JAVIER SANCHEZ LOPEZ ENVIADO

Localización óptima de una planta de bioetanol
a partir de tubérculos de pataca
(Helianthus tuberosus L.)
en la Cuenca del Duero
Javier Sánchez López
Tesis doctoral
Madrid, Noviembre 2013
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA (Helianthus tuberosus L.) EN LA CUENCA DEL DUERO TESIS DOCTORAL JAVIER SÁNCHEZ LÓPEZ Licenciado en Ciencias Ambientales, Madrid, 2013 DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN VEGETAL: BOTÁNICA Y PROTECCIÓN VEGETAL ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA (Helianthus tuberosus L.) EN LA CUENCA DEL DUERO TESIS DOCTORAL JAVIER SÁNCHEZ LÓPEZ LICENCIADO EN CIENCIAS AMBIENTALES DIRECTORES DE TESIS: D. JESÚS FERNÁNDEZ GONZÁLEZ Dr. Ingeniero Agrónomo Dña. Mª DOLORES CURT FERNÁNDEZ DE LA MORA Dr. Ingeniero Agrónomo A mis padres que siempre lo han dado todo por mi AGRADECIMIENTOS Sin ánimo de olvidarme de alguien (no me lo perdonaría) pero tampoco sin extenderme demasiado, me gustaría agradecer aquí a todos aquellos que me han ayudado y ‘empujado’, física y moralmente, a acabar este trabajo que, por otro lado, nunca pensé conseguiría: Primero a mis tutores, Jesús Fernández y Mª Dolores Curt, porque confiaron en mí y me animaron desde el principio a enrolarme en esta aventura, a pesar de mis múltiples regates para evitarlo. Vuestro tiempo y dedicación han tenido finalmente sus frutos. Muchísimas gracias a los dos. A todos mis compañeros del GA‐UPM, los que estáis y los que estuvisteis, pero sin nombrar a ninguno, porque sois muchos y porque queda mucho por leer. Todos me habéis animado y aguantado lo que no está escrito. A los que han colaborado de alguna u otra forma y han insistido en que acabara la temida Tesis: Leire, Lola, Pedro, Marina, Paco, Marta, Yolanda, Crispis y Viky. A Fer, porque si no, se enfadará. A Luis, mi compañero de batalla. A Paula e Irene. Realmente, sois increíbles. Por ser mis ‘gurús’ de la estadística, por vuestra inestimable ayuda siempre que la necesité, por esas sesiones de ‘terraza’ que poca gente comprendería. A mis amigos de la facultad y a los Filipines, a los de toda la vida. Sentir que estabais conmigo a pesar de mi escasa vida social, indudablemente, no tiene precio. A mi familia por haberles dejado ‘huérfanos’ de nieto, sobrino, primo o tío. David, espero que cuando seas mayor entiendas por qué me perdí tus primeros balbuceos y que en adelante no te escondas detrás de la primera pierna que encuentres por no reconocerme. A Sara, porque su constante comprensión, ánimo y palabras de cariño me han salvado de la inanición, la locura y el aislamiento de mi cueva de Moratalaz. Gracias por no permitir que me ocurriera lo que al becario de la imagen. Gracias por ser parte de mi vida. Y por supuesto, a los más importantes, a mis padres, porque sin ellos, sin su cariño, sin su apoyo, no hubiese conseguido acabar este trabajo (ni ningún otro). ÍNDICE GENERAL Pág.
ÍNDICE DE FIGURAS……………………………………………………………………………………………………………………………………..…… v ÍNDICE DE TABLAS……………………………………………………………………………………………………………………………………………. viii ABREVATURAS EMPLEADAS…………………………………………………………………………………………………………………………….. x RESUMEN………………………………………………………………………………………………………………………………………................... xi ABSTRACT………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… xiii 1. INTRODUCCIÓN 1 3 3 3 5 7 10 10 11 12 12 15 16 16 18 20 20 20 20 21 21 22 23 23 23 25 28 29 29 30 32 32 35 35 36 37 42 45 45 47 49 49 50 52 1.1. Objeto e interés del tema………………………………………………..…………………………………………..………………………….
1.2. El etanol como biocarburante……………………………………………..……………………………………..………………………….. 1.2.1. Situación y perspectiva de la producción de etanol……………………………………………………………………..
1.2.1.1. Situación mundial……………………………………………………………………………………………………………. 1.2.1.2. Situación europea………………………………………………………………..…………………………………………..
1.2.1.3. Situación en España………………………………………………………………………………………………………….
1.3. Obtención del bioetanol………………………………………………………………………………………………………..……………….. 1.3.1. Vías de obtención del bioetanol…………………………………………………………………………………………………..
1.3.2. Materias primas para la producción de bioetanol.…………………………………………...………………………… 1.4. Tipos de instalaciones en cuanto al suministro de materia prima…………………………………..………………………. 1.4.1. Plantas con materia prima obtenida en mercados internacionales y nacionales…………………………. 1.4.2. Plantas con materia prima producida en sus alrededores (Agroindustria)……………………………………
1.5. El cultivo de pataca para la producción de bioetanol………………………………………………………..……………………. 1.5.1. La pataca como especie de cultivo………………………………………………………………………….………………….. 1.5.2. Agroecología del cultivo………………………………………………………………………………………….………………….. 1.5.3. Manejo del cultivo……………………………………………………………………………………………………………………….
1.5.3.1. Preparación del terreno…………………………………………………………………………………………………… 1.5.3.2. Plantación…………………………………………………………………………………………………………………………
1.5.3.3. Control de malas hierbas…………………………………………………………………………….…………………… 1.5.3.4. Control de plagas y enfermedades……………………………………………………………….…………………..
1.5.3.5. Fertilización………………………………………………………………………………………………………………………
1.5.3.6. Riego……………………………………………………………………………………………………………………………….. 1.5.3.7. Cosecha…………………………………………………………………………………………………………………………… 1.5.3.8. Conservación de los tubérculos……………………………………………………………………………………….. 1.5.3.9. Rendimiento de tubérculos del cultivo de pataca……………………………………………………………. 1.5.4. La pataca como materia prima para la producción de bioetanol………………………………………………….
1.5.5. Cultivo plurianual de pataca para la producción de bioetanol…………………………………………………….. 1.6. La modelización aplicada a la producción de tubérculos de pataca…………………………………..……………………. 1.6.1. Conceptos generales sobre modelización de la producción…………………………………….………………….. 1.6.2. Modelización de la producción de tubérculos de pataca…………………………………………………………….. 1.7. Los Sistemas de Información Geográfica en la agroenergética……………………………………………..………………… 1.7.1. Conceptos y definiciones……………………………………………………………………………………………………………..
1.7.2. Aplicaciones de los SIG a la agroenergética………………………………………………………………………………….
1.7.2.1. Estudios de evaluación del potencial de biomasa mediante el uso de SIG……………………….. 1.7.2.1.1. Evaluación del potencial de biomasa residual……………………………………..…………………..
1.7.2.1.2. Evaluación del potencial de biomasa de cultivos energéticos en Europa………………… 1.7.2.1.3. Evaluación del potencial de biomasa de cultivos energéticos en España………………… 1.7.2.2. Aplicación de los SIG a la optimización de la localización de instalaciones………………………..
1.7.2.2.1. Conceptos generales………………………………………………………………………………………………. 1.7.2.2.2. Localización de plantas de producción de bioetanol………………………………………………..
1.8. Caracterización de la Cuenca Hidrográfica del Duero……………………………………………………………………………… 1.8.1. Descripción física………………………………….......................................................................................... 1.8.2. Caracterización climática………………………..……………………………………………………….…………………………. 1.8.3. Principales cultivos…………………………………………………………………………………………………………………......
2. MATERIALES Y MÉTODOS 2.1. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la zona de estudio……..…………………………… 2.1.1. Modelo de producción………………………………………………………………………………….……………………………. 2.1.1.1. Recopilación de datos de rendimiento del cultivo y variables agroclimáticas…………………… 2.1.1.2. Regresión lineal múltiple…………………………………………………………………………………………………. 2.1.1.3. Validación del modelo de producción……………………………………………………………………………… 2.1.1.4. Análisis de los parámetros de manejo de cultivo……………………………………….…………………….. 2.1.1.4.1. Densidad de siembra………………………………………………………………………..………………….. 2.1.1.4.2. Nivel de fertilización…………………………………………………………………………………………….. 2.1.1.5. Aplicación del modelo de producción………………………………………………………………………………. 2.1.1.5.1. Estimación de la fecha de plantación del cultivo…………………………………………………… 2.1.1.5.2. Estimación de la fecha de senescencia del cultivo………………………………………………… 2.1.1.5.3. Agua neta disponible……………………………………………………………………………………………. 2.1.1.5.4. Suma de radiación global media diaria………………………………..……………………………….. 2.1.1.5.5. Estimación del rendimiento potencial del cultivo en la CH Duero…………………………. 2.1.2. Superficie potencial de cultivo de pataca……………………………………………………………………………………. 2.1.2.1. Superficie de barbecho en la CH Duero……………………………………………………………………………. 2.1.2.2. Restricciones a la distribución potencial de pataca………………………………………………………….. 2.1.2.2.1. Limitaciones edafológicas…………………………………………………………………………………….. 2.1.2.2.2. Limitaciones climáticas…………………………………………………………………………………………. 2.1.2.2.3. Limitaciones topográficas – pendiente…………………………………………………………………. 2.1.2.2.4. Limitaciones logísticas ‐ superficie aprovechable………………………………………………….. 2.1.2.2.5. Superficie potencial de cultivo de pataca considerando el total de las restricciones…………………………………………………………………………………………………………………………. 2.1.2.2.6. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en las tierras de barbecho de regadío……………………………………………………………………………………………………………. 2.1.3. Patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria…………………………………………….. 2.1.4. Costes de cultivo de pataca…………………………………………………………………………………………………………. 2.1.4.1. Costes agrícolas del cultivo de pataca……………………………………………………………………………… 2.1.4.2. Costes logísticos de la biomasa………………………………………………………………………………………… 2.1.4.3. Costes de transformación y estructurales………………………………………………………………………… 2.1.4.4. Ahorro de costes por la utilización de las vinazas como fertilizante…..…………………………….. 2.1.4.5. Coste final de producción de bioetanol……………………………………………………………………………. 2.1.5. Beneficios fiscales del cultivo de pataca para su aprovechamiento energético…………………………… 2.1.5.1. Recaudación por contribución sobre los trabajadores: cotizaciones a la Seguridad Social (SS) e IRPF…………………………………………………………………………………………………………………………………….. 2.1.5.2. Recaudación por impuestos sobre los productos consumidos en la fase agrícola de la producción de etanol a partir de tubérculos de pataca………………………………………………………………… 2.1.5.3. Recaudación por el impuesto sobre sociedades………………………………………………………………. 2.1.5.4. Ahorro para el Estado de la prestación por desempleo de la mano de obra contratada…… 2.2. Localización óptima de la planta de producción de bioetanol…………………………………………………………………. 2.2.1. Selección de los puntos candidatos a la ubicación de la planta de producción de bioetanol……….. 2.2.1.1. Puntos de conexión eléctrica…………………………………………………………………………………………… 2.2.1.2. Estaciones de ferrocarril………………………………………………………………………………………………….. 2.2.1.3. Núcleos de población………………………………………………………………………………………………………. 2.2.1.4. Recursos hídricos……………………………………………………………………………………………................... 2.2.1.5. Espacios Naturales Protegidos (ENP)……………………………………………………………………………….. 2.2.1.6. Distancia a los requerimientos técnicos/restricciones de la planta………………………………….. 2.2.2. Rendimiento mínimo del cultivo y distancia máxima de transporte para la viabilidad económica de la planta de producción de etanol……………………………………………………………………………………………………. 2.2.3. Ubicación‐asignación de la planta de producción de bioetanol…………………………………………………… 2.2.3.1. Selección de las áreas de producción del cultivo de pataca (puntos de demanda)…………… 2.2.3.2. Proceso de ubicación‐asignación de los puntos de demanda para la localización óptima de la planta de bioetanol……………………..………………………………………………………………………………………. 2.2.4. Rutas óptimas de suministro y patrón de distribución del cultivo de pataca……………………………..… 57 57 57 61 62 64 64 64 64 65 66 67 70 70 71 71 71 72 73 73 74 75 75 77 80 80 85 89 90 91 91 92 94 98 98 99 99 100 101 101 101 101 101 102 103 103 103 104 3. RESULTADOS 3.1. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la zona de estudio…………..……………………… 3.1.1. Modelo de producción……………………………………………………………………………………………………………….. 3.1.1.1. Variables agroclimáticas y datos de rendimiento de cultivo en parcelas experimentales….
3.1.1.2. Ecuación de regresión……………………………………………………………………………………………………… 3.1.1.2.1. Validación del modelo de producción…………………………………………………………………….. 3.1.1.3. Parámetros de manejo de cultivo……………………………………………………………………………………. 3.1.1.3.1. Análisis de la densidad de plantación……………………………………………………………………… 3.1.1.3.2. Análisis del nivel de fertilización……………………………………………………………................... 3.1.1.3.2.1 Fertilización nitrogenada…………………………………………………………..………………… 3.1.1.3.2.2 Fertilización fosfórica……………………………………………………………………………………
3.1.1.3.2.3 Fertilización potásica……………………………………………………………….………………….. 3.1.1.4. Aplicación del modelo de producción………………………………………….……………………………………
3.1.1.4.1. Fecha de plantación…………………………………………………………………………..…………………… 3.1.1.4.2. Fecha de senescencia……………………………………………………….……………..………………………
3.1.1.4.3. Agua neta disponible……………………………………………………………………..………………………..
3.1.1.4.4. Radiación global………………………………………………………………….…………………………………..
3.1.1.4.5. Estimación del rendimiento potencial del cultivo en la CH Duero…………………………….
3.1.2. Superficie potencial de cultivo de pataca……………………………………………………………………………………. 3.1.2.1. Superficie de barbecho y otras tierras agrícolas no ocupadas en la CH Duero…………………..
3.1.2.2. Restricciones a la distribución potencial de pataca………………………………………………………….. 3.1.2.2.1. Limitaciones edafológicas………………………………………………………………………………………..
3.1.2.2.2. Limitaciones climáticas…………………………………………………………………………………………….
3.1.2.2.3. Limitaciones topográficas – pendiente…………………………………………………………………….
3.1.2.2.4. Limitaciones logísticas ‐ superficie aprovechable………………………….………………………… 3.1.2.2.5. Superficie potencial de cultivo de pataca considerando el total de las restricciones..
3.1.2.3. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en las tierras de barbecho de regadío………………………………………………………………………………………………………………………………………….
3.1.3. Patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria…………………………………………….. 3.1.4. Costes de cultivo de pataca………………………………………………………………………………………………………….
3.1.4.1. Costes agrícolas del cultivo de pataca……………………………………………………………………………… 3.1.4.2. Costes logísticos de la biomasa…………………………………………………………………………………………
3.1.4.3. Costes de transformación y estructurales…………………………………………………………………………
3.1.4.4. Ahorro de costes por la utilización de las vinazas como fertilizante..………………………………..
3.1.4.5. Coste final de producción de bioetanol.……………………………………………………………………………
3.1.5. Beneficios fiscales del cultivo de pataca para su aprovechamiento energético…………………………… 3.1.5.1. Recaudación por impuestos sobre los trabajadores: cotizaciones a la Seguridad Social (SS) e IRPF……………………………………………………………………………………………………………………………………..
3.1.5.2. Recaudación por impuestos sobre los productos consumidos en la fase agrícola de la producción de etanol a partir de tubérculos de pataca………………………………………………………………… 3.1.5.3. Recaudación por el impuesto sobre sociedades………………………………………………………………. 3.1.5.4. Ahorro para el Estado de la prestación por desempleo de la mano de obra contratada….. 3.2. Localización óptima de la planta de producción de bioetanol…………………………………………………………………. 3.2.1. Puntos candidatos a la ubicación de la planta de producción de bioetanol………………………………….
3.2.2. Valores límite de rendimiento de cultivo y distancia de transporte para la viabilidad económica de la producción de bioetanol……………………………………………………………………………………………………………….
3.2.3. Ubicación‐asignación de la planta de producción de bioetanol…………………………………………………… 3.2.3.1. Selección de las áreas de producción de cultivo de pataca (puntos de demanda)………….… 3.2.3.2. Proceso de ubicación‐asignación de los puntos de demanda para la localización óptima de la planta de bioetanol……………………………………………………………………………………………………………… 3.2.4. Rutas óptimas de suministro y patrón de distribución del cultivo de pataca………………………………..
109 109 109 113 115 116 116 117 117 120 121 123 123 123 126 128 128 130 130 130 131 132 133 134 134 136 138 145 145 149 152 152 153 154 154 155 155 155 157 157 163 165 165 166 167 4. DISCUSIÓN 4.1. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca…………………………………………………………………….. 4.1.1. Elaboración del modelo de producción……………………………………………………………………………………….. 4.1.2. Análisis de la influencia de los parámetros de manejo del cultivo sobre el rendimiento de tubérculos de pataca……………………………………………………………………………………………………………………………. 4.1.2.1. Efecto de la densidad de plantación sobre el rendimiento en tubérculos de pataca………… 4.1.2.2. Efecto de la dosis de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento de tubérculos de pataca………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 4.1.2.3. Efecto de la interacción entre la densidad de plantación y la dosis de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento de tubérculos de pataca…………………………………………………………. 4.1.2.4. Efecto de la dosis de fertilización fosfórica y potásica sobre el rendimiento de tubérculos de pataca……………………………………………………………………………………………………………………………………… 4.1.3. Aplicación del modelo de producción a la zona de estudio…………………………………………………………. 4.1.3.1. Fecha de siembra…………………………………………………………………………………………………………….. 4.1.3.2. Fecha de senescencia………………………………………………………………………………………………………. 4.1.3.3. Disponibilidad de agua…………………………………………………………………………………………………….. 4.1.3.4. Radiación global interceptada…………………………………………………………………………………………. 4.1.4. Superficie potencial de pataca……………………………………………………………………………………………………. 4.1.4.1. Limitaciones por el uso del suelo…………………………………………………………………………………….. 4.1.4.2. Limitaciones edafológicas………………………………………………………………………………………………… 4.1.4.3. Limitaciones climáticas……………………………………………………………………………………………………. 4.1.4.4. Limitaciones por pendiente y Espacios Naturales Protegidos…………………………………………… 4.1.4.5. Limitaciones logísticas……………………………………………………………………………………………………… 4.1.4.6. Superficie y rendimiento potenciales de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero tras la aplicación de las limitaciones……………………………………………………………………………………………………. 4.1.5. Patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria…………………………………………….. 4.1.6. Costes de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca……………………………………………….. 4.1.6.1. Costes del cultivo de pataca…………………………………………………………………………………………….. 4.1.6.2. Costes logísticos………………………………………………………………………………………………………………. 4.1.6.3. Costes de transformación y otros costes…………………………………………………………………………. 4.1.6.4. Ahorro de costes por la utilización de las vinazas como fertilizante..……………………………….. 4.1.6.5. Coste final de la producción de bioetanol………………………………………………………………………… 4.1.7. Beneficios fiscales de la producción de bioetanol de tubérculos de pataca…………………………………. 3
4.1.7.1. Empleo generado mediante una planta de producción de 30.000 m /año de bioetanol en base al cultivo de pataca………………………………………………………………………………………………………………. 4.1.7.2. Impactos económicos para el Estado por el cultivo de pataca para la producción de bioetanol………………………………………………………………………………………………………………………………………. 4.2. Localización óptima de la planta de bioetanol………………………………………………………………………………………… 4.2.1. Selección de candidatos………………………………………………………………………………..……………………………. 4.2.2. Valores límite de rendimiento del cultivo y distancia de transporte……………………………………………. 4.2.3. Ubicación‐asignación de la planta de producción de bioetanol…………………………………………………… 173 173 177 177 177 178 178 178 179 180 181 184 185 185 186 186 187 189 189 191 192 192 194 195 197 198 198 199 200 202 202 205 206 5. CONCLUSIONES 211 6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 215 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1.2‐1 Figura 1.2‐2 Figura 1.2‐3 Evolución de la producción mundial de etanol……………………………….…………………………………………… Producción mundial de etanol (M litros) por región/país y año en el periodo 2007‐2012…………….
Producción y consumo de etanol (Millones de litros) en los principales países productores de la Unión Europea……………………………………………………………………………………………………………………………..
Figura 1.2‐4 Consumo de los principales países consumidores de etanol (M litros) por país y año en el periodo 2006‐2012……………………………………………………………………………………………………………………… Figura 1.2‐5 Evolución del origen del bioetanol comercializado en España…………………………………………………….. Figura 1.2‐6 Objetivos del PER 2011‐2020 de consumo de bioetanol/bioETBE……………………………………………….. Figura 1.2‐7 Esquema básico de los procesos en las vías de obtención de bioetanol………………………………………. Figura 1.4‐1 Localización de las plantas de producción de bioetanol en España y su capacidad de producción en millones de litros……………………………………………………………………………………………………………………. Figura 1.4‐2 Localización de las plantas de producción de biodiesel en producción en España……..................... Figura 1.4‐3 Evolución del precio (€/t) de diferentes materias primas para la producción de biocarburantes….
Figura 1.4‐4 Variación interanual (%) del precio de diferentes materias primas para la producción de biocarburantes……………………………………………………………………………………………………………………………. Figura 1.5‐1 Plantación de pataca (variedad K‐8) en estado de floración en Madrid…………………….………………….
Figura 1.5‐2 Planta de pataca en estado de senescencia de las hojas y detalle de raíces y tubérculos de la veriedad Violeta de Rennes………………………………………………………………………………………………………….
Figura 1.5‐3 Estructura química de la inulina………………………………………………………………………………………………….. Figura 1.5‐4 Esquema de cuatro posibilidades de obtención de etanol a partir de tubérculos de pataca…………
Figura 1.7‐1 Representación gráfica de datos ráster (izquierda) y vectorial (derecha) de la ocupación del suelo en un territorio………………………………………………………………………………………………………………….. Figura 1.7‐2 Rendimientos energéticos potenciales de las materias primas para la producción de biocarburantes de primera generación en las tierras arables de Europa según el estudio de Fischer et al. (2010)…………………………………………………………………………………………………………………….. Figura 1.7‐3 Rendimiento potencial de gramíneas C3 (kg/ha) según el modelo GWSI para situaciones de agua no limitantes………………………………………………………………………………………………………………………………..
Figura 1.7‐4 Etapas para el cálculo del potencial de biomasa compatible con el medio ambiente según el estudio de la EEA, 2010………………………………………………………………………………………………………………..
Figura 1.7‐5 Distribución final hipotética de cultivos energéticos y potencial de bioenergía en España en 2030 según el estudio de la EEA, 2010………………………………………………………………………………………… Figura 1.7‐6 Localización de las plantas de producción de etanol en el noroeste de España según el estudio de Hellmann y Verburg (2011)……………………………………………………………………………………….…………….
Figura 1.7‐7 Biomasa potencial disponible en base a cultivos energéticos herbáceos y leñosos sobre tierras agrícolas……………………………………………………………………………………………………………………………………….
Figura 1.7‐8 Potencial de biomasa lignocelulósica en base a cultivos energéticos a escala comarcal……………….
Figura 1.7‐9 Esquema del sistema de distribución del etanol…………………………………………………………………………..
Figura 1.8‐1 Mapa fisiográfico de la Cuenca Hidrográfica del Duero……………………………………………..................... Figura 1.8‐2 Clasificación agroclimática de Papadakis de la Cuenca Hidrográfica del Duero……………………………. Figura 1.8‐3 a) Precipitación anual (mm); b) temperatura media anual en la Cuenca Hidrográfica del Duero….
Figura 1.8‐4 Diagrama ombrotérmico de la Cuenca Hidrográfica del Duero……………………………………………………. Figura 2.1‐1 Modelo en ArcGIS para estimar la fecha de plantación……………………………………………………………….. Figura 2.1‐2 Modelo en ArcGIS para estimar la fecha de senescencia………………………………………………………………
Figura 2.1‐3 Mapa de la Dotación Unitaria máxima neta (DUmnGeneral) para el riego del los cultivos no incluidos en el Anexo 9 de la normativa del Plan Hidrológico 2009 en la Cuenca Hidrográfica del Duero…… Figura 2.1‐4 Modelo Digital de Elevaciones (MDE) de la Cuenca Hidrográfica del Duero………………………………….
Figura 2.1‐5 Esquema metodológico de la estimación de la producción potencial de tubérculos de pataca en la CH Duero……………………………………………………………………………………………………………………..…………..
