¿Hasta qué punto son precisas las estimaciones de biomasa aérea en proyectos basados en la naturaleza?

Muchas empresas han adoptado iniciativas contra el cambio climático. Pero, ¿realmente eliminan los gases de efecto invernadero (GEI) de la atmósfera y luchan contra el calentamiento global?

Esta cuestión ha impulsado la necesidad de créditos de carbono de alta integridad.

La cuestión es que no se pueden garantizar créditos de carbono de alta integridad sin modelos precisos de estimación de la biomasa forestal. Al fin y al cabo, las estimaciones de biomasa ayudan a predecir cuánto carbono puede secuestrar un proyecto basado en la naturaleza, lo que determina el número de créditos de carbono que genera.

Por desgracia, los métodos convencionales de estimación de la biomasa, como la alometría y el GEDI, se quedan cortos. Por este motivo, Sylvera ha desarrollado un método innovador que utiliza datos lidar multiescala con una profunda verificación sobre el terreno. De este modo se obtienen estimaciones más precisas de la biomasa aérea.

¿Qué significa todo esto para usted, el comprador o inversor empresarial? Unas estimaciones precisas de la biomasa producen créditos de carbono de mayor calidad, que tienen importantes implicaciones financieras y de mercado.

Por qué la precisión de la estimación de la biomasa forestal sobre el suelo es importante en los mercados de carbono

El término"biomasa" se refiere a la masa seca en pie, también conocida como materia muerta, de las plantas leñosas.

Suele expresarse como masa por unidad de superficie (por ejemplo, Megagramos por hectárea: Mg ha-1) y se utiliza para determinar la cantidad de carbono liberado y secuestrado por los ecosistemas forestales.

En pocas palabras, podemos utilizar las estimaciones de biomasa para determinar el almacenamiento físico de carbono en la madera. A continuación, podemos utilizar esta cifra para emitir créditos de carbono para proyectos basados en la naturaleza.

Por supuesto, si no podemos estimar la biomasa forestal por encima del suelo con una precisión fiable, tampoco podremos emitir créditos de carbono para proyectos basados en la naturaleza con una precisión fiable. Esto podría acarrear múltiples problemas, como la concesión de créditos excesivos o insuficientes, una mala reputación en el mercado para las empresas que adquieran créditos de baja calidad y, por supuesto, un impacto climático probablemente menos positivo. 

El problema de los modelos alométricos y por satélite

Existen múltiples formas de estimar la biomasa forestal. Algunos de los métodos más populares utilizan modelos alométricos y/o basados únicamente en satélites. Pero estos métodos son intrínsecamente defectuosos.

Por un lado, los modelos alométricos y por satélite se basan en datos de diámetro, altura y especie de un máximo de 4.000 árboles. La mayoría de los modelos se basan en muchos menos. ¿Por qué supone esto un problema? Porque no proporciona una estimación precisa de los árboles, lo que da lugar a créditos de baja calidad.

Igual de problemático es que estos modelos aplican supuestos sesgados entre continentes. Por ejemplo, el 35% de los datos de entrenamiento del GEDI proceden de EE.UU. y Europa, pero sólo el 12% proceden de África y sólo el 8% del sudeste asiático y Australia. Estos problemas de precisión de los modelos dificultan la estimación de la biomasa aérea.

Además, el lidar por satélite, en el que se basa todo el programa GEDI, tiene una densidad de puntos de datos muy baja. En comparación, la estrategia de modelización de Sylvera, que utiliza tecnología terrestre, de drones y helicópteros, recoge entre 30 y 15.000 veces más puntos de datos lidar por m2 que GEDI. 

La solución de Sylvera: lidar multiescala y verificación del terreno en el mundo real

Profundicemos en la solución Sylvera.

Nuestro equipo ha utilizado el lidar terrestre para medir más de 25.000 árboles en más de 220.000 hectáreas en lugares específicos, no en bosques aleatorios. El resultado son más de 450.000 puntos de datos de gran valor que utilizamos para evaluar los ecosistemas forestales tropicales y subtropicales.

