intensidad de emisiones por unidad de producto para la

INTENSIDAD DE EMISIONES POR UNIDAD DE PRODUCTO PARA

LA PRODUCCION DE ARROZ EN COLOMBIA

Boletín técnico: N° 4 - Junio 2021

Revisó: Carlos Felipe Torres Triana. Coordinador Técnico-Emisiones de gases de efecto

invernadero de la Agricultura–AFOLU

Autores: Diana Manrique Luna1, Carlos Felipe Torres Triana2, Luciana Gómez Palencia3, Héctor

Moreno Quitian4 Alejandro Sánchez Pulido5

Grupo Cambio Global – Subdirección de estudios Ambientales-IDEAM

RESUMEN

Se realizó un estudio con el objetivo de proporcionar una base que permita evaluar las posibilidades

de mitigación del impacto ambiental que produce el arroz, dado que Colombia es uno de los países

que posee niveles altos de productividad en la zona tropical de América. Se estimó la intensidad de

las emisiones de GEI en sistemas de arroz riego y secano, eligiendo la puerta de la finca como límite

del sistema. El alcance incluyó las diferentes fases de producción desde la aplicación de insumos (cal,

urea y fertilizantes sintéticos) hasta la temporada de cosecha (arroz paddy). Los cálculos se realizaron

a nivel departamental, ya que cada región presenta particularidades que determinan la producción. Se

consideró como unidad funcional principal 1 kg de proteína de arroz excelso producido y

adicionalmente para aclarar de manera integral los impactos ambientales se estimaron otras unidades

funcionales como kg de arroz paddy producido (kg.ha.año-1), calorías (kcal.ha.año-1) y carbohidratos

de arroz excelso producido. Las fuentes calculadas incluyeron las emisiones de metano (CH4) por la

producción de arroz, emisiones directas e indirectas de N2O de la producción de arroz, emisiones de

CO2 por fertilización con urea y emisiones de CO2 por aplicación de cal dolomita. El impacto del

calentamiento global en Colombia durante el cultivo de arroz riego se debe en gran parte a las

emisiones de CH4 y en arroz secano a las emisiones de N2O por aplicación de fertilizante sintético.

Si bien es importante que la producción de arroz aumente con la demanda, el proceso de producción

debe ser mejorado para que funcione de manera óptima no solo financieramente si no desde un punto

de vista medioambiental. En Colombia es de vital importancia buscar estrategias para encontrar un

margen de mejora y así satisfacer las demandas y mejorar el rendimiento sin comprometer la

integridad ambiental.

Palabras clave: metano, óxido nitroso, suelo, factores de emisión, gases de efecto invernadero.

1 Consultor emisiones asociadas a los suelos gestionados del sector AFOLU. email:[email protected] 2 Coordinador Técnico-Emisiones de gases de efecto invernadero de la Agricultura–AFOLU. email:

[email protected] 3 Consultor emisiones de metano por gestión de estiércol del sector AFOLU. email: [email protected] 4 Consultor emisiones de Metano entérico del sector AFOLU. email: [email protected] 5 Consultor emisiones de Carbono categoría no bosque del sector AFOLU. email: [email protected]

ABSTRACT

A study was performed out with the objective of providing a basis for evaluating the possibilities of

mitigating the environmental impact produced by rice, given that Colombia is one of the countries

with high levels of productivity in the tropical zone of America. The intensity of GHG emissions in

irrigated and rainfed rice systems was estimated, choosing the farm gate as the limit of the system.

The scope included the different production phases from the application of inputs (lime, urea and

synthetic fertilizers) to the harvest season (paddy rice). The calculations were made at the

departmental level, since each region has particularities that determine production. It was considered

as the main functional unit 1 kg of raised rice protein produced and additionally to fully clarify the

environmental impacts, other functional units were estimated such as kg of paddy rice produced

(kg.ha.year-1), calories (kcal.ha .year-1) and carbohydrates from lofty rice produced. The calculated

sources included methane (CH4) emissions from rice production, direct and indirect N2O emissions

from rice production, CO2 emissions from urea fertilization, and CO2 emissions from dolomite lime

application. The impact of global warming in Colombia during irrigated rice cultivation is largely due

to CH4 emissions and in dry rice to N2O emissions from the application of synthetic fertilizer. While

it is important that rice production increases with demand, the production process must be improved

to function optimally not only financially but also from an environmental point of view. In Colombia,

it is vitally important to seek strategies to find room for improvement and thus meet demands and

improve performance without compromising environmental integrity.

Keywords: methane, nitrous oxide, soil, emission factors, greenhouse gases

INTRODUCCION

A nivel global, el cambio climático es el asunto más primordial de nuestro tiempo y el mayor reto

que enfrentan las políticas públicas. La convención marco sobre el cambio climático (CMCC) lo

define como aquel “cambio de clima atribuido directa o indirectamente a la actividad humana que

altera la composición de la atmósfera y que se suma a la variabilidad natural del clima” (UNFCCC,

2006). La variación en la temperatura es un proceso natural dentro de la evolución del planeta, sin

embargo, la acción reciente del ser humano ha permitido su incremento a través del tiempo. De

acuerdo a IPCC (2019a), las actividades humanas han provocado un calentamiento global de

aproximadamente 1,0°C, con respecto a los niveles preindustriales. Los rangos de temperatura de

dicho fenómeno han ido de 0,8 a 1,2°C, con probabilidades de llegar a 1,5°C entre 2030 y 2052. Los

factores que afectan los cambios de temperatura en la tierra han sido principalmente, cambios en el

nivel del mar, emisión de aerosoles a la atmósfera (Díaz Cordero, 2012), aumento excesivo de gases

de efecto invernadero por quema de combustibles fósiles (carbón y petróleo), la producción

agropecuaria y el cambio de uso del suelo, en especial la deforestación (Ibárcena & Scheelje, 2003).

El CO2 es el compuesto más importante de los gases de efecto invernadero después del vapor de agua,

debido a su mayor concentración atmosférica. Este permite que la radiación solar reflejada por el

planeta, quede atrapada en la atmósfera, manteniendo una temperatura media de +15°C y

favoreciendo la vida (Garduño, 2007). El Calentamiento Global se relaciona al incremento de CO2

atmosférico (Abril, 2007). Desde la revolución industrial hasta 1999, las concentraciones de CO2 han

aumentado cerca de 40%, proporción nunca alcanzada en los últimos 650,000 años, llegando

inclusive a 20 millones de años (Van Lenten “citado por” Raynal-Villaseñor, 2011). Otros gases

también contribuyen al efecto invernadero y de acuerdo con su naturaleza tienen diversas formas de

atrapar el calor solar. Dentro de estos se encuentran: Metano (CH4), Óxido Nitroso (N2O),

Fluorocarbonados (CCL2F2), hidrofluorocarbonados (CCl2F2), el perfloroetano (C2F6), hexafluoruro

de azufre (SF6) y el vapor de agua.

El cambio climático ejerce un gran impacto sobre la gran mayoría de sectores productivos. En el

transcurso de los años, este uso ha afectado más del 70% de la superficie terrestre libre de hielo (IPCC,

2020) y tiene graves consecuencias biológicas (cambios en la distribución geográfica de los biomas,

extinción de muchas especies, deterioro de hábitats y reducción de áreas boscosas, entre otros)

(Emanuel et al., 1985; Peters & Darling, 1985; Solomon, 1986; Jurado et al., 1998). El sector agrícola

se reconoce como un generador importante de contaminación ambiental y deteriora los recursos

naturales. Consume alrededor del 70% del agua dulce y ocupa 40% de la superficie terrestre mundial,

con métodos productivos comúnmente insostenibles. Las prácticas inadecuadas y el uso elevado de

fertilizantes nitrogenados conllevan a elevadas emisiones de gases de efecto invernadero y catalogan

al sector agrícola como una fuente líder de emisiones de CH4, N2O. También se considera un factor

clave la deforestación mundial. Actualmente, el 30% de las emisiones de gases de efecto invernadero

son atribuidas a la agricultura y la deforestación (Panchasara et al., 2021).