Figura 2.1‐6 Esquema metodológico para la elaboración del patrón de distribución del cultivo……………………… Figura 2.1‐7 Cronograma propuesto de las labores requeridas para el cultivo de pataca del protocolo de auto‐siembra en la zona de estudio……………………………………………………………………………………………..
Figura 2.1‐8 Cronograma propuesto de las labores requeridas para el cultivo de pataca del protocolo de plantación anual en la zona de estudio……….…………………………………………………………………………….… Figura 2.1‐9 Esquema del modelo logístico considerado para el suministro de biomasa del cultivo de pataca a la planta de producción de bioetanol……………………………………………………………………………………….. Figura 2.1‐10 Tramo autonómico de la integración del Impuesto de Venta a Minoristas de Determinados Pág 4 5 6 6 9 9 11 13 14 15 15 17 18 25 26 33 38 39 40 41 42 43 44 48 50 51 52 52 66 67 70 74 76 79 82 83 88 96 v ÍNDICE DE FIGURAS Hidrocarburos (IVMDH) en el Impuesto Especial de Hidrocarburos (IEH)…………………………………….. Figura 2.1‐11 Composición del precio de los carburantes en Abril 2013……………………………………………………………. 97 Figura 2.2‐1 Metodología seguida para la localización óptima de la planta de producción de bioetanol…………. 105 Figura 3.1‐1 Localización de las parcelas experimentales del cultivo de pataca y de las estaciones meteorológicas y radiométricas de la matriz de datos…………………………………………………………………. 110 Figura 3.1‐2 Gráfico de dispersión de los datos del modelo de producción…………………………………………………….. 114 Figura 3.1‐3 Localización de las parcelas para la validación del modelo de producción y las estaciones meteorológicas asociadas……………………………………………………………………………………………………………. 115 Figura 3.1‐4 Gráficos de medias de rendimiento normalizado por categoría de densidad de plantación………... 117 Figura 3.1‐5 Gráficos de medias de rendimiento de tubérculos de pataca por nivel de fertilización nitrogenada…………………………………………………………………………………………………………………………………. 118 Figura 3.1‐6 Gráfico de medias de rendimiento en la interacción dosis de fertilización (2 categorías) – Densidad plantación (2 categorías). ……………………………………………………………………………………………. 120 Figura 3.1‐7 Gráfico de medias de rendimiento de tubérculos de pataca por nivel de fertilización fosfórica…… 121 Figura 3.1‐8 Gráfico de medias de rendimiento de tubérculos de pataca por nivel de fertilización potásica…… 122 Figura 3.1‐9 Fecha de plantación estimada para el cultivo de pataca en la España peninsular………………………… 124 Figura 3.1‐10 Fecha de plantación estimada para el cultivo de pataca en la CH Duero……………………………….…….. 124 Figura 3.1‐11 Fecha de senescencia de las variedades tardías de pataca en la España peninsular…………………….. 125 Figura 3.1‐12 Fecha de senescencia de las variedades tardías de pataca en la CH Duero………………………………….. 125 Figura 3.1‐13 Mapa de la precipitación efectiva en el periodo plantación‐senescencia de las variedades tardías de pataca en la zona de estudio..………………………………………………………………………………………………… 126 Figura 3.1‐14 Mapa del agua neta disponible (mm) para las variedades tardías de pataca en la zona de estudio considerando la Dotación Unitaria máxima neta…………………………………………………………………………. 127 Figura 3.1‐15 Mapa de la radiación global en el periodo emergencia‐senescencia de las variedades tardías de pataca en la zona de estudio……………………………………………………………………………………………………….. 128 Figura 3.1‐16 Mapa del rendimiento de tubérculos de variedades tardías de pataca en peso seco según el modelo de producción………………………………………………………………………………………………………………… 129 Figura 3.1‐17 Mapa del rendimiento de tubérculos de variedades tardías de pataca en peso fresco con el 80% de humedad según el modelo de producción……………………………………………………………………………… 129 Figura 3.1‐18 Superficie de barbecho en regadío a escala municipal en la CH Duero………………………………………… 130 Figura 3.1‐19 pH del suelo en la CH Duero según la base de datos de Rodríguez et al (2009)……………………………. 131 Figura 3.1‐20 Mapa de la textura del suelo según el Mapa de Suelos de CyL…………............................................. 132 Figura 3.1‐21 Temperatura media de mínimas a fecha 1 de Mayo en la CH Duero……………………………………………. 133 Figura 3.1‐22 Mapa de pendientes de la CH Duero…………………………………………………………………………………………… 134 Figura 3.1‐23 Superficie arable de regadío eliminada como superficie potencial por las restricciones consideradas en la CH Duero………………………………………………………………………………………………………. 135 Figura 3.1‐24 Mapa del rendimiento medio en tubérculos de variedades tardías de pataca en los polígonos del SIOSE de superficie arable en regadío……………………………………………………………………………………. 136 Figura 3.1‐25 Mapa de la producción potencial de tubérculos de variedades tardías de pataca a escala municipal en la superficie de barbecho en regadío de la CH Duero……………………………………………… 137 Figura 3.1‐26 Localización de las industrias azucareras en el Norte de la Península Ibérica en 2004…………………. 138 Figura 3.1‐27 Grado de ocupación de la remolacha respecto la superficie de regadío total en los municipios alrededor de la azucarera de Miranda de Ebro……………………………………………………………………………. 141 Figura 3.1‐28 Centroides municipales de la superficie de regadío según el SIOSE y las rutas óptimas de suministro hasta la planta de Miranda de Ebro……………………………………………………………………………. 142 Figura 3.1‐29 Grado de ocupación de la remolacha azucarera respecto la superficie de cultivos herbáceos en regadío en función de la distancia de transporte por carretera hasta la azucarera de Miranda de Ebro…………………………………………………………………………………………………………………………..................... 143 Figura 3.1‐30 Curva logística resultado del ajuste del patrón de distribución del cultivo…………………………………… 143 Figura 3.2‐1 Red de carreteras de la CH Duero……………………………………………………………………………………………….. 157 Figura 3.2‐2 Mapa de los elementos que constituyen los requerimientos técnicos en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Puntos de conexión eléctrica….………………….. 158 Figura 3.2‐3 Mapa de los elementos que constituyen los requerimientos técnicos en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Elementos de abastecimiento hídrico…..……. 158 Figura 3.2‐4 Mapa de los elementos que constituyen los requerimientos/restricciones en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Núcleos de población y estaciones de ferrocarril……………………………………………………………………………………………………………………………………. 159 Figura 3.2‐5 Mapa de los elementos que constituyen las restricciones en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Espacios Naturales Protegidos…………………………….…..…………. 159 Figura 3.2‐6 Distancias euclídeas del territorio en la CH Duero a los requerimientos técnicos de la planta de bioetanol expresado en metros: a) Subestaciones eléctricas; b) Líneas de media tensión.………….. 160 vi
ÍNDICE DE FIGURAS Figura 3.2‐7 Figura 3.2‐8 Figura 3.2‐9 Figura 3.2‐10 Figura 3.2‐11 Figura 3.2‐12 Figura 3.2‐13 Figura 3.2‐14 Figura 4.1‐1 Figura 4.1‐2 Figura 4.1‐3 Figura 4.1‐4 Figura 4.1‐5 Figura 4.1‐6 Figura 4.1‐7 Figura 4.1‐8 Figura 4.1‐9 Figura 4.1‐10 Figura 4.1‐11 Figura 4.1‐12 Figura 4.2‐1 Distancias euclídeas del territorio en la CH Duero a los requerimientos técnicos de la planta de bioetanol expresado en metros: a) Elementos de abastecimiento hídrico; b) Estaciones de FFCC. Distancias euclídeas del territorio en la CH Duero a las restricciones de la planta de bioetanol expresado en metros: a) Núcleos urbanos; b) ENP..……………………………………………………………...……. Mapa de intersecciones de carreteras principales y de puntos candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol………………………………………………………………………………………………………………………
Relación entre el rendimiento en biomasa de tubérculos del cultivo de pataca y la distancia de transporte a la planta para que la agroindustria resulte económicamente viable……..………………… Mapa de la superficie potencial de cultivo de pataca y la superficie restringida por factores edafoclimáticos y de rendimiento mínimo………………………………………………………………………………….. Localización de los puntos de demanda municipal y el potencial de producción de tubérculos…… Localización óptima de la planta de bioetanol y asignación de los puntos de demanda en 25 km..
Rutas óptimas de suministro desde los centroides municipales asignados hasta la planta de bioetanol…………………………………………………………………………………………………………………………………….. Relación entre el total de biomasa producida en materia seca y la radiación PAR acumulada interceptada por dos variedades de pataca en Wageningen (Holanda)…........................................ Eficiencia en el Uso del Agua de la pataca en función de la cantidad de agua disponible de las experiencias recopiladas………………………………………………………………………………………………………………
Mapa de la fecha recomendada de siembra para el maíz y otros cultivos sensibles a heladas en la CH Duero…………………………………………………………………………………………………………………………………. Mapa de la fecha recomendada de fin de ciclo para el maíz y otros cultivos sensibles a heladas en la CH Duero……………………………………………………………………………………………………………………………..
Precipitación total en el ciclo de cultivo de variedades tardías de pataca en la CH Duero…………….
Mapa del agua neta disponible para las variedades tardías en la zona de estudio considerando la Dotación Unitaria máxima neta para la remolacha………………………………………………………………….. Mapa del rendimiento medio en tubérculos de variedades tardías de pataca en los polígonos del SIOSE de superficie arable en regadío considerando la Dotación unitaria máxima para la remolacha azucarera…………………………………………………………………………………………………………………… Digitalización de la superficie arable en regadío de las diferentes bases de datos cartográficas de usos del suelo en una zona aleatoria de Castilla y León en comparación con una Ortofoto del PNOA……………………………………………………………………………………………………………………………………………
Periodo libre de heladas entre la última helada de primavera y la primera de otoño en la CH Duero………………………………………………………………………………………………………………………………………….. Mapa de los Espacios Naturales Protegidos en la CH Duero sobre la superficie arable en regadío (SIOSE)………………………………………………………………………………………………………………………………………… Evolución de la superficie de barbecho y otras tierras no ocupadas en España y en Castilla y León………………………………………………………………………………………………………………………………………….... Evolución de la superficie de cultivo de remolacha azucarera de regadío en las provincias del norte de España en el periodo 1996‐2011…………………………………………………………………………………… Localización de las refinerías de petróleo en España y su capacidad de refino en barriles por día (BPD)…………………………………………………………………………………………………………………………………………… 161 162 163 164 165 166 167 168 174 176 179 180 181 183 184 185 187 188 191 192 204 vii
ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1.2‐I Tabla 1.2‐II Tabla 1.2‐III Tabla 1.5‐I Tabla 1.5‐II Tabla 1.6‐I Tabla 1.7‐I Tabla 1.8‐I Tabla 1.8‐II Tabla 2.1‐I Tabla 2.1‐II Tabla 2.1‐III Tabla 2.1‐IV Tabla 2.1‐V Tabla 2.1‐VI Tabla 2.1‐VII Tabla 2.1‐VIII Tabla 2.1‐IX Tabla 2.1‐X Tabla 2.1‐XI Tabla 2.1‐XII Tabla 2.1‐XIII Tabla 2.1‐XIV Tabla 2.1‐XV Tabla 2.1‐XVI Tabla 3.1‐I Tabla 3.1‐II Tabla 3.1‐III Tabla 3.1‐IV Tabla 3.1‐V Tabla 3.1‐VI Tabla 3.1‐VII Tabla 3.1‐VIII Tabla 3.1‐IX Tabla 3.1‐X Producción de etanol (millones de litros) en 2011 de los diez países con mayor volumen de producción……………………………………………………………………………………………………………………………..... Perspectivas del mercado de biocarburantes en la Unión Europea en el periodo 2009‐2020 expresado en miles de millones de litros (103 Ml)…………………………………………………………………….. Balance del bioetanol en España en 2011 en millones de litros………………………………………………… Coeficientes de cultivo (Kc) de pataca de cada etapa y su duración según Ballesteros (1988) y Baldini (2011)……………………………………………………………………………………………………………………………. Extracciones de macronutrientes en la cosecha de pataca (expresado en kg por tonelada de tubérculo producida en materia seca) según diversos autores…………………………………………………. Principales parámetros relacionados con el desarrollo del cultivo de la pataca empleados en el modelo CSS para estimar el rendimiento de biomasa mediante el cultivo de pataca………………... Resumen del potencial total disponible de biomasa en España según estudio del IDAE (2011)… Superficie, población y núcleos urbanos de la Cuenca Hidrográfica del Duero………………………….. Superficie agrícola por grupos de cultivo y los cultivos principales de cada grupo en la CH Duero……………………………………………………………………………………………………………………………………….. Referencias bibliográficas de experiencias de cultivo de pataca y estaciones meteorológicas para la construcción del modelo de producción……………………………………………………………………….. Coeficientes de eficiencia en la aplicación de cada tipo de riego………………………………………………. Referencias bibliográficas de experiencias de cultivo de pataca y estaciones meteorológicas para la validación del modelo de producción……………………………………………………………………………. Dotación máxima neta por comarca agraria para la remolacha azucarera y unitaria máxima neta comarcal para el resto de cultivos no contemplados en el Anexo 9 de la Normativa del Plan Hidrológico 2009 de la Demarcación Hidrográfica del Duero ……………………………………………. Categorías de la superficie arable en regadío establecidas por la base de datos SIOSE consideradas potenciales para el cultivo de pataca………………………………………………………………….. Parámetros considerados para la estimación del coste horario de la maquinaria logística para el transporte de la biomasa a la planta de las tres operaciones logísticas…..…………………………….. Resumen de los parámetros y consideraciones en la logística de suministro de biomasa para el cálculo de costes………………………………………………………………………………………………………………………. Precios pagados por los agricultores por tipo de fertilizante…………………………………………………….. Grupos de cotización y bases diarias por jornadas reales en el Sistema para Trabajadores por Cuenta Ajena Agrarios………………………………………………………………………………………………………………. Variación en la cotización empresarial por contingencias comunes en el periodo 2012‐2031 establecida por la Ley 28/2011…………………………………………………………………………………………………. Cotizaciones empresariales y personales a la SS por tipo de cotización…………………………………….. Salario bruto anual e IRPF calculados para cada categoría de trabajador………………………………….. Consumo combustible en las operaciones agrícolas del protocolo de cultivo de auto‐siembra…. Consumo combustible en las operaciones agrícolas del protocolo de cultivo de plantación anual…………………………………………………………………………………………………………………………………………. Consumo combustible en las operaciones logísticas de transporte de la biomasa a planta………. Duración de la prestación por desempleo en función del periodo de cotización………………………. Fecha de senescencia y temperatura mínima media de las referencias bibliográficas recopiladas para el modelo de producción por variedad/clon………………………………………………….. Matriz de datos para la elaboración del modelo de producción de pataca……………………………….. Resumen de los coeficientes de la regresión lineal múltiple por pasos del modelo de producción……………………………………………………………………………………………………………………………….. Resultados de la regresión lineal múltiple del modelo de producción con las variables estadísticamente significativas…………………………………………………………………………………………………. Variables excluidas del modelo de producción en base a la regresión lineal múltiple por pasos.. Valores para la validación del modelo de producción……………………………………………………………….. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y Densidad plantación………………………………………………………………………………………………………………………………... Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Densidad plantación………………………. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y nivel de fertilización nitrogenada…………………………………………………………………………………………………………… Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Nivel de fertilización nitrogenada…… Pág.
4 7 8 19 21 32 43 49 53 58 60 63 69 72 87 89 91 93 93 94 94 95 95 96 98 109 111 113 113 114 116 116 117 118 118 viii
ÍNDICE DE TABLAS Tabla 3.1‐XI Tabla 3.1‐XII Tabla 3.1‐XIII Tabla 3.1‐XIV Tabla 3.1‐XV Tabla 3.1‐XVI Tabla 3.1‐XVII Tabla 3.1‐XVIII Tabla 3.1‐XIX Tabla 3.1‐XX Tabla 3.1‐XXI Tabla 3.1‐XXII Tabla 3.1‐XXIII Tabla 3.1‐XXIV Tabla 3.1‐XXV Tabla 3.1‐XXVI Tabla 3.1‐XXVII Tabla 3.1‐XXVIII Tabla 3.1‐XXIX Tabla 3.1‐XXX Tabla 3.1‐XXXI Tabla 3.1‐XXXII Tabla 3.1‐XXXIII Tabla 3.1‐XXXIV Tabla 3.1‐XXXV Tabla 3.2‐I Tabla 4.1‐I Tabla 4.1‐II Tabla 4.1‐III Tabla 4.1‐IV Tabla 4.1‐V Tabla 4.1‐VI Tabla 4.1‐VII Tabla 4.1‐VIII Resultado del ANOVA multifactorial de la influencia en el rendimiento de cultivo de la interacción entre nivel de fertilización (2 categorías) y densidad de plantación (2 categorías)…. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y nivel de fertilización fosfórica………………………………………………………………………………………………………………… Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Nivel de fertilización fosfórica………… Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y nivel de fertilización potásica………………………………………………………………………………………………………………….
Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Nivel de fertilización potásica………….
Reducción de la superficie potencial de cultivo de pataca por la aplicación de las restricciones consideradas en la CH Duero……………………………………………………………………………………………………..
Agrupación de municipios en radios de 5 km (hasta 25 km) desde la azucarera de Miranda de Ebro con los datos de superficie de cultivos herbáceos en regadío, superficie de remolacha azucarera y grado de ocupación en el año 2004 y distancia por carretera estimada ………………… Agrupación de municipios en radios de 5 km (25‐50 km) desde la azucarera de Miranda de Ebro con los datos de superficie de cultivos herbáceos en regadío, superficie de remolacha azucarera y grado de ocupación en el año 2004 y distancia por carretera estimada ………………… Promedios del grado de ocupación de remolacha y distancia por carretera desde la azucarera hasta los centroides agrupados en rangos de distancias rectas de 5 km…………………………………….
Coste de las operaciones y materiales exclusivos del primer año de cultivo de pataca en regadío y herbicida de final del cultivo según el protocolo de auto‐siembra…….………………………. Coste de las operaciones y materiales de todos los años de cultivo de pataca en regadío, incluida la mano de obra con el protocolo de auto‐siembra……………………………………………………… Costes de producción de pataca en regadío con el protocolo de plantación anual…………………….
Resumen de costes de producción de tubérculos de pataca a pie de parcela mediante las dos estrategias de cultivo……………………………………………………………………………………………………………….. Carga de trabajo anual y costes horarios de la maquinaria de la logística de la biomasa……………
Costes de transporte de las pacas de biomasa aérea y tubérculos……………………………………………. Resumen de los costes de producción de pataca en base al protocolo de cultivo con auto‐
siembra……………………………………………………………………………………………………………………………………..
Resumen de los costes de producción de pataca en base al protocolo de cultivo con plantación anual………………………………………………………………………………………………………………………………………….
Desglose de costes de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca considerando la biomasa aérea como fuente energética para el calor de proceso… …………………………………………..
Cantidad de Unidades de Fertilización (UF) producidas en una planta de bioetanol de pataca a partir de las vinazas producidas y ahorro por su utilización como fertilizante…………………………… Resumen de los costes y precio de venta estimado del bioetanol en planta………………………………
Cotización empresarial a la Seguridad Social (SS) por los trabajadores por tipo de contribución y categoría de trabajador…………………………………………………………………………………………………………..
Contribución del trabajador a la SS e IRPF por los trabajadores por tipo de cotización y categoría de trabajador……………………………..………………………………………………………………………………
Recaudación vía impuestos de los productos consumidos en la producción de pataca…………….. Prestación por desempleo evitada por la contratación de la mano de obra para el cultivo de pataca y la logística de suministro de la biomasa a la planta…………………………………………………….. Resumen de los beneficios fiscales por la producción de bioetanol en base al cultivo de pataca.
Producción potencial de tubérculos de pataca en los municipios asignados a la localización de la planta de bioetanol según la productividad en base a la DUmnGeneral……………………………………. Matriz de correlaciones bivariadas entre las variables consideradas en el modelo de producción……………………………………………………………………………………………………………………………….. Eficiencia en el Uso del Agua a diferentes dosis de riego aplicadas en los trabajos de Fernández et al. (1991) y Conde (1993)……………………………………………………………………………………………………… Costes de transformación de bioetanol a partir de diferentes materias primas según diferentes autores………………………………………………………………………………………………………………………………………
Comparativa de los costes de producción del bioetanol de cereales según MITYC e IDAE, (2011) y del bioetanol a partir de tubérculos de pataca estimado en esta Tesis……………………….. Estimación del valor económico de las vinazas resultantes de la producción de bioetanol a partir de pataca según el precio medio por Unidad de Fertilización…………………………………………..
