Cuantificación de sumideros de carbono azul en Colombia a partir de manglares costeros
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O., J. B., Alfonso A., L. P., Burbano A., V. I., Vargas-Domínguez, S., González, M. F., Agudelo, J. E., & Campos-Rozo, J. I. (2024). Cuantificación de sumideros de carbono azul en Colombia a partir de manglares costeros. Revista De La Academia Colombiana De Ciencias Exactas, Físicas Y Naturales, 48(188), 658–670. https://doi.org/10.18257/raccefyn.2585

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Resumen

Los manglares a lo largo de las costas del Caribe y el Pacífico de Colombia son ecosistemas vitales con numerosos beneficios ambientales, económicos y sociales. Sus densos sistemas de raíces actúan como amortiguadores naturales, protege las costas de las tormentas y preservan la integridad de los acuíferos. Además, los manglares desempeñan un papel fundamental en la mitigación del cambio climático al almacenar carbono de manera eficiente, absorbiendo hasta diez veces más que los ecosistemas terrestres. Los responsables de decisiones gubernamentales enfrentan el desafío de equilibrar el desarrollo económico con la preservación ambiental al aprobar proyectos de infraestructura. Cuantificar el valor económico de los manglares es crucial para evaluar los posibles impactos en estos ecosistemas. En este estudio utilizamos composiciones de Sentinel-2 para entrenar un clasificador de bosques aleatorios, identificando y cuantificando un área total de manglar de 2756,84 km2 en Colombia para el año 2020. Esta información se utilizó posteriormente para evaluar el almacenamiento de carbono en los manglares en el mismo año. El valor estimado fue de 96.351,66 ± 13.632,63 kt o 353.610,59 ± 50.031,78 kt de CO2. Por último, evaluamos dos escenarios dependientes de la extensión del manglar: uno que mostraba su desaparición y otro su crecimiento. Estos hallazgos subrayan la importancia crítica de los manglares y resaltan la necesidad de su conservación y manejo sostenible para alcanzar los objetivos de reducción de emisiones al 2030.

https://doi.org/10.18257/raccefyn.2585

Palabras clave

Manglares | Cambio climático | Carbono azul | Teledetección | Aprendizaje automático | Cuantificación del capital natural | Impacto ambiental | Sostenibilidad
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Blanco-Libreros, J. F., Ortiz-Acevedo, L. F., & Urrego, L. E. (2015). Reservorios de biomasa aérea y de carbono en los manglares del golfo de Urabá (Caribe colombiano). Actualidades Biológicas, 37(103), 131-141.

Blanco-Libreros, J. F., & Álvarez-León, R. (2019). Mangroves of Colombia revisited in an era of open data, global changes, and socio-political transition: Homage to Heliodoro Sánchez-Páez. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 43(166), 84-97.

Bunting, P., Rosenqvist, A., Hilarides, L., Lucas, R. M., Thomas, N., Tadono, T., Worthington, T. A., Spalding, M., Murray, N. J., & Rebelo, L.-M. (2022). Global mangrove extent change 1996-2020: Global mangrove watch version 3.0. Remote Sensing, 14(15), 3657. https://doi.org/10.3390/rs14153657

Castellanos-Galindo, G. A., Kluger, L. C., Camargo, M. A., Cantera, J., Pineda, J. E. M., Blanco-Libreros, J. F., & Wolff, M. (2021). Mangrove research in Colombia: Temporal trends, geographical coverage and research gaps. Estuarine and Shelf Science, 248, 106799.

Colombia: CO2 country profile. (n.d.). https://ourworldindata.org/co2/country/colombia (Accessed: November 29, 2023).

Gupta, K., Mukhopadhyay, A., Giri, S., Chanda, A., Majumdar, S. D., Samanta, S., Mitra, D., Samal, R. N., Pattnaik, A. K., & Hazra, S. (2018). An index for discrimination of mangroves from non-mangroves using Landsat 8 OLI imagery. Methods X, 5, 1129-1139.

Howard, J., Hoyt, S., Isensee, K., Telszewski, M., & Pidgeon, E. (2014). Coastal blue carbon: Methods for assessing carbon stocks and emissions factors in mangroves, tidal salt marshes, and seagrasses. Conservation International, Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO, International Union for Conservation of Nature.

IGAC, Instituto de Hidrología, von Humboldt, I. A., Invemar, Instituto de Investigaciones Científicas-Sinchi, & Instituto de Investigaciones Ambientales del Pacífico. (2007). Ecosistemas continentales, costeros y marinos de Colombia. Imprenta Nacional de Colombia.

