Estimación del Flujo de Carbono en el Suelo del Sistema Piloto Agroforestal de Cacao Establecido en el Campus Limonal

dc.contributor.advisorContreras Gómez, Alix Yusara
dc.contributor.authorRodríguez Sarmiento, Nicolle Chaely
dc.date.accessioned2023-07-05T18:43:47Z
dc.date.available2023-07-05T18:43:47Z
dc.date.issued2023-07-05
dc.descriptionEl cambio climático afecta significativamente la calidad de vida de las personas y la biodiversidad considerando su impacto negativo en la temperatura del planeta. La emisión excesiva de gases de efecto invernadero (GEI) es fuertemente influyente en el cambio climático. El presente estudio se enfoca en la capacidad de captura de dióxido de carbono CO2 (suelo y atmósfera) y su posterior almacenamiento en sistemas agroforestales de cacao (SAF’s). Esta estrategia mitiga los GEI, reduce la contaminación atmosférica y fomenta la conservación de la biodiversidad y prácticas sostenibles. El caso de estudio se realizó en los Sistemas Piloto Agroforestales de Cacao en el Campus Limonal de la Universidad Santo Tomás realizando muestreos puntuales, mediante los equipos EGM-5 y Ceptómetro de las variables CO2, radiación fotosintéticamente activa (PAR) encima y debajo del dosel e Índice de Área Foliar (IAF), entre otras. El análisis de la información incluyó: (a) análisis exploratorio de datos, (b) comparación de flujos de carbono medidos in situ con datos de reanálisis de variables climáticas externas (ERA5 y ERA5-Land) e IDEAM, y (c) mapeo de suelos a partir de predicción e interpolación espacial con métodos geoestadísticos y determinísticos. Se encontraron (a) sesgos a la derecha, asimetría positiva del CO2 en los diferentes sistemas con mediciones del EGM-5, (b) correlaciones positivas entre precipitación y CO2, tendencias globales similares con significativas diferencias en valores medios al comparar variables de reanálisis y (c) se generaron mapas continuos de valores medios horarios, diarios y mensuales mediante distancias promedio de autocorrelación de 15 metros.spa
dc.description.abstractClimate change significantly affects people's quality of life and biodiversity, considering its negative impact on the planet's temperature. Excessive emission of greenhouse gases (GHG) strongly influences climate change. The present study focuses on the ability to capture carbon dioxide CO2 (from soil and atmosphere) and its subsequent storage in agroforestry systems of cocoa (AFS). This strategy mitigates GHG, reduces air pollution, and promotes biodiversity conservation and sustainable practices. The case study was realized in the Agroforestry Pilot Systems of Cocoa at the “Universidad Santo Tomás Campus el Limonal”, punctual sampling was made with the EGM-5 and Ceptometer equipment measuring the variables CO2, Photosynthetically Active Radiation (PAR) above and below the canopy, and Leaf Area Index (LAI), among others. The analysis information included: (a) exploratory data analysis, (b) comparison of carbon fluxes measured in situ with reanalysis data of external climatic variables (ERA5, ERA5-Land) and IDEAM, and (c) soil mapping from spatial prediction and interpolation with geostatistical and deterministic methods. The results revealed (a) right-skewed, positively asymmetric CO2 in the different systems with EGM-5 measurements, (b) positive correlations between precipitation and CO2, similar global trends with significant differences in mean values comparing reanalysis variables and (c) it was generated continuous maps of hourly, daily, and monthly means using average autocorrelation distances of 15 meters.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero Ambientalspa
dc.description.domainhttps://www.ustabuca.edu.co/spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationRodríguez Sarmiento, N. C. (2023). Estimación del Flujo de Carbono en el Suelo del Sistema Piloto Agroforestal de Cacao Establecido en el Campus Limonal [Trabajo de Pregrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombiaspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/51045