Empleo directo generado con la puesta en producción de 5.522 ha para el suministro de biomasa a una planta de bioetanol de 30.000 m3/año……………………………………………………………… Desglose del empleo directo del sector de energías renovables por tecnología en 2005‐2011.… Ingresos y costes evitados por el cultivo de pataca para la producción de bioetanol………………… 119 120 121 122 122 135 139 140 142 145 146 147 148 149 150 151 151 152 153 153 154 154 155 156 156 169 175 175 196 196 197 199 200 201 ix
ABREVIATURAS EMPLEADAS AAJ: Análisis Analítico Jerárquico CCRR: Comunidad de Regantes CE: Comisión Europea CH Duero: Cuenca Hidrográfica del Duero CyL: Castilla y León DDP: Días Después de la Plantación DUmn: Dotación Unitaria máxima neta EMC: Evaluación Multi‐Criterio ENP: Espacio Natural Protegido ETP: Evapotranspiración Potencial EUA: eficiencia en el uso del agua GEI: Gases de Efecto Invernadero H: Humedad HCF: Hidratos de Carbono Fermentables IEH: Impuesto Especial de Hidrocarburos IRPF: Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas IS: Impuesto sobre Sociedades JCyL: Junta de Castilla y León LD: transporte de larga distancia MAGRAMA: Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente MDE: Modelo Digital de Elevaciones PAC: Política Agrícola Común PAR: radiación fotosintéticamente activa PER: plan nacional de energías renovables PH CH Duero: Plan Hidrológico de la Cuenca Hidrográfica del Duero RD: Real Decreto RDL: Real Decreto Ley RUE: eficiencia en el uso de la radiación SIG: Sistema de Información Geográfica SIOSE: Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España SS: Seguridad Social TEP: toneladas equivalentes de petróleo T mf: toneladas de materia fresca T ms: toneladas de materia seca UDA: Unidad de Demanda Agraria UE: Unión Europea UF: unidades fertilizantes VR: Violeta de Rennes x LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA (Helianthus tuberosus L.) EN LA CUENCA DEL DUERO RESUMEN El objetivo del presente trabajo es determinar la localización óptima de una planta de producción de 30.000 m3/año de bioetanol a partir de tubérculos de pataca (Helianthus tuberosus L.) cultivada en regadío, en tierras de barbecho de la Cuenca Hidrográfica del Duero (CH Duero). A partir de datos bibliográficos se elaboró un modelo de producción de pataca en base a una ecuación de regresión que relaciona datos experimentales de rendimientos de variedades tardías con variables agroclimáticas. Se obtuvo una función de producción basada en la cantidad de agua disponible (precipitación efectiva + dosis de riego) y en la radiación global acumulada en el periodo emergencia‐senescencia del cultivo. Se estimó la superficie potencial de cultivo de pataca en la CH Duero a partir de la superficie arable en regadío cartografiada por el Sistema de Ocupación del Suelo (SIOSE), aplicando, mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG), unas restricciones climáticas, edafológicas, topográficas y logísticas, en base a los requerimientos del cultivo. La proporción de superficie de regadío restringida se cuantifica a escala municipal con el fin de calcular la superficie de barbecho en regadío apta para el cultivo de pataca. Utilizando bases de datos georreferenciadas de precipitación, radiación global, y la dotación de agua para el riego de cultivos no específicos establecida en el Plan Hidrológico de la Cuenca del Duero a escala comarcal, se estimó la producción potencial de tubérculos de pataca sobre la superficie de barbecho de regadío según el modelo de producción elaborado. En las 53.360 ha de barbecho en regadío aptas para el cultivo de pataca se podrían producir 3,8 Mt de tubérculos al año (80% de humedad) (761.156 t ms/año) de los que se podría obtener 304.462 m3/año de bioetanol, considerando un rendimiento en la transformación de 12,5 kg mf/l de etanol. Se estiman los costes de las labores de cultivo de pataca así como los costes de la logística de suministro a una planta de transformación considerando una distancia media de transporte de 25 km, en base a las hojas de cálculo de utilización de aperos y maquinaria agrícola oficiales del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente (MAGRAMA). Considerando el balance de costes asociados a la producción de bioetanol (costes de transformación, distribución y transporte del producto, costes estructurales de la planta, ahorro de costes por la utilización de las vinazas generadas en el proceso como fertilizante y un beneficio industrial), se ha estimado que el coste de producción de bioetanol a partir de tubérculos de pataca asciende a 61,03 c€/l. Se calculan los beneficios fiscales para el Estado por el cultivo de 5.522 ha de pataca que suministren la materia prima necesaria para una planta de bioetanol de 30.000 m3/año, en concepto de cotizaciones a la Seguridad Social de los trabajadores, impuestos sobre el valor añadido de los productos consumidos, impuesto sobre sociedades y ahorro de las prestaciones por desempleo. Se obtuvieron unos beneficios fiscales de 10,25 c€ por litro de bioetanol producido. El coste de producción de bioetanol depende del rendimiento de tubérculos por hectárea y de la distancia de transporte desde las zonas de producción de la materia prima hasta la planta. Se calculó xi RESUMEN la distancia máxima de transporte para que el precio de coste del bioetanol producido sea competitivo con el precio de mercado del bioetanol. Como resultado se determinó que el precio del bioetanol (incluido un beneficio industrial del 15%) de la planta sería igual o inferior al precio de venta en el mercado (66,35 c€/l) con una distancia máxima de transporte de 25 km y un rendimiento mínimo del cultivo de 60,1 t mf/ha (80% H). Una vez conocido el área de influencia de la planta según la distancia de transporte máxima, se determinó la localización óptima de la planta de producción de bioetanol mediante un proceso de ubicación‐asignación realizado con SIG. Para ello se analizan los puntos candidatos a la ubicación de la planta según el cumplimiento de unos requerimientos técnicos establecidos (distancia a fuentes de suministro eléctrico y de recursos hídricos, distancia a estaciones de ferrocarril, distancia a núcleos urbanos y existencia de Espacios Naturales Protegidos) que minimizan la distancia de transporte maximizando la cantidad de biomasa disponible según la producción potencial estimada anteriormente. Por último, la superficie destinada al cultivo de pataca en el área de influencia de la planta se determina en base a un patrón de distribución del cultivo alrededor de una agroindustria. Dicho patrón se ha obtenido a partir del análisis del grado de ocupación del cultivo de la remolacha en función de la distancia de transporte a la planta azucarera de Miranda de Ebro (Burgos). El patrón resultante muestra que la relación entre el grado de ocupación del suelo por el cultivo y la distancia de transporte a la planta siguen una ecuación logística. La localización óptima que se ha obtenido mediante la metodología descrita se ubica en el municipio leonés de El Burgo Ranero, donde la producción potencial de tubérculos de pataca en la superficie de barbecho situada en un radio de acción de 25 km es de 375.665 t mf/año, superando las 375.000 t mf requeridas anualmente por la planta de bioetanol. xii ABSTRACT Jerusalem artichoke (Helianthus tuberosus L.) is a harsh crop with a high potential for biomass production. Its main use is related to bioethanol production from the carbohydrates, inulin mainly, accumulated in its tubers at the end of the crop cycle. The aerial biomass could be used as solid biofuel to provide energy to the bioethanol production process. Therefore, Jerusalem artichoke is a promising crop as feedstock for biofuel production in order to achieve the biofuels consumption objectives established by the Government of Spain (PER 2011‐2020 and RDL 4/2013) and the European Union (Directive 2009/28/EC). This work aims at the determination of the optimal location for a 30,000 m3/year bioethanol production plant from Jerusalem artichoke tubers in the Duero river basin. With this purpose, a crop production model was developed by means of a regression equation that relates experimental yield data of late Jerusalem artichoke varieties with pedo‐climatic parameters from a bibliographic data matrix. The resulting crop production model was based on the crop water availability (including effective rainfall and irrigation water supplied) and on global radiation accumulated in the crop emergence‐senescence period. The crop potential cultivation area for Jerusalem artichoke in the Duero basin was estimated using the georeferenced irrigated arable land from the “Sistema de Ocupación del Suelo” (SIOSE) of Spain. Climatic, soil, slope and logistic restrictions were considered by means of Geographic Information Systems (GIS). The limited potential growing area was then applied to a municipality scale in order to calculate the amount of fallow land suitable for Jerusalem artichoke production. Rainfall and global radiation georeferenced layers as well as data of irrigation water supply for crop production (established within the Duero Hydrologic Plan) were use to estimate the potential production of Jerusalem artichoke tubers in the suitable fallow land according to the crop production model. As a result of this estimation, there are 53,360 ha of fallow land suitable for Jerusalem artichoke production in the Duero basin, where 3.8 M t fm/year could be produced. Considering a bioethanol processing yield of 12.5 kg mf per liter of bioethanol, the above mentioned tuber potential production could be processed in 304,462 m3/year of bioethanol. The Jerusalem crop production costs and the logistic supply costs (considering an average transport distance of 25 km) were estimated according to official agricultural machinery cost calculation sheets of the Minister of Agriculture of Spain (MAGRAMA). The bioethanol production cost from Jerusalem artichoke tubers was calculated considering bioethanol processing, transport and structural costs, industrial profits as well as plant cost savings from the use of vinasses as fertilizer. The resulting bioetanol production cost from Jerusalem artichoke tubers was 61.03 c€/l. Additionally, revenues for the state coffers regarding Social Security contributions, added value taxes of consumed raw materials, corporation tax and unemployment benefit savings due to the cultivation of 5,522 ha of Jerusalem artichoke for the 30.000 m3/year bioethanol plant supply were calculated. The calculated revenues amounted to 10.25 c€/l. Bioethanol production cost and consequently the bioethanol plant economic viability are strongly related to the crop yield as well as to road transport distance from feedstock production areas to the processing plant. The previously estimated bioethanol production cost was compared to the xiii ABSTRACT bioethanol market price in order to determine the maximum supply transport distance and the minimum crop yield to reach the bioethanol plant economic viability. The results showed that the proposed plant would be economically viable at a maximum transport distance of 25 km and at a crop yield not less than 60.1 t fm/ha. By means of a GIS location‐allocation analysis, the optimal bioethanol plant location was determined. Suitable candidates were detected according to several plant technical requirements (distance to power and water supply sources, distance to freight station, and distance to urban areas and to Natural Protected Areas). The optimal bioethanol plant location must minimize the supply transport distance whereas it maximizes the amount of available biomass according to the previously estimated biomass potential production. Lastly, the agricultural area around the bioethanol plant finally dedicated to Jerusalem artichoke cultivation was planned according to a crop distribution model. The crop distribution model was established from the analysis of the relation between the sugar beet (Beta vulgaris L.) cropping area and the road transport distance from the sugar processing plant of Miranda de Ebro (Burgos, North of Spain). The optimal location was situated in the municipality of ‘El Burgo Ranero’ in the province of León. The potential production of Jerusalem artichoke tubers in the fallow land within 25 km distance from the plant location was 375,665 t fm/year, which exceeds the amount of biomass yearly required by the bioethanol plant. xiv 1. INTRODUCCIÓN INTRODUCCIÓN 1.1.
Objeto e interés del tema En el presente trabajo se establece la localización óptima de una planta de producción de 30.000 m3/año de bioetanol a partir de tubérculos de pataca (Helianthus tuberosus L.) en la Cuenca Hidrográfica del Duero (CH Duero). La obtención de la materia prima que abastece a la planta se basa en el cultivo de pataca en tierras agrícolas de barbecho en regadío para evitar la competencia y distorsión del mercado de productos alimentarios. Los objetivos específicos de esta Tesis fueron los siguientes: 1. Elaborar un modelo de producción de tubérculos de variedades tardías de pataca en base a variables agroclimáticas 2. Analizar la superficie agrícola apta para el cultivo de pataca según restricciones edafo‐
climáticas en la Cuenca Hidrográfica del Duero 3. Estimar la producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero en las tierras agrícolas de barbecho en regadío 4. Elaborar un patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria que lo procese 5. Estimar los costes de producción del cultivo y los costes logísticos de suministro de la materia prima a la planta de transformación 6. Cuantificar los ingresos económicos para el Estado asociados a la producción de bioetanol a partir del cultivo de pataca en base a impuestos sobre los trabajadores agrícolas y los productos consumidos (materias primas y combustible), impuesto sobre sociedades, así como el ahorro en subvenciones de la prestación por desempleo 7. Determinar la localización óptima de la planta de bioetanol a partir de tubérculos de pataca en base a un análisis Localización‐asignación mediante las herramientas de Sistemas de Información Geográfica La elección de la pataca como cultivo base para el presente trabajo radica en que se trata de un cultivo muy rústico con un elevado potencial de producción de biomasa. La acumulación de hidratos de carbono en sus tubérculos al final del ciclo de desarrollo (en forma de inulina principalmente), así como la posibilidad de utilizar los restos de biomasa aérea como biocombustible sólido para suministrar energía al proceso de transformación, hacen de ella una materia prima de origen renovable prometedora para la consecución de los objetivos de consumos de biocarburantes establecidos por el gobierno español (PER 2011‐2020 y RDL 4/2013) y las instituciones europeas (Directiva 2009/28/CE y 98/70/CE). En esta Tesis se plantea el cultivo de pataca en las tierras de barbecho en regadío de la CH Duero, ya que, según los Anuarios de Estadística Agroalimentaria que publica anualmente el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, la superficie de barbecho y otras tierras no ocupadas en regadío ha aumentado de 2.335 ha a 56.691 ha en el periodo 2000‐2010 en Castilla y León. Así, no sólo no se distorsiona el mercado de productos alimentarios, sino que se ofrece una alternativa a los agricultores para continuar con la actividad del sector agrícola en tierras retiradas de la producción tradicional. Además, al ser una materia prima autóctona producida en tierras agrícolas del territorio 1
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO nacional (muchas de ellas en abandono por falta de alternativa, rentabilidad y/o cuota de mercado) se generarían nuevos puestos de trabajo dinamizando la economía rural y desarrollando el sector agrícola, se mejoraría la independencia energética del exterior y se produciría un ahorro de divisas. Esta Tesis analiza la implantación de una planta de producción de bioetanol con un enfoque de tipo agroindustrial, donde existe una relación estrecha de proximidad y/o propiedad entre los productores de la materia prima y los transformadores. De esta manera se trata de garantizar en el tiempo el suministro de la materia prima y la sostenibilidad económica, social y ambiental de la industria agroenergética. Los resultados de esta Tesis así como la metodología seguida para su consecución pretenden ser útiles a agricultores, cooperativas agrícolas y posibles inversores interesados en la promoción de la biomasa como energía renovable y autóctona, al proponer una zona con buenas condiciones para la implantación de un cultivo energético prometedor y la localización óptima de su planta de transformación en bioetanol. 2
INTRODUCCIÓN 1.2.
El bioetanol como biocarburante El bioetanol se define en la Circular 1/2013 del 9/05/2013 de la CNE (CNE, 2013a) como el “alcohol etílico producido a partir de productos agrícolas o de origen vegetal, ya se utilice como tal o previa modificación o transformación química”. El bioetanol destinado a su utilización en motores de combustión interna debe cumplir unos requisitos técnicos recopilados en la norma española UNE‐EN 15376. Se emplea como biocarburante, principalmente, en base a tres formas o productos: ‐
Fórmulas E‐X: mezclas de etanol anhidro y gasolina en diferentes proporciones según se especifique en el producto. Así por ejemplo E85 representa una mezcla de 85% etanol y 15% gasolina. Las fórmulas principales son E5, E10, E25, E75 y E85. Se utilizan mayoritariamente en vehículos adaptados (FFV – Flexible Fueled Vehicles). ‐
Líquidos derivados: productos como el etil terc‐butil éter (ETBE) utilizado en mezclas con gasolina (hasta un 15%) para aumentar el índice de octanaje en vehículos convencionales. Sustituye al metil‐tercbutil éter (MTBE) de origen fósil. ‐
Etanol hidratado: mezcla de etanol y una cantidad limitada de agua (4,9% como máximo) utilizado mayoritariamente a finales del pasado siglo en Brasil, en vehículos adaptados a los requerimientos específicos del carburante. Los volúmenes de consumo y producción de bioetanol como combustible renovable y como estrategia para el ahorro de emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI) se establecen mediante diferentes objetivos marcados por normativas a distintas escalas que se describen a continuación. 1.2.1. Situación y perspectiva de la producción de etanol 1.2.1.1.
Situación mundial En el año 2011, la producción mundial de etanol alcanzó los 86.089 millones de litros, un 0,5% menos que en el año anterior pero un 403% superior a los niveles del año 2000 (Figura 1.2‐1). Esta producción equivale a 43,7 Mtep (Tabla 1.2‐I). Según F.O. Licht (2012), el 63% de dicha producción se realizó en Estados Unidos, seguido de Brasil (24,4%), China (2,4%) y Canadá (2%). En Estados Unidos, el 96,2% fue producido a partir de maíz grano (ORNL, 2011); en Brasil casi la totalidad del etanol producido procede de la caña de azúcar, mientras que en China, donde se utilizaba inicialmente granos de cereal, han trenido que recurrir a otras materias primas como la yuca (Manihot esculenta Crantz), o el sorgo dulce (Sorghum bicolor (L.) Moench) debido al continuo aumento de producción de bioetanol (O’Kray et al., 2010). Otros países productores de etanol son India (558 M litros) y Tailandia (510 M litros). Los datos de los diez países con mayor producción de etanol a nivel mundial se muestran en la Tabla 1.2‐I. España ocupa, según esta lista, la novena posición con 463 millones de litros. 3
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Evolución de la producción mundial de etanol
100.000
90.000
Millones de litros
80.000
70.000
60.000
50.000
40.000
30.000
20.000
10.000
19
75
19
76
19
77
19
78
19
79
19
80
19
81
19
82
19
83
19
84
19
85
19
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19
87
19
88
19
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19
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19
91
19
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19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
1
20 1
12
*
0
Años
Figura 1.2‐1. Evolución de la producción mundial de etanol. Fuente: F.O. Licht (2012). El dato para el año 2012 es una proyección. Tabla 1.2‐I. Producción de etanol (millones de litros) en 2011 de los diez países con mayor volumen de producción. Fuente: F.O. Licht (2012) Millones de tep* litros Estados Unidos 54.205 27.503.617 Brasil 21.020 10.665.548 China 2.100 1.065.540 Canadá 1.750 887.950 Francia 1.138 577.421 Alemania 770 390.698 India 558 283.129 Tailandia 510 258.774 España 463 234.926 Bélgica 400 202.960 Resto 3.175 1.610.995 TOTAL 86.089 43.681.559 *Considerando 0,5074 tep/m3 según MITYC (2010). País El dato proyectado para 2012 se reduce si se acude a la base de datos del Centro de datos de combustibles alternativos del Departamento de Energía de Estados Unidos (AFDC, 2013), según la cual la producción en dicho año es de 82.567 Ml. La evolución de la producción mundial de etanol según esta fuente se muestra en la Figura 1.2‐2. En ella se aprecia una reducción de la producción de etanol a nivel mundial de 2010 a 2012 de un 6,4%. Las regiones donde la reducción ha sido más intensa es en México y Centroamérica (en 2012 se produjo un 94,8% menos que en 2010) y Brasil (19,4%), mientras que se registra un aumento de producción en los países asiáticos pasando de 925 a 1.503 M litros (sin incluir a China) y en Canadá donde se incrementó de 1.350 a 1.700 Ml. 4
INTRODUCCIÓN Producción mundial de etanol por región/país y año
100.000
África
90.000
Australia Millones de litros
80.000
México & Centroamérica
70.000
Otros
60.000
South America (excepto
Brazil)
Asia (excepto China)
50.000
40.000
Canadá
30.000
China
20.000
Europa
10.000
Brasil
0
gy g
/
2007
2008
2009
2010
2011
2012
USA
Figura 1.2‐2. Producción mundial de etanol (M litros) por región/país y año en el periodo 2007‐2012. Fuente: AFDC (2013). En un estudio realizado por el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA, 2013), se prevé que la producción de etanol en los países mencionados (USA, Brasil, países europeos, Argentina, Canadá, China e Indonesia) crecerá un 40% entre el 2013 y el 2022. Concretamente en Brasil se estima un incremento del 90% en base al etanol de caña de azúcar para satisfacer el consumo nacional y las exportaciones a Estados Unidos y Europa; en Canadá el aumento del 35% se sustenta, según este estudio, con importaciones de maíz grano; en China por su parte, no se prevé una expansión de la producción de etanol por las políticas impuestas a la limitación del uso de granos de maíz y trigo para la producción de etanol. 1.2.1.2.
Situación europea En el conjunto de la Unión Europea, la producción de bioetanol en 2011 alcanzó los 4.393 Ml, un 2,9% más que en 2010 (EurObserv’ER, 2012 y 2013). Los principales países productores en 2011 fueron Francia (1.007 Ml), Alemania (770 Ml), España (463 Ml), Bélgica (400 Ml) y Reino Unido (320 Ml). En el balance entre el bioetanol producido y consumido (Figura 1.2‐3), siete países son autosuficientes: Francia (+234 Ml), España (+10 Ml), Bélgica (+305 Ml), Austria (+59 Ml), Hungría (+66 Ml), Eslovaquia (+51 Ml) y Bulgaria (+10 Ml). En cambio países como Alemania, Reino Unido, Dinamarca o Italia cuentan con un balance negativo, teniendo que importar, según estas cifras, 797 Ml, 325 Ml, 262 Ml y 227 Ml, respectivamente, a pesar de que la capacidad de producción en Europa en 2012 alcanzó, según la Asociación Europea de Productores de Etanol (ePURE, 2012), los 8.141 millones de litros. Según esta asociación, los principales países exportadores de bioetanol a Europa son Brasil, Guatemala, Pakistán, Nicaragua, Bolivia, Costa Rica, Camboya y El Salvador. Las materias primas utilizadas para la producción de etanol en Europa son mayoritariamente cereales (trigo, cebada y maíz) en un 66,7% y el resto se completa principalmente con remolacha azucarera. 5
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 1600
1400
Millones de litros
de bioetanol
1200
Producción
1000
Consumo
800
600
400
200
F
Al ran
em cia
a
Es ni a
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Re Bé ña
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Pa no U gica
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ca
0
Figura 1.2‐3. Producción y consumo de etanol (Millones de litros) en los principales países productores de la Unión Europea. Fuente: EurObserv’ER. (2013). En lo que respecta al consumo de bioetanol, la tendencia general es positiva a pesar de existir un pequeño descenso en el periodo 2011‐2012. La evolución del consumo de bioetanol en el periodo 2006‐2012 de los países europeos con un consumo mayor a 50 Ml en el año 2012 se muestra en la Figura 1.2‐4 en base a la recopilación del barómetro de biocarburantes que realiza cada año el Observatorio de Energías Renovables EurObserv’ER (EurObserv’ER 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013). Según esta fuente, el consumo de bioetanol en la UE se redujo un 0,4% en el año 2012 con respecto al 2011 pasando de 5.680 Ml a 5.656 Ml, pero el aumento en el periodo 2006‐2012 fue del 229%, consumiendo en 2006 1.718 Ml. En los años 2009 y 2010 el consumo de bioetanol fue de 4.585 Ml y 5.567 Ml, respectivamente. Para el cálculo del volumen de bioetanol consumido se ha considerado el contenido energético del bioetanol de 0,5074 tep/m3 propuesto en el PANER 2011‐
2020 (MITYC, 2010). Consumo UE de bioetanol por país y año
6.000
Irlanda
Dinamarca
Hungría
5.000
Rumanía
Millones de litros
Finlandia
4.000
República Checa
Países Bajos
Bélgica
3.000
Austria
Suecia
2.000
Polonia
Reino Unido
1.000
Italia
España
Francia
0
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Alemania
Figura 1.2‐4. Consumo de los principales países consumidores de etanol (M litros) por país y año en el periodo 2006‐2012. Fuente: EurObserv’ER. (2008‐2013) [El dato de 2012 es una estimación]. 6
INTRODUCCIÓN En cuanto a las proyecciones futuras, en el trabajo de USDA (2013) se prevé que la producción de bioetanol en Europa aumente un 60% entre 2013 y 2022. El 80% de este aumento se basa en el incremento del uso de trigo y maíz así como en un incremento de las importaciones de etanol, principalmente de Brasil. La Directiva europea 2009/28/CE establece el objetivo mínimo para el año 2020 de que el 10% de energía consumida en el transporte provenga de fuentes renovables. En el análisis de las perspectivas de mercado de los productos agrícolas realizado por la Comisión Europea (CE, 2010), se prevé que se produzcan en el año 2020, 17.200 Ml de etanol (50,3% del total de biocarburantes) del cual el 17,4% será de segunda generación, mientras las previsiones de consumo de bioetanol alcanzan los 21.800 Ml, 51,1% del total de biocarburantes. Dichas perspectivas se presentan en la Tabla 1.2‐II. Tabla 1.2‐II. Perspectivas del mercado de biocarburantes en la Unión Europea en el periodo 2009‐
2020 expresado en miles de millones de litros (103 Ml). Fuente: CE, 2010. 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Producción total biocarburantes 15,3 15,9 16,5 17,0 18,2 20,0 22,3 24,4 26,3 28,3 30,9 34,2 Etanol Etanol 2º generación 5,7 0,0 6,1 0,0 6,3 0,0 6,4 0,0 7,1 0,0 8,4 0,0 10,0 0,0 11,5 0,2 12,7 0,4 13,9 0,8 15,4 1,6 17,2 3,0 Consumo total biocarburantes 17,1 18,8 20,1 22,8 25,2 28,3 31,5 34,7 37,3 39,8 41,6 42,7 7,1 7,8 9,1 11,1 12,5 13,8 15,5 17,9 19,8 21,5 22,1 21,8 ‐1,4 ‐1,7 ‐2,8 ‐4,7 ‐5,4 ‐5,4 ‐6,4 ‐7,1 ‐7,6 ‐6,7 ‐4,6 Etanol Balance neto de etanol (producción‐consumo) ‐5,5 Por otro lado, se está debatiendo actualmente en el seno de las instituciones europeas la posibilidad de limitar la producción de biocarburantes a partir de cultivos alimentarios al 5‐7% así como la lista de cultivos incluidos en dichos límites. Por todo lo anterior, es necesario incrementar la producción de cultivos innovadores ricos en azúcares fácilmente fermentables así como optimizar la transformación de la biomasa lignocelulósica en bioetanol (Pin et al., 2011) para cumplir los objetivos europeos establecidos (Directivas 2003/30/CE; 2003/96/CE, 2009/28/CE y 98/70/CE). 1.2.1.3.