El arroz es el alimento básico para la mayoría de la población mundial (Maclean et al., 2002). Cubre

el 11% de la tierra cultivable del planeta y genera el 10% de las emisiones de CH4 antropogénicas.

Este gas es producido por bacterias metanogénicas como último paso de la degradación de la materia

orgánica (Denier Van Der Gon et al., 1996), que también puede ser liberado mediante transporte

difuso a través de las plantas (Nouchi et al., 1990). El área inundada, típica de este cultivo, promueve

condiciones anóxicas en el área radicular de las plantas. En consecuencia, la planta realiza procesos

respiratorios en las hojas y en otros órganos. La mayor producción de metano sucede durante la etapa

tardía de crecimiento vegetal; allí los exudados de las raíces y la biomasa acuática son los factores

más importantes para la producción de este gas y por ende las zonas cercanas a las raíces son las de

mayor producción (Holzapfel-Pschorn & Seiler, 1986); Schütz et al., 1991).

Otro gas importante emitido por el cultivo de arroz es el óxido nitroso (N2O). Este se produce por la

intermitencia entre suelo seco e inundado, estimulado principalmente por fertilizantes nitrogenados

(urea o sulfato de amonio), degradados a amonio (NH4+) por bacterias asimiladoras de nitrógeno

(Vallejo et al., 2008). Cuando existen grandes cantidades de N (como materia orgánica), este se

transforma en aminoácidos y luego a NH4+. El proceso continúa con la nitrificación, produciendo

nitritos (NO2-) y nitratos (NO3

-) (Orozco, 1999; Subbarao et al., 2006). Las plantas adquieren el

nitrógeno requerido para su desarrollo a través del nitrato y el amonio, pero debido al incremento del

N en el suelo por la fertilización, la cantidad de nitratos disponible supera a la requerida, llegando a

pozos de agua por lixiviación o volatilizarse a la atmosfera, adoptando diversas precursoras de N2O

y del óxido nítrico (Sanhueza, 1982).

A nivel mundial, las regiones de China (Asia, planificada centralmente CPA), Asia Meridional y

Oriental (S&E), son las mayores fuentes de emisiones de CH4 y N2O en el cultivo de arroz,

principalmente China, Tailandia, Indonesia, Vietnam y Myanmar, debido al aumento en la demanda

de arroz por el crecimiento demográfico (US-EPA, 2006). En América Latina, la productividad y

áreas sembradas de arroz también han aumentado puesto que el consumo por persona se ha

incrementado recientemente, pasando de 9 hasta 30 kg.persona (Popescu, 2018). Colombia es el

segundo país con mayor producción de arroz de América Latina y del Caribe, ocupando el primer

lugar en términos de valor económico entre los cultivos de ciclo corto. Además se posiciona como el

tercer producto agrícola cultivado después del café y el maíz (Lozano et al., 2018). En ese contexto,

el país posee un alto potencial productivo, sin embargo, ello conlleva que las emisiones de gases de

efecto invernadero también sean representativas. De acuerdo a IDEAM et al. (2018), en la serie 1990-

2014, las emisiones promedio de arroz riego cubrieron el 80% de las emisiones de gases de efecto

invernadero (GEI ) para arroz, las cuales fueron de 398,1 Gg de CO2 eq año-1. Por otra parte, el sistema

secano representó el 20% restante (100,2 Gg de CO2 eq año-1.)

Una alternativa para revelar los efectos de un producto de consumo sobre el calentamiento global es

la intensidad de emisión. Se define como la emisión de GEI por unidad de producción (unidad

funcional) en cultivos agrícolas (Mosier et al., 2006; Grassini & Cassman, 2012; Cassidy et al., 2013)

y proporciona información para el diseño de estrategias y mitigación de los GEI (Davis et al., 2014).

La unidad funcional indica la salida de un sistema de producción o de un producto y en la mayoría de

los casos se utiliza como 1 kg de producto (Cerutti et al., 2011). Algunos autores mencionan diversos

métodos para evaluar el impacto ambiental, dado que los sistemas de producción son naturalmente

multifuncionales. Para ello se puede emplear unidades funcionales de referencia: la masa de

producto, área de tierra, uso de energía y/o valor económico (Cerutti et al., 2011).

De acuerdo con Carlson et al. (2017), a nivel mundial la intensidad media de producción en tierras de

cultivo es de 0,16 ± 0,23 Gg CO2eq. M kcal-1 . Los cultivos usados para alimentación como el arroz,

verduras y frutas usualmente presentan una alta intensidad de producción, mientras que aquellos con

un uso no alimentario (maíz y plantas oleaginosas) se asocian con una menor intensidad. Esto sugiere

un conflicto entre la seguridad alimentaria y el cambio climático principalmente para el cultivo de

arroz, ya que el 83% de su producción está disponible como alimento y presenta una intensidad de

producción de 0,63 Gg CO2 M kcal-1.

Mediante una evaluación de ciclo de vida bajo un sistema orgánico y utilizando como unidad

funcional1 kg de arroz paddy en la puerta de la finca en Tailandia, se encontró un total de 1765 kg

CO2 eq ha-1 y 0,48 kg CO2 por kg de arroz paddy. Las mayores emisiones fueron aportadas por CH4,

(1300 kg CO2 eq ha-1). El uso de altas concentraciones de fertilizantes orgánicos, sintéticos y la

incorporación de paja causó emisiones de CH4 por descomposición anaeróbica de la materia orgánica

(Yodkhum et al., 2017). Estudios realizados en Brasil por Nunes et al. (2016), en sistemas de

agricultura orgánica y labranza mínima, consideró como unidad funcional 1 kg de proteína de

producto final. Los valores más altos fueron en arroz blanco orgánico equivalente a 35,53 kg CO2

eq.kg de proteína seguido por arroz integral orgánico con 26,50 kg CO2 eq.kg de proteína. Los autores

concluyen que la etapa de cultivo en arroz representó el 91% de las emisiones en agricultura orgánica

y el 61% en el sistema de labranza mínima. El foco de las emisiones en su mayoría fueron debido a

la aplicación de fertilizantes sintéticos. Tomando como unidad funcional el rendimiento de una

tonelada de arroz en un análisis de ciclo de vida al norte de Irán con tres sistemas de siembra, se

encontró un promedio de 276,5 kg CO2 eq, siendo el sistema de alto insumo semimecanizado el mayor

contribuyente a las emisiones (Habibi et al., 2019).

En Colombia las investigaciones sobre la intensidad de las emisiones en cultivos de arroz son escasas.

No obstante, Andrade et al. (2015), estimó el impacto del sistema de producción de arroz, reportando

emisiones de 998,1 ± 365,3 kg CO2 eq.ha-1 por ciclo. Los fertilizantes nitrogenados contribuyeron con

la mayor emisión, con un 65% del total, (647,6 ± 19,0 kg CO2 eq.ha-1 por ciclo y 106,8 kg CO2 eq

por cada tonelada de arroz), debido al empleo de altas dosis (170 - 254 kg N.ha-1 por ciclo).

