Características de los sitios y sistemas de estudio

(1) El Batán, Estado de México, estación experimental del Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) cuya información de COS corresponde a sistemas de manejo agrícola de 16 parcelas. Se consideró: (i) tipo de labranza, cero (LZ) o tradicional (LC); (ii) manejo de residuos, con (+R) o sin residuos (-R); (iii) monocultivo maíz (m) o trigo (t); y (iv) rotación trigo-maíz y maíz-trigo, lo que hizo un total de 16 tratamientos. Se evaluó el periodo 1996-2006 (^{Fuentes et al., 2009}).

(2) Linares, Nuevo León, cuya información del COS proviene de 10 parcelas con sistemas agrícolas con cultivos de maíz y sorgo; 3 parcelas con praderas con zacate buffel (Pennisetum ciliare L.) y 17 parcelas de agostadero que son sistemas de conversión de vegetación primaria o secundaria a sistemas de introducción de ganado y, matorral espinoso tamaulipeco que representó un sitio conservado. Algunas especies que dominan este sitio son arbustos espinosos (Acacia farnestana L.) Willd y Acacia greggii Gray) y árboles (Prosopis laegeviata Humb y Bonpl. Ex Willd) (^{Reid et al., 1990}). El periodo de estudio fue de 1993 a 1999 (^{Pando et al., 2004}).

(3) Sierra Norte de Oaxaca en tres regiones: Mazateca (2 sitios), Cuicateca (2 sitios) y Mixe (1 sitio). La información de COS se obtuvo de sistemas agrícolas, café (CA) (Coffea arabica L.) en las regiones Mazateca y Mixe. En la región Cuicateca se consideraron sitios con maíz (Zea mays L.) con labranza tradicional (LT) o de conservación (LC) y con maíz intercalado con hileras de durazno (Prunus persicaL.) o café, que forman barreras (BMV) o terrazas de muro vivo (MIAF). En el MIAF al pie de la hilera de los árboles frutales se colocaron ramas y los restos de las podas de los árboles, los cuales actúan como filtro de los escurrimientos. En el resto de la parcela (donde no hay árboles) se maneja con LT o LC. También se obtuvo información del COS de sistemas forestales. En la región Mazateca se consideraron sitios de vegetación secundaria como el bosque de liquidámbar (BL) (Liquidambar sp.) y el bosque de aile (BA) (Alnussp.). En la región Mixe se seleccionaron acahuales de 6 años de edad (ACA6). Adicionalmente se consideraron las praderas en las regiones Cuicateca y Mazateca (^{Cortés et al., 2005}). Algunas especies importantes en estos acahuales son: Clethra hartwegii Britt (Clethra), Rapanea myricoides (Schl.) Lundell (Rapanea), Alnus glabrata Fernald (Alnus), Liquidambar macrophylla Oerst (Liquidambar) (Acosta, 2003¹). Los sitios de las tres regiones de Oaxaca se evaluaron de 2000-2004 (Acosta, 2003¹; ^{González et al., 2008}).

(4) Atécuaro, Michoacán, donde se consideró un Andosol y un Acrisol. En el primer caso se integraron: 10 sitios forestales (B1-B10) constituidos principalmente por dos especies de pino y siete de encino, un sitio de pastoreo (P1) y otro agrícola (C1). En el segundo se incluyeron varios sistemas: (i) un tradicional sin descanso (Tt) con un cultivo anual usando un bajo nivel de fertilizantes químicos; (ii) un tradicional mejorado (TM) con cultivos asociados y aporte de RV y otro con uso moderado de agroquímicos; (iii) uno sitio con manejo orgánico (To), con cultivos asociados y abonos orgánicos y, (iv) un sistema de año y vez (Tav) que consiste en un barbecho anual con pastoreo de bovinos, seguido de un año de cultivo (Covaleda, 2008²).

(5) Santiago Tlalpan, Tlaxcala, donde la información del COS provino de: (i) sistemas agrícolas tradicionales (Tt) con un cultivo anual y con dosis bajas de fertilizantes químicos; (ii) sistemas tradicionales mejorados (TM), con cultivos asociados, aporte de RV y mayor aporte de agroquímicos; (iii) un sistema orgánico (To), con empleo de cultivos asociados y abonos orgánicos; (iv) tepetate roturado con manejo tradicional (Rt) y, (v) tepetate roturado con manejo orgánico (Ro) (Covaleda, 2008²).

