Uso de la espectroscopia para la estimación del carbono fijado en suelo y biomasa en sistemas agroforestales con cacao de la Sierra Nevada de Santa Marta.
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Resumen
La Sierra Nevada de Santa Marta y los sistemas Agroforestales establecidos en ella proporcionan servicios ecosistémicos y juegan un papel fundamental en el almacenamiento de una gran cantidad de carbono. Sin embargo, pese a la importancia se desconocen cifras sobre las toneladas de carbono capturadas y su impacto para la región. Por otra parte, en la actualidad estimar el carbono capturado por el sistema no es tarea fácil y por el contrario demanda de muchos recursos económicos, tiempo y alto esfuerzo físico por un equipo técnico. Razón a lo anterior, en la presente propuesta se validó el uso de espectroscopia para la predicción de la fijación de carbono orgánico en el suelo y biomasa en sistemas agroforestales de la Sierra Nevada de Santa Marta. Los resultados mostraron que el carbono orgánico en suelo promedió 49,17 t CO ha⁻¹, con alta variabilidad atribuida a diferencias edafoclimáticas, arreglos agroforestales y prácticas de manejo. La biomasa aérea promedio por árbol de cacao fue de 21,77 kg, con un aporte de carbono de 5,65 kg, mientras que especies forestales como abarco, guamo y cedro aportaron hasta 30–40 veces más carbono por árbol que el cacao, reforzando el papel de los arreglos multiespecie. Los resultados demostraron que el índice Thermal mostró un desempeño superior al combinarse con el peso seco de biomasa aérea (PS), para predecir el carbono orgánico asociada a la biomasa aérea de platas de cacao, alcanzando R² de hasta 0.52 en regresión lineal y 0.46 en SVR. En contraste, los modelos de ensamble como Gradient Boosting ofrecieron los mejores ajustes globales (R² = 0.57, RMSE = 3.91), confirmando que la integración de PS con índices espectrales estratégicamente seleccionados constituye la vía más eficaz para estimar carbono en biomasa aérea de cacao. Por otro lado, las técnicas de espectroscopia resultaron ser funcionales para predecir el carbono orgánico en el suelo, logrando modelos combinados RF + SVR y RF + XGBoost que obtuvieron predicciones sobresalientes a través de una regresión para CO. El modelo RF + XGBoost logró la correlación más alta (R² = 0.86), seguido de RF + SVR con un R² = 0.85. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The Sierra Nevada de Santa Marta and the agroforestry systems established within it provide ecosystem services and play a fundamental role in storing significant amounts of carbon. However, despite their importance, figures on the tons of carbon captured and their impact on the region are unknown. Furthermore, currently estimating the carbon captured by the system is not an easy task and, on the contrary, requires significant financial resources, time, and significant physical effort from a technical team. For this reason, the present proposal validated the use of spectroscopy for predicting soil organic carbon
fixation and biomass in agroforestry systems in the Sierra Nevada de Santa Marta. The results showed that soil organic carbon averaged 49.17 t CO ha⁻¹, with high variability attributed to soil and climate differences, agroforestry arrangements, and management practices. The average aboveground biomass per cacao tree was 21.77 kg, with a carbon contribution of 5.65 kg, while forest species such as abarco, guamo, and cedar contributed up to 30–40 times more carbon per tree than cacao, reinforcing the role of multi-species arrangements. The results demonstrated that the Thermal index performed better when
combined with aboveground biomass dry weight (DW) in predicting organic carbon associated with the aboveground biomass of cacao plants, reaching R² of up to 0.52 in linear regression and 0.46 in SVR. In contrast, ensemble models such as Gradient Boosting offered the best overall fits (R² = 0.57, RMSE = 3.91), confirming that the integration of DW with strategically selected spectral indices is the most effective way to estimate carbon in cacao aboveground biomass. On the other hand, spectroscopy techniques proved effective in validating soil organic carbon, with combined RF + SVR and RF + XGBoost models Contenido V achieving outstanding predictions through CO regression. The RF + XGBoost model achieved the highest correlation (R² = 0.86), followed by RF + SVR with an R² = 0.85
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