Current Topics in Agronomic Science
Pérdida de carbono orgánico del suelo en sistemas agrícolas de México por cambio climático
ISSNe: 2954-4440
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Palabras clave

reservas de COS
variabilidad climática
agricultura
modelado espacial
degradación
disminución del COS

Cómo citar

López Teloxa, L. C., & Monterroso-Rivas, A. I. (2024). Pérdida de carbono orgánico del suelo en sistemas agrícolas de México por cambio climático. Current Topics in Agronomic Science, 4(2). https://doi.org/10.5154/r.ctas.2024.04.04

Resumen

El carbono orgánico del suelo (COS) es clave en la salud de los ecosistemas, ya que influye en las propiedades físicas, químicas y microbiológicas del suelo, como la retención de agua, la fertilidad y la diversidad del microbioma. La modelación del COS, mediante aprendizaje automático y teledetección, permite predecir cómo las prácticas agrícolas y el cambio climático afectan su almacenamiento. El objetivo de este estudio fue modelar y proyectar las variaciones en las reservas de COS en suelos agrícolas de temporal y riego en México, bajo condiciones actuales y escenarios futuros de cambio climático. Para ello, se desarrollaron modelos que relacionan el COS con variables como el índice de Lang (precipitación y temperatura), altitud, pendiente, densidad aparente, clase textural y profundidad del suelo. Los modelos capturaron las características del relieve del terreno y su relación con el tipo de agricultura y los contenidos de COS en los suelos. Los mayores contenidos de COS se encontraron bajo agricultura de riego. Sin embargo, ante el cambio climático, se prevén disminuciones en el COS de hasta 7 %, así como incrementos de temperatura de hasta 6 °C y aumentos de precipitación del 12 %. La disminución del COS podría agravar las emisiones de gases de efecto invernadero y reducir la capacidad del suelo para almacenar carbono. El estudio destaca la importancia de implementar prácticas de manejo sostenible y fomentar investigaciones multidisciplinarias que permitan mitigar los efectos adversos. Además, demuestra que es posible simular el comportamiento del COS y generar modelos útiles para evaluar escenarios y apoyar la toma de decisiones.

https://doi.org/10.5154/r.ctas.2024.04.04
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