Por Salva Calvet (UPV), con la colaboración de Agustín del Prado (BC3), Fernando Estellés (UPV) y David Yáñez (EEZ-CSIC).
Hace unos días el Washington Post publicó un artículo indicando que el cómputo de las emisiones de gases efecto invernadero en los inventarios es inexacto y denunciando que estos reportan sistemáticamente emisiones considerablemente menores a las reales. Los autores cuantifican esta subestimación en una quinta parte de las emisiones totales (Figura 1). También indican sus posibles causas: algunos métodos de cálculo cuestionables, informes incompletos en algunos países, errores tanto voluntarios como involuntarios, o fuentes de emisión no computadas. Evidentemente eso es un problema: si no sabemos cuánto emitimos, ¿cómo podemos saber dónde y cómo mitigar? Antes de entrar en el detalle, conviene indicar que los inventarios son ejercicios de contabilidad sujetos a estrictos controles de calidad y transparencia. Aun así, ¿Es posible que nos estemos equivocando al contar?
Figura 1. Subestimación de emisiones según el Washington Post.
El artículo atribuye más de la mitad de esta subestimación de emisiones a los cambios de uso del suelo. Por una parte, denuncian que países altamente contaminantes como China, Estados Unidos y Rusia reportan unas capturas de carbono superiores a las reales. Por otra parte, países con un nivel elevado de deforestación tienden a reportar emisiones relativamente bajas en este concepto. El papel del cambio de uso del suelo ha sido ampliamente discutido, sin ir más lejos hace unos días con este artículo en el blog de Red REMEDIA. Paradójicamente, en la reciente revisión del balance de carbono se indica que las emisiones de cambio de uso del suelo son menores a lo que se creía anteriormente y coherentes con los inventarios. Aun así, conviene recordar que esas estimaciones siempre tienen un elevado grado de incertidumbre, y por tanto los expertos recomiendan que su consideración como sumideros debe tomarse con cautela.
Sin embargo, nos centraremos en el metano, pues esos autores indican que es la segunda fuente más subestimada. Esto no es nuevo, también lo hemos tratado previamente en el blog: el problema es que sus concentraciones atmosféricas aumentan a mayor ritmo que lo que sería esperable atendiendo a las emisiones reportadas. ¿A qué se debe esto? Las observaciones de satélite (GOSAT y Sentinel 5P) están siendo de gran ayuda para identificar a los grandes emisores de metano, algunos de ellos no recogidos en los inventarios. A partir de las concentraciones medidas por estos satélites puede estimarse la tasa de emisión mediante modelización inversa de la dispersión atmosférica (p.ej. Maasakers et al., 2019 y Lavaux et al., 2020, Figura 2). Actualmente sólo es posible hacer estas mediciones en fuentes terrestres y en ausencia de nubes. Sin embargo, no puede aportar medidas sobre el agua, y el método utilizado tiene aun así una incertidumbre del 45%. En particular, se han identificado importantes emisiones de metano asociadas a las fugas en la extracción, tratamiento y transporte del petróleo y el gas, principalmente en las zonas productoras. Estas mediciones de satélite están teniendo ya aplicación práctica, por ejemplo el seguimiento de emisiones de metano en las zonas productoras de gas y petróleo en Estados Unidos en este reciente estudio.
Figura 2. Imagen obtenida del satélite (izquierda), detección del penacho de emisión (centro) y simulación de la emisión según el modelo de dispersión (derecha). Fuente: y Lavaux et al., 2020
Recientemente, Deng et al. (2021) indican que las regiones productoras de oriente medio emitirían entre 2 y 3 veces más metano de lo que reportan en los inventarios. En esos países, sin otras fuentes relevantes de metano, es relativamente sencillo realizar la asociación. Sin embargo, en otras zonas como Siberia, Estados Unidos o Brasil, donde también existen otras fuentes de metano (por ejemplo humedales), es difícil asignar un origen a las emisiones sólo atendiendo a la concentración detectada. Mediante vuelos de medición, se ha estimado que las emisiones de vertederos y plantas de tratamiento de residuos son superiores a las calculadas en los inventarios (Guha et al. 2020). Hace unos días, también se ha publicado que el satélite Sentinel 5P ha detectado grandes emisiones de metano en vertederos de Madrid. Esto no es un hecho aislado, pues también se ha reportado en otras regiones.