(6) Zaachila, Oaxaca, donde se consideraron los siguientes sistemas: (i) tradicional con maíz intercalado con calabaza (TMC), cuya distancia entre plantas fue de 0.75 m y 1.5 m, respectivamente; (ii) multiestrato (MUL) con higuerilla, calabaza y maíz; donde el arreglo de las hileras fue el siguiente: (a) maíz, (b) calabaza, (c) maíz e (d) higuerilla y así sucesivamente, la distancia entre plantas de higuerilla fue de 1.5 m, de maíz 0.75 y de calabaza 1.5; (iii) monocultivo de higuerilla con 24 meses de establecido (HIG). Para evaluar los cambios del COS, los tratamientos se compararon con una parcela con más de 30 años de uso tradicional (^{González et al., 2012}).

(7) Localidades de la Cuenca Cuitzeo con suelos vertisoles: Indaparapeo, Álvaro Obregón, Queréndaro I y Queréndaro II Michoacán (^{Báez et al., 2011}).

(8) Localidad de Villa Diego y la estación Experimental del Bajío en Celaya, en Guanajuato, con labranza de conservación (^{Báez et al., 2011}).

En las localidades de Michoacán y Guanajuato, los cultivos fueron maíz, sorgo, trigo y leguminosas (haba) y se establecieron bajo labranza de conservación y en rotaciones gramínea - gramínea y gramínea-leguminosas. En estas localidades el periodo de evaluación fue de cuatro años, excepto en Villa Diego donde el periodo fue de 25 años (^{Báez et al., 2011}).

(9) La Huerta, Jalisco con plantaciones de especies forestales tropicales con manejo y sin manejo de hierbas y arbustos: rosa morada (Tabebuia rosea (Bertol) DC), Teca (Tectona grandis L.), melina (Gmelina arbórea Roxb) y parota (Enterolobium cyclocarpum (Jacq.) Griseb). Se avaluaron plantaciones de quince años de establecidas (Buendía, 2011³).

Las características principales de los sitios y sistemas de estudio se encuentran en el Cuadro 1 y 2.

† Localidades con suelos vertisoles. TMA = temperatura media anual; PMA = precipitación media anual.

Cuadro 1 Características generales de los sitios y sistemas de estudio. 

^† (^{FAO-ISRIC-SICS, 1998}).

Cuadro 2 Características edáficas de las parcelas en los sitios y sistemas de estudio. 

Modelo RothC

El modelo RothC-26.3, tiene su origen en las primeras versiones del RothC desarrolladas por ^{Jenkinson y Rayner (1977)}. Éste, divide al COS en cuatro compartimentos activos y uno pasivo según su velocidad de descomposición: (1) material vegetal de fácil descomposición (MVD); (2) material vegetal resistente (MVR); (3) biomasa microbiana (BIO); (4) materia orgánica humificada (HUM) y (5) materia orgánica inerte (MOI). El COS de los compartimentos MVD y MVR se descompone para formar otros, BIO, HUM además de CO₂ una parte del cual se acumula en la MOI. El contenido de arcilla determina la proporción de COS que pasa a CO₂ o a BIO+HUM (^{Coleman y Jenkinson, 1996}). El COS de los compartimentos activos se descomponen siguiendo una cinética de primer orden, y cada uno presenta una tasa constante (k) de descomposición: MVD (10); MVR (0.3); BIO (0.66) y HUM (0.02). La k es modificada por los factores: humedad del suelo, temperatura y cobertura vegetal. La MOI (Mg ha^-1) se obtiene de la ecuación de ^{Falloon et al. (1998)}: MOI (Mg ha^-1) = 0.049 × COT^1.139 (Ecuación 1). Los parámetros de entrada incluyen temperatura del aire (°C) (TPM), precipitación (mm) (PPM) y evaporación (mm) promedio mensual (EPM), contenido de arcilla, profundidad del muestreo del suelo, entrada mensual de C de residuos vegetales (RV) y abonos orgánicos (AO). Además, información mensual de la cobertura del suelo, si el suelo está desnudo o con cobertura vegetal y la relación MVD/MVR. La relación MVD/MVR la que recomienda el modelo RothC por defecto, su valor es de 0.25 para la vegetación forestal (por ejemplo, si 20% de los restos vegetales son MVD y el 80% de MVR), se considera 1.44 para los cultivos y pastos con manejo (donde 59% son MVD y 41% MVR) y es de 0.67 para los pastos no explotados y matorrales (incluyendo sabana) (^{Coleman y Jenkinson, 1996}).