Para tener un equilibrio entre productividad y sostenibilidad en los sistemas de producción de arroz

y proporcionar una base que evalue la mitigación sobre el impacto ambiental que el cultivo genera,

el presente estudio estimó la intensidad de las emisiones de GEI por unidad de producto en

los cultivos de arroz riego y arroz secano: kg de arroz paddy producido y kg de hectárea de

arroz cosechada en el marco del proyecto “Desarrollo Sostenible Bajo en Carbono en la Región de

la Orinoquia - DSBCO” el cual hace parte de la iniciativa global Paisajes Forestales Sostenibles del

Fondo Biocarbono del Banco Mundial.

DESCRIPCION METODOLÓGICA

Se estimó la intensidad de las emisiones de GEI en sistemas de arroz riego y secano, eligiendo la

puerta de la finca como límite del sistema. El alcance incluyó las diferentes fases de producción desde

la aplicación de insumos (cal, urea y fertilizantes sintéticos) hasta la temporada de cosecha (arroz

paddy). Fueron excluidas las operaciones de labranza con maquinaria agrícola y transporte de

insumos. Los cálculos se realizaron a nivel departamental, puesto que cada región presenta

particularidades que determinan la producción,

La descripción de la metodología para la estimación de la intensidad de emisiones incluyó emisiones

de CH4 (documento “Tierras de Cultivos”, capítulo 5 del Refinamiento de 2019 de las Directrices del

IPCC), N2O de emisiones directas e indirectas generadas por fertilizante sintético (FSN) y residuos

de cultivo (FCR), y las emisiones de CO2 por aplicación de cal y urea (documento “Emisiones de N2O

de los suelos gestionados y emisiones de CO2 derivadas de la aplicación de Cal y Urea” capítulo 11

del Refinamiento de 2019 de las Directrices del IPCC) (IPCC, 2019b).

La fuente de datos para el cálculo de emisiones de CH4 y N2O se realizó en base a 1 hectárea. Al no

contar con una estadística oficial que describa el uso de la cal y la urea en un cultivo específico, se

realizó una consulta de expertos a nivel nacional para hallar indicadores de uso y consumo (kg.ha.año-

1). La obtención de la información se realizó mediante un árbol de toma de decisiones para reducir el

error de incertidumbre (Anexo 1). Se solicitó la cantidad de insumo empleado (kg.ha.año-1) en las

regiones Orinoquia, Andina y Pacífico, que presentan una mayor extensión de suelos ácidos. Los

datos de cada región se obtuvieron considerando el criterio de quince agrónomos expertos distribuidos

a nivel nacional. Según Garcia & Suarez (2013), la experticia de un investigador experimentado puede

dar respuestas a información limitada, la correcta aplicación de una consulta de expertos depende de

criterios de selección y del número adecuado de los mismos (Cabero & Llorente, 2013). De acuerdo

con IPCC (2006b), a falta de datos es una buena práctica basarse en esta técnica para disminuir la

cuantificación de la incertidumbre.

Unidades Funcionales

Se consideró como unidad funcional principal 1 kg de proteína de arroz excelso producido, tomando

la proteína como el nutriente más esencial de los alimentos (Berlin, 2002; Nijdam et al., 2012;

Daneshi et al., 2014). El uso de nutrientes como proteínas o energía describen la calidad de los

alimentos y puede proporcionar resultados confiables. Varias investigaciones han demostrado que la

proteína de la leche depende de la raza del ganado y el forraje consumido. De acuerdo con Berlin

(2002) el tipo de forraje utilizado en los sistemas puede generar un impacto ambiental importante.

Por ello se empleó la proteína como unidad funcional, para dar resultados más amplios en el análisis.

Otras unidades funcionales medidas fueron: rendimiento de arroz paddy (kg.ha.año-1), rendimiento

de arroz excelso entero (kg.ha.año-1), calorías (kcal.ha.año-1) y carbohidratos de arroz excelso

producido. El cálculo para cada unidad funcional contempló valores de nutrientes obtenidos por

FEDEARROZ (2014): proteína 7,8%, energía 539 kcal.100 g y carbohidratos 78,8%. Los valores que

corresponden al rendimiento promedio de arroz paddy fueron tomados de los datos reportados en las

evaluaciones agropecuarias AGRONET, considerando el promedio de los últimos diez años en cada

departamento. Respecto al rendimiento de arroz excelso, Lozano et al. (2018), proporcionó un

promedio general del proceso industrial de las variedades FEDEARROZ, por cada 1000 g de arroz

paddy se obtiene 595 g de arroz blanco excelso o entero.

Estimación de Emisiones GEI en la producción de Arroz

Emisiones de metano (CH4) por la producción de arroz: las emisiones de metano de la producción

de arroz se calcularon a partir de las ecuaciones (1) y (2), según el método TIER 1 del Refinamiento

de 2019 de las Directrices del IPCC (IPCC, 2019b), que utiliza las hectáreas cosechadas y el factor

ajustado de emisión diaria.

𝑪𝑯𝟒 𝑹𝒊𝒄𝒆 = ∑ (𝑬𝑭𝒊,𝒋,𝒌 ∗ 𝒕𝒊,𝒋,𝒌 ∗ 𝑨𝒊,𝒋,𝒌 ∗ 𝟏𝟎−𝟔)𝒊,𝒋,𝒌 (1)

𝑬𝑭𝒊 = 𝑬𝑭𝒄 ∗ 𝑺𝑭𝒘 ∗ 𝑺𝑭𝒑 ∗ 𝑺𝑭𝟎 (2)

Donde CH4 son las emisiones anuales de metano del cultivo de arroz, Gg CH4.año -1; EFi,jk es el factor

de emisión diario para las condiciones i,j y k kg CH4 ha-1 día; Ti,j,k es el periodo de cultivo del arroz

para las condiciones i,j y k día; Ai,k,k es el área anual cosechada de arroz para las condiciones ha año -

1; i,j.k representa diferentes ecosistemas, regímenes hídricos, tipo y cantidad de enmiendas orgánicas

y otras condiciones bajo las cuales las emisiones de CH4 del arroz pueden variar. EFc es el factor de

emisión de referencia para campos continuamente inundados sin enmiendas orgánicas (kg CH4 ha-1

día); SFw es el factor de escala para tener en cuenta las diferencias en el régimen hídrico durante el

período de cultivo; SFp es el factor de escala para tener en cuenta las diferencias en el régimen hídrico

en la pretemporada antes del período de cultivo; y SFo es el factor de escala que debe variar para los

tipos y cantidades de enmiendas orgánicas aplicadas.

Se adoptaron los valores por defecto sugeridos por IPCC del documento 2019 Refinement to the 2006

IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. El valor de EFc en todos los

departamentos fue de 1,27 (kg CH4 ha-1 d-1). SFw fue ajustado según información de expertos de

FEDEARROZ. Aplicó para arroz riego el factor de múltiples periodos de drenaje (0.55) menos los

departamentos de Norte de Santander (1.0) que posee inundación permanente y Tolima (0.71)

inundación intermitente con drenajes múltiples. En arroz secano Sfw correspondió al factor propenso

a la sequía (0,16). Adicionalmente el valor de la variable SFp fue para No inundado >180 días

pretemporada con un valor de 0.89 que aplica para todo el país. La variable SFo se estimó mediante

la ecuación (3), que relaciona el factor de escala para el tipo y la cantidad de enmienda orgánica

aplicada.

