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PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO

PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO. Estado de situación de Países NAI Simulación de Elaboración de Inventario de GEI: Fermentación Entérica Manejo del Estiércol Suelos agrícolas Quema prescrita de sabanas Quema de residuos agrícolas Cultivo del arroz.

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PARTE 2 SIMULACIÓN DE INVENTARIO CONTENIDO

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  1. PARTE 2SIMULACIÓN DE INVENTARIOCONTENIDO • Estado de situación de Países NAI • Simulación de Elaboración de Inventario de GEI: • Fermentación Entérica • Manejo del Estiércol • Suelos agrícolas • Quema prescrita de sabanas • Quema de residuos agrícolas • Cultivo del arroz

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

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

  4. ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI • Una parte importante de los problemas mencionados están relacionados con el sector LUCF • Excluyendo este sector, el número de países con problemas decrece significativamente: • Mención exclusiva a LUCF: 13 por ciento (9 países) • LUCF, incluido con otros sectores: 60 por ciento (42 países) • Sin mención a LUCF: 27 por ciento (19 países)

  5. ESTADO DE SITUACIÓN DE PAÍSES NAI • Si el mismo análisis se hace para Agricultura, el resultado en el siguiente: • Mención exclusiva a Agricultura: 0 por ciento • Agricultura, incluida con otros sectores: 54 por ciento (38 países) • Sin mención a Agricultura: 46 por ciento (32 países) • Las cifras indican que el sector “Agricultura” presenta menos problemas para una elaboración precisa del inventario de GEI- que el sector LUCF • 32 de 70 países NAI informaron que la Agricultura no es problema, comparado con los 19 países NAI que perciben lo mismo del sector LUCF

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

  7. Fermentación Entérica Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

  8. Fermentación Entérica • País hipotético en América Latina • 2 regiones climáticas: • Cálida (60% de la superficie) • Templada (40% de la superficie) • Población de animales domésticos: • Bovinos, lecheros y no-lecheros • Ovinos • Porcinos • Aves • Algunos caprinos y equinos

  9. Caracterización del Ganado • Pasos: • Identificar y cuantificar las especie de ganado existentes • Revisar los métodos de estimación de emisiones para cada especie • Identificar la caracterización más detallada requerida para cada especie (i.e., ‘básica’ o ‘minuciosa’) • Usar la misma caracterización para todas las categorías de fuentes (‘Fermentación Entérica’, ‘Manejo del Estiércol’, ‘Suelos Agrícolas’) Nivel de caracterización dependerá de si alguna de las fuentes son categorías principales y de la importancia relativa de la especie dentro de la fuente

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

  11. Especie/categoría Nº de animales (millón) Vacas lecheras 1,0 vacunos no-lecheros 5,0 Búfalos 0 Ovejas 3,0 Cabras 0,05 Camellos 0 Caballos 0,01 Mulas y Asnos 0 Cerdos 1,5 Aves 4,0 Baja disponibilidad de datos De la base de datos FAO (entrar en www.fao.org, hacer click en “Statistical Databases” y “Live Animal”; seleccionar páis, tipo de ganado y año del inventario): Desagregación entre vacunos no-lecheros y lecheros, por juicio de expertos 3B.11

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

  13. Determinando las especies animales significativas Hoja 4-1s1 >25% Conclusión: Método nivel 2, sustentada en una caracterización minuciosa, del ganado vacuno no-lechero 3B.13

  14. Caracterización Minuciosa del Ganado Vacuno no-lechero • La caracterización minuciosa requiere información adicional a la proporcionada por las estadísticas de la FAO. Importante consultar con expertos o industrias locales • Se asume que, usando estas fuentes, la agencia que elabora el inventario determina que la población vacuna lechera está compuesta por: • Vacas – 40% • Novillos – 40% • Animales juveniles en crecimiento – 20% • Cada una de estas categorías debe contar con un estimado de la ingesta de alimentos y un FE para convertir la ingesta en emisiones de CH4. El procedimiento está descrito en las Directrices PICC 1996 (pág. 4.10 a 4.20)