Simulación de los cambios de COS con el modelo RothC

La simulación con el modelo RothC se desarrolló en dos etapas: inicialización y simulación. En la etapa inicialización se supuso, de acuerdo a la propuesta de ^{Jenkinson et al. (1999)} que en los sistemas el contenido de COS medido alcanzó la condición de equilibrio. El modelo RothC se ejecutó de manera inversa para obtener la cantidad de C que entraba anualmente al suelo para mantener el contenido específico de COS_inicial medido en el experimento. La condición de equilibrio se logró al ejecutar el RothC para un periodo de 10 000 años continuos, durante este proceso el RothC determinó la distribución de C en los compartimentos activos. En la etapa de simulación, el modelo se ejecutó con los contenidos C de cada compartimento, la información de clima, suelo, relación MVD/MVR y la información mensual del escenario de manejo que incluye: la entrada de C al suelo proveniente de RV y abono orgánico, así como la cobertura del suelo. En los meses con cobertura la distribución de los RV fue uniforme en el suelo. Esto se consideró porque ^{Coleman y Jenkinson (1996)} indican que los cálculos de COS son afectados por la forma en que las entradas se distribuyen en el suelo. Al inicio de las simulaciones de cada experimento se hicieron pruebas considerando el C de RV y de abono orgánico en la entrada del modelo debido a que ambos son parámetros importantes en la calibración del modelo (^{Guo et al., 2007}).

Condiciones de simulación

En las parcelas se simuló el cambio de COS con el modelo RothC en dos formas: (i) con el COS_inicial medido en cada punto de muestreo (*CIPUN) y (ii) con el COS_inicial promedio medido por parcela (*CIPAR). El primer caso se usó la información de las parcelas de la Sierra Norte de Oaxaca y en el segundo la información obtenida para el resto de las parcelas.

Datos de entrada

Los datos climáticos obtenidos en los sitios fueron: TPM, PPM y EPM correspondientes al periodo 1951-2012 y se obtuvieron de la base de datos Extractor Rápido de Información Climatológica (^{IMTA, 2000}), de la Comisión Nacional del Agua (CNA, 2014) y de las estaciones climáticas de campos experimentales. Los datos del suelo se obtuvieron directamente de los sistemas. La MOI se obtuvo mediante la Ecuación 1, la relación MVD/MVR fue la recomendada por el modelo RothC por defecto. En la etapa de predicción, el modelo se ejecutó considerando los contenidos C de cada compartimento, la información edafo-climática, la relación MVD/MVR y la información mensual del escenario de manejo que incluye: la entrada de C (Mg ha^‑1) de RV y de abono orgánico, así como la cobertura del suelo. La distribución de los RV fue uniforme en los meses donde el suelo presentó cobertura. De acuerdo con ^{Coleman y Jenkinson (1996)} la forma en que las entradas son distribuidas tienen un bajo efecto sobre los cálculos de COS. Ejemplo de la parametrización de RV y de la información necesaria para hacer las simulaciones para las especies tropicales de la Huerta, Jalisco se presentan en los Cuadros 3 y 4, respectivamente. Otro ejemplo de esta información para los sistemas bajo labranza de conservación en localidades de Michoacán y Guanajuato se indica en los Cuadros 5 y 6.

Cuadro 3 Entrada de carbono al suelo de residuos vegetales medidos de especies forestales tropicales de la Huerta, Jalisco. 

† CVS = cobertura vegetal del suelo, RV_RothC = entrada promedio de C de residuos vegetales (Mg ha^-1) inicial calculado por RothC; RV = entrada promedio C de residuos vegetales medidos; MOI = materia orgánica inerte; MVD/MVD = relación entre el material vegetal de fácil descomposición y el material vegetal de difícil descomposición.

Cuadro 4 Parámetros para la inicialización y elaboración de escenarios para ejecutar el RothC, en plantaciones forestales tropicales de la Huerta, Jalisco. 

† IC = indice de cosecha; Y = rendimiento; BT = biomasa total; BA = biomasa aérea medida; RV = residuos vegetales.

Cuadro 5 Información necesaria para calcular la entrada de carbono al suelo de residuos de cultivo en sistemas bajo labranza de conservación en localidades de Michoacán y Guanajuato. 

† COS = carbon orgánico del suelo; MOI = materia orgánica inerte; RV_RothC = residuos vegetales obtenidos al ejecutar el RothC; CVS = cobertura vegetal del suelo.

Cuadro 6 Resumen de la información necesaria para simular los cambios de COS sistemas bajo labranza de conservación en localidades de Michoacán y Guanajuato. 