Situación en España Los objetivos en España en materia de biocarburantes en el año 2011 se establecieron en el RD 459/2011 por el cual se fijaba la incorporación del 4,1% de bioetanol en la gasolina, en términos de contenido energético. Aduciendo elevados precios de los combustibles, el gobierno rebajó estos objetivos mediante el Real Decreto‐ley 4/2013, de 22 de febrero. Esta normativa reduce los objetivos obligatorios mínimos de biocarburantes para el 2013 y sucesivos. Concretamente establece en su artículo 41 el objetivo obligatorio mínimo de venta o consumo de biocarburantes en gasolina en el 3,9% con respecto al contenido energético. Excepcionalmente, durante el año 2013, el objetivo de biocarburantes en 7
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO gasolina será del 3,8% en caso de los sujetos obligados con ventas o consumos en Canarias, Ceuta o Melilla. Además modifica el periodo transitorio del sistema nacional de verificación de la sostenibilidad de los biocarburantes, introduciendo un periodo de carencia durante el cual los criterios de sostenibilidad tendrán carácter indicativo, es decir, los sujetos obligados deberán remitir información veraz de sostenibilidad si bien el cumplimiento de los requisitos de sostenibilidad no será exigible para el cumplimiento de las obligaciones de venta o consumo de biocarburantes. A partir de los datos del último informe de la Comisión Nacional de la Energía (CNE, 2013), la participación del bioetanol en las gasolinas fue en el año 2011 del 6,34% (en términos del contenido energético), mientras que en el 2010 (CNE, 2012) y 2009 (CNE, 2011) fue de 6,22% y 3,75%, respectivamente. Este aumento en la participación del bioetanol en las gasolinas no se materializa en un aumento del consumo en términos absolutos, pues según dichos informes de la CNE, las ventas del etanol decrecieron un 5,05% en el 2011 con respecto al 2010 (de 468,4 Ml pasaron a 444,7 Ml) aumentando en el periodo 2009‐2010 un 48,68%. Esto se debe principalmente a una reducción en el consumo de gasolina en España en el periodo 2010‐2011, pasando de consumir 7,06 billones de litros a 6,57 billones. El consumo de bioetanol en el 2011 fue en el 99,52% en forma de E5, mientras que el E10 y el E85 supusieron el 0,34% y 0,14% de las ventas, respectivamente. Del total del bioetanol comercializado en España en 2011, tan sólo el 31,8% se ha producido con materia prima nacional, mientras que el resto del bioetanol es importado (30,1%) o producido a partir de materia prima importada (38,1%). El bioetanol importado proviene principalmente de Brasil, EEUU y Francia con el 53,91%, 25,48% y 10,39%, respectivamente. Las materias primas utilizadas para la producción del bioetanol que se importa reflejan claramente su origen, siendo el 56,1% a partir de caña de azúcar, 29,03% de maíz y 9,12% y 4,55% de trigo y remolacha, respectivamente. Según este informe de la CNE (2013), en total se importaron 200,2 Ml de bioetanol en 2011 y se exportaron 200,93 Ml. En la Tabla 1.2‐III se muestra el balance del bioetanol en España en el 2011. Tabla 1.2‐III. Balance del bioetanol en España en 2011 en millones de litros. Fuente: CNE, 2013. Concepto Entradas
Producción 464,0 Con materia prima nacional 211,4 Con materia prima importada 252,6 Importación 200,2 Consumo Exportación Mermas, variación existencias TOTAL 664,2 Salidas 444,8 200,9 18,5 664,2 En lo que respecta a la producción, la cantidad de bioetanol fabricado en España en el 2011 alcanzó los 464 Ml a pesar de que la capacidad de producción era de 569 millones de litros. El 45,55% de ellos fueron a partir de materia prima nacional. El país de origen del resto de la materia prima fue, entre otros, Ucrania (23,6%), Brasil (10,2%), Estados Unidos (6,3%) y Bulgaria (5,1%). Las materias primas utilizadas fueron 65,74% a partir de maíz (del cual el 30% es de producción nacional), 25,02% de 8
INTRODUCCIÓN trigo, 4,63% de alcohol vínico y 4,60% de cebada. El restante 0,003% se produjo a partir de residuos de la industria de cítricos. La evolución del origen del bioetanol comercializado en España se muestra en la Figura 1.2‐5 a partir de los datos presentados en los informes anuales de biocarburantes de la CNE de los ejercicios 2009‐
2011 (CNE, 2011, 2012 y 2013). Se aprecia que ni la capacidad de producción (capacidad instalada) ni la producción nacional (materia prima nacional + materia prima importada) han variado en los tres años analizados. En cambio, las importaciones de bioetanol, si bien experimentaron un pequeño descenso en el 2011, se incrementaron en el periodo 2009‐2010 más de un 145%, pasando de 106.600 m3/año a 261.700 m3/año. Figura 1.2‐5. Evolución del origen del bioetanol comercializado en España. Fuente: CNE, 2011, 2012, 2013. A pesar de la entrada en vigor de determinadas normativas a corto plazo como el mencionado Real Decreto‐Ley 4/2013, las perspectivas de desarrollo del etanol a escala nacional están marcadas por los objetivos del Plan de Energías Renovables 2011‐2010 (PER 2011‐2010) (MITYC e IDAE, 2011). Dicho plan establece un consumo de bioetanol en España para el 2020 de 788,3 Ml (Figura 1.2‐6), un 72,4% más que los objetivos marcados para el 2011. Si se cumplieran estos objetivos, el consumo de bioetanol generaría unas emisiones acumuladas evitadas de 2,5 millones de toneladas de CO2. Figura 1.2‐6. Objetivos del PER 2011‐2020 de consumo de bioetanol/bioETBE. Fuente: MITYC e IDAE, 2011. 9
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Por último, se debe comentar que mediante las leyes 53/2002 y 22/2005, se estableció un tipo cero del Impuesto sobre Hidrocarburos para los biocarburantes, tanto para el bioetanol como para el biodiesel, con vigencia hasta el 31/12/2012. Es decir, que el Estado apoyaba económicamente la producción de biocarburantes mediante una subvención articulada a través de la tasa 0 del Impuesto Especial de Hidrocarburos (IEH). Aun así, las Leyes de Presupuestos Generales del Estado podían sustituir el tipo cero por un tipo de gravamen de importe positivo, que no excediera del importe del tipo impositivo aplicable al carburante convencional equivalente. Así fue como mediante la Ley 2/2012 de de Presupuestos Generales del Estado (art. 50.1), desde el 1 de enero de 2013 se elimina la tasa 0 del IEH para los biocarburantes, de manera el bioetanol tributa actualmente 0,40069 €/l en el tipo general y 0,024 €/l en el tipo especial del IEH. 1.3.
Obtención del bioetanol 1.3.1. Vías de obtención del bioetanol Existen dos vías para la producción de bioetanol, bioquímica y termoquímica (Figura 1.2‐7). La primera se basa en la fermentación alcohólica de monosacáridos con microorganismos y es la más extendida en la actualidad. Entre los microorganismos más empleados está la levadura Saccharomyces cerevisiae, aunque también se emplea Kluyveromyces marxianus, K. thermotolerans o la bacterias como Zymomonas mobilis, Klebisela oxitoca o Escherichia coli. Existen tres formas de obtener el bioetanol por vía bioquímica dependiendo de la materia prima de partida. A partir de materias primas ricas en azúcares tales como la sacarosa, glucosa y fructosa, se puede realizar directamente por fermentación tras un pretratamiento de la materia prima (prensado o molienda). Si se emplean materias primas ricas en polisacáridos de reserva (almidón o inulina), tras el prensado o molienda éstos deben ser hidrolizados (sacarificación) previamente a la fermentación para su conversión en monosacáridos digeribles por las levaduras. Si se parte de materia prima lignocelulósica (materia prima muy abundante en la naturaleza) es necesario la ruptura de la matriz lignocelulósica mediante un pretratamiento e hidrólisis de las celulosas y hemicelulosas que liberen las pentosas y hexosas que se fermentan posteriormente. Dicha hidrólisis puede ser enzimática o ácida, siendo la primera de mayor coste económico mientras que la segunda genera productos tóxicos para las levaduras. La fermentación es ligeramente distinta a la realizada con materias primas azucaradas o amiláceas debido a la presencia de pentosas procedentes de la hidrólisis de la hemicelulosa. La vía termoquímica se realiza mediante la gasificación de la biomasa, obteniendo el denominado gas de síntesis (syngas) compuesto básicamente por H2 y CO. La gasificación es la oxidación parcial de la biomasa a elevadas temperaturas y se produce en base a tres pasos principales: secado de la biomasa, pirólisis (calentamiento de la biomasa a 300‐500ºC en ausencia de oxígeno) y gasificación en sí para dar lugar al syngas. Posteriormente este gas se puede convertir en etanol por vía termoquímica, denominada conversión catalítica, o de manera minoritaria se realiza por vía mixta (termoquímica – bioquímica) mediante el burbujeo del gas en un reactor donde determinados microorganismos (bacterias) son capaces de consumir el syngas como parte de su metabolismo para producir etanol y otros productos (ácido acético). Algunos de estos microorganismos son Eubacterium limosum, Peptostreptococus productus, Clostridium carboxidivorans, Clostridium 10
INTRODUCCIÓN ljungdahlii o Clostridium autoehanogenum. Las diversas variantes de estos procesos han alcanzado rendimientos de conversión de entre 50 y 80% (Balat et al., 2008). La utilización del gas de síntesis para la obtención de bioetanol es actualmente minoritaria, pero se considera prometedora para el procesamiento de materias primas lignocelulósicas. Biomasa
Materia prima azucarada
Materia prima amilácea
Materia prima lignocelulósica
Fermentación
Sacarificación
Pretratamiento
Gasificación
Syngas
Destilación
Etanol
Hidrólisis
enzimática
Hidrólisis
ácida
Fermentación
Pentosas/hexosas
Deshidratación
Etanol
anhidro
VÍA BIOQUÍ
A BIOQUÍMICA Conversión
catalítica
Conversión
Bio‐catalítica
Etanol
Deshidratación
Etanol
anhidro
VÍA TERMOQUÍ
A TERMOQUÍMICA Figura 1.2‐7. Esquema básico de los procesos en las vías de obtención de bioetanol. 1.3.2. Materias primas para la producción de bioetanol. En lo que respecta a la obtención de bioetanol por vía bioquímica, las materias primas se clasifican según la disponibilidad de los monosacáridos y la accesibilidad de éstos para ser fermentados por las levaduras. Así se pueden clasificar las materias primas para la obtención de bioetanol en: ‐
Materias primas ricas en azúcares, con elevado contenido en sacarosa, glucosa o fructosa que se transforman en bioetanol mediante levaduras del género Saccharomyces. Destacan entre éstas los cultivos de la remolacha azucarera (Beta vulgaris L.), la caña de azúcar (Saccharum officinarum L.) o el sorgo azucarero (Sorghum bicolor (L.) Moench). Otras materias primas dentro de este grupo serían las uvas, utilizadas para este fin cuando se producen excedentes de vino. ‐
Materias primas ricas en polisacáridos, con elevado contenido en hidratos de carbono hidrolizables como el almidón o la inulina que se convierten en azúcares solubles para su posterior fermentación. Entre ellas destacan todos los cultivos amiláceos tradicionales como el maíz grano (Zea mays L.), trigo (Triticum aestivum (L.)Thell), cebada (Hordeum vulgare L.) y la mandioca (Manihot esculenta Crantz) y los cultivos energéticos como la pataca (Helianthus tuberosus L.) o la chumbera (Opuntia ficus‐indica (L.) Mill.), pudiéndose considerar esta última también como cultivo lignocelulósico por su alto contenido en celulosas y 11
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO hemicelulosas. En este grupo se puede incluir además una materia prima actualmente en desarrollo como algunas especies de microalgas que acumulan almidón. Por ser los tubérculos de pataca la materia prima considerada en esta Tesis, se dedicará una descripción con mayor profundidad en el punto 1.5.4. ‐
Materias primas lignocelulósicas, con elevado contenido en fibras (celulosa, hemicelulosa y lignina) cuya hidrólisis degrada la celulosa y hemicelulosa para obtener glucosa y pentosas y hexosas, respectivamente, que posteriormente se fermentan para la obtención de bioetanol. Estas materias primas son las más abundantes, pero cuentan con la problemática de que se necesita romper la matriz lignocelulósica para la liberación de la celulosa y hemicelulosa, por lo que este proceso se encuentra todavía en desarrollo. Se denomina bioetanol de segunda generación. Además de la biomasa residual agrícola (paja de cereal, cañote de maíz, poda de cultivos leñosos, etc.), la biomasa residual forestal (podas, trasmoches, aclareos, entresacas, etc.) y el uso sostenible de masas forestales, se encuentran dentro de esta materia prima los cultivos energéticos lignocelulósicos, entre los que destacan los herbáceos como el cardo (Cynara cardunculus L.), caña común (Arundo donax L.), alpiste (Phalaris arundinacea L.), miscanto (Miscanthus spp.) o el switchgrass (Panicum virgatum L.) y los leñosos como el chopo (Populus spp), Paulownia (Paulownia tomentosa (Thunb.) Steudel), olmo de Siberia (Ulmus pumila L.) o el sauce (Salix spp.). 1.4.
Tipos de instalaciones en cuanto al suministro de materia prima 1.4.1. Plantas con materia prima obtenida en mercados internacionales y nacionales En Europa existen, a fecha de diciembre de 2012, 70 plantas de producción de bioetanol con una capacidad de producción total de 8.142 Ml según ePURE (2012). De ellas, dos plantas piloto, Babilafuente (Salamanca – 5 Ml) y Kalundborg (Dinamarca – 5.4 Ml) lo producen a partir de material lignocelulósico. Recientemente (9/10/2013) se ha inaugurado la primera planta a escala comercial de bioetanol de segunda generación en Crescentino (Italia) con una capacidad de producción de 75 Ml anuales a partir de paja de trigo y arroz y del cultivo de caña común producida en un radio de 70 km alrededor de la planta (http://www.betarenewables.com/press‐release‐detail/2/crescentinos‐
biorefinery‐grand‐opening). En 2012, la producción de etanol a nivel Europeo se situó en el 59,8% (4.840 Ml) de la capacidad total de producción y el consumo fue de 5.660 Ml, lo que implica que el 14,5% del consumido es importado de otros países (EurObserv’ER, 2013). Parte de la contención de la producción europea viene motivado por el incremento en las importaciones a la UE, lo cual viene favorecido por causas fiscales. Anteriormente al 13 de Marzo de 2012, los combustibles con al menos 70% de contenido de etanol se clasificaban como “productos químicos” lo que tenía una reducción del impuesto de aduanas del 6,5%. Este hecho fue aprovechado por la industria estadounidense quien exportó en 2011 a Europa 1.100 Ml como E90 (EurObserv’ER, 2012) clasificado como producto químico. A partir de esta fecha, dichos combustibles se clasifican como Alcohol (“Denatured ethanol”) a los que se le ha añadido unas tasas de 102 €/m3. Además, para evitar esta desigualdad, el Consejo Europeo aprobó en 22/02/2013 una medida ‘anti‐dumping’ 12
INTRODUCCIÓN para las importaciones de bioetanol de América por la que desde entonces y hasta cinco años, se le aplicará al bioetanol una tasa de 62,9 €/t (EurObserv’ER, 2013). El efecto de las importaciones sobre la producción nacional de biocarburantes es más acuciante en el sector del biodiesel, en el que 5 plantas en España en 2012 pararon su producción según EurObserv’ER (2012). Anteriormente, en el 2009 la cifra de plantas de biodiesel en España sin producir alcanzó el 50% de las 36 existentes debido principalmente al aumento de las importaciones de biodiesel subvencionado de Estados Unidos y otros países (APPA, 2009). Como puede apreciarse, cuando las plantas de biocarburantes se planifican en base a materia prima adquirida en el mercado internacional o nacional, el suministro está sujeto al vaivén de los precios mercantiles. Cuando se trata de productos agrarios, el precio no sólo depende de las condiciones climáticas que generan buenas o malas cosechas que determinan la disponibilidad de materias primas básicas y por tanto el precio en los mercados, sino que también es susceptible de cambios direccionados por la compra‐venta de mercancía, operaciones bursátiles, mercado de futuros, decisiones geopolíticas, etc. De las 5 plantas de bioetanol en España, 2 de ellas están localizadas en lugares de costa (Figura 1.4‐1) así como parte de las plantas de biodiesel (Figura 1.4‐2), regiones donde la superficie agrícola de donde abastecerse es escasa, por lo que están destinadas a un suministro a partir de materia prima adquirida en el mercado internacional. Figura 1.4‐1. Localización de las plantas de producción de bioetanol en España y su capacidad de producción en millones de litros. Fuente: ePURE (2012). 13
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 1.4‐2. Localización de las plantas de producción de biodiesel en producción en España Fuente: http://www.biodieselspain.com/plantas_listado.php. Como ejemplo de la fluctuación de precios de las materias primas en el mercado internacional frente a la estabilidad de productos de producción nacional en entornos cercanos, la Figura 1.4‐3 compara el precio en las principales plataformas mercantiles de diversos productos y materias primas para la producción de biocarburantes frente al precio percibido por los agricultores de la remolacha azucarera en Castilla y León. Los primeros provienen de los precios del Banco Mundial (BM) y el Fondo Monetario Internacional (FMI) recopilados en http://www.indexmundi.com/ y el precio de la remolacha se tomó de la encuesta de Precios percibidos, pagados y salarios del Boletín de Información Agraria (JCyL, 2013). En la Figura 1.4‐4 se ha calculado la variación interanual de dichos precios y se observa claramente en ambos gráficos cómo las materias primas en el mercado internacional varían de un año a otro hasta un 40% en el caso del aceite de palma cuando éste aumentó de 462 €/t a 648 €/t en el periodo 2009‐2010. El precio del trigo llegó a aumentar un 35% cuando pasó de 168 €/t a 227 €/t en el 2010‐2011. Por su parte, el precio del maíz grano llegó a aumentar un 49,6% del 2010 al 2011 pasando de 140 €/t a 209,5 €/t. La mayor variación del precio del aceite de colza sufrido en el periodo analizado se produjo en el 2008‐2009 cuando su precio se redujo un 30,4% pasando de 883 €/t a 614,5 €/t. En cambio, el precio percibido por los agricultores por la remolacha azucarera (precio que pagaría la industria transformadora) varió como máximo un 8,7% en 2010‐2011 cuando sufrió un descenso de 36 €/t a 32,9 €/t. La industria azucarera a partir de remolacha en España funciona como una agroindustria, donde agricultores y cooperativas agrarias están en estrecha relación con las empresas de las plantas de transformación con el establecimiento de cuotas y precios. 14
INTRODUCCIÓN Evolución del precio de diferentes materias primas para la producción de biocarburantes
Precio trigo ‐ Golfo de México
1.200,0
Precio Maíz grano ‐ Golfo de México
Precio remolacha azucarera ‐ CyL
Precio Aceite de palma ‐ Malasia
1.000,0
Precio Aceite de colza ‐ Rotterdam
Precio (€/t)
800,0
600,0
400,0
200,0
0,0
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Figura 1.4‐3. Evolución del precio (€/t) de diferentes materias primas para la producción de biocarburantes. Variación interanual del precio de diferentes materias primas para la producción de biocarburantes
60,0%
Precio trigo ‐ Golfo de México
50,0%
Precio Maíz grano ‐ Golfo de México
Precio remolacha azucarera ‐ CyL
40,0%
Precio Aceite de palma ‐ Malasia
Precio Aceite de colza ‐ Rotterdam
30,0%
(%)
20,0%
10,0%
0,0%
‐10,0%
2008/2009
2009/2010
2010/2011
2011/2012
2012/2013
‐20,0%
‐30,0%
‐40,0%
Figura 1.4‐4. Variación interanual (%) del precio de diferentes materias primas para la producción de biocarburantes. Así, queda claro que las industrias basadas en la importación de materias primas desde largas distancias difícilmente pueden garantizar su viabilidad económica a largo plazo por el riesgo que tienen sobre la seguridad de suministro y el precio de compra de la materia prima (Fernández, 2008). 1.4.2. Plantas con materia prima producida en sus alrededores (Agroindustria) En cambio, sólo un reducido número de plantas de producción de biocarburantes tienen previamente planificada un área de suministro en el entorno más cercano a la planta de manera que no dependen de la compra en el mercado de la materia prima con la que abastecerse. Este es uno de los fundamentos de la agroenergética, definida originalmente por Fernández (1976) como la actividad agroindustrial encaminada a la producción de biomasa para fines energéticos por parte del sector agrario. 15
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO La viabilidad de la agroenergética, y por tanto de la producción de bioetanol, “está basada en la producción sostenible de la materia prima, lo que solamente se puede lograr mediante planteamientos de tipo industrial, en donde exista una estrecha relación de proximidad o de propiedad entre los productores de la materia prima (agricultores) y los transformadores” (Fernández, 2008). De esta forma, a diferencia de las plantas que se proveen del mercado exterior, las industrias agroenergéticas que se abastecen con materia prima producida en las tierras de cultivo cercanas a la planta de transformación consiguen: minimizar los costes de transporte, reducir las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas a él, promover la independencia del exterior en el suministro de energía y el ahorro de divisas y dinamizar el sector agrario tan castigado por el éxodo rural. Además se generan puestos de trabajo y consumo de productos y otras materias primas que crean riqueza de manera directa (incrementan el poder adquisitivo de la población, se producen beneficios fiscales para el Estado recaudando impuestos sobre las personas y productos consumidos, y se ahorran prestaciones por desempleo) e indirecta (en otros sectores como el sector servicios o de la industria de fertilizantes, maquinaria agrícola o producción de semillas). Por otro lado, planificando el abastecimiento de la materia prima a la planta en base a la superficie de cultivo del entorno más cercano se consigue otro punto clave como la seguridad de suministro. La agroindustria puede basarse en un precontrato de compra de materia prima entre el agricultor y la industria procesadora, de manera que ésta última se asegura, dentro de la incertidumbre que proporciona la dependencia del clima, el suministro de materia prima mientras que el agricultor fija un volumen de ventas del producto agrario y con ello unos ingresos relativamente estables. La seguridad de suministro representa un aspecto clave en la búsqueda de financiación del proyecto industrial al ser pieza clave de la viabilidad económica. 1.5.