Maurya, K., Mahajan, S., & Chaube, N. (2021). Remote sensing techniques: mapping and monitoring of mangrove ecosystem—a review. Complex & Intelligent Systems, 7, 2797-2818.

Leal, M., & Spalding, M. D. (Eds.). (2022). El estado de los manglares del mundo 2022. Global Mangrove Alliance.

Mcleod, E., Chmura, G. L., Bouillon, S., Salm, R., Bjôrk, M., Duarte, C. M., Lovelock, E. C., Schlesinger, W. H., & Silliman, B. R. (2011). A blueprint for blue carbon: toward an improved understanding of the role of vegetated coastal habitats in sequestering CO2. Frontiers in Ecology and the Environment, 9(10), 552-560.

Mejía-Rentería, J. C., Castellanos-Galindo, G. A., Cantera-Kintz, J. R., & Hamilton, S. E. (2018). A comparison of Colombian Pacific mangrove extent estimations: Implications for the conservation of a unique Neotropical tidal forest. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 212, 233-240.

Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de Colombia. (2022). Bosques, biodiversidad y servicios ecosistémicos, ecosistemas estratégicos, manglares. https://lc.cx/rBKjLL (Accedido el 28 de octubre de 2023).

Moreno-Muñoz, A. S. (2022). Evaluación de almacenamiento de carbono azul en el ecosistema de manglar del pacífico nariñense [Tesis de Maestría]. Facultad de Ingeniería y Administración, Universidad Nacional de Colombia, Palmira, Colombia.

Mutanga, O., & Kumar, L. (2019). Google Earth Engine applications. Remote Sensing, 11(5), 591. https://doi.org/10.3390/rs11050591

Palacios-Peñaranda, M. L., Cantera-Kintz, J. R., & Peña-Salamanca, E. J. (2019). Carbon stocks in mangrove forests of the Colombian Pacific. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 227, 106299.

Perdomo-Trujillo, L. V., Mancera-Pineda, J. E., Medina-Calderón, J. H., Sánchez-Núñez, D. A., & Schnetter, M. L. (2021). Effect of restoration actions on organic carbon pools in the lagoon—Delta Ciénaga Grande de Santa Marta, Colombian Caribbean. Water, 13(9), 1297.

Pérez, J. U., & Giraldo, L. E. U. (2009). Gestión ambiental de los ecosistemas de manglar. Aproximación al caso colombiano. Gestión y Ambiente, 12(2), 57-71.

Pham, T. D., Ha, N. T., Saintilan, N., Skidmore, A., Phan, D. C., Le, N. N., Viet, H. L., Takeuchi, W., & Friess, D. A. (2023). Advances in earth observation and machine learning for quantifying blue carbon. Earth-Science Reviews, 243, 104501.

Pham, T. D., Yokoya, N., Bui, D. T., Yoshino, K., & Friess, D. A. (2019). Remote sensing approaches for monitoring mangrove species, structure, and biomass: Opportunities and challenges. Remote Sensing, 11(3), 230.

Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the great plains with erts. NASA Special Publications, 351(1), 309.

Sánchez-Páez, H., Álvarez-León, R., Guevara-Mancera, O. A., & Ulloa-Delgado, G. (2000). Lineamientos estratégicos para la conservación y uso sostenible de los manglares de Colombia. Proyecto. PD, 171, 91.

Selvaraj, J. J., & Pérez, B. E. G. (2023). An enhanced approach to mangrove forest analysis in the Colombian Pacific Coast using optical and SAR data in Google Earth Engine. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 30, 100938.

Shi, T., Liu, J., Hu, Z., Liu, H., Wang, J., & Wu, G. (2016). New spectral metrics for mangrove forest identification. Remote Sensing Letters, 7(9), 885-894.

Snedaker, S. C., & Snedaker, J. G. (1984). The mangrove ecosystem: research methods. Unesco.

Total greenhouse gas emissions, kt of CO2 equivalent, - Colombia. (n.d.). https://data.worldbank.org/indicator/EN.ATM.GHGT.KT.CE?end=2020&locations=CO&name_desc=true&start=1990&view=chart

Tran, T. V., Reef, R., & Zhu, X. (2022). A review of spectral indices for mangrove remote sensing. Remote Sensing, 14(19), 4868.

What is blue carbon? (n.d.). https://www.thebluecarboninitiative.org/about

Xu, H. (2006). Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025-3033.

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