Por tanto, las observaciones de satélite permiten detectar y medir (aunque con un nivel de incertidumbre importante) las emisiones puntuales de alta intensidad. ¿Ocurre lo mismo con las fuentes agrarias? Hayek y Miller (2021) recogen una serie de estudios que parecen apuntar en esa dirección, y sugieren que las emisiones serían cerca del 50% mayores que en los inventarios. Los estudios que recopilan miden concentraciones en torres de mediciones ambientales o en vuelos y calculan las emisiones mediante modelización inversa por métodos bayesianos. Estos métodos utilizan como información a priori la que dan los inventarios, tanto en magnitud como en distribución espacial. Ese mismo enfoque se recoge también en el estudio del balance global de metano, pero los autores de este balance recopilan un mayor rango de estudios y sólo indican una ligera (5%) subestimación de los inventarios para el conjunto de sectores de agricultura y residuos (Figura 3). Los autores del balance global de metano indican también que los resultados de los modelos inversos de dispersión deben tratarse con cautela, pues tienen limitaciones para identificar bien las fuentes emisoras y dependen en gran medida de la información a priori, es decir, de los propios inventarios y de la distribución espacial de las fuentes emisoras. De hecho, dada la coexistencia de fuentes agrarias y de gestión de residuos, los estudios de dispersión inversa suelen tener problemas para distinguir entre esas fuentes. Por tanto, las mediciones por satélite aún no pueden considerarse una medición de referencia, pero sin duda son una herramienta con un gran potencial.
Figura 3: Comparación entre las emisiones de metano estimadas con un enfoque de “arriba abajo” (satélites, barra de la derecha en cada categoría) y de “abajo a arriba” (inventarios, barra de la izquierda en cada categoría), en función de la latitud, en la década 2008-2017. Fuente: balance global de metano
¿Podríamos estar reportando mal la fermentación entérica? La verdad es que estamos bastante seguros de cuánto metano produce un animal, pues se han realizado miles de mediciones que han permitido obtener ecuaciones de predicción en función de lo que comen (por ejemplo para vacuno de carne o de leche). Incluso hay indicios de que el ganado muy extensivo África podría tener emisiones inferiores a las obtenidas usando el Tier 1 de IPCC. A nivel nacional, el problema no parece ser el factor de emisión, sino lo que se llaman los datos de actividad. Por ejemplo, es difícil saber exactamente qué están comiendo los animales en la práctica, especialmente en animales en extensivo. Tampoco sabemos bien qué pasa en condiciones de granja, donde las condiciones pueden ser diferentes a las de los experimentos.
Aunque podemos obtener aproximaciones a partir de las estadísticas oficiales y otros estudios (incluido en el balance alimentario para el cálculo de emisiones), el margen de incertidumbre es elevado. Tampoco esto es nuevo, pues ya se presentó en el I Workshop de Red REMEDIA el complejo método de cálculo, las variables implicadas y su importancia relativa en el error de la estimación.
