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5.3   Estimación total de emisiones/absorciones y su incertidumbre Tema anterior Tema principal Tema hijo Tema siguiente

En términos generales, las estimaciones de emisiones y absorciones de dióxido de carbono se hacen sumando las diferencias en densidad de carbono, multiplicado por área en la cual ocurre el cambio en carbono y se utilizan términos como los siguientes:
  • Cambio en el carbono entre el tiempo t1 y t2 = (área de un estrato dado) x (cambio en la densidad del carbono del estrato)
o
  • Cambio en el carbono entre el tiempo t1 y t2= (superficie transferida entre dos estratos) x (cambio en la densidad del carbono entre los estratos)
Tanto las superficies como las densidades del carbono tienen incertidumbres que necesitan combinarse entre sí al estimar las emisiones o absorciones de carbono asociadas con cada uno de los reservorios pertinentes (es decir, biomasa, materia orgánica muerta, hojarasca y carbono en el suelo). De manera similar, las incertidumbres para estimar las emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO2, se calculan combinando los componentes de los factores de emisión/absorción y las incertidumbres de los datos de actividad.
El cálculo de la incertidumbre de la superficie y cambio en la superficie está descrito en Sección 5.1.5 y está expresado como la varianza en la estimación de la media, designado por image109.svg. El cálculo de la incertidumbre en el cambio de la densidad del carbono está descrito en Sección 5.2.5, y está dado por image110.svg.
Las emisiones correspondientes, image111.svg, son calculadas como el producto de la superficie y el factor de emisión,
Ecuación 35
image112.svg
Si las unidades de image113.svg están en carbono, entonces la conversión a CO2 se logra directamente al multiplicar por 44/12.
La sección 5.2.2.1 de GPG2003 Opens in new window hace una referencia cruzada con la sección 6.3 de GPG2000 Opens in new window(1) que describe la Regla B para combinar las incertidumbres cuando las magnitudes se multiplican juntas, como en la Ecuación 35. La Regla B establece que la incertidumbre porcentual del producto es la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las incertidumbres porcentuales estimadas para cada una de las magnitudes multiplicadas. A menudo se utiliza esta regla para calcular la varianza del producto de dos variables independientes, aleatorias (es decir, no relacionadas), es una aproximación. Goodman, (1960) derivó una expresión exacta para la varianza que no requiere información adicional para el cálculo y que está dada por:
Ecuación 36
image114.svg
La Ecuación 36 son las estimaciones de la media y la varianza de la media para la superficie (A) y del factor de emisión/absorción. En el Recuadro 28 se muestra un ejemplo del cálculo de las emisiones totales de los datos de actividad y factores de emisión para un único estrato.
A menudo, la estimación requerida de emisiones es aquella que combina N estimaciones a nivel de estrato por separado, para dar una estimación total para todos los estratos combinados. En este caso, las emisiones totales es la suma de las emisiones totales para cada estrato image115.svg( i = 1..N), con la varianza de la estimación igual a image116.svg
Para una densidad de muestreo determinada, las incertidumbres asociadas con la degradación, o absorciones como resultado del crecimiento del bosque, ya sea en bosque natural modificado o bosques plantados, será mayor que aquellas asociadas con las estimaciones de deforestación. Si la incertidumbre en la estimación de la biomasa excede la diferencia en densidades de dos subestratos, la incertidumbre del estimado de degradación excederá el 100%; en otras palabras, aunque el estimado central seguirá siendo la ocurrencia de la degradación en las existencias forestales de carbono, existirá alguna posibilidad de que haya habido una ganancia realmente.
Las emisiones de gases de efecto invernadero distintos al CO2 asociadas con incendios, se estiman multiplicando los factores de emisión/absorción de acuerdo al tipo de incendio, junto con las superficies quemadas y la cantidad de combustible quemado por unidad de superficie. La superficie se estima ya sea por teledetección de las cicatrices de la quema y que tienen incertidumbres asociadas, o por estudios de terreno. Los factores de emisión/absorción y rangos de incertidumbre se muestra en la Tabla 2.5 que está referenciada en el volumen 1, sección 2.4 de 2006GL Opens in new window(2). La incertidumbre combinada asociada con estas emisiones, se puede estimar usando las ecuaciones para combinar incertidumbres dadas en la Ecuación 30 y en Sección 5.2.6.