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bucaramangaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Ambientalspa
dc.publisher.programPregrado de Ingeniería Ambientalspa
dc.relation.referencesAllen, A. P., y Gillooly, J. F. (2009). Towards an integration of ecological stoichiometry and the metabolic theory of ecology to better understand nutrient cycling. Ecology Letters, 12(5), 369–384.spa
dc.relation.referencesArrhenius, S. (1896). XXXI. On the influence of carbonic acid in the air upon the temperature of the ground. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 41(251), 237–276.spa
dc.relation.referencesBivand, R. S., Pebesma, E. J., Gomez-Rubio, V., y Pebesma, E. J. (2008). Applied spatial data analysis with R (Vol. 747248717). Springer.spa
dc.relation.referencesBoettinger, J. L., Howell, D. W., Moore, A. C., Hartemink, A. E., y Kienast-Brown, S. (2010). Digital soil mapping: Bridging research, environmental application, and operation. Springer Science & Business Media.spa
dc.relation.referencesCallendar, G. S. (1938). The artificial production of carbon dioxide and its influence on temperature. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 64(275), 223–240.spa
dc.relation.referencesCarter, M. R., y Gregorich, E. G. (2007). Soil sampling and methods of analysis. CRC press.spa
dc.relation.referencesCarter, M. R., y Gregorich, E. G. (2007). Soil sampling and methods of analysis. CRC press.spa
dc.relation.referencesChen, H. W., Zhang, L. N., Zhang, F., Davis, K. J., Luavaux, T., Pal, S., y Digangi, J. P. (2019). Validation of regional CO2 concentrations in the ECMWF real-time analysis and Carbon-Tracker reanalysis with airborne observations from ACT-A field campaign.spa
dc.relation.referencesChiles, J.-P., y Delfiner, P. (2009). Geostatistics: modeling spatial uncertainty (Vol. 497). John Wiley & Sons.spa
dc.relation.referencesCongreso de Colombia. (2018, julio 27). Ley 1931 de 2018. http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1931_2018.htmlspa
dc.relation.referencesCongreso de la República. (2015, junio 9). Ley 1753 de 2015. http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1753_2015.htmlspa
dc.relation.referencesContreras, A., García, L., Lozano, S., y Burgos, J. (2022). 4-Entregable 4-Informe Final.spa
dc.relation.referencesCOPERNICUS. (2023). Climate reanalysis ERA5 and ERA5-Land. https://climate.copernicus.eu/climate-reanalysisspa
dc.relation.referencesCressie, N. (2015). Statistics for spatial data. John Wiley & Sons.spa
dc.relation.referencesDobesch, H., Dumolard, P., y Dyras, I. (2013). Spatial interpolation for climate data: the use of GIS in climatology and meteorology. John Wiley & Sons.spa
dc.relation.referencesESRI. (2022). Basemaps. https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgisplatform/ services/basemapsspa
dc.relation.referencesG Allen, R., S Pereira, L., Raes, D., y Smith, M. (2006). Evapotranspiración del cultivo.spa
dc.relation.referencesGobierno de Colombia. (2020). Actualización de la Contribución Determinada a nivel nacional de Colombia (NDC). Gobierno de Colombia: Bogotá, Colombia.spa
dc.relation.referencesGräler, B., Pebesma, E. J., y Heuvelink, G. B. M. (2016). Spatio-temporal interpolation using gstat. R J., 8(1), 204.spa
dc.relation.referencesHoughton, R. A. (2008). Carbon flux to the atmosphere from land-use changes: 1850–2005. TRENDS: A compendium of data on global change, 1850–2005.spa
dc.relation.referencesIntergovernmental Panel on Climate Change. (2018). Global warming of 1.5° C: An IPCC special report on the impacts of global warming of 1.5° C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty. Intergovernmental Panel on Climate Change.spa
dc.relation.referencesJensen, L. S., Mueller, T., Tate, Kr., Ross, D. J., Magid, J., y Nielsen, N. E. (1996). Soil surface CO2 flux as an index of soil respiration in situ: a comparison of two chamber methods. Soil biology and biochemistry, 28(10–11), 1297–1306.spa
