Análisis de ciclo de vida de la construcción de una carretera en una zona de amortiguamiento en la provincia de Manu, Madre de Dios

La propuesta de la construcción de una carretera afirmada de 45 kilómetros en una zona ambientalmente sensible ubicada entre el Parque Nacional del Manu y la Reserva Comunal Amarakaeri ha encendido un apasionado debate entre diferentes entidades gubernamentales y no gubernamentales. Esto ha puesto en duda los posibles beneficios que inicialmente el proyecto puede generar. Por ello, se ha realizado una evaluación ambiental utilizando la herramienta de Análisis de Ciclo de Vida, evaluando aspectos como el cambio climático, formación de material particulado, eutrofización, agotamiento de ozono, entre otros. Se utilizó una unidad funcional de 1 kilómetro de carretera en 1 año de uso y se evaluaron las etapas de construcción, uso y mantenimiento. Se utilizó información primaria en lo referido al consumo de material y se modelaron emisiones como el CO2 biogénico y el material particulado. Se utilizó la metodología de cálculo IPCC 2013 para cambio climático y ReCiPe 2008 para 17 categorías de impacto restantes. Este estudio es pionero en su tipo y los resultados obtenidos reflejan que el costo ambiental de este tipo de proyectos es dramáticamente mayor que el pronosticado. En lo que refiere al cambio climático, se reveló que 11 toneladas de CO2eq por kilómetro de carretera son generados producto de los efectos directos de la construcción de la carretera. La destrucción del bosque primario y secundario representa aproximadamente el 80% de estas emisiones, mientras que el 20% restante corresponde a la construcción, uso y mantenimiento de la carretera. Para las restantes categorías de impacto, la formación de partículas aparece no solo como una importante fuente de impacto ambiental debido a las emisiones del vehículo, sino también debido a la pulverización del material de la superficie. Por el contrario, el agotamiento de los recursos abióticos (por ejemplo, agua, metales o combustibles fósiles) mostró un menor impacto ambiental que lo esperado debido a que se utilizaron materias primas locales y el nivel tecnológico era básico. Finalmente, se recomienda realizar evaluaciones más exhaustivas y con visión de ciclo de vida en todos los proyectos viales ubicados en zonas de alta complejidad ambiental. Por ello, se considera que los resultados e inventarios obtenidos pueden ser de mucha utilidad para ser usados en situaciones similares al caso de estudio presentado en esta investigación.Tesi

Multi-objective optimization of nutritional, environmental and economic aspects of diets applied to the Spanish context

Current food consumption patterns must be revised in order to improve their sustainability. The nutritional, environmental, and economic consequences of these dietary patterns must be taken into consideration when diet guidelines are proposed. This study applied a systematic optimization methodology to define sustainable dietary patterns complying with nutritional, environmental, and economic issues. The methodology was based on a multi-objective optimization model that considered a distance-to-target approach. Although the three simultaneous objectives (maximal nutritional contribution, minimal greenhouse gas emissions, and minimal costs) could be divergent, the proposed model identified the optimal intake of each food product to achieve the maximal level of nutritional, environmental, and economic diets. This model was applied to six different eating patterns within the Spanish context: one based on current food consumption and five alternative diets. The results revealed that dietary patterns with improved nutritional profiles and reduced environmental impacts could be defined without additional costs just by increasing the consumption of vegetables, fruits, and legumes, while reducing the intake of meat and fishThis research was funded by the Spanish Ministry of Science and Competitiveness, grant number CERES-PROCON Project CTM2016-76176 (AEI/FEDER, UE), and KAIROS-BIOCIR Project PID2019-104925RB (AEO/FEDER, UE)

Análisis de la expansión vial en la Amazonía peruana y su impacto en el cambio climático

La selva amazónica alberga alrededor del 60 % del bosque tropical del mundo y es un elemento fundamental en términos de biodiversidad, clima y secuestro de carbono del planeta. En este contexto, el Gobierno Peruano ratificó el año 2015 sus intenciones por reducir sus emisiones de Gases de Efecto Invernadero en un 20 % con respecto a un escenario habitual mediante reducciones en el sector de cambio de uso de suelos. La construcción de carreteras es una de las principales actividades asociadas a este sector e importante generador de deforestación. En los últimos años el Perú se ha atravesado un considerable incremento de su infraestructura vial, y se espera que esta expansión siga en aumento. En este sentido, la presente investigación tiene como principal objetivo contribuir al entendimiento de los efectos que la expansión vial puede generar en el cambio de uso de suelos, y posteriormente en el cambio climático en toda la Amazonía peruana. Para ello, se construyeron diferentes modelos de aprendizaje automático (random forest, regresión logística y redes neuronales) para predecir la potencial deforestación en un periodo de 15 años. Se utilizó información georreferenciada y herramientas computacionales del estado del arte. Los resultados indican que, evaluando solo un proyecto vial en particular, se podrían generar 73.2 Mt de CO2eq. Este valor supera en demasía a las 60 Mt de CO2eq estimadas por el Gobierno Peruano como meta de reducción. Por lo que se concluye que las estimaciones realizadas por el estado subestiman los efectos de la construcción de carreteras. Finalmente, el marco metodológico presentado es novedoso y útil para construir e implementar modelos de predicción de deforestación para el cálculo de emisiones de GEI y puede ser implementado para analizar otros casos de estudioTesi