𝑺𝑭𝟎 = (𝟏 + ∑𝒊 𝑹𝑶𝑨𝒊 ∗ 𝑪𝑭𝑶𝑨𝒊)𝟎.𝟓𝟗 (3)

Dónde SFO es el factor de escala para el tipo y la cantidad de enmienda orgánica aplicada; ROAi es la

tasa de aplicación de la enmienda orgánica i, en peso seco para paja y peso fresco para los demás,

tonelada ha -1; CFOAi es factor de conversión para la enmienda orgánica (en términos de su efecto

relativo con respecto a paja aplicada poco antes del cultivo). El valor de ROAi es de 4.9 t.ha-1 para

todos los departamentos. Por otra parte, el factor de conversión de CFOAi es tomado de la tabla 5.14

paja incorporada (>30 días) antes del cultivo con un valor de 0.19. Los valores para cada departamento

pueden verse en el anexo 2. La información relacionada al periodo del cultivo fue proporcionada por

FEDEARROZ la cual se le atribuyó 118 días para arroz riego y 105 días para arroz secano.

Emisiones directas e indirectas de N2O de la producción de arroz: las emisiones directas e

indirectas de N2O (en kg N2O.ha.año-1) fueron calculadas a partir de las ecuaciones (4) (5) y (6),

respectivamente, de acuerdo con la metodología de nivel 1 del IPCC (2019).

𝑵𝟐𝑶𝑫𝑰𝑹𝑬𝑪𝑻𝑶 − 𝑵 𝑨𝒓𝒓𝒐𝒛 𝒓𝒊𝒆𝒈𝒐 = ((𝑭𝑺𝑵 + 𝑭𝑪𝑹) ∗ 𝑬𝑭𝟏𝑭𝑹) ∗𝟒𝟒

𝟐𝟖

(4)

𝑵𝟐𝑶𝑫𝑰𝑹𝑬𝑪𝑻𝑶 − 𝑵 𝑨𝒓𝒓𝒐𝒛 𝒔𝒆𝒄𝒂𝒏𝒐 = ((𝑭𝑺𝑵 + 𝑭𝑪𝑹) ∗ 𝑬𝑭𝟏) ∗𝟒𝟒

𝟐𝟖

(5)

𝑵𝟐𝑶𝑫𝑰𝑹𝑬𝑪𝑻𝑶 − 𝑵 = 𝑵𝟐𝑶(𝑨𝑻𝑫) − 𝑵 + 𝑵𝟐𝑶(𝑳) − 𝑵

(6)

donde N2O Directo es la emisión directa anual de N2O-N producida a partir de suelos

gestionados (kg N2O-N año -1), FSN es la cantidad anual de fertilizante sintético N aplicado

a los suelos (kg N año -1), FCR es la cantidad anual de N en los residuos de cultivos (por

encima y por debajo del suelo), (kg N año -1), EF1FR es el factor de emisión para las emisiones

de N2O de las entradas de N (kg N2O-N) de arroz riego y EF1 es el factor de emisión

desarrollado para las emisiones de N2O de FSN y FCR en arroz secano. Al multiplicar el N-

N2O por el cociente de los pesos del N2O y del N 44/28, se obtiene el valor de emisión de la

molécula completa. El valor resultante se expresa en N-N2O, que significa la cantidad de

nitrógeno en forma de óxido nitroso emitida. Según IPCC (2019), las emisiones indirectas de

N2O fueron calculadas para las emisiones de deposición atmosférica de N volatilizados de

suelos gestionados (N2O (ATD)) y emisiones de lixiviación y escorrentía (N2O (L) -N), como

se observa en las ecuaciones (7) y (8).

𝑵𝟐𝑶(𝑨𝑻𝑫) − 𝑵 = (𝑭𝑺𝑵 ∗ 𝑭𝒓𝒂𝒄𝑮𝑨𝑺𝑭) ∗ 𝑬𝑭𝟒) ∗𝟒𝟒

𝟐𝟖

(7)

𝑵𝟐𝑶(𝑳) − 𝑵 = (𝑭𝑺𝑵 + 𝑭𝑪𝑹) ∗ 𝑭𝒓𝒂𝒄𝑳𝑬𝑨𝑪𝑯−(𝑯) ∗ 𝑬𝑭𝟓) ∗𝟒𝟒

𝟐𝟖

(8)

Donde N2O (ATD) es N volatilizado del suelo manejado; N2O (L) -N son emisiones de lixiviación y

escorrentía; EF4 es el factor de emisión para la emisión de N2O de la deposición atmosférica de N en

suelos y superficies de agua , kg N2O–N (kg NH3–N + NOX–N volatilizado)-1; EF5 es el factor de

emisión de N2O por lixiviación y escorrentía de N (kg N2O-N kg N de lixiviación y escorrentía);

FracGASF es la fracción de fertilizante sintético N que volatiliza (kg NH3 N + NOx N .kg de N

aplicado) y FracLEACH es la fracción de todas las adiciones de N a los suelos manejados que se pierde

por lixiviación y escorrentía [kg N / (kg de adiciones de N)]. Se adoptaron los valores estándar

sugeridos por IPCC (2019) para EF1 EF1FR, , EF4, EF5, FracGASF, y FracLEAC- (H), teniendo en cuenta

zonas climáticas y nivel de inundación en arroz riego. Los valores correspondientes para cada

departamento se desglosan en el anexo 3.

Emisiones de CO2 por fertilización con urea: las emisiones de CO2 derivadas de la fertilización

con urea se calcularon mediante la ecuación (9), según IPCC (2006):

𝑪𝑶𝟐 − 𝑪 𝑬𝒎𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 = (𝑴 ∗ 𝑬𝑭urea) ∗𝟒𝟒

𝟏𝟐 (9)

Donde M es la cantidad anual de fertilización con urea (kg urea.año-1) y EFurea es el factor de emisión

para la urea aplicada. La estimación de la urea se realizó considerando la aplicación de 110 kg de

N.ha.año-1 es decir 239 kg.ha.año-1 de urea, mientras que para el EFurea fue adoptado el valor 0.2

(factor de emisión por defecto de IPCC). Finalmente, el producto se multiplicó por 44/12 para

convertir las emisiones de CO2–C en CO2.

Emisiones de CO2 por aplicación de cal dolomita: las emisiones de CO2 por aplicación de cal

dolomita se estimaron mediante la ecuación (10), según IPCC (2006):

𝑪𝑶𝟐 − 𝑪 𝑬𝒎𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 = (𝑪𝒂𝒍𝑫𝒐𝒍𝒐𝒎𝒊𝒕𝒂 ∗ 𝑬𝑭) ∗𝟒𝟒

𝟏𝟐 (10)

Dónde CO2-C Emisión son las emisiones anuales de C por aplicación de cal, toneladas C año -1 y Cal

Dolomita es la cantidad anual de dolomita (CaMg (CO3)2) ton año-1 ; EF es el factor de emisión empleado

por defecto de acuerdo con IPCC, tonelada de C (tonelada de cal dolomita) -1 (0,13). La estimación

de la cal se realizó considerando la aplicación de 650 kg.ha.año-1 en la región Orinoquia y 700

kg.ha.año-1 en la región Andina. El resultado se multiplicó por 44/12 para convertir las emisiones de

CO2–C en CO2. Finalmente, los datos fueron pasados a kilogramos.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

El arroz paddy verde es el grano justo después de su recolección, incluyendo su cascara húmeda, y

que no ha sufrido ningún proceso industrial (MINAGRICULTURA, 2018). Posteriormente es

limpiado para separar impurezas, molido y blanqueado para obtener el arroz blanco o excelso, apto

para consumo humano. Los demás subproductos de esta actividad son utilizados principalmente para

alimentación animal. Según informes del DANE, el arroz es el tercer producto de mayor importancia

en Colombia, este juega un papel importante en la canasta familiar principalmente en los hogares más

vulnerables.