Recuadro 28: Aplicación del análisis de incertidumbre a la deforestación

Este ejemplo utiliza los resultados del cálculo del cambio en la superficie debido a la deforestación descrito en el Recuadro 24, y lo combina con un escenario hipotético de cambio en la densidad del carbono.
Paso 1. Cambio en la superficie de tierra deforestada.
El ejemplo en el Recuadro 24 entrega la superficie total de pérdida de bosques como 21.158 ha, con un error estándar de 3.142 ha. Las magnitudes requeridas para calcular las emisiones totales son:
Eqn009.svg
image118.svg
Paso 2. Cálculo de EF a partir del cambio en la densidad de la biomasa.
Se supone que la densidad del carbono en bosques intactos es 250 tC/ha, con un error estándar de 25 tC/ha (correspondiente a una incertidumbre de 10%). Se supone que la densidad del carbono del bosque después de la corta rasa es 30 tC/ha, con un error estándar de 3 tC/ha (también correspondiente a una incertidumbre de 10%). El carbono residual en el bosque después de la corta rasa surge de, por ejemplo, restos de corta o parches de deforestación incompleta.
Suponiendo que los datos de estudio sobre el terreno subyacentes a las estimaciones de densidad del carbono para pre y post deforestación consideran un muestreo independiente, entonces el cálculo del cambio en la densidad de la biomasa y su incertidumbre es,
image119.svg t CO2/ha
La constante 44/12 se utiliza para convertir la densidad del carbono en unidades de CO2
Paso 3. Cálculo de las emisiones totales
Las emisiones totales debido a la deforestación y su incertidumbre se calculan utilizando la Ecuación 35 y la Ecuación 36 respectivamente.
image121.svg t CO2
image122.svg
En este ejemplo hipotético la deforestación ocasionó una pérdida de 17,1 millones de toneladas de CO2 aproximadamente, con un error estándar de image123.svg = 3,2 millones de toneladas de CO2. El intervalo de confianza de 95% (como se utiliza en la orientación y directrices del IPCC) se calcula como el error estándar multiplicado por 1,96, lo que da un resultado final de 17,1 ± 6,3 millones de toneladas de CO2, o un intervalo de confianza de 95% de 10,8 a 23,4 millones de toneladas de CO2.
Las incertidumbres también se pueden combinar usando simulación probabilística (Análisis Monte-Carlo)(3) El Análisis Monte Carlo es adecuado para una evaluación de la incertidumbre detallada, categoría por categoría, particularmente cuando las incertidumbres son grandes, la distribución no es normal, los algoritmos son funciones complejas y/o existe correlación entre algunos de los conjuntos de actividad, factores de emisión, o ambos. La simulación Monte Carlo requiere que el analista especifique las funciones de distribución probabilística (Fishman, 1996) que representan razonablemente a cada modelo de datos para el cual se cuantificó la incertidumbre. Las funciones de distribución de probabilidad se pueden obtener por medio de una variedad de métodos, incluyendo el análisis estadístico de los datos o elicitación experta. Una consideración clave es desarrollar las distribuciones de las variables de entrada para el modelo de cálculo de emisiones/absorciones, de modo que se basen en supuestos subyacentes consistentes con relación a promediar el tiempo, ubicación y otros factores condicionantes que son relevantes para la evaluación específica (por ejemplo, condiciones climáticas que influyen en las emisiones de gases de efecto invernadero en la agricultura). El análisis Monte Carlo puede tratar con funciones de densidad de probabilidad de cualquier forma y ancho físicamente posible, así como el manejo de diversos grados de correlación (en tiempo y entre categorías de fuente/sumidero) (4).
Si las emisiones y absorciones se estimaran usando un sistema completamente integrado (Capítulo 3, Sección 3.2), en lugar de la simple multiplicación de datos de actividad y factores de emisión/absorción, entonces el análisis Monte-Carlo puede ser el único método factible de estimación de incertidumbres. Los datos de entrada son los mismos que para el método simple descrito y (si existen datos disponibles), el método también puede realizar auto-correlaciones y correlaciones cruzadas que no pueden ser incluidas directamente en el método simple. El IPCC ha mostrado(5) que, con los mismos datos de entrada, el método simple y la simulación probabilística entregan resultados similares.
Los países pueden necesitar estimar la incertidumbre asociada con una diferencia entre resultados de emisiones o absorciones y un FREL o FRL. El Recuadro 29 presenta un ejemplo típico de cómo hacerlo para la deforestación, usando los métodos descritos en esta sección.