Criterios de evaluación del desempeño del RothC

Para su análisis, los pares de datos de COS observado y predicho de las parcelas se agruparon por sistemas en ambas formas de simulación *CIPUN y *CIPAR. Para el análisis de los sitios se usaron las simulaciones *CIPAR. Los sistemas se agruparon en: (1) agrícolas adicionados con residuos (A+R), (2) agrícolas sin adición de residuos (A-R), (2) forestales (F), (3) praderas (PR), y (3) agostaderos (AG).

En la evaluación del desempeño del modelo RothC, se utilizaron los siguientes criterios: la raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RCME) (%), el error relativo (ER) y la eficiencia del modelo (EF) expresada por (^{Smith et al., 1997}) además el coeficiente de correlación (r) y el parámetro b de la ecuación de regresión lineal simple con la ordenada al origen. El valor de RCME va de 0 a ∞, ER de -∞ a ∞, r de 0 a 1 y EF de -∞ a 1. En una prueba ideal RCME y ER son iguales a 0 y r, b y la EF son iguales a 1.

Desempeño del RothC en los sitios de estudio

Los valores de r estuvieron en el rango de 0.7 a 1.0 e indicaron alta asociación de COS medido y simulado en los sitios de clima templado (Batan, Sierra Norte de Oaxaca, Santiago T. y Atécuaro) y clima cálido (Linares, Zaachila, La Huerta y las Localidades de Michoacán y Guanajuato). La RCME tuvo valores en un intervalo de 10 al 37%, los de mayor magnitud correspondieron a los sitios en la Sierra Norte de Oaxaca y en Linares Nuevo León. El ER indicó un sesgo negativo entre valores medidos y simulados en las parcelas de Santiago Tlalpan y el Batán; en tanto que el sesgo fue positivo (5-28%) en las parcelas de las localidades de Michoacán, Guanajuato y la Sierra Norte de Oaxaca. Con base al parámetro “b”, se considera que el modelo subestimo los valores medidos entre 8 y 31%, en todos los sitios, excepto en Santiago Tlalpan. Si se considera el criterio de ^{Ludwig et al. (2010)}, la eficiencia del modelo RothC en la simulación de los cambios de COS fue insatisfactoria (EF ≤ 0) en las parcelas del Batán; pero satisfactoria (0 < EF < 0.7) en la Sierra Norte de Oaxaca y La Huerta, Jalisco; y buena (EF ≥ 0.7) en Linares Nuevo León, Atécuaro, Michoacán, Zachila, Oaxaca, Santiago Tlalpan, Tlaxcala, y en las localidades en Guanajuato y Michoacán con suelo vertisol (Cuadro 7).

n = número de pares de datos de COS simulados y observados; r = coeficiente de correlación; RCME = raíz del cuadrado medio del error; EF = eficiencia del modelo; b = parámetro de la ecuación de regresión lineal simple.

Cuadro 7 Estadísticos que describen el desempeño del RothC en experimentos de corta duración en sitios experimentales de México. 

Los valores de RCME están dentro de los valores reportados por ^{Cerri et al. (2007)} (RMSE=6 a 73%) en condiciones tropicales del Amazonas en Brasil (22 a 27 ºC) donde se evaluaron 11 cronosecuencias de cambio de uso de bosque a pastizal. ^{Shirato et al. (2005)} reportaron valores de RCME entre 20 y 60% en suelos de clima tropical de Tailandia (27 y 28 ºC) en parcelas cultivadas con maíz y cassava. Para condiciones templadas en Australia (19 ºC), ^{Senapi et al. (2014)} obtuvieron valores de RCME entre 6 y 15% en suelos con algodón bajo diferentes sistemas de labranza. Los valores altos obtenidos en la Sierra Norte de Oaxaca (37%) y Linares Nuevo León (32%) pueden estar asociados a errores de precisión de los datos analíticos, que considera errores de medición en laboratorio y de muestreo. Adicionalmente se debe considerar la variabilidad intrínseca del COS (^{Guo et al., 2007}). En el caso de Oaxaca, el C asociado a la fracción mineral fue sobrestimado en un 17%, (^{González et al., 2008}) debido a la presencia de residuos orgánicos (raíces) que fueron removidos después de una segunda limpieza. En Linares, donde se evaluaron parcelas con agostaderos, los errores en los resultados se asociaron a la complejidad de este sistema donde son frecuentes los disturbios por sobre-pastoreo, erosión, invasión de plantas arbustivas, plantas tóxicas, roedores y fuego; además de la heterogeneidad de la vegetación, y amplia variabilidad de clima y suelo (^{Melgoza, 2006}).