El cultivo de pataca para la producción de bioetanol 1.5.1. La pataca como especie de cultivo La pataca es una especie C‐3 perteneciente a la familia de las Compuestas (Asteraceae) y proviene de América del Norte, siendo en el s. XVII (1607) cuando se trajo a Europa (Francia) como planta ornamental (Kays y Nottingham, 2008). Desde Francia se extendió por Inglaterra, Italia y España y el resto de Europa hasta que fue desplazada por la patata. Existen datos sobre superficie y rendimientos de pataca en España desde 1930 hasta 1987 llegando a registrarse una superficie máxima de 730 ha (en 1954) siendo Cuenca la región con una mayor extensión de cultivo (Fernández, 2012). El uso al que se destinaba era principalmente alimento humano y como forraje. La clasificación botánica de la pataca se presenta a continuación: Reino Plantae Subreino Tracheophyta (plantas vasculares) Subdivisión Spermatophyta (plantas que producen semillas) División Magnoliophyta (plantas que producen flores) Clase Magnoliopsida (dicotiledóneas) Subclase Asteridae 16
INTRODUCCIÓN Orden Asterales Familia Asteraceae Género Helianthus L. Especie Helianthus tuberosus L. Es una planta herbácea de ciclo anual pero de carácter perenne ya que los tubérculos pueden permanecer en el suelo subsistiendo a la época invernal, planta vivaz (geofito), y rebrotar, tras un periodo de latencia, en la primavera siguiente. Los tallos y ramas (biomasa aérea) son herbáceos al inicio y semileñosos al final del ciclo y representan entre el 40 y el 56% de la biomasa total. Bajo los tallos se forman los estolones subterráneos que posteriormente dan lugar a rizomas y tubérculos. Las hojas son simples, pecioladas, opuestas en los nudos basales y alternas en la parte superior de la planta. Las flores se agrupan en inflorescencias en forma de capítulos. Los frutos son aquenios, denominados “cipselas” y en climas continentales las semillas suelen ser inviables por no llegar a madurar. Por ello la multiplicación del cultivo se realiza por vía vegetativa, empleando los tubérculos como elemento de siembra. Tras la brotación en primavera y su posterior crecimiento, los tallos alcanzan durante el verano su máximo desarrollo, asimilando los productos de la fotosíntesis para la formación de la estructura de la planta, actuando como almacenamiento transitorio de hidratos de carbono. A continuación aparecen los botones florales en los extremos y empieza la formación de tubérculos a partir de los estolones subterráneos (estolonización y tuberización). Así finaliza el crecimiento vegetativo y se produce la floración (Figura 1.5‐1). Tras la floración comienza la senescencia de las hojas mientras los tubérculos siguen aumentando de tamaño con los azúcares traslocados desde el tallo y su crecimiento finaliza con el agotamiento de dichos carbohidratos (Figura 1.5‐2). Al final del ciclo la parte aérea se seca quedando los tubérculos bajo el suelo hasta el rebrote siguiente. Figura 1.5‐1. Plantación de pataca (variedad K‐8) en estado de floración en Madrid. Foto tomada el 27/09/2012. 17
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 1.5‐2. Planta de pataca en estado de senescencia de las hojas (izqda.) y detalle de raíces y tubérculos (drcha.) de la variedad Violeta de Rennes. Foto tomada el 23/10/2008. Existen variedades tempranas, intermedias y tardías según la época de floración y finalización de la tuberización. De hecho, la precocidad, considerada como el lapso de tiempo entre la emergencia y la floración, es un parámetro muy utilizado para clasificar los clones (Denoroy, 1996). El ciclo del cultivo dura entre 100 y 270 días (Staufer et al., 1981; Parameswaran, 1994). De 100 a 125 días es el periodo necesario para llegar a la floración en las variedades tempranas y de 160 y 185 días en las intermedias y tardías (Sanz, 2012). Las variables que influyen en la inducción a la floración son la duración del día y la temperatura, y por ende, la latitud (Kays y Nottingham, 2008). La senescencia del tallo representa el momento en el que se han traslocado los azúcares desde la parte aérea a los tubérculos, aunque las variedades tempranas pueden completar la traslocación de la inulina a los tubérculos antes de la senescencia (Kays y Nottingham, 2008). La senescencia de las hojas bajas se produce por el sombreo, hecho que se intensifica con altas densidades de siembra. Tras la primera helada de otoño, la mayor parte de la planta muere exceptuando los tubérculos y los frutos, si existieran. Por ello las bajas temperaturas parecen ser el parámetro que determina la senescencia, pero experiencias con temperatura controlada mostraron que la longitud del día también induce a la senescencia (Kays y Nottingham, 2008), por lo que se intuye un mecanismo genético de senescencia programada. La pataca se encontraba dentro del Anexo I del Catálogo Español de Especies Exóticas Invasoras establecido en el RD 1628/2011, por lo que su cultivo o explotación debía ser autorizado expresamente. Mediante el RD 630/2013 y en base a un análisis técnico científico, la pataca fue excluida de dicho catálogo y por tanto su cultivo y producción no presenta ninguna limitación legal en España. 1.5.2. Agroecología del cultivo La pataca es un cultivo muy rústico que puede crecer en climas continentales, tropicales, subtropicales y templados. Resiste periodos de sequía prolongada (clima mediterráneo) ya que el estrés hídrico bloquea el crecimiento de los tallos retomándolo cuando vuelve a haber agua 18
INTRODUCCIÓN disponible y utilizando inicialmente la energía de los azúcares de reserva de los tubérculos (Fernández, 2012). Tolera precipitaciones anuales de 310 a 2.820 mm (Duke, 1983) aunque en climas mediterráneos requiere de un aporte hídrico para lograr rendimientos considerables según se comenta posteriormente. En cuanto a las temperaturas, es capaz de sobrevivir en un amplio rango (7 – 30ºC) con un desarrollo óptimo entre 15 y 27ºC (FAO, 2000). Los tubérculos resisten temperaturas bajas sin disminuir su capacidad de brotación, la cual puede realizarse con temperaturas inferiores a los 5ºC (Kosaric et al., 1984). Se puede cultivar en todo tipo de condiciones edáficas, debiéndose evitar los suelos muy encharcados (Cosgrove et al., 1991) y, cuando se destinan a la producción de tubérculos, también los muy arcillosos ya que con elevada y continuada humedad en el suelo los tubérculos crecen más dispersos con formas alargadas de menor peso (Sanz, 2012) además de dificultarse la labor de la cosecha. Asimismo en este tipo de suelos se reduce la emergencia de las plantas y se pueden generar con mayor asiduidad enfermedades y podredumbres (Denoroy, 1996). Prefiere en cambio suelos sueltos, profundos y bien drenados. Tiene un desarrollo óptimo en suelos con pH entre 5 y 8,7 (Fernández, 2012) aunque puede crecer en suelos más ácidos, hasta un pH de 4,5 (FAO, 2000; Lukens, 1981). Como norma general, se desarrolla bien en suelos aptos para los cultivos de patata (Solanum tuberosum L.), maíz y remolacha azucarera (Kosaric et al., 1984; Schultheis, 1999; Fernández, 2012) todos en régimen de regadío. La eficiencia en el uso del agua (EUA) es reducida debido a su pobre regulación estomática (Denoroy, 1996) y ronda los 550‐850 l/kg de materia seca producida. Así, para una producción de 70 t mf/ha (con el 80% de humedad) en un clima mediterráneo donde puede existir una precipitación de 450 mm, se requeriría entre 3.200 y 7.400 m3/ha de riego. Aun así, tiene unos requerimientos hídricos menores que otros cultivos alimentarios en regadío como la remolacha o el maíz. El coeficiente de cultivo (Kc) de cada etapa del ciclo considerado para la pataca en los estudios respectivos de Ballesteros (1988) y Baldini (2011) se muestra en la Tabla 1.5‐I. Este coeficiente (Kc) se puede utilizar para estimar las necesidades de riego pues mide la cantidad de agua evapotranspirada por un cultivo con respecto a una superficie de referencia y depende del estado fenológico del cultivo. Tabla 1.5‐I. Coeficientes de cultivo (Kc) de pataca de cada etapa y su duración según Ballesteros (1988) y Baldini (2011). Ballesteros, 1988 Etapas Fase inicial: germinación ‐ 10% cobertura del suelo Fase desarrollo: 10% ‐80% cobertura suelo. Fase III: desde 80% cobertura hasta maduración Fase maduracion‐final ciclo Duración Kc Kc (días) 20 días 0,4 0,35
70 días 1,1 0,6 60 días 1,15 1 ‐ 0,35 1 0,35
‐ Baldini et al., 2011 Duración Etapas (ºdía) 90 ºdía Emergencia 490 ºdía Cobertura del suelo completa 900 ºdía Final crecimiento vegetativo 1200 ºdía Comienzo tuberización 2400 ºdía Maduración fisiológica 3000 ºdía Cosecha 19
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 1.5.3. Manejo del cultivo Para el cultivo de pataca con el fin de aprovechar los tubérculos, el protocolo de cultivo seguiría un ciclo anual cuyas labores se detallan a continuación. 1.5.3.1.
Preparación del terreno Se requiere de un laboreo profundo en Enero‐Febrero hasta una profundidad de 35‐40 cm para romper posibles suelas de labor. A continuación se realiza la aplicación del abonado de fondo y posteriormente se realiza un pase cruzado de labor más superficial (cultivador, rotocultor o grada) de manera que se incorpora el abono y el terreno queda mullido para la plantación de los tubérculos. 1.5.3.2.
Plantación Como ya se ha mencionado, las semillas tienen poca fertilidad, por lo que la siembra se podría realizar a partir de semillas pero obteniendo una germinación poco homogénea reduciéndose el tiempo de desarrollo del cultivo con una consecuente limitación del rendimiento. Por ello se recomienda plantar a partir de tubérculos enteros (mejores resultados pero más costoso económicamente) o trozos de tubérculos (30‐50 g) con 2 ó 3 yemas en cada uno. Para la plantación a partir de tubérculos se utiliza una plantadora convencional de patatas con un marco de plantación de 75 x 40 cm dando por tanto una densidad de plantación de 33.333 plantas/ha (Fernández, 2012). Considerando trozos de tubérculos de 50 g, la dosis de siembra sería 1.667 kg/ha. Algunos autores han probado con densidades de siembra menores, del orden de 10.000 plantas/ha (Baldini et al., 2004) o mayores, de 57.000 o 70.000 plantas/ha (De Mastro et al., 2004; Monti et al., 2005, respectivamente). Altas densidades de siembra reducen el rendimiento de los tubérculos (mayor número de tubérculos con menor peso unitario) y la plantación es más propensa a enfermedades (Rodrigues et al., 2007). En cambio, bajas densidades de siembra generan tallos muy gruesos que dificultan la cosecha con una mayor incidencia de las marras. La plantación se debe realizar entre marzo y principios de mayo cuando se haya terminado el periodo de heladas primaverales. 1.5.3.3.
Control de malas hierbas El control de malas hierbas debe intensificarse en el periodo de brotación ya que una vez establecido el cultivo éstas no se desarrollan por el rápido crecimiento y porte que alcanzan las plantas de pataca. No existen materias activas específicas para este cultivo, pero la semejanza con el cultivo de girasol (Helianthus annuus L.) induce algunas recomendaciones. Dependiendo de la cantidad de malas hierbas en la parcela puede ser necesario un tratamiento pre‐
siembra con herbicida de contacto, por ejemplo Glifosato (2 l/ha). En pre‐emergencia (2‐3 días tras la plantación) se debe aplicar Linurón (45%) a una dosis de 1‐2,5 kg materia activa/ha (Fernández, 2012). En post‐emergencia el único tratamiento recomendado, si fuera necesario, es mediante tratamiento mecánico (rotocultor por ejemplo). 20
INTRODUCCIÓN Debido a la persistencia de algunos tubérculos en la parcela tras la cosecha y su capacidad de rebrote, sumado a una brotación escalonada de los mismos, la eliminación del cultivo para la rotación al año posterior de la plantación se convierte en un problema habitual. Para ello es necesario aplicar un tratamiento con herbicida que tenga persistencia en el suelo habiéndose obtenido buenos resultados con el Dicamba (0,3 a 1 kg/ha según Fernández, 2012, Del Monte et al., 1988), 2,4‐D (1,1 kg/ha según Youngen, 1992), una combinación de ambos (0,24 + 0,72 kg/ha según Youngen, 1992 y Fernández et al., 1996) o Clopiralida (0,4 kg/ha según Fernández et al., 1996). 1.5.3.4.
Control de plagas y enfermedades Además de ser una planta muy rústica con alta resistencia a plagas y enfermedades, los posibles problemas vienen asociados a largos periodos de gran humedad en el suelo por lo que en ambientes mediterráneos no se suele necesitar tratamientos fitosanitarios. Los principales problemas de plagas que se pueden encontrar son las babosas que llegan a destruir las plantas jóvenes y tubérculos en el invierno. Las plagas de insectos son minoritarias y prácticamente inocuas pero se pueden citar lepidópteros a las hojas y tallo (taladros) o áfidos (Sanz, 2012). En cuanto a enfermedades, destacar entre los hongos el moho del girasol (Puccinia helianthi (Schw.)), podredumbre gris (Botritis cinerea) o podredumbre blanca del girasol (Sclerotinia sclerotiorum (Lib.)) y entre las bacterias y virus Agrobacterium tumefaciens y Pseudomonas syringae (pv.) helianthi (Fernández, 2012). 1.5.3.5.
Fertilización A priori la pataca no es un cultivo exigente en cuanto a fertilización por su capacidad de extraer nutrientes de manera eficiente (Kays y Nottingham, 2008). Aun así, es necesario realizar al menos un abonado de restitución en función de las extracciones del cultivo en la cosecha. Dichas extracciones según diferentes autores se muestran en la Tabla 1.5‐II. Tabla 1.5‐II. Extracciones de macronutrientes en la cosecha de pataca (expresado en kg por tonelada de tubérculo producida en materia seca) según diversos autores. Fuente Soja et al. (1990) Kays y Nottingham (2008) Fernández (2012) Media Extracciones (kg/t ms tubérculo) N P K 18,7 3 32,9 15,9 7,3 53 15,5 2,8 24 16,7 4,4 36,6 Así, se recomienda una fertilización de fondo rica en fósforo y potasio en base a un abonado mineral con el complejo 9:18:27 (800 kg/ha) y completar las necesidades de nitrógeno con nitrato amónico (33%) a una dosis de 500 kg/ha o urea (46%) con 350 kg/ha en cobertera (Fernández, 2012). En principio parece que los aportes de nitrógeno mejoran el desarrollo de la biomasa aérea ya que favorece el crecimiento vegetativo (Barloy, 1988; Kays y Nottingham, 2008) mientras que no se aprecia una respuesta en número ni en tamaño de tubérculos y por tanto en rendimiento de éstos ni 21
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO en el contenido en azúcares (Losavio et al., 1997; Fernández et al., 1991a). Aun así, existen experiencias donde sí se apreciaron mayores rendimientos en tubérculos con mayores aportes de nitrógeno (Schittenhelm, 1999; Rodrigues, 2007). Por su parte, los aportes de fósforo favorecen el contenido en azúcares ya que promueven su traslocación desde las hojas a los tubérculos (Kays y Nottingham, 2008) además de promover el crecimiento de raíces y la formación de tubérculos. Asimismo el potasio también favorece la formación y desarrollo de los tubérculos aumentando el rendimiento de cultivo (Mimiola, 1988; Kays y Nottingham, 2008). 1.5.3.6.
Riego A pesar de resistir bien periodos secos y no tolerar encharcamientos prolongados, la pataca es un cultivo con alta respuesta a la cantidad de agua de riego aplicada. El estrés hídrico es fácilmente identificable por el marchitamiento de las hojas, que si se prolonga puede acarrear la senescencia de la planta (Kosaric et al., 1984). Esta escasez de agua genera un aumento de la longitud de las raíces para extraer agua de zonas más profundas (Monti et al., 2005) y aumenta el número de tubérculos aunque disminuye su tamaño y rendimiento (Schittenhelm, 1988, Losavio et al., 1997). Cuando la disponibilidad de agua es menor, la planta muestra una mayor eficiencia en el uso del agua (cantidad de materia orgánica producida por unidad de agua usada ‐EUA) como se observó en la en las experiencias de Fernández et al., (1991) y Conde (1993). En ellas la EUA estimada se encuentra en el rango 1,2 – 2,09 g ms/l con dosis de riego aplicadas entre 10.510 y 6.380 m3/ha, respectivamente. En la experiencia de Monti y colaboradores (2005) se observó una mayor producción de tubérculos y, consecuentemente, una mayor producción de azúcares a mayores dosis de agua. En cuanto al calendario de riegos, se aconseja dejar pasar entre uno y dos meses desde la brotación hasta el primer riego para favorecer el desarrollo del sistema radicular y que éste ocupe el mayor volumen de suelo posible (Fernández, 2012; Sanz, 2012). Dependiendo de las condiciones climáticas por tanto, el primer riego deberá hacerse entre junio y julio. También de las condiciones climáticas y de las características del suelo dependerá el número y frecuencia de riegos no superando los 4‐5 días entre riegos en verano. El sistema de riego a emplear estará determinado principalmente por la infraestructura existente en la zona de implantación pero todos tienen sus ventajas e inconvenientes. El riego por inundación, evitando el encharcamiento, asegura la buena hidratación de los tubérculos pero consume mayor cantidad de agua (baja eficiencia) y es más costoso en cuanto a mano de obra. El riego por aspersión es más eficiente que el de inundación y por tanto requiere menor volumen de agua pero debe realizarse con aspersores de gran talla para superar los 3 metros que pueden alcanzar las plantas de pataca para obtener un riego homogéneo. La aspersión con pívot sería adecuada pero no es muy frecuente y suele estar copado por cultivos alimentarios. Por último el riego por goteo es el más eficiente con un menor consumo de agua pero requiere levantar la instalación para poder realizar la cosecha. 22
INTRODUCCIÓN 1.5.3.7.
Cosecha La labor de cosecha se divide en dos pasos, la cosecha de la biomasa aérea y de los tubérculos. La cosecha de la biomasa aérea se puede realizar con una picadora de forraje convencional si se pretende dejarla sobre el terreno como aporte orgánico o con una segadora empacadora si se quiere destinar a su aprovechamiento energético como calor de proceso en la producción de etanol. La recolección de los tubérculos se puede realizar con una cosechadora convencional de patatas o de zanahoria, a las que se le deben hacer ligeras modificaciones para solventar ciertas diferencias: los tubérculos de pataca se encuentran fuertemente unidos y entrelazados a los estolones a diferencia de los de patata (Cosgrove et al., 1991); los tubérculos de pataca son más pequeños e irregulares que los tubérculos de patata. Por ello se debe ajustar bien la maquinaria de recolección para reducir las pérdidas en la cosecha que pueden llegar al 62% del rendimiento en peso fresco (Schittenhelm, 1994). El contenido de materia seca de los tubérculos varía de 12 al 24% (Mezencev, 1985; Spitters, 1987; Denoroy, 1996). La época de la cosecha dependerá de la precocidad de la variedad de pataca cultivada y debe realizarse una vez la traslocación de los azúcares a los tubérculos se ha completado y éstos tengan el máximo peso. A groso modo y dependiendo de las condiciones climáticas, la cosecha puede empezar en octubre en variedades tempranas y en noviembre‐diciembre para las tardías, extendiéndose hasta marzo antes de que los tubérculos empiecen a rebrotar. Un problema que debe citarse en la cosecha de los tubérculos es que las condiciones meteorológicas pueden hacer el suelo impracticable para la entrada con maquinaria pesada, por lo que el periodo de recolección puede reducirse sensiblemente en las zonas con lluvias prolongadas durante dicha época. 1.5.3.8.
Conservación de los tubérculos La forma óptima de conservación de los tubérculos es en el suelo de la propia parcela puesto que tienen una piel fina que fácilmente pueden sufrir lesiones y posteriores infecciones con la consecuente pérdida de materia prima. Además al aire libre se desecan fácilmente. También pueden ser enterrados en zanjas o almacenarse varios meses a 0º C con elevada humedad (Fernández, 2012). 1.5.3.9.
Rendimiento de tubérculos del cultivo de pataca Las producciones de tubérculos de pataca que se obtienen dependen de las condiciones agroclimáticas de la parcela, del manejo del cultivo y de la variedad empleada. Las producciones en el sur de Europa (Italia, España y Portugal) son mayores que las obtenidas en países más septentrioinales (Francia y Alemania) ya que el rendimiento está estrechamente relacionado con las horas de luz, la integral térmica y la radiación interceptada por el cultivo (Gosse et al., 1986; Spitters, 1988; Denoroy, 1996) y por tanto con la duración del ciclo del cultivo (Le Cochec, 1990). Los rendimientos obtenidos en diferentes experiencias varían de 33 a 90,1 t mf/ha sin considerar rendimientos extremadamente altos como los obtenidos por Ballesteros (1988) en Madrid con 8.710 m3/ha de riego donde se consiguieron 23,5 t de materia seca/ha (117,5 t mf/ha) y los demasiado bajos como las 8 t mf/ha obtenidos en la misma experiencia en secano y 222 mm de precipitación o 23
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO las 20 t mf/ha obtenidas en Montpellier (Francia) con un aporte hídrico de 9.470 m3/ha (Chabbert et al., 1985). Las experiencias de cultivos de pataca para la producción de tubérculos con variedades tardías en el sur de Europa se comentan en el punto 2.1.1. (modelo de cultivo) por lo que no se detallarán más aquí. En lo que respecta a experiencias realizadas con variedades tempranas, Rodrigues y colaboradores (2007) obtuvieron en Bragança (Norte de Portugal) de 7,3 a 15 t ms/ha con el clon Bragança con riegos de 4.600 m3/ha. De Mastro (1988) en Policoro (Italia) registró rendimientos de 14,7 t ms/ha con la variedad D‐19 y una dosis de riego de 7.500 m3/ha. Gabini y Corronca (1988) realizaron experiencias en Fucino (centro de Italia) con las variedades D‐19 y C‐146 con riegos de 3.500 m3/ha donde se consiguieron 10,3 y 11,5 t ms/ha, respectivamente. Asimismo Mimiola (1988), también con la D‐19, en Andria y Cerifgano (centro y sur de Italia) obtuvo productividades de 3,7 y 11,5 t ms/ha en secano (139 mm de precipitación) y con 2.800 m3/ha de agua de riego, respectivamente. En zonas más septentrionales, Baldini et al., (2006 y 2011) ensayaron en parcelas de secano y regadío con la variedad tardía Violeta de Rennes en dos zonas de Italia (Udine y Bolonia), obteniendo de 10,7 a 12 t ms/ha en las parcelas sin aporte de riego (con precipitaciones entre 600 y 700 mm) y entre 10 y 13,5 t ms/ha con riegos entre 700 m3/ha y 2.100 m3/ha. En Alemania (Volkenrode, Brunswick) Schittenhelm (1988) ensayó con diferentes variedades tempranas (D‐19) y tardías (Medius, Violeta de Rennes y otras) y obtuvo rendimientos de tubérculos de 5,1 y 9,2 t ms/ha sin riego y con 1.480 m3/ha, respectivamente. Rendimientos obtenidos en Holanda (Spitters et al., 1988) con variedades tempranas (Columbia) y tardías (Violeta de Rennes) fueron de 8,8 y 7,6 t ms/ha respectivamente, aportando una dosis de riego de 550 m3/ha. En el noroeste de Francia (Rennes), Barloy y Le Pierres (1991) ensayaron con distintas variedades tempranas (D‐19) y tardías (Violeta de Rennes, Nahodka, K‐8, C‐34, C‐76) en condiciones de secano obteniendo producciones entre 6,6 y 8,9 t ms/ha. También en Francia pero en el sur (Montpellier), Chabbert y colaboradores (1985 y 1985a) realizaron ensayos de variedades tempranas (Medius) y tardías (Violeta de Rennes, Nahodka, Fuseau) con diferentes consumos de agua entre 780 y 7.970 m3/ha registrando rendimientos entre 5 y 10 t ms/ha. En lo que respecta a ensayos de rendimiento y la influencia de los niveles de fertilización de fósforo (P) y potasio (K), Baldini y colaboradores (2006) registraron una reducción en el rendimiento en tubérculos de 51,2 t mf/ha a 41,3 t ms/ha con fertilizaciones de 87 kg P + 166 Kg K y 0 kg P + 104 kg K, respectivamente. Mimiola (1988) comprobó asimismo una disminución de la producción de 72,1 t mf/ha con 37 kg P + 236 kg K a 60,1 t mf/ha con 26 kg P + 50 kg de K. La influencia de la fertilización nitrogenada sobre el rendimiento en base a las experiencias bibliográficas es variable. Mimiola (1988) encontró un aumento de producción de 60,1 t mf/ha a 72,1 t mf/ha pasando de fertilizar con 60 kg N/ha a 84 kg N/ha. En cambio, la fertilización nitrogenada no generó un incremento en el rendimiento de tubérculos en las experiencias de Fernández et al., (1991a) donde una fertilización de 158 kg N/ha obtuvo de 8,8 a 13,3 t ms/ha y una fertilización de 54 kg N/ha resultó en producciones entre 8,7 y 14 t ms/ha, ambas con 2.800 m3/ha de agua de riego. Estas diferencias pueden deberse a los distintos tipos de suelo y condiciones de la parcela así como a la distinta distribución del fertilizante entre fondo y cobertera. Donde sí parece existir una influencia de la fertilización nitrogenada es en combinación con la densidad de siembra en 24
INTRODUCCIÓN el ensayo de Rodrigues et al. (2007) donde el máximo rendimiento (18,4 t ms/ha) se obtuvo a altas dosis de fertilización (100 kg N/ha) con bajas densidades de plantación (20.000 plantas/ha). A partir del análisis de diferentes experiencias de cultivo de variedades tardías de pataca recopiladas en esta Tesis, la producción de tubérculos parece ser significativamente menor si la dosis de abonado nitrogenado es inferior a 75 kg N∙ha‐1 mientras que por encima de esta dosis la cantidad de nitrógeno aportado no influye significativamente en la productividad. Dicho análisis muestra también que la fertilización fosfórica y potásica tienen una influencia positiva sobre la productividad de tubérculos a dosis superiores a 150 kg/ha de P2O5 y 150 kg de K2O/ha, mientras que no se aprecia dicha influencia sobre el rendimiento a dosis inferiores. 1.5.4. La pataca como materia prima para la producción de bioetanol. La pataca es un cultivo que acumula hidratos de carbono en forma de fructanos (polímeros de fructosa), principalmente como inulina y en menor medida como fructooligosacáricos. La diferencia básica entre ambos polímeros es su grado de polimerización o número de moléculas de fructosa, siendo de 2 a 10 en los fructooligosacáricos y de 10 a 60 en la inulina (Rosa et al., 1986). Esta diferenciación en el grado de polimerización les confiere características físicas y aplicaciones industriales en el sector alimentario distintas. En la inulina la unión de las moléculas de fructosa es mediante enlaces glucosídicos β (2 →1) fructosil‐fructosa, con una molécula de glucosa al final de la cadena mediante enlace glucosídico β (1 →2) como se aprecia en la Figura 1.5‐3. Ni la inulina ni los fructooligosacáricos pueden ser fermentados por las levaduras del género Saccharomyces al carecer de inulinasas. Por ello, la obtención de etanol a partir de fructanos, al igual que con la materia prima amilácea, se realiza mediante otros microorganismos con capacidad de hidrolizar dichos azúcares o mediante una hidrólisis previa para su conversión en fructosa y glucosa que sí pueden ser fermentados por dichas levaduras. Molécula
de
fructosa
Enlace β (2 →1)
=10-60
Molécula
de
glucosa
Enlace β (1 →2)
Figura 1.5‐3. Estructura química de la inulina. Fuente: Gibson y Delzenne, 2008. El contenido de inulina en los tubérculos de pataca oscila entre el 16 y el 20% de su peso fresco, mientras que en la raíz de la achicoria varía de 15 a 20% y del espárrago de 1 a 30% (Gibson et al., 1994, Rebora, 2008), pero es su elevado rendimiento por hectárea lo que hace de la pataca una materia prima prometedora para la producción de etanol. 25