De acuerdo a Becerra et al. (2019), los países productores de arroz paddy pertenecen mayormente al

continente asiático, y contribuyen con el 82% de la producción global. En Latinoamérica, Brasil

ocupa el noveno lugar, aportando 1.6% de la producción mundial arrocera. Le sigue Estados Unidos,

con el 13° puesto y 1.2% de producción. Colombia es considerado un participante minoritario,

ocupando el 25° lugar y aportando el 0.3% de la producción. Con relación al rendimiento, el promedio

mundial es de 4.6 toneladas de arroz paddy (t.ha-1), siendo Australia el más productivo (10.2 t.ha-1),

seguido de Egipto (9.4 t.ha-1), Estados Unidos (8.4 t.ha-1) y Uruguay (8.2 t.ha-1). La producción en

Colombia muestra una pérdida en eficiencia comparativamente con otros países arroceros, reportando

cerca de 4.8 t.ha-1. Como posibles causas se han postulado fallas internas de la investigación e

implementación de tecnologías para las condiciones del trópico, afectando el progreso de los sistemas

productivos.

Los anexos 4 y 5 muestran el rendimiento de arroz paddy en Colombia en sistemas de riego y secano,

considerando el promedio de los últimos diez años en cada departamento. La mayor producción se

concentra en los departamentos de Tolima, Huila y región de la Orinoquia, principalmente Meta y

Casanare. El sistema de riego es el mayormente utilizado en Tolima y Huila, debido a la mayor

disponibilidad de distritos de riego (Perdomo et al., 2011; IGAC, 2017). El arroz secano predomina

en Meta y Casanare, con mayores rendimientos en el segundo semestre del año por una marcada

estacionalidad en la cosecha. Los meses de mayor producción en el país son septiembre y octubre,

que coinciden con la cosecha en la región de Orinoquia. De acuerdo con FEDESARROLLO (2013),

la producción de arroz paddy verde al segundo semestre es alrededor de un 65% de la producción

anual.

El arroz paddy no sufre un 100% de transformación a arroz excelso. En promedio, por cada 1000 g

de arroz paddy seco se obtienen 595 g de arroz excelso, 55 g arroz de grano medio o cristal, 30 g de

arroz partido industrial, 100 g de harina de arroz, 200 g de cascarilla y 20 g de impurezas (Lozano et

al., 2018). Con base a lo anterior, los anexos 6 y 7 muestran la proporción de arroz paddy y arroz

excelso en sistemas de riego y secano en los departamentos del país.

Emisiones por fuente en el cultivo de arroz

Arroz riego

Las emisiones en este ecosistema hídrico oscilaron entre 5289,5 y 9049,4 CO2eq ha.año-1. Norte de

Santander, Tolima, Huila, Santander y Cundinamarca presentaron las mayores emisiones en valores

absolutos, con emisiones totales de 11,9; 9,2; 7,5 y 7,4% respectivamente. Los demás departamentos

tuvieron emisiones similares con promedio de 5328,9 CO2eq ha.año-1 (tabla 1).

Tabla 1. Perfil de emisiones a nivel departamental de las fuentes generadoras en cultivo de Arroz riego

DEPARTAMENTOS

CH4 cultivo

de Arroz

N por

Fertilizante

sintético

N en

residuos

de

cultivo

CO2 aplicación

de Urea

CO2 aplicación

de Cal

N2O por

deposición

atmosférica

de N

volatilizado

N2O por

lixiviación/escurrimiento

de N

Emisión total

kg CH4 año-1 kg N2O-N

año-1

kg

N2O-N

año-1

kg CO2-C año-1 kg CO2-C año-1 kg N2O-N

año-1 kg N2O-N año-1

CO2eq

hectárea año-1

Atlántico 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5349,0

Cesar 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5322,2

La guajira 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,1 0,6 5289,5

Magdalena 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5329,3

Bolívar 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5321,5

Córdoba 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5344,1

Valle 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5337,4

Cauca 156,9 1,7 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 5338,3

Santander 156,9 1,7 0,3 175,4 333,7 0,3 0,6 5666,2

N. Santander 285,3 1,0 0,2 175,4 333,7 0,3 0,6 9049,4

Cundinamarca 156,9 1,7 0,3 175,4 333,7 0,3 0,6 5656,4

Huila 156,9 1,7 0,4 175,4 333,7 0,3 0,7 5725,5

Tolima 202,6 1,7 0,4 175,4 333,7 0,3 0,7 7001,4

Emisión total CO2eq

hectárea año-1 62000,1 5771,7 1014,8 2279,7 1668,3 871,7 2123,7 75730,1

Fuente: Elaboración propia

Para el caso de la Orinoquia, las emisiones estimadas en los departamentos de Meta y Casanare fueron

relativamente similares (5660,0 y 5646,6 CO2eq ha.año-1 respectivamente) (tabla 2). Las principales

fuentes de emisión en el análisis para arroz riego fueron las emisiones de CH4 por cultivo de arroz

(81,8%) y la aplicación de fertilizante sintético (7.6%). Este diferencial probablemente sucede debido

a las condiciones anaeróbicas del sistema de arroz riego, donde la degradación de la materia orgánica

conlleva a la emisión de CH4 (Wassmann et al., 1998). La producción de CH4 y sus mecanismos de

transporte puede variar por diversos factores: patrones estacionales, fertilización orgánica, textura y

pH del suelo, potencial redox o cultivares de arroz (Neue et al., 1997). Benavides (2020) reportó una

relación entre los sistemas de manejo de los cultivos de arroz con el incremento de las emisiones de

CH4, registrando a Casanare, Tolima y Meta como los departamentos con mayor emisión. Esto fue

similar a lo mostrado en nuestro análisis. Capurro et al. (2015) reportaron emisiones de 235 kg/ha

CH4 y 1 kg/ha N2O (desde la emergencia hasta cosecha del cultivo) en Uruguay, bajo prácticas de

manejo estándares para el cultivo de arroz. Trombetta Da Silva et al., 2014 evaluaron los flujos de

CH4 en sistemas de labranza convencional, manejo de la paja con rodillo cuchillo y preparación

anticipada en Brasil, registrando emisiones totales entre 200 kg.ha-1 CH4 y 344,7 kg.ha.-1 CH4

aproximadamente.

Los valores obtenidos en otros países de Latinoamérica son relativamente mayores a los hallados en

nuestro estudio. Esto puede deberse al empleo de factores de emisión específicos para sistemas de

riego continuos en otros países, comparado a los factores de emisión usados en Colombia y sugeridos

por el IPCC (2019) para periodos de sencillo y múltiple drenaje. Por otra parte, la aplicación de

fertilizantes amoniacales contribuyen en la emisión de N2O debido a la nitrificación. Sin embargo

Hou et al. (2000), aluden una correlación inversa entre las emisiones de CH4 y N2O y que estas se

relacionan estrechamente con el potencial redox del suelo y la actividad microbiana; mientras el CH4

se produce en condiciones fuertemente reductoras, la emisión de N2O es favorable en condiciones

más oxidadas. Así mismo, Harada et al. (2007) y Liu et al. (2010), mencionan que los flujos de N2O

en cultivos inundados ocurren a tasas muy bajas.