dc.relation.referencesKadane, J. B. (1978). Descriptive Statistics: Exploratory Data Analysis. John W. Tukey. Addison-Wesley, Reading, Mass., 1977. xvi, 688 pp., illus. $17.95. Science, 200(4338), 195.spa
dc.relation.referencesKeeling, C. D. (1960). The concentration and isotopic abundances of carbon dioxide in the atmosphere. Tellus, 12(2), 200–203.spa
dc.relation.referencesKhan, A., Tan, D. K. Y., Munsif, F., Afridi, M. Z., Shah, F., Wei, F., Fahad, S., y Zhou, R. (2017). Nitrogen nutrition in cotton and control strategies for greenhouse gas emissions: a review. Environmental Science and Pollution Research, 24, 23471–23487.spa
dc.relation.referencesKumar, B. M., y Nair, P. K. R. (2011). Carbon sequestration potential of agroforestry systems: opportunities and challenges.spa
dc.relation.referencesKumar, S., Lal, R., y Liu, D. (2012). A geographically weighted regression kriging approach for mapping soil organic carbon stock. Geoderma, 189, 627–634.spa
dc.relation.referencesLambers, H., Chapin, F. S., y Pons, T. L. (2008). Plant physiological ecology (Vol. 2). Springer.spa
dc.relation.referencesLi, Y., Wang, X., Niu, Y., Lian, J., Luo, Y., Chen, Y., Gong, X., Yang, H., y Yu, P. (2018). Spatial distribution of soil organic carbon in the ecologically fragile Horqin Grassland of northeastern China. Geoderma, 325, 102–109.spa
dc.relation.referencesLongley, P. A., y Batty, M. (1997). Spatial analysis: modelling in a GIS environment. John Wiley & Sons.spa
dc.relation.referencesMarsh, G. P. (1864). Man and Nature, Or Physical Geography as Modified by Human Action by George P. Marsh. Sampson Low, Son and Marston.spa
dc.relation.referencesMassey Jr, F. J. (1951). The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit. Journal of the American statistical Association, 46(253), 68–78.spa
dc.relation.referencesMatheron, G. (1963). Principles of geostatistics. Economic geology, 58(8), 1246–1266.spa
dc.relation.referencesMaxwell, K., y Johnson, G. N. (2000). Chlorophyll fluorescence—a practical guide. Journal of experimental botany, 51(345), 659–668.spa
dc.relation.referencesMcBratney, A. B., Santos, M. L. M., y Minasny, B. (2003). On digital soil mapping. Geoderma, 117(1–2), 3–52.spa
dc.relation.referencesMcKenzie, N. J., Grundy, M. J., Webster, R., y Ringrose-Voase, A. J. (2008). Guidelines for surveying soil and land resources. CSIRO publishing.spa
dc.relation.referencesMena, V. E. (2021). Potencial de reducción de emisiones y captura de carbono en bosques y sistemas agroforestales con cacao en el Pacífico colombiano. Revista de Biología Tropical, 69(4), 1252–1263.spa
dc.relation.referencesMETER. (2022). ACCUPAR LP-80 Canopy Interception and Leaf Area Index. http://publications.metergroup.com/Manuals/20442_LP-80_Manual_Web.pdfspa
dc.relation.referencesMinisterio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. (2015, febrero 18). Decreto 280 de 2015. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=66611spa
dc.relation.referencesMinisterio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. (2016, febrero 24). Decreto 298 de 2016. https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=68173spa
dc.relation.referencesMinisterio de Ciencia, T. e I. (2020, febrero). Guía Metodológica para Formular los Ejercicios de Planeación para Orientar la Inversión de la Asignación en Ciencia,Tecnología e Innovación. https://regaliasbogota.sdp.gov.co/sites/default/files/2021- 09/Metodologia_Ejercicios_de_Planeacion.pdfspa
dc.relation.referencesNadporozhskaya, M. A., Bykhovets, S. S., y Abakumov, E. v. (2022). Application of the ROMUL mathematical model for estimation of CO2 emission and dynamics of organic matter in the Subantarctic lithozems. Eurasian Soil Science, 55(4), 413–424.spa
dc.relation.referencesOIZOM. (2022). Polludrone Pro Air Quality Monitoring Equipment. https://oizom.com/product/air-quality-monitoring-equipment-polludrone-pro/spa
dc.relation.referencesOliver, M. A., y Webster, R. (2014). A tutorial guide to geostatistics: Computing and modelling variograms and kriging. Catena, 113, 56–69.spa
