Descomposición eco-fisiológica de Fluorescencia de Clorofila Inducida por el Sol (SIF) para la estimación de Productividad Primaria Bruta (GPP) y captura de carbono en pasturas: Bases metodológicas (FLUXCARB-SIF)

Los sistemas de pasturas en el Perú desempeñan un rol fundamental en la producción ganadera y la captura de carbono. Sin embargo, no existen modelos de productividad primaria gruesa (GPP) validados para estos ecosistemas en el contexto peruano, limitando las estimaciones de flujos de carbono y su cuantificación como servicio de mitigación climática. Esta carencia constituye una barrera para el desarrollo de políticas ambientales basadas en evidencia, esquemas de pago por servicios ambientales y valoración económica de pasturas en el marco de los compromisos nacionales de reducción de emisiones. La fluorescencia de clorofila (ChlF) representa el mejor proxy remoto para estimar actividad fotosintética y GPP. A diferencia de los índices de vegetación, ChlF es una señal emitida desde el interior del aparato fotosintético que detecta cambios en eficiencia fotosintética antes de manifestarse en el verdor. Tradicionalmente, su aplicación ha estado restringida al laboratorio mediante técnicas activas (fluorescencia inducida por luz, LIF). Ante esto, se han desarrollado métodos pasivos para estimar ChlF aprovechando la luz solar (fluorescencia inducida por el sol, SIF), permitiendo mediciones desde follaje hasta plataformas satelitales. Sin embargo, son escasos los trabajos que han evaluado la precisión de SIF para estimar LIF a escala de dosel, particularmente en pasturas. El objetivo general es desarrollar y validar un marco metodológico eco-fisiológico para estimar GPP y captura de carbono en pasturas mediante la descomposición de SIF en sus componentes fundamentales: radiación fotosintéticamente activa absorbida (APAR) y probabilidad de escape de fluorescencia (fesc), integrando mediciones pasivas y activas de ChlF a múltiples escalas. Los objetivos específicos comprenden: (OE1) caracterizar componentes eco-fisiológicos de SIF mediante parametrización del producto APAR × fesc con mediciones simultáneas de LIF (sistema LedFlex) y SIF, estableciendo funciones de escalamiento de hoja a dosel para eficiencia de uso de luz (LUE) a partir de rendimientos cuánticos medidos con fluorometría PAM; (OE2) estimar experimentalmente fesc a partir de mediciones simultáneas de SIF y LIF con diferentes geometrías de observación, y estimar APAR mediante índices de vegetación de sensores multiespectrales en UAVs, generando series temporales para estimación de GPP; y (OE3) validar las estimaciones de GPP y captura de carbono mediante contraste con observaciones independientes (biomasa acumulada, contenido de carbono de laboratorio, respiración ecosistémica y literatura) en sitios de costa (300 msnm) y sierra (Valle del Mantaro, 3300 msnm), cuantificando la reducción de incertidumbre estructural respecto a modelos empíricos. La metodología integra mediciones multiescala durante campañas de crecimiento activo en pasturas de rye grass inglés + trébol blanco. La campaña de costa se realizará entre mayo-septiembre y la de sierra durante el noviembre a marzo, aprovechando un solo set de equipos especializados que incluye espectrorradiómetro de alta resolución para SIF, sistema LIDAR LedFlex para LIF desarrollado por el equipo, fluorómetro PAM y sensores radiométricos. El desarrollo de algoritmos de descomposición eco-fisiológica permitirá estimar GPP según SIF = APAR × FF × fesc, cuantificando flujos de captura de carbono. El proyecto aborda brechas críticas: ausencia de metodologías validadas para descomposición experimental de SIF en campo, falta de evidencia sobre la relación LIF-SIF a escala de dosel, carencia de modelos de GPP en gradientes altitudinales y limitada comprensión de cómo la arquitectura del dosel influye en fesc. Los resultados abrirán líneas de investigación en escalamiento espacial mediante integración con el sensor FLEX de la ESA, diversificación hacia otros ecosistemas, respuesta a eventos climáticos extremos y agricultura de precisión. El impacto científico posicionará al Perú en teledetección eco-fisiológica, generando las primeras