Tabla 2. Perfil de emisiones en la región de la Orinoquia de las fuentes generadoras en cultivo de Arroz riego

DEPARTAMENTOS

CH4

cultivo de

Arroz

N por

Fertilizante

sintético

N en

residuos

de cultivo

CO2

aplicación

de Urea

CO2

aplicación

de Cal

N2O por

deposición

atmosférica

de N

volatilizado

N2O por


de N Emisión

total

kg CH4

año-1

kg N2O-N

año-1

kg N2O-

N año-1

kg CO2-

C año-1

kg CO2-

C año-1

kg N2O-N


Arauca 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Casanare 156,9 1,7 0,3 175,4 309,8 0,3 0,6 5660,0

Meta 156,9 1,7 0,3 175,4 309,8 0,3 0,6 5646,6

Vichada 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


hectárea año-1 8788,6 916,1 162,6 350,7 619,7 141,0 327,7 11306,6


Arroz secano

Las emisiones en este cultivo fluctuaron entre 2996,9 y 3457,1 CO2eq ha.año-1, siendo los

departamentos de Santander, Antioquia y Magdalena los que presentaron mayores emisiones en

valores absolutos, con emisiones totales de 7; 6,8 y 6,3% respectivamente. En los departamentos

restantes se obtuvo un promedio de 3045,8 CO2eq ha.año-1.

Tabla 3. Perfil de emisiones a nivel departamental de las fuentes generadoras en cultivo de Arroz secano

DEPARTAMENTOS

CH4

cultivo de

Arroz

N por

Fertilizante

sintético

N en

residuos

de

cultivo

CO2

aplicación

de Urea

CO2

aplicación

de Cal

N2O por

deposición

atmosférica

de N

volatilizado

N2O por


de N Emisión

total

kg CH4

año-1

kg N2O-N

año-1

kg N2O-

N año-1

kg CO2-C

año-1

kg CO2-C

año-1

kg N2O-N


Atlántico 40,6 5,5 0,1 175,4 0,0 0,3 0,5 3010,6

Cesar 40,6 5,5 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 3094,3

Magdalena 40,6 5,5 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 3102,8

Bolívar 40,6 5,5 0,2 175,4 0,0 0,3 0,6 3062,5

Córdoba 40,6 5,5 0,2 175,4 0,0 0,3 0,6 3053,5

Sucre 40,6 5,5 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 3070,9

Antioquia 40,6 5,5 0,2 175,4 333,7 0,3 0,5 3375,2

DEPARTAMENTOS

CH4

cultivo de

Arroz

N por

Fertilizante

sintético

N en

residuos

de

cultivo

CO2

aplicación

de Urea

CO2

aplicación

de Cal

N2O por

deposición

atmosférica

de N

volatilizado

N2O por


de N Emisión

total

kg CH4

año-1

kg N2O-N

año-1

kg N2O-

N año-1

kg CO2-C

año-1

kg CO2-C

año-1

kg N2O-N


Amazonas 40,6 5,5 0,2 175,4 0,0 0,3 0,5 3030,2

Chocó 40,6 5,5 0,1 175,4 0,0 0,3 0,5 3026,3

Guaviare 40,6 5,5 0,2 175,4 0,0 0,3 0,6 3059,2

Vaupés 40,6 5,5 0,1 175,4 0,0 0,3 0,5 2996,9

Cauca 40,6 5,5 0,3 175,4 0,0 0,3 0,6 3091,5

Nariño 40,6 5,5 0,2 175,4 0,0 0,3 0,5 3035,4

Putumayo 40,6 5,5 0,1 175,4 0,0 0,3 0,5 3023,8

Santander 40,6 5,5 0,4 175,4 333,7 0,3 0,6 3457,1

Caquetá 40,6 5,5 0,2 175,4 0,0 0,3 0,5 3040,1


hectárea año-1 18200,2 23453,2 930,6 2805,7 667,3 1128,6 2344,3 49530,4


En la región de la Orinoquia, las mayores emisiones fueron en Casanare (3406,0 CO2eq ha.año-1) y

Meta (3403,9 CO2eq ha.año-1) seguidos por Arauca (3392,1 CO2eq ha.año-1) y Vichada (3316,9

CO2eq ha.año-1) (tabla 4).

Para este cultivo, las principales fuentes generadoras de emisión fueron la aplicación de fertilizante

sintético (45,3%) y las emisiones de CH4 por cultivo de arroz (35,2%). La producción de estos gases

se relacionan al régimen de inundación del cultivo, pues se observa una disminución de CH4 al retiro

del agua durante los periodos de inundación, pero a menudo aumenta la producción de N2O

(Towprayoon et al., 2005). El sistema de arroz secano promueve la alternancia en las condiciones de

oxido-reducción, que favorece la emisión de N2O en la interfase entre suelo seco y húmedo (Cai et

al., 2001; Xing et al., 2002). Los fertilizantes sintéticos contribuyen a una mayor disponibilidad de

N, acelerando los procesos microbiológicos en condiciones favorables de humedad (Costa et al.,

2009). Bento (2010) señala que las emisiones de N2O se incrementan después de la aplicación de

fertilizantes nitrogenados seguido del drenaje del suelo, lo que puede explicar la mayor emisión por

fertilizante sintético con relación al cultivo de arroz riego.

Por otra parte, las condiciones aeróbicas aceleran la descomposición de la materia orgánica, por lo

que esta puede permanecer más tiempo en cultivos inundados, en comparación con suelos dedicados

a la producción de secano (Breidenbach & Conrad, 2014).

Las emisiones de CH4 calculadas en arroz secano resultaron menores comparadas al arroz riego.

Setyanto et al., (2000), observaron una menor emisión al inicio de la temporada húmeda y al final de

la temporada seca para un cultivo de arroz secano en Indonesia. Por otra parte, el sistema de arroz

riego presentó mayores tasas de emisión durante el mismo periodo de tiempo. La emisión varió entre

19 - 123 y 71 - 217 mg CH4 m-2 d-1 para arroz secano y riego respectivamente. La diferencia entre

emisiones pudo deberse a un menor impacto de la fertilización orgánica al inicio de temporada. Los

autores mencionan una rápida descomposición por condiciones aeróbicas del suelo al inicio de la

temporada de lluvia, en contraste a la condición anaeróbica permanente con arroz riego, llevando a

una mayor producción de CH4. Ly et al. (2013), encontraron variaciones de CH4 en parcelas sin

fertilizar en Cambodia, yendo de 155 kg ha-1 con prácticas de manejo convencionales y sistemas de

intensificación del arroz, hasta 282 kg ha-1 con aplicación de estiércol de corral compostado y

fertilizante mineral. Gamarra (2005), describe las emisiones de N2O en arroz secano usando

directrices de IPCC en Honduras, con 80.5 kg.ha.año-1. Este valor supera a los estimados en el

presente estudio, posiblemente por una mayor proporción de N aplicado como fertilizante.