Dado que los modelos heredados sólo miden un máximo de 4.000 árboles en 960 hectáreas, no tienen acceso a la profundidad de datos que tenemos nosotros. Por ejemplo, la base de datos de Sylvera contiene 150.000 puntos de datos por m2, mientras que las bases de datos de alometría sólo tienen tres (altura, diámetro y peso).

Pero la cosa no acaba ahí. La tecnología que utilizamos para escanear los árboles, como el lidar aéreo mediante drones y helicópteros, es seis veces más precisa que la empleada por los modelos alométricos y por satélite.

Además, Sylvera ha recopilado datos del 80% de todas las zonas geográficas de África, América Latina, el Sudeste Asiático y Australia. Esto nos proporciona una increíble cantidad de datos con los que trabajar, lo que nos permite realizar estimaciones más precisas de la estructura forestal y la biomasa aérea.

Validación real de la estimación del AGB forestal

Entonces, ¿cómo se traducen los datos ópticos de teledetección de Sylvera en situaciones reales?

Al realizar una validación cruzada de los datos de Perú, Gabón y Mozambique, nuestro equipo comprobó que el modelo regional de datos de teledetección de Sylvera era capaz de estimar la biomasa con una diferencia del 1,3% (Perú), el 3% (Gabón) y el 2% (Mozambique) respecto al valor real sobre el terreno. En estas mismas zonas, las estimaciones del modelo tradicional eran inexactas en un 16% (Perú), un 39% (Gabón) y un 17% (Mozambique).

El modelo de estimación AGB de Sylvera recogió entre 1,5 y 2,2 veces más carbono en los pastizales africanos de Mozambique de lo que sugieren los modelos más utilizados, sobre los que puede leer más en este estudio sobre los bosques de miombo.

Los malos modelos de estimación de la biomasa cuestan el mercado

Lo cierto es que la falta de información sobre los parámetros del modelo conduce a estimaciones deficientes de la biomasa de los bosques tropicales.

Cuando esto ocurre, los créditos de carbono se emiten y cotizan incorrectamente, lo que daña la confianza de los compradores. Incluso si los promotores de los proyectos que emitieron los créditos erróneos tenían buenas intenciones.

Con el tiempo, las estimaciones deficientes de la biomasa socavan toda la categoría de proyectos basados en la naturaleza, que incluye REDD+, ARR, IFM y muchos otros, haciéndolos menos atractivos para los inversores potenciales. Esto reduce el número de inversiones viables y las oportunidades de mitigación del cambio climático.

Como puede ver, el rendimiento de los modelos es esencial. Lamentablemente, la mayoría de los modelos no están a la altura.

Cómo invertir con confianza: lo que ofrecen unos datos mejores

Sylvera estima la biomasa aérea con mayor precisión que otros modelos.

Gracias a ello, los clientes de Sylvera pueden tomar decisiones de compra más seguras. Al fin y al cabo, tienen acceso a datos fiables que pueden utilizar para asegurarse créditos de carbono de calidad de forma sistemática.

Esto beneficia a las empresas compradoras y a los inversores de múltiples maneras. En primer lugar, obtienen créditos de calidad que pueden utilizar para compensar sus propias emisiones o vender a un precio superior. En segundo lugar, mantienen una buena reputación en el mercado porque los créditos que compran proceden de proyectos de calidad que ralentizan el ciclo global del carbono. Y tres, tienen la tranquilidad de saber que sus acciones tienen sentido desde el punto de vista financiero y mejoran el medio ambiente.

Los clientes de Sylvera también se benefician de herramientas de supervisión posteriores a la emisión, para que puedan hacer un seguimiento de sus inversiones, intervenir cuando sea necesario y mantener la confianza a lo largo del tiempo.

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En conclusión

No todas las estimaciones de biomasa forestal por encima del suelo son iguales.

Esto es importante porque la calidad de los datos conduce a la calidad de los créditos. Cuando compras o inviertes sistemáticamente en créditos de carbono de calidad, evitas multas y te ganas la confianza del público.

El sistema de teledetección lidar de Sylvera elimina los sesgos, genera confianza e impulsa resultados climáticos reales. Por eso se está convirtiendo rápidamente en el método de estimación de biomasa forestal más fiable.

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