Aplicación de nuevas tecnologías para la cuantificación de sumideros de CO2
Energía y economía circular
Alejandro Ojeda Salvador · GRUPO TRAGSA
Rafael M. Navarro Cerrillo (Universidad de Córdoba); María Ángeles Varo Martínez (Universidad de Córdoba); Andrés Baietto (Universidad de Córdoba); Guillermo Palacios González (Universidad de Córdoba); Jose Antonio Millán Eslava (TRAGSA); María Gómez-Lobo Moya (TRAGSA); Juan Antonio Gil Suarez (TRAGSA); Laura María Luquero Ramos (TRAGSA); Rosa María Paya Navarro (TRAGSA); María Mónica Pozuelo Dominguez (TRAGSA);
Energia, eficiencia y cambio climático, Economía y Sociedad
Otro
Los ecosistemas forestales desempeñan un papel fundamental en la mitigación del cambio climático mediante la captura y el almacenamiento de carbono en la biomasa y en el carbono orgánico del suelo (COS), y la cuantificación de estos sumideros requiere integrar información procedente de distintas fuentes y escalas como inventarios forestales, muestreos de campo y tecnologías de teledetección.
RPAS-CO2 es un proyecto de innovación del Grupo Tragsa, desarrollado con el apoyo del Govern de les Illes Balears y la colaboración científica de la Universidad de Córdoba cuyo objetivo es desarrollar una metodología operativa y multiescala para estimar las reservas de carbono forestal, evaluar el efecto de la gestión selvícola sobre su capacidad de secuestro y facilitar la aplicación de los resultados en la planificación forestal de las Illes Balears.
El proyecto se estructura en tres líneas fundamentales de trabajo: modelización y cartografía de biomasa mediante la integración del Inventario Forestal Nacional, el Mapa Forestal de España y datos LiDAR-PNOA; estimación espacial del COS mediante bases de datos edáficas, muestreos de campo y aprendizaje automático; y la evaluación del efecto de distintos escenarios selvícolas sobre el stock de CO2 aplicado a escala local tomando como escenario piloto el monte Comuna de Bunyola, en Mallorca.
Los modelos obtenidos a escala insular mostraron una capacidad predictiva moderada, coherente con la heterogeneidad de los ecosistemas mediterráneos. Para biomasa forestal, el algoritmo Gradient Boosting Machine alcanzó valores de R² de 0,53 en pinares de pino carrasco y 0,56 en encinares. En la modelización del COS se obtuvieron valores de R² de hasta 0,67 en encinares. La cartografía reflejó biomasa aérea entre 14 y 230 Mg ha⁻¹ y COS entre 35 y 75 Mg C ha⁻¹. Además, aproximadamente el 60 % del COS almacenado hasta 40 cm de profundidad se concentró en los primeros 20 cm.
A escala local, los datos adquiridos con un RPAS (Remotely Piloted Aircraft System, por sus siglas en inglés) modelo DJI Matrice 350 RTK equipado con sensor LiDAR Zenmuse L2 permitieron caracterizar con mayor detalle la estructura forestal. Los modelos Random Forest alcanzaron valores de R² de 0,8 para biomasa, área basimétrica y diámetro medio cuadrático; 0,7 para densidad y 0,9 para altura dominante. Estos resultados confirman el potencial del uso del LiDAR embarcados en plataformas RPAS para inventarios de precisión, identificación de árboles individuales y planificación selvícola.
La comparación entre distintos escenarios de gestión selvícola en el monte objeto de estudio, no intervención, selvicultura preventiva y selvicultura del carbono, mostró que la gestión activa reduce inicialmente la biomasa en pie, pero puede favorecer el crecimiento de los árboles remanentes, mejorar la estabilidad de las masas y reforzar su respuesta frente a perturbaciones. En el caso analizado, la selvicultura del carbono presentó el mejor balance global de secuestro y valorización económica.
Adicionalmente, la metodología propuesta puede contribuir a la prevención de incendios forestales. La combinación de LiDAR-PNOA, LiDAR-RPAS, Sentinel-2 e inventarios forestales permite caracterizar la carga y continuidad del combustible, localizar acumulaciones y orientar desbroces, clareos, claras, cortafuegos y áreas auxiliares. Su incorporación futura permitiría evaluar conjuntamente las existencias de carbono, la capacidad de captura y la vulnerabilidad de las masas forestales frente al fuego, aunque la cuantificación de emisiones evitadas exigiría modelizar la probabilidad, propagación, severidad y consumo del combustible.
Finalmente, los resultados obtenidos se han integrado en un visor cartográfico para facilitar su consulta y su utilización como herramienta de apoyo a la planificación y a la toma de decisiones. En conjunto, el proyecto RPAS-CO2 demuestra el potencial de combinar inventarios forestales, información LiDAR, RPAS, muestreo edáfico y modelización para mejorar la cuantificación y el seguimiento de los sumideros de carbono, y avanzar hacia una gestión forestal activa que compatibilice mitigación, adaptación, prevención de incendios y conservación de los ecosistemas mediterráneos.