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO El etanol se puede producir a partir de los Hidratos de Carbono Fermentables (HCF) acumulados en los tubérculos de pataca al final del ciclo. En general el contenido de HCF en los tubérculos varía del 60 % al de 80 % de la materia seca (Sanz, 2012). Existen básicamente dos diferentes métodos de proceder, dependiendo del tratamiento que se haga a los tubérculos y del orden de los procesos a seguir. El esquema de estas posibilidades se muestra en la Figura 1.5‐4 y se detallan a continuación: (i) Tras el lavado de los tubérculos, éstos se trocean y mediante una extracción (prensado o molienda) se separa la pulpa del jugo, donde se encuentran la inulina y demás azúcares a los que se someten a una hidrólisis y posterior fermentación. (ii) Seguido del lavado y un triturado de los tubérculos se realiza una hidrólisis. Tras la hidrólisis se realiza directamente la fermentación sin la separación de las dos fracciones, de manera que las vinazas obtenidas finalmente son más ricas en proteínas, grasas y fibras al no haber sido separada la pulpa previamente. Tubérculos
Lavado
(i)
(ii)
Troceado
Triturado
Extracción
Hidrólisis
Fermentación
Pulpa
Jugo
Destilación
Hidrólisis
Fermentación
Fermentación
Destilación
Destilación
Vinazas
Etanol
Etanol
anhidro
Deshidratación
Figura 1.5‐4. Esquema de cuatro posibilidades de obtención de etanol a partir de tubérculos de pataca. 26
INTRODUCCIÓN En ambos casos, tras la fermentación se realiza una destilación en dos fases, primero una destilación convencional con la que se obtiene una concentración de etanol del 45‐50% y una posterior concentración del destilado en una columna de rectificación que permite obtener un etanol con una riqueza entorno al 95%. Si se pretende obtener etanol anhidro (99%) es necesario llevar a cabo un proceso de deshidratación ‐generalmente mediante tamices moleculares‐, que es un proceso más costoso económica y energéticamente. Existen dos vías de realizar la hidrólisis: ácida o enzimática. La hidrólisis ácida requiere mayor cantidad de energía que la enzimática puesto que se realiza mediante el empleo de un ácido (normalmente sulfúrico) diluido (concentración < 1%) a elevada temperatura (215 ºC). La duración del proceso es más corta y el coste del ácido es más bajo que el de las enzimas. Requiere una posterior neutralización del pH y para evitar compuestos inhibidores de la fermentación como ácidos (acético, fórmico, glucurónico, etc.) derivados fenólicos, etc. En cambio, la hidrólisis enzimática emplea enzimas para la ruptura de los polímeros y se realiza a temperaturas suaves y presión atmosférica por lo que es menos costoso energéticamente que la hidrólisis ácida. No inhibe la fermentación y no precisa de agentes químicos, pero requiere mayor tiempo de retención y el coste de las enzimas es, en principio, alto. Con la hidrólisis enzimática se consiguió la fermentación del 98% de los azúcares empleando Saccharomyces cerevisiae durante 16‐18 h a 30º (Ayerbe y Conde, 1993). También puede emplearse la enzima inulinasa del Aspergillus niger junto con S. cerevisiae para la fermentación del jugo o pulpa (Ohta et al., 2004). En el caso de no realizar hidrólisis, el rendimiento en alcohol suele ser menor (50‐70%) debido a que los azúcares precipitan en los primeros pasos de la fermentación por el alto grado de polimerización de la inulina. El grado de polimerización aumenta progresivamente conforme avanza el ciclo de desarrollo hasta la floración y luego disminuye, siendo mayor en la floración que al final del ciclo de cultivo (Baldini et al., 2006). Así pues el rendimiento del proceso en este caso es dependiente de la fecha de cosecha, cuanto más tardía sea menor es el grado de polimerización y mayor el rendimiento obtenido (Chabbert et al., 1983). Para este proceso se utilizan cepas de levaduras como Kluyveromyces (Bonciu et al., 2010; Ohta et al., 1993), Candida, Schwanniomyces castlii y Torulopsis (Guiraud et al., 1982). A este proceso se le denomina sacarificación y fermentación simultánea (SSF en sus siglas inglesas) (Kays y Nottingham, 2008). Según Fernández (2012), el rendimiento obtenido en la producción de etanol a partir de tubérculos de pataca es del orden de 1 litro de etanol por cada 12 kg de tubérculos en materia fresca, con una producción por superficie de 5.000 a 6.000 l/ha considerando producciones medias de tubérculos de 60‐72 t mf/ha. En todas las vías expuestas de producción de etanol también se obtienen otros subproductos que mejoran la rentabilidad de la actividad. Si se extrae la pulpa, ésta contiene un 7% de proteínas (Guiraud et al., 1982) que resulta en un aporte suplementario en los piensos para el ganado de 0,17 UF/kg (Ayerbe y Conde, 1993). El agua del lavado y los constituyentes residuales pueden servir de fuente de materia orgánica como abono para las tierras de cultivo, y actualmente se está estudiando la revalorización de las vinazas como fertilizante o forraje. 27
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Otra ventaja de utilizar los tubérculos como materia prima para la producción de etanol es que la biomasa aérea (8‐12 t ms/ha) puede ser utilizada como combustible en el proceso, garantizando la autosuficiencia energética de la destilación (Fernández, 2012). 1.5.5. Cultivo plurianual de pataca para la producción de bioetanol La estrategia del cultivo de pataca de forma plurianual consiste en cosechar la biomasa aérea en el momento de máxima acumulación de HCF con cosechadoras convencionales de forraje y empacarla posteriormente tras su secado natural en campo. Los tubérculos habrían iniciado su crecimiento y quedarían en el suelo hasta el rebrote del año siguiente. El momento de máxima acumulación de azúcares en el tallo, antes de que sean traslocados a los tubérculos, es en estado de botón floral (Curt et al., 2005; Sanz, 2012). La implantación del cultivo sería similar al cultivo de pataca de forma anual, como se ha descrito anteriormente. Al igual que con la utilización de tubérculos, el bagazo resultante de la fermentación de los tallos se puede destinar a alimentación animal al presentar un alto contenido en proteína (12% según Bajpai y Bajpai, 1991). Margaritis y colaboradores (1983) obtuvieron un rendimiento del 97% del máximo teórico (51,1 g de etanol/100 g de glucosa) habiendo extraído un 7,3% de azúcares totales sobre los tallos y utilizando siete tipos de levaduras de las que el mejor resultado se obtuvo con K. marxianus. Negro et al., (2006) ensayaron con tallos de pataca en base a hidrólisis ácida y posterior fermentación con S. cerevisiae o la fermentación directa con K. marxianus obteniendo una concentración de azúcares de 38,5 g/l. Los mayores rendimientos a partir de tallos de pataca son los reportados por Stolzenburg (2006), quien obtuvo en Alemania un rendimiento de 3.197 l de etanol por ha. La ventaja de esta estrategia radica en que los tallos pueden ser almacenados sin merma de pérdidas de materia prima, al menos durante los primeros seis meses (Sanz, 2012) con lo que se alargaría el tiempo de procesado de la planta industrial. Además la cosecha se realizaría a finales de verano y principios de otoño por lo que las condiciones meteorológicas son más favorables para la entrada de la maquinaria en la parcela en el momento de la siega de los tallos. Asimismo se reducirían los costes, tanto en el riego como en la cosecha. Al tener un ciclo de cultivo más corto se podrían ahorrar los últimos riegos reduciendo el consumo de agua del cultivo. La cosecha de los tubérculos supone la labor más cara de cultivo y la siega y empacado de la biomasa aérea se debería realizar igualmente si se quiere aprovechar energéticamente, mientras que la simple siega de los tallos en el cultivo plurianual resultaría más barata. Como desventajas, la producción de HCF por unidad de superficie en el cultivo plurianual es menor por el acortamiento del ciclo productivo (Sanz, 2012; Fernández, 2012), por lo que estaría cuestionado si la reducción de costes compensa el menor rendimiento de azúcares por hectárea. Además, la duración del estado fenológico de botón floral es muy corta, por lo que para el suministro de una planta de bioetanol de relativas dimensiones se requeriría de gran cantidad de maquinaria y mano de obra para cosechar toda la superficie de cultivo en tan reducido espacio de tiempo. Este inconveniente se puede paliar con la utilización de diferentes variedades tempranas y tardías que escalonen el tiempo de cosecha. Por último, la obtención de los HCF junto con la biomasa 28
INTRODUCCIÓN lignocelulósica de la parte aérea supone un problema de separación de éstos últimos y la elevada humedad del bagazo resultante requeriría de un secado previo si se quiere realizar un aprovechamiento térmico (Sanz, 2012). 1.6.
La modelización aplicada a la producción de tubérculos de pataca 1.6.1. Conceptos generales sobre modelización de la producción El objetivo general de los modelos de producción de cultivos es estimar el rendimiento de las especies cultivadas en base a una serie de variables o parámetros considerados con el fin de predecir su distribución y productividad potenciales en zonas y/o condiciones conocidas. Estos modelos pueden clasificarse en dos grandes tipos según su metodología: empíricos o descriptivos y mecanicistas (Hernández et al., 2009; Nair et al., 2012). Los primeros se elaboran a partir de datos observados o reales (experimentales) y de relaciones matemáticas entre la variable dependiente (rendimiento) y variables independientes (de clima, suelo o manejo de cultivo). Así estiman la producción final del cultivo generalmente a partir de ecuaciones de regresión (con uno o varios factores). Por el contrario, los modelos mecanicistas intentan parametrizar y simular los procesos fisiológicos y morfológicos que determinan el desarrollo del cultivo. Los modelos mecanicistas son relativamente complejos al considerar simultáneamente diversas variables relacionadas con los procesos fisiológicos como son la eficiencia en el uso de la radiación, eficiencia en el uso del agua, índice de área foliar, temperaturas máximas y mínimas diarias, profundidad de las raíces o la fracción óptima de nitrógeno y fósforo, entre otros parámetros (Ling et al., 2010). Para el cálculo de todos estos procesos simulados se utilizan algoritmos desarrollados con diferentes lenguajes de programación (phyton, FORTRAN, C++, etc.), y pueden ser específicos de algún cultivo o genéricos, en cuyo caso requieren ser calibrados para obtener los parámetros específicos de otro cultivo para el que no fue originalmente desarrollado. Existen diferentes ejemplos de estos modelos aplicados a cultivos energéticos: modelo “Erosion‐Productivity Impact Calculator”‐ EPIC (Williams, et al., 1989) de balance de nutrientes, agua y de erosión del suelo y su efecto en la productividad de cultivos empleado para cultivos como switchgrass, miscanto, chopo o caña de azúcar; el modelo ALMANAC (“Agricultural Land Management Alternatives with Numerical Assessment Criteria”) para la estimación del rendimiento del switchgrass (Kiniry et al., 1996); el modelo “Soil and Water Assessment Tool” (SWAT) elaborado por el Servicio de Investigación Agrícola Departamento de Agricultura de los Estados Unidos y el Texas A&M AgriLife Research que se ha aplicado a varios cultivos energéticos como el switchgrass (Baskaran et al., 2010) o miscanto (Ng et al., 2010); los modelos APSIM y CANEGRO para simular los procesos fisiológicos y estimar rendimiento de la caña de azúcar (Lisson et al., 2005); o el modelo biogeoquímico Agro‐BGC para la estimación del rendimiento del switchgrass (Di Vittorio et al., 2010), entre otros. Los resultados obtenidos con los modelos mecanicistas, a pesar de su complejidad y meticulosidad en la simulación de los diferentes procesos fisiológicos, pueden no ser más precisos que los modelos empíricos en cuanto a la predicción de rendimiento obtenida (Estes et al., 2013). Además, la gran cantidad de datos de entrada que requieren para su desarrollo y utilización genera que sean menos manejables y prácticos de lo que sería deseable. 29
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO En cambio, los modelos empíricos suelen ser más prácticos en cuanto a su aplicación a una zona de estudio determinada. Así, Clifton‐Brown et al., (2000) elaboraron un modelo empírico (MISCANMOD) para estimar el rendimiento del miscanto en Irlanda a partir de las variables radiación, precipitación e integral térmica que luego fue empleado por Stampfl (2008) para estimar la producción potencial de biomasa lignocelulósica en base a este cultivo a escala regional en toda Europa, a partir de las variables mencionadas y la capacidad de campo del suelo. Fernández et al., (2009) elaboraron dos modelos empíricos en base a rendimientos en parcelas experimentales para estimar la productividad del cardo y chopo en España. Utilizaron ecuaciones de regresión a partir de parámetros agro‐climáticos: precipitación mensual e índice de potencialidad agrícola de Turc para el rendimiento de cardo y la productividad primaria neta para el chopo. Posteriormente emplearon la información georreferenciada de estas variables para estimar la producción potencial de biomasa en base a herramientas SIG. Los coeficientes de determinación obtenidos fueron, respectivamente, 0,93 y 0,95. Pérez‐Cruzado et al., (2013) desarrollaron modelos empíricos dirigidos a estimar la productividad potencial de chopo cultivado en corta rotación en régimen de regadío para la producción de biomasa lignocelulósica. Se basaron en datos experimentales de 144 parcelas ubicadas en 12 zonas diferentes de la Península Ibérica y cuatro modelos diferentes, uno con cada variable agroclimática considerada: temperatura máxima del mes más cálido, duración e intensidad de la sequía y pH del suelo. Además consideraron una variable categórica como factor, destinada a reflejar un manejo del cultivo óptimo o deficiente en cuanto a riego y control de malas hierbas. Las ecuaciones de regresión resultaron en tres funciones logarítmicas para la temperatura máxima, duración e intensidad de sequía y una función potencial para el pH, con unos coeficientes de determinación obtenidos de 38,8%, 47,7%, 51,9% y 24,4%, respectivamente. El error cuadrático medio varió de 4,77 a 5,98 t ms/ha∙año. Otros modelos empíricos encontrados en la bibliografía son los dirigidos a estimar el rendimiento del switchgrass (Jager et a., 2010; Wullschleger et al., 2010), miscanto y alpiste (Heaton et al., 2004) y chopo y sauce (Aylott et al., 2008). 1.6.2. Modelización de la producción de tubérculos de pataca Un modelo fisiológico para la estimación del rendimiento de tubérculos de pataca es el desarrollado por Spitters en 1988 a partir de dos ensayos con una variedad temprana y otra tardía en 1986 y 1987 en Holanda. En él, la radiación PAR (Radiación Fotosintéticamente Activa) interceptada por la vegetación y la Eficiencia en el Uso de la Radiación (RUE), a escala diaria, se combinan en una relación lineal para estimar el incremento de crecimiento del cultivo en gramos de materia seca por metro cuadrado. Considera que la RUE crece ligeramente con el desarrollo del cultivo de manera que toma un valor mayor para la segunda parte del ciclo del cultivo (2,5 g ms/MJ PAR) que en la primera (2,2 g ms/MJ PAR). Por debajo de temperaturas diarias de 10º C, la RUE disminuye linealmente hasta hacerse nula a 0º C. La intercepción de la radiación se considera creciente con el estado del cultivo según una ecuación logística hasta la cobertura total del terreno, momento a partir del cual disminuye por la senescencia del cultivo según una ecuación lineal. En ambas ecuaciones el estado fenológico del cultivo se determina por la integral térmica (grados∙día). Posteriormente Spitters realiza un reparto del crecimiento del cultivo aplicando un índice de cosecha. Este índice aumenta linealmente durante la fase de engrosamiento de los tubérculos 30
INTRODUCCIÓN (medido también mediante la integral térmica) hasta un máximo de 0,6. Este modelo fue testado con los resultados de los ensayos de Spitters et al., (1988). Los resultados de esta validación sirvieron para comprobar el correcto funcionamiento de la estructura del modelo más que para validar la predicción obtenida, pues los resultados de dichos ensayos fueron parte de los datos de entrada de los parámetros del modelo. En la publicación de Spitters (1988) ningún parámetro o índice de la precisión de la estimación es presentado. Una de las conclusiones obtenidas es que se debe poner especial atención y esfuerzos en la modelización del engrosamiento de los tubérculos, traslocación de los hidratos de carbono del tallo a los tubérculos y a la senescencia de la parte aérea de la planta como procesos clave en la fisiología del cultivo. Así, el modelo de Spitters (1988) estima el rendimiento del cultivo de pataca en base a las variables radiación recibida y temperatura, considerando unas condiciones óptimas de cultivo en términos de disponibilidad de agua, nutrientes y ausencia de plagas y enfermedades. Denoroy en 1996 realizó una síntesis de los procesos fisiológicos de la pataca con el fin de identificar los más importantes que debieran ser incluidos en un modelo mecanicista para este cultivo. Según dicha revisión, el factor más limitante al crecimiento de la planta es la disponibilidad de agua, que determina la susceptibilidad a plagas y enfermedades y la eficiencia de extracción de nutrientes. Además afecta indirectamente al almacenamiento de reservas y al crecimiento de los tubérculos, mejorando el índice de cosecha. Tras el agua el segundo factor limitante, según dicho autor, es la disponibilidad de nitrógeno, determinante en el crecimiento de la parte aérea. Otra conclusión fue la necesidad de estudiar más en profundidad cuestiones relativas a la dinámica del índice de área foliar, emergencia y floración del cultivo, para poder modelizar el rendimiento y el desarrollo del cultivo de pataca. Baldini y colaboradores (2011) ajustaron y calibraron el modelo mecanicista Cropping System Simulator (CSS) desarrollado para otros cultivos por Danuso et al., (1999) con el fin de simular la productividad de la pataca en las condiciones edafo‐climáticas del norte de Italia. Toma datos y realiza cálculos con una base diaria y se compone de varios módulos entre los que destaca el destinado a la estimación del rendimiento en base al estado fenológico (dependiente del grado de crecimiento, días acumulados y duración del día), la biomasa aérea y subterránea e índice de área foliar. Este modelo requiere, como datos de entrada, parámetros específicos del cultivo (eficiencia de asimilación de CO2, estrés hídrico tolerado, concentración de nitrógeno, índice de área foliar, temperatura mínima y máxima de asimilación de CO2 y temperatura de referencia para la integral térmica entre otros) así como datos meteorológicos (precipitación, temperatura, ETP y radiación diarios), edafológicos (textura, materia orgánica, contenido en carbonatos, capacidad de campo, punto de marchitez, profundidad de la capa freática) y del manejo del cultivo. Los parámetros considerados para el estudio del desarrollo del cultivo y la translocación de nutrientes a los tubérculos se muestran en la Tabla 1.6‐I. 31
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 1.6‐I. Principales parámetros relacionados con el desarrollo del cultivo de la pataca empleados en el modelo CSS para estimar el rendimiento de biomasa mediante el cultivo de pataca. Fuente: Baldini et al., 2010. Estado de desarrollo del cultivo Parámetro Integral térmica (º∙día) Coeficiente de cultivo (Kc) Concentración de Nitrógeno óptima Emergencia Cobertura Final de fase total vegetativa Inicio de Madurez Madurez acumulación de fisiológica de tubérculos cosecha 90 490 900 1.200 2.400 3.000 0,35 0,6 1 1 0,35 ‐ 20 20 12 10 8 ‐ El error cuadrático medio entre los rendimientos observados y estimados mediante el modelo de Baldini et al., fue de 4,35 t m/ha y el coeficiente de determinación medio fue de 54,2%. Otras referencias de modelos que estudian la fisiología del cultivo de pataca son los de Lemeur (1973), Becquer (1985), Allirand et al., (1987), Barloy (1988a) y Meijer et al., (1993). 1.7.
Los Sistemas de Información Geográfica en la agroenergética 1.7.1. Conceptos y definiciones Existen una gran cantidad de definiciones que intentan describir en lo que consisten los Sistemas de Información Geográfica (SIG) o GIS (según sus siglas en inglés – Geographic Information Systems). Algunas de ellas acentúan su componente de base de datos, otras sus funcionalidades y otras enfatizan el hecho de ser una herramienta de apoyo en la toma de decisiones; pero todas coinciden en que se trata de un sistema integrado para trabajar con información espacial. Una completa definición es la establecida por el Centro Nacional de Información Geográfica y Análisis (NCGIA, 1990): “Sistema de hardware, software y procedimientos elaborados para facilitar la obtención, gestión, manipulación, análisis, modelado, representación y salida de datos espacialmente referenciados, para resolver problemas complejos de planificación y gestión”. Las aplicaciones prácticas son muy amplias y de diverso ámbito: inventario de recursos naturales y humanos, gestión de datos catastrales y de propiedad urbana, planificación y gestión urbana y de equipamientos, cartografía y control de grandes instalaciones (vías de comunicación, redes de abastecimiento, etc.), geomarketing y en general toda actividad encaminada a la ordenación del territorio (Chorley, 1987). Los SIG pueden considerarse un paso más a los sistemas de diseño asistido por ordenador (CAD/CAM), puesto que son capaces de manejar los elementos cartográficos (puntos, líneas o polígonos) con una base de datos temáticos (desarrollan la información de interés sobre dichos elementos) generando información nueva de un conjunto de datos previos mediante su análisis e interrelación (Bosque, 1997). Por este mismo razonamiento, los SIG son algo más que un programa de manejo de base de datos. 32
INTRODUCCIÓN En origen, los SIG se iniciaron con una función muy específica adaptada al organismo que lo creaba (instituciones públicas, Ayuntamientos, organismos de investigación) principalmente con el fin de inventariar los recursos, en especial los usos del suelo, como se demuestra en el primer ejemplo de SIG, llamado Canadian Geographical Information System, creado en 1964 por IBM y el Departamento de Agricultura de Canadá para el planeamiento de ocupación del suelo (Bosque, 1997). Paralelamente se crearon otros sistemas como el Land Use and Natural Resources System (LUNR) en el estado norteamericano de Nueva York en 1967, el Minnesota Land Management Information System (MLMIS) en 1969, o The Oak Ridge Modelling Information Systems en 1972 (Dueker, 1979; Parent y Church, 1987). Estos programas, si bien cumplían su función de inventario, carecían en principio de capacidad analítica, por las limitaciones de la propia representación vectorial. Paralelamente se empiezan a crear los primeros programas que trabajan con información ráster, como GRID o IMGRID, que, a diferencia los programas comentados anteriormente, permiten una mayor capacidad de cálculos y análisis geográfico debido a la estructura matricial de los datos. En cambio, éstos son más ineficientes en la función de inventariado de recursos. Actualmente se tiende a crear SIG mixtos, capaces de trabajar con ambos tipos de datos (vectorial y ráster) aumentando sus funcionalidades y aplicaciones prácticas. El modelo de codificación vectorial de la información geográfica se basa en la representación de objetos discretos mediante puntos, líneas o polígonos. Los puntos se representan, con pares de coordenadas, su posición en el espacio. Las líneas se representan mediante coordenadas de los puntos o vértices que delimitan los segmentos rectos que las forman. Los polígonos a su vez, se representan con segmentos lineales que se cortan en sus vértices, como líneas cerradas. Por el contrario, el modelo de datos ráster divide la superficie del territorio a representar en una rejilla o malla de celdas regulares, denominadas píxeles, y en cada celda o píxel se registra el valor que la variable representada toma en la zona que cubre dicho píxel. El tamaño de la celda (longitud de cada lado) establece la escala del mapa ráster generado, de manera que cuanto menor sea el tamaño del píxel más precisa será la representación digital del mapa. La rejilla de la capa ráster puede estar formada de triángulos regulares, de hexágonos, o de cuadrados/rectángulos, siendo ésta última la forma geométrica que se utiliza más comúnmente. La diferencia gráfica entre el modelo de codificación ráster y vectorial de una misma realidad cartográfica se muestra en la Figura 1.7‐1. Figura 1.7‐1. Representación gráfica de datos ráster (izquierda) y vectorial (derecha) de la ocupación del suelo en un territorio. Fuente de las imágenes: ESRI® 33
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO La diferencia entre el uso de un tipo u otro de datos se refleja en el volumen de almacenamiento de datos, la calidad de representación gráfica, la exhaustividad de la representación y la facilidad de proceso (Bosque, 1997). El modelo de datos vectorial es más adecuado para la representación de objetos discretos, es más compacto en cuanto al volumen de almacenamiento y es preciso a todas las escalas. En cambio conlleva una mayor complejidad y lentitud en los cálculos y filtros que se requieren para los análisis espaciales. Por el contrario, los datos ráster son más adecuados para representar variables regionalizadas. Se entiende por variable regionalizada aquella que toma valores de forma continua en el espacio siendo los valores más parecidos cuanto más cercanos sean en el espacio (autocorrelación espacial), como puede ser la temperatura del aire, la presión atmosférica, el pH del suelo o la elevación del terreno. Los datos ráster, por su estructura matricial, permiten realizar con facilidad procesos de análisis y cálculos muy útiles en los estudios territoriales. Como inconveniente, requieren de un gran volumen de almacenamiento de datos, especialmente si la representación es muy precisa (pequeño tamaño de píxel conlleva gran cantidad de datos), además de no reconocer explícitamente la existencia de objetos geográficos, por lo que resulta ineficiente en los estudios que se basan en la localización exacta de objetos y elementos. Independientemente del modelo de datos utilizado para la representación de la realidad territorial, los SIG son en definitiva, herramientas que permiten la integración de bases de datos espaciales y la implementación de diversas técnicas de análisis de datos. Por tanto cualquier actividad relacionada con el territorio, puede beneficiarse del trabajo con SIG. Entre las aplicaciones más usuales destacan los tres siguientes grandes grupos: ‐
‐
‐
Científicas o
Ciencias medioambientales y relacionadas con el espacio o
Desarrollo de modelos empíricos o
Modelización cartográfica o
Modelos dinámicos o
Teledetección Gestión o
Cartografía automática o
Información pública, catastro o
Planificación física o
Ordenación territorial o
Planificación urbana o
Estudios de impacto ambiental o
Evaluación de recursos o
Seguimiento de actuaciones Empresarial o
Marketing 34
INTRODUCCIÓN o
Estrategias de distribución o
Planificación de transportes o
Localización óptima En el sector concreto de la bioenergía o agroenergética, los SIG han sido ampliamente utilizados con diversos fines, ya que dicho sector está estrechamente ligado al territorio y se sirve por tanto de estas herramientas para la planificación y gestión de los componentes que lo conforman. 1.7.2. Aplicaciones de los SIG a la agroenergética Las posibles aplicaciones de los SIG a la agroenergética son muy variadas, pero podrían dividirse fundamentalmente en dos grandes grupos en función del objetivo al que se dirijan: las relacionadas con el sector agroforestal, en lo que respecta a la producción de la materia prima (biomasa) y las aplicaciones dirigidas a la parte industrial, en lo que se refiere a la logística de la planta de transformación o aprovechamiento. 1.7.2.1.