dc.relation.referencesOliver, M. A., y Webster, R. (2015). Basic steps in geostatistics: the variogram and kriging. Springer.spa
dc.relation.referencesParedes Gómez, V. (2013). Medida y parametrización de los flujos de CO2 en un uso de suelo agrícola de la meseta utilizando datos en superficie y teledetección.spa
dc.relation.referencesPierrehumbert, R. T. (2010). Principles of planetary climate. Cambridge University Press.spa
dc.relation.referencesPP Systems. (2021, marzo 10). EGM-5 Operation Manual. https://ppsystems.com/egm-5/spa
dc.relation.referencesQuaye, A. K., Doe, E. K., Attua, E. M., Yiran, G., Arthur, A., Dogbatse, J. A., Konlan, S., Nkroma, Y. D., y Addo, D. (2021). Geospatial distribution of soil organic carbon and soil pH within the cocoa agroecological zones of Ghana. Geoderma, 386, 114921.spa
dc.relation.referencesRazali, N. M., y Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorovsmirnov, lilliefors and anderson-darling tests. Journal of statistical modeling and analytics, 2(1), 21–33.spa
dc.relation.referencesRossel, R. A. V., y Behrens, T. (2010). Using data mining to model and interpret soil diffuse reflectance spectra. Geoderma, 158(1–2), 46–54.spa
dc.relation.referencesSomarriba, E., Cerda, R., Orozco, L., Cifuentes, M., Dávila, H., Espin, T., Mavisoy, H., Ávila, G., Alvarado, E., y Poveda, V. (2013). Carbon stocks and cocoa yields in agroforestry systems of Central America. Agriculture, ecosystems & environment, 173, 46–57.spa
dc.relation.referencesStatistics, U. N. (2019). Global indicator framework for the sustainable development goals and targets of the 2030 agenda for sustainable development. Developmental Science and Sustainable Development Goals for Children and Youth, 439.spa
dc.relation.referencesUniversidad Santo Tomás. (2022). Centro de Desarrollo Agroalimentario El Limonal. https://rsu.ustabuca.edu.co/index.php/noticias-centro-de-desarrollo-agroalimentario-ellimonal/ 22-noticias-el-limonal/190-campus-el-limonal-un-espacio-de-aplicacion-ygeneracion- del-conocimientospa
dc.relation.referencesVilla, P. (2007). Efecto de la nutrición nitrogenada sobre el balance de carbono en el cultivo de papa (Solanum tuberosum). Trabajo especial de grado para optar al título de M. Sc en Ecología Tropical. Instituto de Ciencias Ambientales y Ecológicas, Universidad de Los Andes, Mérida-Venezuela.spa
dc.relation.referencesWang, Q., Mustafa, F., Bu, L., Yang, J., Fan, C., Liu, J., y Chen, W. (2022). Monitoring of Atmospheric Carbon Dioxide over a Desert Site Using Airborne and Ground Measurements. Remote Sensing, 14(20), 5224.spa
dc.relation.referencesWorld Bank. (2023). Millennium Project Global Challenge 1. https://www.millenniumproject. org/challenge-1/spa
dc.relation.referencesZegers, C. D., Cangas, M. E. G., y Aguilar, A. L. (2014). Ecología forestal: bases para el manejo sustentable y conservación de los bosques nativos de Chile. Ediciones Universidad Austral de Chile.spa
dc.relation.referencesZhang, C. (2007). Fundamentals of environmental sampling and analysis. John Wiley & Sons.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordCarbon dioxidespa
dc.subject.keywordCeptometer and Egm-5spa
dc.subject.keywordCocoaspa
dc.subject.keywordReanalysis dataspa
dc.subject.keywordSoil mappingspa
dc.subject.lembEmpresas productoras de cacaospa
dc.subject.lembanálisis de suelosspa
dc.subject.lembformulación de proyectosspa
dc.subject.proposalDióxido de carbonospa
dc.subject.proposalCeptómetro y Egm-5spa
dc.subject.proposalCacaospa
dc.subject.proposalDatos de reanálisisspa
dc.subject.proposalMapeo de suelosspa
dc.titleEstimación del Flujo de Carbono en el Suelo del Sistema Piloto Agroforestal de Cacao Establecido en el Campus Limonalspa
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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dc.type.localTesis de pregradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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