En general la EF del modelo fue calificada como satisfactoria y buena con excepción del Batán donde se evaluaron diversos sistemas de labranza^{. Senapi et al. (2014)} reportaron mejor desempeño del modelo bajo labranza mínima en relación a labranza convencional intensiva en condiciones semiáridas subtropicales de Australia. En contraste ^{Liu et al. (2009)} quienes evaluaron sistemas donde se mantuvieron residuos sobre el suelo, encontraron un mejor desempeño del modelo en sistemas con labranza cero y en tratamientos donde los RV fueron quemados. En ambos casos las simulaciones sobrestimaron en la modelación del C en los sistemas de labranza, por lo que se deben considerar factores de pérdida de COS (^{Senapi et al., 2014}) y de RV de la superficie, estos últimos se pueden perder antes de entrar al suelo para formar parte del COS (^{Liu et al., 2009}).

Desempeño del RothC en sistemas

En las simulaciones puntuales (*CIPUN) y por parcela (*CIPAR) que agrupada sistemas agrícolas con (A+R) y sin (A-R) residuos vegetales sistemas forestales (F), praderas (PR) y agostaderos (AGOS) hubo asociación de COS medido y simulado con una r en el intervalo de 0.63 a 0.97, con excepción del sistema de AGO (r = 0.24). La RCME presentó valores en el intervalo de 18 a 47%, los de mayor magnitud correspondieron a los sistemas F (*CIPUN). El ER índico un sesgo negativo entre valores medidos y simulados en los sistemas A+R y AGOS de *CIPAR. En general para las *CIPUN se obtuvieron valores mayores debido a que no hubo efecto del valor promedio como fue el caso de las *CIPAR. Al considerar el criterio de ^{Ludwig et al. (2010)} en la evaluación de la EF, la modelación fue insatisfactoria (EF ≤ 0) en los sistemas F y PR (*CIPUN) y en los AGO *CIPAR; satisfactoria (0 < EF < 0.7) en A+G y A-G *CIPUN; y buena (EF ≥ 0.7) en los sistemas F, A+G y A-G *CIPAR. De acuerdo con el parámetro “b” de la ecuación de regresión lineal, ambas simulaciones del modelo RothC indicaron una subestimación de las mediciones de COS de 14 a 31% (Cuadros 8 y 9).

n = número de pares de datos de COS simulados y observados; r = coeficiente de correlación; RCME = raíz del cuadrado medio del error; EF = eficiencia del modelo; b = parámetro de la ecuación de regresión lineal simple.

Cuadro 8 Estadísticos que describen desempeño del RothC con simulaciones puntuales de COS en sistemas de Oaxaca. 

n = número de pares de datos de COS simulados y observados; r = coeficiente de correlación; RCME = raíz del cuadrado medio del error; EF = eficiencia del modelo; b = parámetro de la ecuación de regresión lineal simple.

Cuadro 9 Estadísticos que describen desempeño del RothC en experimentos de corta duración en sistemas de México con simulaciones promedio de COS. 

De acuerdo con el análisis del desempeño del modelo, la EF insatisfactoria de los sistemas F y PR *CIPUN puede explicarse por la alta variabilidad del (CV) (25- 68%) reportada por ^{González et al. (2010)} y ^{Vergara et al. (2014)} para las mismas parcelas. En el caso de los AGOS, como se ha mencionado antes, en México estos sistemas son complejos debido a que se puede presentar una mayor variabilidad espacial de COS producto de la entrada residuos, abono orgánico y pastoreo, los que varía dependiendo del periodo de lluvias (^{Melgoza, 2006}).

En ambas formas de simulación la EF varió de buena a satisfactoria en los sistemas agrícolas (A+R y A-R), de insatisfactoria a satisfactoria en los forestales y praderas y fue insatisfactoria en AGOS. Esto se explica porque el RothC se desarrolló y parametrizó para modelar cambios de COS en cultivos en experimentos de larga duración (Smith et al., 2000). Sin embargo, aunque en años más recientes se han modelado con RothC cambios de COS en bosques y pastizales (^{Coleman et al., 1997}; ^{Falloon et al., 1998}; ^{Falloon y Smith, 2002}, entre otros), así como también en sistemas agroforestales (^{Kaonga y Coleman, 2008}) para agostaderos no se ha reportado su aplicación.