Tabla 4. Perfil de emisiones en la región de la Orinoquia de las fuentes generadoras en cultivo de Arroz secano

DEPARTAMENTOS

CH4

cultivo

de

Arroz

N por

Fertilizante

sintético

N en

residuos

de

cultivo

CO2

aplicación

de Urea

CO2

aplicación

de Cal

N2O por

deposición

atmosférica

de N

volatilizado

N2O por


de N Emisión

total

kg CH4

año-1

kg N2O-N

año-1

kg

N2O-N

año-1

kg CO2-C

año-1

kg CO2-C

año-1

kg N2O-N


ARAUCA 40,6 5,5 0,3 175,4 309,8 0,3 0,6 3392,1

CASANARE 40,6 5,5 0,3 175,4 309,8 0,3 0,6 3406,0

META 40,6 5,5 0,3 175,4 309,8 0,3 0,6 3403,9

VICHADA 40,6 5,5 0,1 175,4 309,8 0,3 0,5 3316,9


hectárea año-1 4550,0 5863,3 276,9 701,4 1239,3 282,1 605,5 13518,8


Intensidad Nacional de emisión por unidad de producto en el cultivo de arroz

Arroz riego

Los departamentos fuera de la Orinoquia reportaron una media de 23,4 ± 4,8 CO2eq por kg proteína

año-1 (figura 1). Norte de Santander mostró una mayor intensidad de emisión por un mayor aporte de

CH4. Huila mostró una eficiencia superior, representada por 24,7% menos con respecto a la media,

explicado por un mayor rendimiento de arroz paddy (6987,4 kg.año.ha-1).

Figura 1. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq de proteína considerando el rendimiento de arroz paddy kg.ha.año-1 en

el sistema de riego


El departamento de Casanare presentó la menor intensidad por kg de proteína en el sistema de riego

(figura 2). El valor calculado fue cercano a la media del resto de departamentos (23,2 kg.CO2 eq) y

su mayor eficiencia es debido a un rendimiento superior del departamento del Meta (5238,4

kg.año.ha-1 vs. 4812,8 kg.año.ha-1).

En Brasil se realizó una investigación tomando la proteína producida como unidad funcional, los

valores estimados para actividades de campo fueron: arroz blanco con labranza mínima (13.60

kg.CO2 eq kg proteína. año-1), arroz integral con labranza mínima (13,36 kg.CO2 eq kg proteína. año-

1), arroz blanco de cultivo orgánico (30,17 kg.CO2 eq kg proteína. año-1) y arroz integral de cultivo

orgánico (22.53 kg.CO2 eq kg proteína.año-1). Los resultados de sistemas orgánicos concuerdan con

la media general de nuestro estudio principalmente de arroz riego. Estos sistemas poseen períodos de

inundación más largos que favorecen directamente las emisiones de GEI principalmente las de CH4

(Nunes et al., 2016),

Figura 2. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq de proteína considerando el rendimiento de arroz

paddy kg.ha.año-1 en el sistema de riego de la región de Orinoquia

0

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Inte

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dad

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emis

ión

de

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rote

ína

kg.C

O2.e

q.a

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-1

Ren

dim

ien

to A

rro

z P

add

ykg

.ha.

año

-1


Estrategias como el drenaje y la disminución del contenido de carbono son las usualmente sugeridas

para mitigar las emisiones (Islam et al.,2018). Lu et al. (2000), Towprayoon et al. (2005) y Itoh et al.

(2011) revelaron que el drenaje de mitad de temporada, junto con el manejo de los residuos de los

cultivos, tiene una profunda influencia en la emisión. Adicionalmente, investigaciones de laboratorio

sugieren que la combinación de drenaje de arrozales a principios y mediados de temporada pueden

alcanzar hasta un 90% de disminución en la emisión de CH4 (Islam et al.,2018). Por lo tanto, para

Colombia se requiere analizar estrategias que permitan el drenaje temprano y de mitad de temporada,

para disminuir significativamente la emisión de CH4 en los sistemas de arroz riego.

Arroz secano

La media para departamentos fue de 24 ± 9,4 CO2eq por kg proteína año-1 (figura 3). Se encontró una

mayor intensidad de emisión en el departamento de Vaupés y Amazonas, debido a un menor

rendimiento reportado en los últimos diez años (1526,3 y 1599,5 kg.año.ha-1 respectivamente de arroz

paddy). Por otra parte, Cesar y Magdalena mostraron la mayor eficiencia, representada en 41,3%

menos con respecto a la media, por un mayor rendimiento de arroz paddy anual (4779,6 kg.año.ha-1

y 4704,3 kg.año.ha-1 respectivamente).


el sistema secano

22

22.5

23

23.5

24

24.5

25

25.5

4600

4700

4800

4900

5000

5100

5200

5300

CASANARE META

Inte

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dad

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emis

ión

de

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pro

teín

akg

.CO

2.e

q.a

ño

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Ren

dim

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to A

rro

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add

ykg

.ha.

año

-1


En los departamentos de la Orinoquia se observó una media de 17,4 ± 2,8 kg.CO2 eq. kg proteína.

año-1 (figura 4), con una mayor eficiencia en Casanare y Meta (14,9 y 15,8 kg.CO2 eq kg proteína.

año-1 respectivamente). Los datos calculados fueron 14,3 y 9,3% menos con respecto a la región,

debido a un mayor rendimiento de arroz paddy (4912,8 kg.año.ha-1 vs 4639,2 kg.año.ha-1). En

contraste, Arauca y Vichada fueron menos eficientes ambientalmente debido a sus bajos

rendimientos. Firouzi et al. (2018) evaluaron dos sistemas de cultivo (arroz único y arroz de rebrote)

en riego en el norte de Irán, reportando rendimientos de 3480 y 4420 kg.ha-1 respectivamente. Para la

estimación, consideraron la extracción de materias primas (combustibles fósiles y fertilizantes

químicos), la fabricación (fertilizantes y máquinas agrícolas), el uso (consumo de combustible diesel

y fertilizantes) y el suministro de insumos para la finca (fertilizantes). El cultivo de rebrote tuvo un

mejor desempeño ambientalmente (13.82 kg.CO2eq kg proteína.año-1) debido a un nulo uso de

combustibles fósiles para la preparación de la tierra y siembra y la no utilización de recursos minerales

como potasio y fosfato, comparado con el sistema de arroz único (24,2 kg.CO2eq kg proteína.año-1).

Aunque nuestro estudio no consideró el uso de combustibles fósiles, el valor promedio estimado de

los dos sistemas fue inferior al promedio, posiblemente por las diferencias metodológicas empleadas.

La variabilidad en los rendimientos de este estudio pudieron obedecer a las prácticas de manejo de

los sistemas y diferencias en las condiciones agroecologías (clima, precipitación y fertilidad del

suelo). Según informes de Acosta (2011), los productores de arroz a menudo incrementan el número

de dosis e insumos (fertilizantes, herbicidas e insecticidas) para contrarrestar los bajos rendimientos,

favoreciendo el aumento de las emisiones de GEI, principalmente CH4 y N2O. La mejora de la

eficiencia en el uso de fertilizantes podría reducir las emisiones de los arrozales. En ese sentido, los

abonos verdes podrían ser una buena opción, aprovechando su capacidad para fijar el N2 atmosférico.

Adhya et al., (2000) y Linquist et al. (2012) encontraron efectos considerables sobre las emisiones

directas implementando cultivos de abono verde, incorporándolo al suelo antes de la siembra de

arroz. Otras prácticas disponibles para la reducción de las emisiones son la agricultura de precisión

(emplear el fertilizante requerido al momento apropiado) o el uso de biofertilizantes (compost, etc.)

(Saber et al., 2020).

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5

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kg.C

O2.

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ño

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Ren

dim

ien

to A

rro

z P

add

ykg

.ha

.añ

o-1


el sistema secano de la región Orinoquia.


En los anexos 8-13 pueden observarse las tendencias de intensidad de emisión de otras unidades

funcionales empleadas en este estudio, para aclarar de manera integral el impacto ambiental del

cultivo de arroz en Colombia. Las estimaciones de intensidades por kg de arroz paddy producido,

Kcal y carbohidratos, presentan una tendencia similar a la unidad de kg de proteína discutida

previamente.