Estudios de evaluación del potencial de biomasa mediante el uso de SIG Dentro del primer grupo de aplicaciones, se encuentran los estudios de potencial de biomasa basadas en herramientas SIG, posiblemente las más difundidas y utilizadas si se atiende al número de proyectos y publicaciones al respecto. En el marco del proyecto “Biomass Energy Europe” (BEE, 2008), Smeets et al., (2010) elaboraron una base de datos de 250 estudios de potencial de biomasa en Europa. Dentro del mismo proyecto, Böttcher y colaboradores (2011) realizaron un análisis comparativo de 30 de estos estudios. El objetivo de los estudios de potencial es estimar la cantidad de biomasa que existe en un territorio (biomasa residual) y que puede ser aprovechada de manera sostenible para la producción de energía o la que potencialmente se puede producir mediante cultivos energéticos planificados ex profeso. Smeets et al., (2010) establecen tres tipos principales de metodologías en los estudios del potencial de biomasa: ‐
Análisis estadísticos: son los más sencillos y se basan en asunciones de una proporción de la superficie destinada a la producción de biomasa y de rendimientos por unidad de superficie, obtenidas mediante el conocimiento de expertos, estudios de campo o revisiones bibliográficas. ‐
Análisis geográficos: se trata de estudios más complejos que compaginan cartografía sobre disponibilidad de tierras con cálculos de rendimientos en base a modelos de producción según datos geográficos de clima, suelo y manejo de cultivo. ‐
Análisis coste‐suministro: son estudios que basan la biomasa disponible en función del coste de producción estimado mediante asunciones de disponibilidad de tierras y rendimientos, costes de materias primas, subvenciones e incentivos, etc., con los que se construye una curva coste‐suministro. A pesar de esta clasificación, las diferencias entre los análisis estadísticos y los geográficos son difusas puesto que las bases de datos que emplean los segundos se generan y calibran a partir de 35
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO datos estadísticos. Además, se encuentran los denominados “Modelos de Evaluación Integrados” que combinan varias metodologías de las anteriormente mencionadas. En lo que respecta a los análisis geográficos, independientemente del uso final al que se destine la biomasa estimada (electricidad, calor, biocarburantes), la mayor parte de estos estudios se centran en la cuantificación de biomasa residual aprovechable ya sea forestal, agrícola, o industrial. 1.7.2.1.1. Evaluación del potencial de biomasa residual Los estudios de potencial de biomasa forestal se apoyan en mayor medida en técnicas de teledetección, técnicas que han contribuido a incrementar la velocidad, eficiencia de coste y precisión en la realización de los inventarios forestales así como la construcción de mapas de atributos forestales con gran resolución espacial (McRoberts Y Tomppo, 2007). Además, la imágenes de teledetección constituyen una fuente primaria de información para la estimación de biomasa forestal, centrándose en la productividad del ecosistema, localización de nutrientes, conocimiento de zonas de acumulación de combustible y planeamiento y gestión de operaciones forestales con propósitos comerciales (Lu, 2006; García‐Martín, 2012). Aun así, los SIG forman parte esencial en este tipo de estudios y han sido adaptados a diferentes entornos territoriales como la metodología WISDOM (Woodfuels Integrated Supply / Demand Overview Mapping) de la FAO (2003) que ha sido aplicada a nivel nacional en países como México (FAO, 2005), Italia (Drigo et al., 2007) o Argentina (FAO, 2009). Esta metodología se fundamenta en el análisis espacial de la oferta y la demanda de combustibles leñosos identificando “puntos calientes” donde se requieren políticas públicas que favorezcan el empleo sostenible de la biomasa forestal. Esta metodología incorporó, en los últimos desarrollos, la estimación de otros tipos de biomasa (RENEWED, 2008). Otros estudios de potencial de biomasa forestal residual basados en metodología SIG a escala regional en España son los de Esteban y colaboradores en Castilla y León (2008) o de López‐Rodríguez et al., (2009) en la provincia de Cáceres, ambos fundamentados en el Tercer Inventario Forestal Nacional (IFN3, 1996‐2005), el Mapa Forestal Español de 2007 y las ecuaciones de Montero et al., (2005). Viana et al. (2010) realizaron un análisis similar del potencial de la biomasa forestal residual en Portugal mediante funciones en base a la dendrometría de pies medidos en campo y de estadísticas empleando los SIG para estimar la cantidad de biomasa disponible en un radio de 35 km (donde su aprovechamiento es económicamente viable) alrededor de plantas de cogeneración. También existen trabajos como el de García‐Martín et al. (2011) en la provincia de Teruel, basados en funciones alométricas a partir de datos de campo e imágenes de satélite y la aplicación de factores restrictivos como la pendiente o la distancia a caminos y pistas de desembosque. A diferencia de los estudios sobre la biomasa forestal, para los cuales se tienen actualmente cartografiadas las masas forestales en los que basarse, los estudios de potencial de biomasa residual de cultivos agrícolas tradicionales, y en especial los cultivos anuales, cuentan con el hándicap de la rotación de cultivos, práctica por la cual la superficie agrícola alberga cultivos anuales diferentes cada año. Además, la producción de estos residuos es muy dependiente de los factores climáticos imperantes en el año agrícola, haciendo que el mercado de los usos competitivos para esta materia prima sea muy voluble año a año, dificultando así los estudios dirigidos a una estimación del potencial sostenible a largo plazo. Estas limitaciones de los estudios de potencial de biomasa agrícola residual se pueden contrarrestar con el uso de estadísticas regionales. Así por ejemplo, Voivontas y colaboradores (2001) 36
INTRODUCCIÓN desarrollaron una metodología basada en herramientas SIG con la cual, uniendo capas georreferenciadas de límites administrativos y estadísticas de superficies de cultivo, estimaron el potencial de biomasa residual agrícola teórico máximo, y el potencial disponible técnica y económicamente para la localización de plantas de producción de electricidad. Esta misma unión de herramientas les sirvió a otros autores para la realización de estudios de potencial de biomasa agrícola residual (Domínguez y Marcos, 2000; Lewandowski et al., 2006; Unal y Alibas, 2007; Esteban et al., 2009). En cambio, otros estudios de potencial de biomasa residual se basan tan sólo en datos estadísticos regionales de superficies de cultivo y rendimientos (Scarlat et al., 2010). 1.7.2.1.2. Evaluación del potencial de biomasa de cultivos energéticos en Europa En lo que respecta a las estimaciones del potencial de biomasa mediante cultivos energéticos existe una relativa diversidad con respecto a la metodología seguida o las bases de datos empleadas. Así por ejemplo, Fischer et al., (2010) estimaron la cantidad de biomasa potencial en Europa a partir de la cartografía del Corine Land Cover como información de uso del suelo. La estimación de la productividad de los cultivos en este estudio se basa en la adecuación de los requerimientos de diferentes cultivos a las características climáticas, edafológicas y topográficas en función de unas categorías de aptitud. Esta metodología es conocida como ‘Zonificación Agro‐ecológica’ de la FAO‐
IIASA (Fischer et al. 2006). Este estudio de potencial analiza la adecuación a las celdas agroecológicas (píxeles con iguales características agroclimáticas) de 1 km2 de diferentes cultivos energéticos: cultivos lignocelulósicos leñosos (chopo, sauce y eucalipto); cultivos lignocelulósicos herbáceos (miscanto, switchgrass y alpiste); cultivos oleaginosos (girasol y colza) y cultivos alcoholígenos (trigo, centeno, triticale, maíz, remolacha y sorgo azucarero). Según la clase de aptitud se obtiene un rendimiento alcanzable en base a un porcentaje respecto al rendimiento máximo de cada cultivo: muy apto (80‐100%); apto (60‐80%), moderadamente apto (46‐60%), marginalmente apto (20‐40%) y no apto (<20%). El rendimiento alcanzable estimado de cada cultivo en cada celda agroecológica se convierte a valores en términos energéticos (GJ/ha) y asigna a cada celda el cultivo que mayor productividad energética genera. En la Figura 1.7‐2 se muestra el rendimiento potencial obtenido con los cultivos para la producción de biocarburantes de primera generación según el estudio de Fischer et al. (2010). Los usos del suelo que considera posibles para la producción de cultivos energéticos son las tierras arables, tierras con cultivos permanentes, superficie heterogénea de cultivos y la superficie de pastos. En este mismo estudio (Fischer et al., 2010), la superficie que estima se dedicará en España a la producción de biocombustibles para el año 2030 asciende a 4.694 miles de ha (escenario base). 37
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 1.7‐2. Rendimientos energéticos potenciales de las materias primas para la producción de biocarburantes de primera generación (cereales, cultivos alcoholígenos y oleaginosos) en las tierras arables de Europa según el estudio de Fischer et al. (2010). Elbersen y colaboradores (2012) también cuantificaron la cantidad de biomasa que se puede producir en Europa con cultivos energéticos en base a dos escenarios según el criterio de mitigación de GEI, a dos periodos vista, 2020 y 2030. Este estudio emplea el modelo CAPRI (JRC‐IPTS, 2010) para estimar el cambio del uso del suelo según la variación de la demanda de productos y la evolución de la población para estimar el área destinada a la producción de bioenergía. El rendimiento de los cultivos para producción de biocarburantes (girasol, colza, trigo, cebada, remolacha, maíz) se obtiene del modelo CAPRI, mientras que el rendimiento de los cultivos lignocelulósicos plurianuales (alpiste, miscanto, switchgrass y caña común) se deriva del uso del modelo GWSI. Éste último predice rendimientos potenciales para zonas muy productivas y poco productivas en base a condiciones óptimas y limitantes de abastecimiento de agua, mediante el factor de la Eficiencia en el Uso del Agua (EUA) distinguiendo entre las gramíneas C3 y C4. El resultado es un mapa de muy baja resolución (con una malla de 0,1 grados) como se muestra en la Figura 1.7‐3. 38
INTRODUCCIÓN Figura 1.7‐3. Rendimiento potencial de gramíneas C3 (kg/ha) según el modelo GWSI para situaciones de agua no limitantes. Fuente: Elbersen et al. (2012). Leyenda: Producción en clases de 5.000 kg/ha (de 0 a 50.000 kg/ha) Otro estudio del potencial de biomasa en Europa en base a estadísticas y herramientas SIG es el elaborado por la Agencia Europea de Medio Ambiente (EEA según sus siglas en inglés) en 2010 con proyecciones para el 2010, 2020 y 2030. Este estudio analiza mediante el modelo CAPSIM la evolución en la oferta y demanda de los productos alimentarios y de la superficie agrícola orientada ecológicamente (compuesta por las zonas agrícolas de alto valor natural más las zonas de producción ecológica, en las cuales el rendimiento es inferior al obtenido en zonas con agricultura convencional). Esta evolución supone una disminución de la Superficie Agrícola Útil (SAU) por la liberalización del mercado de la UE, ya que se presupone que los sectores pecuarios (vacuno, lácteo, porcino y avícola) estarán totalmente liberalizados en 2025, incluyendo la derogación del régimen de cuotas lácteas. Dicha liberalización y eliminación de aranceles genera un equilibrio entre los precios de mercado de la UE y los precios internacionales, ajustando las cabañas ganaderas e induciendo a una disminución de la demanda de piensos y de la superficie forrajera. Así en este estudio, la superficie liberada, principalmente de superficies forrajeras y pastos compone, junto con las tierras destinadas a cultivos no alimentarios, las tierras retiradas de la producción agrícola y las tierras en barbecho, la superficie considerada como potencial para la producción de cultivos energéticos. A esta superficie se le reduce entre un 0,5% y 2% para su posible utilización en usos no agrícolas (zonas urbanas, infraestructuras, silvicultura, actividades recreativas, tratamiento de aguas, etc.). Además, se añade una reducción de la superficie destinada a cultivos energéticos de un 3% considerada como superficie cultivable en régimen de explotación intensiva que se convierte a áreas de “refugios de paso ambientales”. El resultado obtenido según estas estimaciones es que en España existe una disponibilidad de tierras para la producción de cultivos energéticos compatibles con el medio ambiente de 2,582 y 2,459 millones de ha en 2020 y 2030, respectivamente. Los cultivos energéticos considerados en ese estudio (EEA, 2010) son las especies cultivadas tradicionalmente además de algunos cultivos específicos. Los cultivos considerados se agrupan en azucareros (remolacha azucarera, chumbera, sorgo dulce, pataca y caña de azúcar); amiláceos (trigo, 39
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO cebada, patata, maíz, triticale, centeno y avena); oleaginosos (colza, girasol, y ricino) y lignocelulósicos leñosos (álamo, sauce y eucalipto) y herbáceos (miscanto, alpiste, pasto de Sudán y caña común). Se realiza una priorización ambiental de los cultivos según sus impactos ambientales y la caracterización de las zonas ambientales de Europa en función de los riesgos ambientales principales (erosión, compactación del suelo, lixiviación de nutrientes, contaminación del suelo y agua por biocidas, consumo de agua, riesgo de incendio, biodiversidad de zonas agrícolas y variedad de tipos de cultivo). Cada cultivo se clasifica según un indicador de presión ambiental para cada impacto, según el riesgo o coste ambiental de cada cultivo sea bajo, medio o alto. Se considera un rendimiento energético por cultivo y zona y se realiza una optimización entre la clasificación ambiental de los cultivos, la eficiencia expresada en rendimientos de energía por hectárea y el desarrollo previsto de las futuras tecnologías, en cuanto a conversión y utilización de la energía (Figura 1.7‐4). Figura 1.7‐4. Etapas para el cálculo del potencial de biomasa compatible con el medio ambiente según el estudio de la EEA, 2010. En dicho estudio (EEA, 2010), en la zona mediterránea se realiza la clasificación ambiental de los cultivos energéticos específicos pero no se tienen en cuenta en la distribución final aludiendo un escaso conocimiento acerca de estos cultivos en lo que se refiere a las prácticas de producción, probable rendimiento energético y los procesos más adecuados para su conversión en productos energéticos. Así, en España la distribución final hipotética de cultivos energéticos resultante (a) y el potencial de bioenergía (b) en 2030 son las que se muestran en la Figura 1.7‐5, respectivamente. Según estas estimaciones dicho potencial asciende a 7,8 Mtep en 2010 y a 12,9 y 16,0 Mtep en 2020 y 2030, respectivamente. 40
INTRODUCCIÓN a)
b)
Figura 1.7‐5. a) Distribución final hipotética de cultivos energéticos; b) potencial de bioenergía en España en 2030 según el estudio de la EEA, 2010. A nivel europeo, otro estudio del potencial de biomasa mediante cultivos energéticos, basado en proyecciones a 2030 mediante modelos económicos de cambio de uso del suelo según los mercados internacionales y las demandas nacionales de productos de cada país, es el realizado por Hellmann y Verburg (2011) en el marco del proyecto EURURALIS (Verburg et al, 2008). Dicho trabajo se puede clasificar como un modelo de evaluación integrado, pues realiza un escalado de las dinámicas globales y nacionales a un grid de 1 km2 de resolución con el fin de estimar la disponibilidad de tierras para los diferentes usos del suelo. Se centra exclusivamente en el potencial de biomasa para la producción de biocarburantes de primera y segunda generación, diferenciando tan sólo entre cultivos oleaginosos y alcoholígenos para los primeros y entre sauce, chopo y miscanto para los biocarburantes a partir de biomasa lignocelulósica. El procedimiento que siguen Hellmann y Verburg (2011) para la distribución de los cultivos es inverso a las demás metodologías ya que establece las áreas de producción de cultivos en función de dónde se localizan las plantas de procesamiento. La localización de las plantas de producción de biocarburantes se realiza mediante un Evaluación Multicriterio considerando como factores la disponibilidad de biomasa, la presencia de vías de comunicación y la situación de las refinerías de petróleo y otras zonas industriales. Una distancia mínima entre plantas de etanol se establece para evitar solapamientos y reducir el tiempo de procesamiento de los datos. Posteriormente estima la superficie arable apta para cultivos energéticos en un radio de 80 km de cada planta repitiendo este proceso iterativamente hasta ubicar las plantas necesarias para cubrir la demanda de consumo nacional de biocarburantes. Para la distribución de los cultivos se basa en los parámetros de precipitación, temperatura (Tuck et al., 2006) y pendiente (Elbersen et al., 2006) eliminando como zonas potenciales la superficie agrícola poco productiva (porque generarían reducidos rendimientos con bajos márgenes de rentabilidad) y la muy productiva (pues asume que los cultivos alimentarios son económicamente más competitivos en dichos suelos). Además considera para la asignación de las zonas de cultivos energéticos los costes de transporte hasta la planta y un factor de rotación de cultivos. Las capacidades de producción de las plantas de etanol consideradas varían de 50.000 a 390.000 m3/año con un rendimiento medio de los cultivos alcoholígenos de 5.400 kg/ha (considerando un 41
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO rendimiento en la transformación de 2,5 kg de grano por cada litro de etanol producido). En la Figura 1.7‐6 se muestran los resultados obtenidos en este estudio para la localización de las plantas de producción de etanol en el norte de España según el escenario ‘Mercados continentales’ (plantas de gran y pequeña capacidad cercanas a grandes vías de comunicación internacionales) y ‘Comunidades locales’ (plantas de baja capacidad de producción muy cercanas a las zonas de producción de cultivos). Figura 1.7‐6. Localización de las plantas de producción de etanol en el noroeste de España según el estudio de Hellmann y Verburg (2011). Izquierda: escenario ‘Mercado continental’. Derecha: escenario ‘Comunidades locales’. Por su parte, Tuck et al., (2006), estudiaron la distribución potencial de 26 cultivos energéticos en Europa bajo las condiciones climáticas actuales y futuras (2020, 2050 y 2080) en base a los impactos del cambio climático según diferentes escenarios y modelos de clima. Los cultivos considerados se agrupan en: oleaginosos “templados“ (colza, cáñamo, lino, mostaza) y oleaginosos “mediterráneos” (girasol, cártamo, ricino y cacahuete); cereales (trigo, cebada, avena y centeno); alcoholígenos (patata, remolacha, pataca y caña de azúcar); y lignocelulósicos para biocombustibles sólidos “templados” (maíz forrajero, alpiste, miscanto y eucalipto) y lignocelulósicos “mediterráneos” (cardo, sorgo, kenaf y chumbera). Se asume que todos estos cultivos se producen en régimen de secano. La distribución potencial de estos cultivos se basa en la tolerancia de los mismos a la altitud y a los valores máximos y mínimos de temperatura y precipitación en diferentes momentos del año. No realiza una estimación del rendimiento por lo que no resulta en una producción potencial de biomasa, sino que se centra en la posible implantación de los cultivos analizados sobre las condiciones climáticas presentes y futuras. Según este estudio, la mayoría de los cultivos analizados disminuye su distribución potencial en la zona meridional de Europa exceptuando el cultivo de la chumbera o el sorgo. 1.7.2.1.3. Evaluación del potencial de biomasa de cultivos energéticos en España A nivel nacional, existen escasos estudios sobre el potencial de biomasa a partir de cultivos energéticos en España. Un ejemplo es uno de los estudios técnicos base para la elaboración del Plan de Energías Renovables 2011‐2020, que el IDAE publicó con el título “Evaluación del potencial de 42
INTRODUCCIÓN energía de la biomasa” (IDAE, 2011). En él, además del potencial de la biomasa procedente de terreno forestal, se realiza una estimación de la biomasa residual agrícola y de los cultivos energéticos de colza, cereales, sorgo, girasol y cardo entre los herbáceos y de los géneros Quercus, Pinus, Eucalyptus y Populus entre los leñosos. Este estudio cuantifica la cantidad de biomasa producida a escala municipal, empleando para los cultivos agrícolas el índice de regionalización productiva de la Política Agrícola Común (PAC) como factor de estimación de la productividad de los mencionados cultivos energéticos. El rendimiento estimado en este estudio para los cultivos energéticos herbáceos (izquierda) y leñosos (derecha) se muestra en la Figura 1.7‐7, respectivamente. La superficie considerada como disponible para cultivos energéticos asume una serie de criterios relacionados con la no interferencia con los mercados alimentarios, sostenibilidad de los sistemas productivos y limitaciones en el uso del agua de riego (sólo en las cuencas hidrográficas del Duero y Ebro se consideran posibles la implantación de cultivos energéticos en regadío según indicaciones del MAGRAMA). El potencial total calculado para el territorio nacional según la procedencia y el tipo de biomasa se presenta en la Tabla 1.7‐I (IDAE, 2011b). ³
³
Figura 1.7‐7. Biomasa potencial disponible en base a cultivos energéticos herbáceos (izquierda) y leñosos (derecha) sobre tierras agrícolas. Fuente: IDAE, 2011. Tabla 1.7‐I. Resumen del potencial total disponible de biomasa en España según el estudio del IDAE (2011). Fuente: IDAE, 2011b. Procedencia Masas forestales existentes Restos de aprovechamientos madereros Aprovechamientos del árbol completo Herbáceos Restos agrícolas Leñosos Masas herbáceas susceptibles de implantación en terreno agrícola Masas leñosas susceptibles de implantación en terreno agrícola Masas leñosas susceptibles de implantación en terreno forestal Total biomasa potencial en España Biomasa potencial t/año Tep/año 2.984.243 636.273 15.731.116 3.414.158 13.586.579 6.751.738 18.605.756 15.874.572 3.216.819 5.457.812 1.214.767 15.072.320 1.782.467 87.312.398 17.106.223 43
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Exclusivamente orientados al potencial de biomasa a partir de cultivos energéticos en España son los estudios de Fernández et al., (2009) y Sánchez et al., (2008 y 2010) en los que se estima la producción de biomasa lignocelulósica en base a cultivos tipo: centeno y triticale como cultivos anuales para las zonas agrícolas de secano con suelos superficiales y duras condiciones climáticas; cardo como cultivo herbáceo plurianual para terrenos profundos en régimen de secano; chopo como cultivo leñoso en corta rotación sobre superficie en regadío o sobre zonas con alta pluviometría (Precipitación anual > 1.000 mm). La superficie destinada a su producción atiende a cuatro escenarios según diferentes proporciones de la superficie en barbecho y de cultivos herbáceos, compilada a escala municipal y agregada por comarca agraria (Figura 1.7‐8). Los rendimientos de dichos cultivos se estiman a partir de funciones de producción en base a variables e índices agroclimáticos. Como resultado, la superficie destinada a la producción de cultivos energéticos varía de 1.989.169 ha en el escenario I (con un potencial de biomasa asociado de 20,6 millones de t ms/año) a 6.860.704 ha en el escenario IV (80,4 millones de t ms/año). Figura 1.7‐8. Potencial de biomasa lignocelulósica (en miles de toneladas de materia seca a 0% de humedad al año – odt/year ‐ oven dry tonne‐) en base a cultivos energéticos a escala comarcal. Arriba izquierda ‐ Escenario I: 50% superficie de barbecho. Arriba derecha – Escenario II: 50% superficie de barbecho + 10% superficie cultivos herbáceos. Abajo izquierda – Escenario III: 50% superficie de barbecho + 30% superficie cultivos herbáceos. Abajo derecha – Escenario IV: 100% superficie de barbecho + 30% superficie cultivos herbáceos. Fuente: Sánchez et al., 2010. Otros estudios de potencial de biomasa para todo el territorio nacional, basados en la distribución potencial de un solo cultivo energético son los estudios de Pérez‐Cruzado et al. (2013) y García‐
Galindo et al. (2008). El primero realiza una estimación de la producción potencial de biomasa lignocelulósica a partir del cultivo del chopo en corta rotación sobre la superficie agrícola en regadío. 44
INTRODUCCIÓN Emplea el Sistema de Información sobre Ocupación del Suelo de España (SIOSE) (http://www.siose.es/siose/) como cartografía de uso del suelo y un modelo de producción en base a parámetros agroclimáticos (temperatura, latitud, altitud y pH del suelo) y de manejo del cultivo (riego y control de plagas) para la estimación del rendimiento. El segundo realiza una adaptación de la metodología de la Zonificación Agroecológica de la FAO (Fischer et al. 2006) mencionada anteriormente y la base de datos del programa Corine Land Cover (EEA, 2006), como información georreferenciada de uso del suelo, con el fin de estimar la biomasa lignocelulósica que se puede producir en base al cultivo del cardo en tierras de secano. En cambio, a escala regional existen mayor diversidad de estudios de potencial de biomasa en España con diferentes metodologías, consideraciones y datos de partida (Esteban et al., 2008; Gómez et al., 2009; Sánchez, et al. 2012). 1.7.2.2.