  15. Caracterización Minuciosa delGanado Vacuno no-lechero (1)

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

  17. Emisión de CH4 por Fermentación Entérica: Ganado Vacuno no-lechero (Método Nivel 2) • La caracterización minuciosa produce el DdA (promedio diario de ingesta bruta de energía) para tres tipos de ganado vacuno no-lechero • Este DdA debe ser combinado con FEs para cada grupo animal, para obtener los estimados de emisión • La determinación de FEs requiere la selección de un valor adecuado de Factor de Conversión de Metano (Ym) • En este ejemplo (país sin DdA país-específicos), se puede obtener un valor Ym por defecto desde la Orientación PICC sobre Buenas Prácticas

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

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

  20. Disponibilidad Media de Datos • Se asume que el país tiene estadísticas de buena calidad sobre población de ganado doméstico • Aplíquese el mismo procedimiento del ejemplo previo, lo que conducirá a determinar que el “ganado vacuno no-lechero” requiere una caracterización minuciosa • Estadísticas nacionales + juicio de expertos permiten desagregar la población vacuna no lechera en: • Dos regiones climáticas • Tres sistemas de producción • Tres categorías (grupos) de animales (las mismas del ejemplo previo: vacas, novillos, juveniles)

  21. Disponibilidad Media de Datos Nuevo total: 5.153.000 cabezas (según FAO: 5.000.000) 3B.21

  22. Emisión de CH4 por Fermentación Entérica. Ganado vacuno no-lechero (Método Nivel 2) • Caracterización minuciosa genera el DdA (promedio diario de la ingesta de energía bruta) para 18 clases de vacunos no-lecheros • Este DdA debe ser combinado con FEs para cada una de las clases de animales, para obtener 18 estimados de emisión • Las siguientes diapositivas mostrarán los cálculos detallados para estimar la ingesta de EB (GE) para 6 de las 18 clases (tres tipos de animales para “Cálido-Pastoreo Extensivo” y “Templado-Pastoreo Intensivo” (debe aplicarse a cada una de las 18 clases)

  23. Caracterización Minuciosa de Vacunos no-lecherosClima cálido y pastoreo extensivo (1) Comentarios en verde indican mejorías, respecto de ejemplo previo 3B.23

  24. Caracterización Minuciosa de Vacunos no-lecherosClima cálido y pastoreo extensivo (2) Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo: el resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo 3B.24

  25. caracterización minuciosa de vacunos no-lecherosClima templado y pastoreo intensivo (1) Comentarios en verde indican mejoría, con respecto al ejemplo previo 3B.25

  26. Caracterización minuciosa de vacunos no-lecherosClima templado y pastoreo intensivo (2) Para validar los estimados de EB, convertir la ingesta de alimentos a kg/día (dividiendo la EB por 18,45) y dividir por el peso vivo: el resultado debe estar entre 1 y 3 % de peso vivo 3B.26

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

  28. Disponibilidad Media de Datos 3B.28

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

  30. Disponibilidad Media de Datos 3B.30

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

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

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

  34. Ejemplo de desarrollo de capacidad local, en Uruguay • Casi 50% de la emisiones de GEI en Uruguay, provienen de la fermentación entérica • Se implementó un proyecto por el Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIA), co-financiado por la US-EPA, para mejorar la capacidad local para medir emisión de CH4 • Los primeros resultados indican que los FEs por defecto, usados en la preparación del inventario, parecen ser excesivamente altos • Un proyecto similar está siendo ejecutado por EMbrapa-Brasil 3B.34

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

  36. Manejo del Estiércol:Emisiones de CH4 Taller de Entrenamiento para la Elaboración de Inventarios de GEI por Países NAI Sector Agricultura

