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Un análisis crítico sobre la modelización del rendimiento de la biomasa lignocelulósica y el potencial de bioenergía de las tierras marginales

Autores: Haberzettl, Jan; Hilgert, Pia; von Cossel, Moritz

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un análisis crítico sobre la modelización del rendimiento de la biomasa lignocelulósica y el potencial de bioenergía de las tierras marginales


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Biomasa lignocelulósica
Tierras marginales
Modelado de rendimiento de biomasa
Limitaciones
Recolección de datos
Factores de conversión

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La biomasa lignocelulósica de tierras marginales es necesaria para una transición hacia una bioeconomía social-ecológicamente sostenible. Sin embargo, ¿cuánta biomasa se puede esperar? Este estudio aborda esta pregunta revisando las limitaciones de los modelos actuales de rendimiento de biomasa para cultivos lignocelulósicos en tierras marginales y derivando recomendaciones para superar estas limitaciones. Se encontró que en el lado de entrada de los modelos de rendimiento de biomasa, la investigación geográficamente limitada y la falta de definiciones universalmente entendidas imponen desafíos en la recopilación de datos. La complejidad no reconocida de las tierras marginales, el uso de modelos genéricos de crecimiento de cultivos junto con datos de ensayos de campo a pequeña escala y una resolución limitada reducen aún más la comparabilidad de los resultados de modelado. En el lado de salida de los modelos de rendimiento, la resistencia de los rendimientos modelados a variaciones futuras está altamente limitada por la falta de incorporación del riesgo de cambios en el uso de la tierra y el cambio climático. Además, varias limitaciones vienen con la traducción de los rendimientos modelados en rendimientos de bioenergía: la no especificación de factores de conversión, una falta de capacidades de conversión, compensaciones de calidad de rendimiento de materia prima, así como el lento progreso en la cría y la dificultad de integrar criterios de sostenibilidad en los modelos. Un mayor apoyo político y la mejora de la investigación en una amplia gama de temas podrían aumentar la consistencia del modelado de rendimiento futuro.

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