Recuadro 29: Incertidumbre en la diferencia entre un FREL y emisiones derivadas de la deforestación durante un periodo de evaluación

Supongamos que para establecer el FREL, se realizara un número N de determinaciones anuales sucesivas de tasa de deforestación y que estas tuviesen valores image124.svg ha/yr (i=1…N), y que al utilizar el método señalado en la Sección 5.1.5, la incertidumbre de cada determinación se estimara en image125.svg correspondiente a la varianza de la tasa promedio de deforestación (ver también Sección 5.1.5). En este caso, para el FREL, la superficie anual deforestada promediada por sobre la determinación N es
Ecuación 37
image126.svg
Y las determinaciones sucesivas no están correlacionadas, la incertidumbre correspondiente es
Ecuación 38
image127.svg
De manera similar, si durante el periodo de evaluación se efectuaran M determinaciones sucesivas de la tasa de deforestación con valores image128.svg ha/yr (j=1…M), cada determinación con una incertidumbre de image129.svg nuevamente usando los métodos establecidos en la Sección 5.1.5, la tasa anual promedio de deforestación durante el periodo de evaluación es
Ecuación 39
image130.svg
y la incertidumbre correspondiente es
Ecuación 40
image131.svg
Al comparar el FREL y el periodo de evaluación, la diferencia en la tasa anual promedio de deforestación es
Ecuación 41
image132.svg
y utilizando la Ecuación 26 del Recuadro 25 la incertidumbre de esta diferencia es
Ecuación 42
image133.svg
Ahora supongamos que el factor de emisiones/absorciones (la densidad de carbono por unidad de superficie) es image134.svg tCO2 /ha con una incertidumbre de image135.svg. Los métodos para calcular los factores de emisiones/absorciones y sus incertidumbres se encuentran en la Sección 5.3, incluyendo el caso en donde se utilizan parcelas permanentes (con errores relacionados) en sus cálculos. Finalmente, la diferencia media anual en emisiones de CO2 entre el FREL y el periodo de evaluación, se calcula como la diferencia en superficie multiplicada por el factor de emisiones/absorciones.
Ecuación 43
image136.svg
con la incertidumbre de image137.svgdada en la Ecuación 44, consistente con la Ecuación 36:
Ecuación 44
image138.svg
El resultado también se puede expresar en términos de un intervalo de confianza de 95%
Ecuación 45
image139.svg

 (1)
 (2)
El método en la sección 3.2.1.4 de GPG2003 Opens in new windowindexa emisiones de gases distintos del CO2 provenientes de incendios, a emisiones de CO2 y no entrega rangos por defecto de incertidumbre.
 (3)
 (4)
El volumen 1, capítulo 3, sección 3.2.3 de 2006GL Opens in new window entrega orientación detallada de los métodos Mote Carlo que no están repetidos acá.
 (5)