  37. Manejo del Estiércol – CH4 • Se continúa con el mismo país latinoamericano hipotético • De nuevo, el Método Nivel 1 debe ser aplicado para determinar la importancia de cada especie para la categoría de fuente: • solamente, con el propósito de identificar las especies que deben recibir una caracterización minuciosa • en la práctica, ésto debe ser el primer paso en la elaboración del inventario, considerando que es una buena práctica aplicar la misma caracterización para todas las categorías (se presenta aquí, solo para propósitos de entrenamiento) • Se desarrollará ejemplos numéricos para países con diferentes niveles de disponibilidad de datos

  38. Especie/categoría Nº de animales (millón) Vacas lecheras 1,0 Vacunos no-lecheros 5,0 Búfalos 0 Ovejas 3,0 Cabras 0,05 Camellos 0 Caballos 0,01 Mulas y Asnos 0 Cerdos 1,5 Aves 4,0 Baja disponibilidad de datos De la base de datos FAO (entrar a www.fao.org, hacer click en “Statistical Databases” y “Live Animal”; seleccionar páis, tipo de ganado y año del inventario): 3B.38

  39. Caracterización del Ganado Hoja de trabajo 4-1s1 3B.39

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

  41. Caracterización Minuciosa de la Población Porcina (1) • Estimación de emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol, requiere dos tipos de datos de actividad: • población animal • distribución del estiércol producido en confinamiento, entre los distintos sistemas de manejo de estiércol • Población porcina: La Orientación PICC sobre BP recomienda desagregar la población en, al menos, tres categorías (Marranas, Verracos, Animales en crecimiento). • sin embargo, las Directrices Metodológicas PICC 1996 y la Orientación PICC sobre BP no proporcionan FEs por defecto, para estas categorías • BDFE solo proporciona FEs para condiciones europeas (no apropiados para países de Latinoamérica) • por tanto, para el caso de un país con carencia de DdAs país-específicos, se asume que la población porcina no ha sido clasificada en sub-categorías

  42. Caracterización Minuciosa de la Población Porcina (2) • Sistemas de Manejo del Estiércol: se asumen que, para el país con carencia de datos de actividad país-específicos: • La población porcina está igualmente distribuida entre las dos regiones climáticas (i.e., 60% en la cálida; 40% en la templada) • 90% del guano es tratado como “sólido” • 10% del guano es tratado en sistemas Líquidos • No es posible discriminar entre SME por región climática

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

  44. Bajo nivel de disponibilidad de datos:Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de ganadovacuno no-lechero (DdA y FE por defecto) (1) (*) EB (GE) se usa para determinar SV (VS). Si estos datos no están disponibles, valores por defecto para VS se encuentran en el Cuadro B-1, pág. 4.40 Directrices PICC 1996 3B.44

  45. Bajo nivel de disponibilidad de datos:Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de ganadovacuno no-lechero (DdA y FE por defecto) (2) Las emisiones totales aquí estimadas, son menores a las emergentes usando el método Nivel 1 (8,2 Gg CH4/año). El FE ponderado, derivado de este cuadro, is 1,2 kg CH4/cabeza/año, y este valor debería ser usado, en vez del por defecto (1,6 kg CH4/cabeza/año) en el programa PICC 3B.45

  46. Baja disponibilidad de datos:Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y FE por defecto) (1) 3B.46

  47. Baja disponibilidad de datos:Emisiones de CH4 por Manejo del Estiércol de Ganado Porcino (DdA y FE por defecto) (2) (*) Se asumió que el único sistema usado fue el de Líquido/purín. La Orientación PICC sobre BP provee valores por defecto diferentes (Cuadro 4.10), así como también una fórmula para contabilizar recuperación, flaring, y uso de biogas Las emisiones totales estimadas fueron similares a las obtenidas usando el Método Nivel 1 (2,4 Gg CH4/año). El FE ponderado, derivado de este cuadro, is 1,7 kg CH4/cabeza/año, valor que debe usarse en el programa PICC, en vez del valor por defecto (1,6 kg CH4/cabeza/año) 3B.47

  48. Baja Disponibilidad de Datos: resultados 3B.48

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

  50. Media Disponibilidad de Datos (Cerdos) Nuevo total: 1.505.000 cabezas (según FAO: 1.500.000) 3B.50

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