geospatial technologies. Report NNX06AE47G. Idaho State University, Pocatello, ID.
  32. Wang, X., E.L.H. Cammeraat, C. Cerli, and K. Kalbitz. 2014. Soil aggregation and the stabilization of organic carbon as affected by erosion and deposition. Soil Biol. Biochem. 72, 55-65. Doi: https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2014.01.018
  33. Wang, B., C. Waters, S. Orgill, J. Gray, A. Cowie, A. Clark, and D.L. Liu. 2018. High resolution mapping of soil organic carbon stocks using remote sensing variables in the semi-arid rangelands of eastern Australia. Sci. Total Environ. 630, 367-378. Doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.02.204
  34. Wang, S., Q. Zhuang, Q. Wang, X. Jin, and C. Han. 2017. Mapping stocks of soil organic carbon and soil total nitrogen in Liaoning Province of China. Geoderma 305, 250-263. Doi: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.05.048
  35. Ward, A., P. Dargusch, G. Grussu, and R. Romeo. 2016. Using carbon finance to support climate policy objectives in high mountain ecosystems. Clim. Policy 16(6), 732-751. Doi: https://doi.org/10.1080/14693062.2015.1046413
  36. Waters, C.M., G.J. Melville, S.E. Orgill, and Y. Alemseged. 2015. The relationship between soil organic carbon and soil surface characteristics in the semi-arid rangelands of southern Australia. Rangel. J. 37(3), 297-307. Doi: https://doi.org/10.1071/RJ14119
  37. Xiao, J., F. Chevallier, C. Gomez, L. Guanter, J.A. Hicke, A.R. Huete, K. Ichii, W. Ni, Y. Pang, A.F. Rahman, G. Sun, W. Yuan, L. Zhang, and X. Zhang. 2019. Remote sensing of the terrestrial carbon cycle: a review of advances over 50 years. Remote Sens. Environ. 233, 111383. Doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111383
  38. Yang, S., D. Sheng, J. Adamowski, Y. Gong, J. Zhang, and J. Cao. 2018. Effect of land use change on soil carbon storage over the last 40 years in the Shi Yang River Basin, China. Land 7(1), 11. Doi: https://doi.org/10.3390/land7010011
  39. Zhou, T., Y. Geng, J. Chen, J. Pan, D. Haase, and A. Lausch. 2020. High-resolution digital mapping of soil organic carbon and soil total nitrogen using DEM derivatives, Sentinel-1 and Sentinel-2 data based on machine learning algorithms. Sci. Total Environ. 729, 138244. Doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138244
  40. Zimmermann, M., P. Meir, M.R. Silman, A. Fedders, A. Gibbon, Y. Malhi, D.H. Urrego, M.B. Bush, K.J. Feeley, K.C. Garcia, G.C. Dargie, W.R. Farfan, B.P. Goetz, W.T. Johnson, K.M. Kline, A.T. Modi, N.M.Q. Rurau, B.T. Staudt, and F. Zamora. 2010. No differences in soil carbon stocks across the tree line in the Peruvian Andes. Ecosystems 13(1), 62-74. Doi: https://doi.org/10.1007/s10021-009-9300-2
  41. Zuur, A.F., E.N. Ieno, and G.M. Smith. 2007. Analysing ecological data. Springer, New York, NY. Doi: https://doi.org/10.1007/978-0-387-45972-1

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