¿Qué hay del metano emitido por los estiércoles? Sabemos que dependen de la cantidad de materia orgánica excretada por los animales, de su composición y de las condiciones de almacenamiento (temperatura, tiempo de almacenamiento y forma de manejo). De lo primero estamos bastante seguros, de nuevo gracias a los balances alimentarios para el cálculo de emisiones y a multitud de estudios de digestibilidad (al menos en porcino). De hecho, es posible que estos sobreestimen ligeramente el nivel de excreción actual por las mejoras alimentarias de los últimos años. Donde más error podríamos cometer sería en las condiciones de almacenamiento del estiércol. Sabemos con certeza que el purín produce más metano que el estiércol sólido. Sin embargo, no conocemos con suficiente detalle lo que ocurre en las granjas, es decir, cuánto excretan realmente los animales y cómo se almacena el purín (de nuevo los datos de actividad). Y segundo lugar, la emisión de metano del estiércol es un fenómeno intrínsecamente difícil de modelizar (Dalby et al., 2021a, Dalby et al., 2021b, Figura 4). Por ello, aunque la última revisión de IPCC indica una forma de cálculo mucho más detallada que la versión anterior, es de esperar que estas estimaciones tengan un nivel elevado de incertidumbre.
Figura 4. Diagrama para el modelo de producción de metano establecido por Dalby et al., 2021
Normalmente, el estiércol en una granja no produce todo el metano que podría porque las condiciones para este proceso no son óptimas. Por ejemplo, podemos estimar que las granjas de cerdos en España producen aproximadamente sólo un 20% del metano que podrían emitir. Este porcentaje se llama “factor de conversión de metano”, y es el que en mayor medida contribuye a la incertidumbre de los cálculos. Por ejemplo, si ese factor fuese del 30% tendríamos un 50% más de emisiones, pero si fuese del 10% tendríamos sólo la mitad. Cuantificar el factor de conversión de metano sigue siendo un reto científico en la actualidad. En primer lugar, porque medirlo requiere campañas largas y costosas que muy pocos centros de investigación en el mundo pueden permitirse. Y en segundo lugar porque es muy difícil conocer las condiciones microbiológicas y microclimáticas que ocurren en realidad en cada granja, de las que ese factor depende de forma crítica. En definitiva, el margen de error al estimar el metano del purín es elevado y por tanto no debería ser una sorpresa que estuviéramos subestimando o sobreestimando esta emisión de forma relevante.
Las emisiones del cultivo del arroz también han sido tratadas en el blog de Red REMEDIA. Se conocen con bastante detalle los factores de los que depende la emisión de metano (UPV), pero su cuantificación es igualmente compleja y variable durante el año (IRTA). Al ser una fuente muy difusa, es costoso de medir. Recientemente se han utilizado también datos del Sentinel 5P, pero no con el suficiente nivel de detalle como para cuantificar emisiones. Zhang et al., 2020 constataron mayores concentraciones de metano en zonas de arrozal, aunque Zeng et al., 2021 insisten en que esas concentraciones se correlacionan más con fuentes naturales que con el propio arrozal. Sirven por tanto las mismas limitaciones que las anteriormente indicadas para el uso de observaciones satelitales con fines cuantitativos. En cualquier caso, la emisión de metano procedente del cultivo del arroz supone menos del 1% de la emisión de metano en España, por lo que los posibles impactos de su sobre- o subestimación no deberían originar cambios muy relevantes en el cómputo global del inventario.
En resumen, los inventarios estiman las emisiones de metano de la mejor forma posible (métodos de cálculo aceptados internacionalmente, datos estadísticos oficiales), pero ello no siempre es garantía de que la estimación sea precisa. Las mediciones de satélite constituyen una alternativa muy interesante. Actualmente aún tienen importantes limitaciones en la cuantificación de emisiones agrarias y ganaderas pero en un futuro podrían ser un gran aliado. Sí que se han demostrado muy útiles ya para identificar fuentes puntuales de gran intensidad, llegando a cuantificar las fugas en la extracción de los combustibles fósiles (Lin et al. 2021), y pueden ser de gran ayuda para cumplir los objetivos de reducción de metano establecidos en la cumbre del clima de Glasgow.
Mejorar la precisión en los cálculos de las emisiones es necesario para establecer políticas de mitigación efectivas. Eso pasa por mejorar los datos de actividad utilizados y por invertir más en investigación para resolver las lagunas de conocimiento aún existentes.