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ARAUCA CASANARE META VICHADA

Inte

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dad

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teín

akg

.CO

2.eq

.añ

o-1

Ren

dim

ien

to A

rro

z P

add

ykg

.ha.

año

-1

CONCLUSIONES

En sistemas de arroz riego y secano de la Orinoquia, la intensidad de emisión estimada sugiere una

mayor eficiencia en el departamento de Casanare debido a un mayor rendimiento (kg.ha.año-1 arroz

paddy). La principal fuente generadora de emisión en la región fueron las emisiones de CH4 (81,8%)

en arroz riego y emisiones de N2O (43,3%) por aplicación de fertilizante sintético.

Huila presentó una menor intensidad de emisión, explicado por un mayor rendimiento de arroz paddy

(6987,4 kg.año.ha-1). Contrariamente, una mayor intensidad de emisión fue hallada en Norte de

Santander, debido a las condiciones favorables para emisiones de GEI en sus sistemas de arroz con

inundación continua, principalmente CH4.

La variabilidad observada en los rendimientos de este estudio pueden deberse a diferentes prácticas

de manejo de los sistemas y condiciones agroecologías (clima, precipitación y fertilidad del suelo).

Los resultados de este estudio sugieren un menor impacto ambiental en los sistemas de arroz secano

en comparación con arroz riego, debido a factores que promueven una menor emisión la cual es

relacionada con la velocidad de descomposición y compuestos transformados. Así mismo, la

literatura revisada confirma que existen soluciones de mitigación, como el uso de abonos verdes,

agricultura de precisión y producción y consumo de biofertilizantes, que permiten obtener beneficios

de una manera sostenible en la producción de arroz.

En Colombia, el mayor aporte de los cultivos de arroz riego al calentamiento global es a través de

emisiones de CH4, mientras que en arroz secano son las emisiones de N2O por aplicación de

fertilizante sintético. Si bien es importante que la producción de arroz aumente con la demanda, el

proceso de producción debe ser mejorado para que funcione de manera óptima financiera y

medioambientalmente.

El presente estudio proporciona resultados cuantitativos e informativos que pueden ser de utilidad

para futuras investigaciones.

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ANEXOS

Anexo 1. Árbol de decisiones empleado en Consulta de Expertos para generar datos de actividad por el uso de cal dolomita. Fuente:

Elaboracion propia


Anexo 2. Valores para emplear en las ecuaciones 1, 2 y 3 del documento

Departamento

Tipo de

cultivo EFC SFW SFP ROAi

CFO

A

AMAZONAS Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

ANTIOQUIA Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

ARAUCA Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

ATLANTICO Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

ATLANTICO Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

BOLÍVAR Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

BOLÍVAR Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

Departamento

Tipo de

cultivo EFC SFW SFP ROAi

CFO

A

CAQUETÁ Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

CASANARE Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

CASANARE Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

CAUCA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

CAUCA Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

CESAR Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

CESAR Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

CHOCÓ Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

CÓRDOBA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

CÓRDOBA Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

CUNDINAMA

RCA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

GUAVIARE Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

HUILA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

LA GUAJIRA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

MAGDALENA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

MAGDALENA Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

META Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

META Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

NARINO Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

NORTE DE

SANTANDER Riego 1.27 1.0 0.89 4.9 0.19

PUTUMAYO Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

SANTANDER Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

SANTANDER Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

SUCRE Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

TOLIMA Riego 1.27 0.71 0.89 4.9 0.19

VALLE DEL

CAUCA Riego 1.27 0.55 0.89 4.9 0.19

VAUPÉS Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

VICHADA Secano 1.27 0.16 0.89 4.9 0.19

Fuente: Elaboracion propia con información IPCC 2019

Anexo 3. Valores utilizados en las ecuaciones correspondientes a emisiones directas e indirectas de N2O de la

producción de arroz

Fuente: Elaboracion propia con información IPCC 2019

Departamento Tipo de cultivo EF1FSN EF1FCR EF1FR EF4 EF5 FRAC

GASF

FRAC

LEACH

ATLANTICO Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

ATLANTICO Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

CESAR Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

CESAR Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

LA GUAJIRA Arroz riego 0,005 0,005 0,011 0,11 0,24

MAGDALENA Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

MAGDALENA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

BOLIVAR Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

BOLIVAR Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

CORDOBA Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

CORDOBA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

SUCRE Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

ANTIOQUIA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

VALLE Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

AMAZONAS Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

CHOCO Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

GUAVIARE Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

VAUPES Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

CAUCA Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

CAUCA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

NARIÑO Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

PUTUMAYO Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

SANTANDER Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

SANTANDER Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

NORTE DE

SANTANDER Arroz riego

0,003 0,0014 0,011 0,11 0,24

CUNDINAMARCA Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

CAQUETA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

HUILA Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

TOLIMA Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

ARAUCA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

CASANARE Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

CASANARE Arroz secano 0,016 0,006 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

META Arroz riego 0,005 0,0014 0,011 0,11 0,24

META Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

VICHADA Arroz secano 0,016 0,006 0,0014 0,011 0,11 0,24

Anexo 4. Rendimiento de Arroz paddy en el sistema de riego en Colombia (Kg.ha.año-1)


Anexo 5. Rendimiento de Arroz paddy en el sistema secano en Colombia (Kg.ha.año-1)


Anexo 6. Proporción de arroz paddy y arroz excelso en sistemas de riego en departamentos del país (Kg.ha.año-1)

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Ren

dim

ien

to A

rro

z P

add

ykg

.ha.

año

-1

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Ren

dim

ien

to A

rro

z P

add

ykg

.ha.

año

-1


Anexo 7. Proporción de arroz paddy y arroz excelso en sistemas de secano en departamentos del país (Kg.ha.año-1)


Anexo 8. Intensidad de emisiones en kg CO2eq.año-1 por kg de arroz paddy producido en sistema de riego

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000R

en

dim

ien

to A

rro

z ri

ego

kg.h

a.añ

o-1

Rendimiento Excelso Kg.ha.año Rendimiento Paddy kg.año.ha-1

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

Ren

dim

ien

to A

rro

z ri

ego

kg.h

a.añ

o-1

Rendimiento Excelso Kg.ha.año Rendimiento Paddy kg.año.ha-1


Anexo 9. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq.año-1 por kg de arroz paddy producido en sistema de secano


Anexo 10. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq.año-1 por kg de kilocalorías producidas en sistema de riego

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2kg

CO

2eq

.ha.

año

.-1 K

g A

rro

z p

add

y p

rod

uci

do

(Rie

go)

0

0.5

1

1.5

2

2.5

kg C

O2

eq.h

a.añ

o-1

Kg

Arr

oz

pad

dy

pro

du

cid

o

(Se

can

o)


Anexo 11. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq.año-1 por kg de kilocalorías producidas en sistemas de secano


Anexo 12. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq.año-1 por kg de Carbohidratos producidos en sistemas de riego

0

0.0001

0.0002

0.0003

0.0004

0.0005

0.0006

0.0007

0.0008

0.0009kg

CO

2eq

.ha.

año

-1 K

g K

iloca

lori

as

Arr

oz

exc

elso

0

0.0001

0.0002

0.0003

0.0004

0.0005

0.0006

0.0007

0.0008

0.0009

0.001

Kg

CO

2eq

.ha.

año

-1. K

iloca

lori

as


Anexo 13. Intensidad de emisiones en kg CO2 eq.año-1 por kg de Carbohidratos producidos en sistemas de secano


0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4kg

CO

2eq

.ha.

año

-1. k

g C

arb

oh

idra

tos

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

kg C

O2

eq

.ha.

año

-1C

arb

oh

idra

tos

intensidad de emisiones por unidad de producto para la

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