A machine learning approach to understand how accessibility influences alluvial gold mining expansion in the Peruvian Amazon

Alluvial small-scale gold mining (ASGM) mining in the Amazon is expanding fiercely, generating severe environmental degradation, which includes the fast disappearance of primary forests in a highly biodiverse area of the world. Different factors motivate the growth of mining in the areas and understanding this expansion is important to safeguard protected areas or implement strategies to mitigate the related social and environmental impacts. Thus, the goal of this study is to apply machine learning techniques to explore gold mining expansion in Madre de Dios, in the Peruvian Amazon, and to identify possible future hotspots of these activities. Using an unsupervised learning algorithm and a random forest classification model, past expansion trends were analyzed and an explicit geo-spatial model was built. Results demonstrate that proximity to infrastructure is not always indicative of high mining probability. In fact, when analyzing the spatial distribution of model accuracy, it is observed that model performance decreases in clusters where accessibility and mining activity showed opposite trends. In contrast, the models yield accuracies greater than 0.9 when accessibility-related variables stand out as the most important. The model, which is flexible and reproducible, demonstrates to be useful to enhance decision making when implementing geo-spatial policies to address the problem of ASGM expansion in the Amazon

Climate change mitigation opportunities based on carbon footprint estimates of dietary patterns in Peru

<div><p>Food consumption accounts for an important proportion of the world GHG emissions per capita. Previous studies have delved into the nature of dietary patterns, showing that GHG reductions can be achieved in diets if certain foods are consumed rather than other, more GHG intensive products. For instance, vegetarian and low-meat diets have proved to be less carbon intensive than diets that are based on ruminant meat. These environmental patterns, increasingly analyzed in developed nations, are yet to be assessed in countries liked Peru where food purchase represents a relatively high percentage of the average household expenditure, ranging from 38% to 51% of the same. Therefore, food consumption can be identified as a potential way to reduce GHG emissions in Peru. However, the Peruvian government lacks a specific strategy to mitigate emissions in this sector, despite the recent ratification of the Paris Accord. In view of this, the main objective of this study is to analyze the environmental impacts of a set of 47 Peruvian food diet profiles, including geographical and socioeconomic scenarios. In order to do this, Life Cycle Assessment was used as the methodological framework to obtain the overall impacts of the components in the dietary patterns observed and primary data linked to the composition of diets were collected from the Peruvian National Institute for Statistics (INEI). Life cycle inventories for the different products that are part of the Peruvian diet were obtained from a set of previous scientific articles and reports regarding food production. Results were computed using the IPCC 2013 assessment method to estimate GHG emissions. Despite variations in GHG emissions from a geographical perspective, no significant differences were observed between cities located in the three Peruvian natural regions (i.e., coast, Andes and Amazon basin). In contrast, there appears to be a strong, positive correlation between GHG emissions and social expenditure or academic status. When compared to GHG emissions computed in the literature for developed nations, where the average caloric intake is substantially higher, diet-related emissions in Peru were in the low range. Our results could be used as a baseline for policy support to align nutritional and health policies in Peru with the need to reduce the environmental impacts linked to food production.</p></div

Food waste percentages per food commodity group in different stages of the supply chain in Latin America.

<p>Adapted from Gustavsson et al. (2011).</p

Schematic representation of the model created to estimate greenhouse gas (GHG) emissions linked to dietary patterns in Peru.

<p>Grey boxes represent raw data processing, green boxes partial results and the orange box represents the final GHG emissions per scenario.</p

Food waste percentages per food commodity group in different stages of the supply chain in Latin America.

<p>Adapted from Gustavsson et al. (2011).</p

Individual Global Warming Potential (GWP) values (kg CO₂eq/kg of produce or bone free meat) for the different food products considered.

<p>Individual Global Warming Potential (GWP) values (kg CO₂eq/kg of produce or bone free meat) for the different food products considered.</p

Food categories included in the study based on the division provided by the <i>Encuesta Nacional de Prespuestos Familiares</i> (ENAPREF, 2012).

<p>Food categories included in the study based on the division provided by the <i>Encuesta Nacional de Prespuestos Familiares</i> (ENAPREF, 2012).</p