Estimación del carbono orgánico en los suelos de ecosistema de páramo en Colombia

Joan Sebastián Gutiérrez Díaz, Napoleón Ordoñez Delgado, Adriana Bolívar Gamboa, Sally Bunning, Mario Guevara, Erika Medina, Carolina Olivera, Guillermo Olmedo, Lady Marcela Rodríguez, Victor Sevilla, Ronald Vargas

Recibido el 01 de octubre de 2019 - Aceptado el 25 de enero de 2020

Resumen 


Gutiérrez, J., Ordoñez, N., Bolívar, A., Bunning, S., Guevara, M., Medina, E., Olivera, C., Olmendo, G., Rodríguez, L., Sevilla, V., Vargas, R. 2020. Estimación del carbono orgánico en los suelos de ecosistema de páramo en Colombia. Ecosistemas 29(1):1855. https://doi.org/ 10.7818/ECOS.1855


Los ecosistemas montañosos (en los cuales se encuentran los páramos) ocupan una quinta parte de la superficie terrestre, albergan el 25% de la biodiversidad del planeta y suministran agua de consumo para la población mundial. Se consideran estratégicos para el cambio climático por su relación con captura y almacenamiento de carbono. Con el objetivo de estimar el contenido de carbono orgánico en los primeros 30 cm de profundidad en los suelos (COS) de páramos de Colombia, y su relación con los factores ambientales mediante el mapeo digital de suelos; se tomaron 390 perfiles provenientes de los estudios semidetallados de suelos en un área de 1 469 980.1 ha (aproximadamente 1.3% del área nacional). La información de densidad aparente para calcular COS se estimó mediante funciones de pedotransferencia ajustadas con los datos disponibles. La técnica de modelado predictivo fue Random Forest (RF), usando 44 covariables ambientales como posibles predictores con información de clima, vegetación, relieve y ordenes de suelo. Este modelo fue evaluado mediante validación cruzada (R2 = 0.48 – 0.52). El contenido estimado de COS osciló entre 22 y 338 t.ha-1, y sus mejores predictores son la cobertura y uso del suelo y las condiciones climáticas (temperatura y precipitación). El mapa de COS de páramos de Colombia (2013-2016) establece una línea base de este indicador para el ecosistema, brinda un panorama de la susceptibilidad a la degradación de los suelos, y sirve de apoyo para la planificación del territorio.


Palabras clave


covariables ambientales; funciones de pedotransferencia; incertidumbre; mapeo digital de suelos; predicción espacial; random forest

Abstract



Gutiérrez, J., Ordoñez, N., Bolívar, A., Bunning, S., Guevara, M., Medina, E., Olivera, C., Olmendo, G., Rodríguez, L., Sevilla, V., Vargas, R. 2020. Estimation of organic carbon in paramo ecosystem soils in Colombia. Ecosistemas 29(1):1855. https://doi.org/10.7818/ECOS.1855


The mountainous ecosystems (in which the paramos are found) occupy a fifth of the earth’s surface, hold 25% of the planet’s biodiversity and supply water to almost half of the world’s population. They are considered strategic for climate change due to their relationship with carbon dioxide capture and storage. With the objective of estimating the organic carbon content in the first 30 cm of depth in the soils (COS) of Colombia páramos, and its relationship with the environmental factors affecting its spatial patterns, by means of digital soil mapping; 390 profiles were taken from the semi-detailed studies of soils in an area of ​​1 469 980.1 ha (approximately 1.3% of the national area). The missing information of bulk density was estimated by means of pedotransference functions adjusted with the available data. The predictive modeling technique was Random Forest (RF), using 44 environmental covariables as possible predictors that included information on climate, vegetation, relief and soil orders. The quality of the model was evaluated by cross validation (R2 = 0.48 – 0.52). The estimated COS content oscillated between 22 and 338 t.ha-1, this is related to the coverage and use of the soil and the climatic conditions (temperature and precipitation). The map of COS of páramos of Colombia establishes a baseline of this indicator for the ecosystem, provides an overview of the susceptibility to soil degradation and serves as support for the planning of the territory.


Keywords


environmental covariates; pedotransfer functions; uncertainty; digital mapping of soils; spatial prediction; random forest



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