Aplicación de los SIG a la optimización de la localización de instalaciones 1.7.2.2.1. Conceptos generales Otra aplicación donde los SIG tienen un gran desarrollo es en el análisis de la localización óptima de instalaciones – servicios ‐ infraestructuras, ya sea en aplicaciones de ámbito general (localización de servicios públicos como hospitales, escuelas, centros para drogodependientes, de tratamiento de residuos, etc., o de instalaciones privadas como comercios o plantas industriales) así como en el sector de la agroenergética (plantas de procesamiento de la biomasa, centros logísticos o de almacenamiento, etc.). Los SIG son herramientas especialmente adecuadas al estudio de problemas de localización, ya que cuentan con los instrumentos de cálculo y operaciones con los que tratar la información espacial que caracteriza a estos problemas, como son las coordenadas de posición para ubicar elementos y estimar distancias, datos sobre localización de los puntos de oferta y demanda, cartografía sobre los usos del suelo, etc. Este análisis se puede abordar con los SIG con el fin de seleccionar los lugares potenciales que cumplan una serie de criterios respecto a los requerimientos técnicos específicos de la planta. La cuestión de la localización de infraestructuras se relaciona estrechamente con la organización espacial del territorio (Bosque y Moreno, 2004). Estos autores establecen los componentes básicos a considerar en el análisis de la localización de instalaciones: a) La actividad humana que se quiere localizar puede ser puntual, en el caso de que se lleve a cabo en un tipo de instalación material específica, o difusa, en el que la actividad se desarrolla en un ámbito geográfico amplio que cumpla una serie de requisitos, como puede ser la producción de cultivos. b) Los elementos existentes en el medio, determinantes de la posición más adecuada para localizar la instalación, llamados factores de la localización. Éstos estimularán la aparición de flujos de materiales y energía en el territorio de influencia de la instalación. c) Los sistemas e infraestructuras a través de los cuales se trasladan los flujos y elementos anteriores, básicamente la red de comunicaciones o de transporte. Existen diferentes tipos de problemas en el análisis de la localización de actividades, principalmente dos. Primero, aquellos casos en los que se debe localizar de manera óptima la red por la que se 45
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO producen los flujos de recursos y energía estando fijos los elementos que los producen; y segundo, aquellos casos que encontrándose ya establecida la red de comunicaciones, se debe localizar los elementos que generan dichos flujos, situación esta última, clásica en el planteamiento de la localización de instalaciones. Dentro de este segundo caso, los factores de localización que configuran el problema del planeamiento territorial pueden considerarse con una distribución aproximadamente continua sobre el territorio o discreta. Según Yeh y Chow (1996), existen tres metodologías en base a SIG para la planificación de instalaciones. La primera se basa en la construcción de buffers o radios de influencia alrededor de las instalaciones existentes proporcionales a la capacidad de cada una de ellas. Los huecos libres entre radios son zonas posibles de localización de la nueva instalación. Este método no tiene en cuenta la distribución de la demanda ni si las zonas posibles son aptas o no para la instalación. El segundo es el método de asignación, donde la demanda se asigna a la instalación más cercana (ya sea existente o planificada) dentro de una red. Pero este método no discrimina entre el número determinado de instalaciones a ubicar. El tercero es el análisis de aptitud (suitability analysis) según el cual se identifican localizaciones posibles según su aptitud en base a una serie de criterios o requerimientos. Este análisis suele realizarse mediante una Evaluación Multi‐Criterio (EMC) para ponderar los criterios considerados. Se suelen combinar el primer o segundo método con el tercero, de manera que primero se identifican las localizaciones posibles mediante la EMC y posteriormente se evalúa cada posibilidad con el primer o segundo método. Este procedimiento consume muchos recursos y no garantiza la localización óptima (Yeh y Chow, 1996). Por otro lado se encuentran los modelos de localización‐asignación, desarrollados desde 1960. Los métodos de localización‐asignación son procedimientos matemáticos que intentan buscar soluciones al problema de dónde situar centros de servicios deseables (con externalidades mayoritariamente positivas, v.g. hospitales) y no deseables (externalidades negativas, v.g. vertederos), de manera que se optimicen ciertos valores considerados importantes a la hora de que los usuarios utilicen dichos servicios (Bosque y Moreno, 1990). Existen diferentes modelos de localización‐asignación para instalaciones deseables (caso de la agroindustria respecto las zonas de cultivo) en función de los objetivos pretendidos entre los puntos de oferta (instalación) y demanda (población, materia prima, etc.) (Bosque et al., 2000): ‐
Modelo p‐mediano (máxima eficiencia): minimiza la distancia media/total entre los puntos de oferta y demanda. Con este modelo se alcanza la máxima eficiencia espacial, pues la distancia del total de traslados que efectúan los puntos de demanda hasta un punto de oferta es el mínimo posible, independientemente de si existen puntos de demanda más alejados a un umbral (injusticia espacial). ‐
Modelo p‐mediano con restricción de máxima distancia: minimiza la suma de productos de la demanda de cada punto y la distancia al centro de oferta más próximo, evitando que ningún elemento de la demanda se encuentre a más de una distancia máxima fijada. Así se alcanza un mayor grado de justicia espacial sin perder eficiencia espacial, pues se asegura que ningún punto de demanda quede fuera del alcance espacial de ese servicio. Este modelo puede no ser posible si el número de instalaciones es demasiado pequeño para cumplir todas las condiciones. 46
INTRODUCCIÓN ‐
Modelo de cobertura máxima: maximiza la cantidad de demanda que se encuentra dentro de una distancia fijada a un centro de oferta. Así se consigue localizar nuevas instalaciones de modo que la mayoría de la demanda se encuentre a menos del valor de distancia establecido de una instalación. ‐
Modelo de cobertura máxima con restricción de alejamiento: maximiza la cantidad de demanda que se encuentra dentro de una distancia fijada (D) a un centro de oferta, controlando que el total de demanda se encuentre dentro de otro umbral o distancia fijada (S), donde S>D. La aplicación de estas metodologías a la localización óptima de industrias de procesamiento de biomasa, ya sea para generación eléctrica (Voivontas et al., 2001; Dong, 2008; Perpiñá, et al., 2009, de la Paz, 2012), de producción de pélets (Sultana y Kumar, 2012) o de biocarburantes (Noon et al., 2002; Leduc et al., 2010; Osleeb y Ratick, 2010; Kocoloski et al., 2011; Quynh et al, 2012; Wetterlund et al., 2012) es muy variada. 1.7.2.2.2. Localización de plantas de producción de bioetanol En el trabajo de Sánchez et al., (2012) se estimó la localización óptima de plantas de producción de etanol a partir del cultivo de la chumbera en la provincia de Almería, considerando dos tipos de plantas en cuanto a su capacidad de producción, microdestilerías (1.650 m3/año) y macrodestilerías (33.000 m3/año). Para la selección de los puntos candidatos se desarrollaron un análisis de exclusión y un análisis de aptitud. Mediante el primero se eliminan los puntos que no cumplen una serie de criterios en cuanto a su localización (distancia a núcleos de población, pendiente del terreno y distancia a Espacios Naturales Protegidos). En el análisis de aptitud, se realiza una Evaluación Multi‐
Criterio en base a un Proceso de Análisis Jerárquico (Saaty, 1980) para ponderar distintos factores (disponibilidad de biomasa, cercanía a puntos de acceso a la red eléctrica, distancia a fuentes de agua y a infraestructuras de ferrocarril) que determinan la preferencia o índice de aptitud de los diferentes candidatos. Dicho proceso es similar al utilizado por otros autores (Dong, 2008; Sultana y Kumar, 2012, entre otros). Los candidatos con mayor índice de aptitud, según el número de industrias a ubicar en función de la cantidad de biomasa disponible, son los considerados como localizaciones óptimas para ubicar las plantas de etanol. Como ya se intuye, los factores de localización en el caso de una planta de producción de bioetanol son relativamente diversos, entre los que destaca la materia prima empleada, la capacidad de producción anual y la logística de suministro a la planta. Las plantas de bioetanol deben localizarse próximas a puntos de suministro de energía eléctrica o gas natural y de recursos hídricos para minimizar los costes variables de operación. Otros factores como disponibilidad de mano de obra, proximidad a áreas urbanas y políticas regionales en cuanto a fiscalidad deben también tenerse en cuenta en la localización de plantas de bioetanol (Wilson, 2009). El Departamento de Agricultura de los Estados Unidos de América, junto con la Coalición para el Desarrollo de Combustibles Limpios (CFDC) y el Consejo del Etanol de Nebraska (NEB), publicaron una guía en la que se sintetizan los requerimientos técnicos de una planta de etanol (USDA, 2006). 47
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Entre los diversos factores establecidos en dicha guía para la localización óptima de una planta de etanol se encuentran los que se resumen a continuación: ‐
Proximidad a una fuente de energía: a pesar de mejorar los requerimientos energéticos para la producción de bioetanol durante la última década gracias a la variedad de tecnologías y mejoras en el diseño industrial, la disponibilidad de energía debe ser evaluada cuidadosamente pues puede representar el segundo mayor coste de producción en las plantas de producción de bioetanol. ‐
Proximidad a vías de comunicación: la localización de la planta debe evaluar el modo de transporte mediante el cual el producto acabado se introducirá en el mercado, considerando que el bioetanol ha sido históricamente puesto en el mercado vía carretera, ferrocarril y marítima. Así la localización de la planta debe considerar su proximidad a carreteras principales, líneas y estaciones de ferrocarril y a refinerías de petróleo. Un ejemplo del sistema de distribución del etanol se muestra en la Figura 1.7‐9. Figura 1.7‐9. Esquema del sistema de distribución del etanol. Fuente: Alternative Fuels Data Centre. ‐
Proximidad a recursos hídricos: la calidad, cantidad y disponibilidad de agua es un factor importante en la localización de la planta a pesar de que los volúmenes de agua requeridos para el procesado de bioetanol así como el agua residual generada se han reducido en la última década. ‐
Tamaño y localización de la parcela: la superficie ocupada por la planta está determinada por limitaciones geográficas, coste de la tierra y la proximidad a las infraestructuras existentes. Una planta media de producción de etanol (30 – 100 Ml) ocupa aproximadamente una superficie de entre 4 y 16 ha, mientras que una planta de producción de 200 – 380 anuales requeriría una superficie de más de 65 ha incluyendo sistemas de carga de trenes y camiones. Otros factores en relación a la localización y tamaño de la parcela que alberga la planta son la proximidad a núcleos urbanos, la dirección de vientos dominantes o el espacio adicional necesario para el tratamiento de las aguas residuales de la planta. 48
INTRODUCCIÓN Así pues, todos estos factores que determinan la idoneidad de una ubicación candidata a la instalación de una planta de etanol deben tenerse en cuenta en el análisis de la estimación de la localización óptima. Dichos factores están fuertemente ligados al territorio, por lo que su evaluación y análisis a partir del uso de los SIG representa un gran campo de aplicación de estas herramientas a la optimización de la localización de plantas de producción de bioetanol. 1.8.
Caracterización de la Cuenca Hidrográfica del Duero 1.8.1. Descripción física El análisis de la localización óptima de la planta de bioetanol realizado en esta Tesis se desarrolla sobre la parte española de la Cuenca Hidrográfica del Duero (en adelante CH Duero). Ésta tiene una extensión de 78.859 km2 y se extiende por todas las provincias castellano leonesas además de Orense y pequeñas zonas del norte de Cáceres y sur de Cantabria, Guadalajara, La Rioja y Asturias (Tabla 1.8‐I), abarcando 2.106 términos municipales. Tabla 1.8‐I. Superficie, población y núcleos urbanos de la Cuenca Hidrográfica del Duero. Fuente: Confederación Hidrográfica del Duero (2013). Comunidad autónoma Castilla y León Galicia Cantabria Castilla‐La Mancha Extremadura La Rioja Madrid Asturias TOTAL Superficie 2
(km ) 77.482,39 1.134,02 97,89 62,01 42,95 20,75 15,67 2,7 78.858,51 % 98,25 1,44 0,12 0,08 0,05 0,03 0,02 <0,01 ‐ Población (hab) 2.173.279 30.498 1.346 0 0 0 0 0 2.205.123 % 98,56 1,38 0,06 0 0 0 0 0 ‐ Núcleos urbanos nº 4.729 169 21 2 0 0 0 0 4.921 % 96,12 3,43 0,43 0,02 0 0 0 0 ‐ Tiene un relieve marcado por una periferia montañosa y una zona central llana que compone la Depresión del Duero formada por cerros y páramos entre 600 y 800 metros sobre el nivel del mar (Figura 1.8‐1). 49
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 1.8‐1. Mapa fisiográfico de la Cuenca Hidrográfica del Duero. 1.8.2. Caracterización climática Según la clasificación agroclimática de Papadakis (Papadakis, 1975), la CH Duero se encuentra principalmente bajo un tipo de clima Mediterráneo templado en la zona de la depresión y un tipo climático Mediterráneo templado fresco en las zonas montañosas periféricas. Pequeñas zonas situadas en Orense cuentan con un tipo climático Mediterráneo marítimo fresco y con un clima Mediterráneo continental en una reducida zona de la frontera entre Salamanca y Portugal (Figura 1.8‐2). El tipo de verano representa el tipo de cultivo que se podría implantar en la zona en función de sus requerimientos térmicos y la estación libre de heladas que impere en la zona. En la CH Duero se cuenta con un tipo de verano maíz en la zona de la depresión y de trigo menos cálido y polar cálido‐
taiga, según se sube en altitud. El tipo de invierno representa también los cultivos aptos para esta zona en función de la temperatura media de mínimas absolutas del mes más frío y la temperatura media de las máximas del mes más frío. En concreto, la CH Duero cuenta con un tipo de invierno avena fresco, excepto las zonas más altas donde el tipo de invierno es trigo‐avena y trigo cálido. 50
INTRODUCCIÓN Figura 1.8‐2. Clasificación agroclimática de Papadakis de la Cuenca Hidrográfica del Duero. La precipitación anual varía de 347 mm a los 1.889 mm anuales (Figura 1.8‐3a) con un régimen de lluvias típico del clima mediterráneo con un periodo estival seco y una estación invernal fría y lluviosa. Las temperaturas medias anuales oscilan entre 4,5 ºC y 15,3 ºC siendo las zonas más cálidas las de menor altura del centro y suroeste (Figura 1.8‐3b). El diagrama ombrotérmico de los valores medios de toda la cuenca se presenta en la Figura 1.8‐4, donde se aprecia el régimen de lluvias de escasa precipitación en verano y elevadas en primavera, otoño e invierno. Las precipitaciones en la CH Duero cuentan con un volumen anual en toda la cuenca cercanas a los 50.000 Hm3 de los que 35.000 Hm3 son evaporados por la vegetación y los 15.000 Hm3 restantes constituyen la escorrentía natural, superficial y subterránea. 51
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Los acuíferos cubren 50.000 km2 siendo principalmente de naturaleza kársticas y carbonatada y en menor medida aluvial y detrítica somera. Figura 1.8‐3. a) Precipitación anual (mm); b) temperatura media anual en la Cuenca Hidrográfica del Duero 20
40
10
20
0
0
Tª media mensualMes
Precipitación (mm)
60
Di
c
30
Oc
t
No
v
80
Ju
l
Ag
o
Se
p
40
Ju
n
100
Fe
b
M
ar
Ab
r
M
ay
50
En
e
T (ºC)
Diagrama ombrotérmico
Precipitación
Figura 1.8‐4. Diagrama ombrotérmico de la Cuenca Hidrográfica del Duero 1.8.3. Principales cultivos En lo que respecta a los usos del suelo y a partir de los datos a escala municipal del Censo Agrario 2011 de la Junta de Castilla y León (JCyL, 2012), en 2010 la superficie de cultivos herbáceos en la CH Duero alcanzó los 2,06 millones de ha, de las que el 83,4% son de secano, mientras que la superficie de cultivos leñosos ocupó 66.625 ha de las que 95,3% se encontraban en régimen de secano. La superficie de barbecho cuenta con un total de 754.322 ha de las que el 92,7% (680.895 ha) son de secano y 55.427 ha de regadío. Esta superficie de barbecho supone el 22,9% del total de la superficie 52
INTRODUCCIÓN de cultivo. Esto hace un total de tierras agrícolas en la CH Duero de más de 3,29 millones de hectáreas de cultivo. Como se puede apreciar en la Tabla 1.8‐II, los cultivos más extendidos son los cereales grano (1,87 M ha), la mayoría (85,5%) de secano. El cereal de secano de mayor extensión es la cebada con 857.927 ha y en regadío el maíz grano con 98.201 ha. Entre los cultivos industriales destaca el girasol de secano (164.535 ha) y la remolacha azucarera en regadío (31.504 ha). El viñedo es el cultivo leñoso de secano más extendido (58.026 ha) seguido del olivar (3.307 ha) y los frutales (2.132 ha). En regadío es igualmente el viñedo el que mayor superficie ocupa con 1.071 ha. Tabla 1.8‐II. Superficie agrícola por grupos de cultivo y los cultivos principales de cada grupo en la CH Duero. TIERRAS DE CULTIVO Tierras de cultivos herbáceos Cereales grano Trigo Maíz Cebada Cultivos industriales Remolacha azucarera Girasol Cultivos forrajeros Alfalfa Cereales de invierno para forraje Flores Hortalizas Leguminosas grano Guisante seco Tubérculos (Patata) TOTAL CULTIVOS HERBÁCEOS Tierras de cultivos leñosos Cítricos Frutales Olivar y otros leñosos Viñedo Viveros TOTAL CULTIVOS LEÑOSOS BARBECHO TOTAL TIERRAS DE CULTIVO SECANO 1.599.742 556.003 104 857.927 173.546 44 164.535 165.534 53.075 50.737 0 699 120.938 65.537 330 2.060.789 1 2.132 3.307 58.026 60 63.526 698.895 2.823.210 Superficie (ha) REGADÍO TOTAL 271.233 1.870.975 67.443 623.446 98.201 98.305 86.821 944.748 53.463 227.009 31.504 31.548 18.972 183.507 42.538 208.072 30.104 83.179 2.257 52.994 8 8 11.801 12.500 11.456 132.394 6.487 72.024 20.397 20.727 410.896 2.471.685 2 3 931 3.063 201 3.508 1.071 59.097 894 954 3.099 66.625 55.427 754.322 469.422 3.292.632 53
2. MATERIAL Y MÉTODOS MATERIAL Y MÉTODOS 2.1. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la zona de estudio Para evaluar la producción potencial de tubérculos de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero se estimó el rendimiento del cultivo según un modelo de producción construido en base a variables agroclimáticas. Posteriormente se analizó la distribución potencial del cultivo de pataca considerando la superficie en barbecho de regadío y las restricciones edafoclimáticas que puedan limitar su cultivo. Combinando superficie y rendimiento se obtuvo la producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la zona de estudio. Además se calcularon los costes del cultivo y de logística de suministro de la biomasa hasta la planta de procesamiento. Por otro lado se estimaron los beneficios fiscales del cultivo de pataca para su aprovechamiento como fuente de energía renovable. 2.1.1 Modelo de producción Se desarrolló un modelo para estimar la productividad de biomasa de tubérculos de pataca de variedades tardías a partir de datos experimentales de rendimientos del cultivo, recopilados de diferentes fuentes bibliográficas, a los que se asociaron los valores de las variables climáticas registrados en las estaciones meteorológicas más próximas a la parcela experimental y los parámetros más relevantes sobre manejo del cultivo. 2.1.1.1 Recopilación de datos de rendimiento del cultivo y variables agroclimáticas. Sólo se recopilaron las experiencias que emplean variedades o clones de precocidad tardía, al ser más productivas que las variedades tempranas en zonas con larga duración del ciclo de cultivo (Badini et al., 2010; Fernández, 2012; Kays y Nottingham 2008; Sanz, 2012). Además, al tener un ciclo más corto las variables climáticas que determinan la productividad son diferentes (Kays y Nottingham 2008), lo que distorsionaría las variables que resulten significativas en el modelo. El detalle de las referencias bibliográficas de donde se extrajeron los datos de rendimiento de pataca, las estaciones meteorológicas de las cuales se recopilaron los datos climáticos y las estaciones radiométricas de donde se compilaron los datos de la radiación, se muestra en la Tabla 2.1‐I. Se recopiló el valor mensual medio del año de realización de las experiencias consideradas de las siguientes variables climáticas: ‐
Temperatura media mensual [ºC] ‐
Temperatura mínima media mensual [ºC] ‐
Precipitación mensual [mm] ‐
Media mensual de la radiación global media diaria [Wh/m2]. 57
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 2.1‐I. Referencias bibliográficas de experiencias de cultivo de pataca y estaciones meteorológicas para la construcción del modelo de producción. Lat. = Latitud; Long. = Longitud (en grados decimales, hemisferio norte) Referencia bibliográfica ‐ Parcela experimental pataca Lugar Lat. Long. ETSIA‐UPM 40,44 ‐3,74 La Canaleja 40,5 ‐3,28 Ballesteros, 1988 Sanz, 2012 GA‐UPM, 2013 Conde, 1993 Bologna 44,05 11,03 Monti et al., 2005 Policoro 40,21 16,67 De Mastro, 1988 Gabini y Corronca, 1988 Fucino Altamura Fasano Andria Galantina Cerfignano Taviano 42 13,55 40,82 40,83 41,22 40,19 40,06 39,98 16,55 17,36 16,29 18,13 18,44 18,09 Fuente Mimiola, 1988 Estación meteorológica Año Nombre experiencia 1985‐1986 Ciudad Universitaria 2007 2012 1985‐1986 Torrejón Bologna 1999 Borgo Panigale 1988 1988 1988 Marina di Ginosa Lat. Long. 40,45 ‐3,71 Ciudad universitaria 40,45 ‐3,72 40,48 ‐3,46 Barajas Aeropuerto 40,45 ‐3,55 44,53 11,3 Pisa‐S. Giusto 43,68 10,38 41,13 15,51 Palinuro 40,02 15,28 Roma Ciampino 41,8 12,55 Napoli Brindisi Amendola 40,85 40,65 41,53 15,3 17,95 15,72 Brindisi 40,65 17,95 41,56 14,65 Giogia del Colle Brindisi Amendola Lecce 40,76 40,65 41,53 40,23 16,93 17,95 15,71 18,15 S. Maria di Leuca 39,81 18,35 58 Long. Campobasso Lat. Estación radiométrica Fuente AEMET, 2012 Datos históricos. (www.tutiemp
o.net) Nombre Fuente WRDC, 2012 MATERIAL Y MÉTODOS A partir de estas variables iniciales se calcularon las siguientes variables: ‐
Precipitación efectiva mensual [mm/mes] según el método de Brouwer y Heibloem (Dastane, 1978): este método estima la fracción de la precipitación total aprovechada realmente por las plantas. Se calcula para áreas con pendientes inferiores a 5% mediante la expresión 2.1.1.1‐(i). 2.1.1.1‐(i) PPef = 0,8 x PP ‐25 si PP > 75 mm/mes PPef = 0,6 x PP ‐10 si PP < 75 mm/mes donde PPef es la precipitación efectiva mensual y PP es la precipitación acumulada mensual. En el caso de la precipitación mensual, tanto total como efectiva, se consideró desde la fecha de plantación hasta la senescencia. Al tratarse de datos mensuales, en el mes de plantación se tomó la precipitación total de dicho mes si la fecha de plantación es anterior al día 15, y la mitad de la precipitación mensual si la plantación se realizó posterior al día 15 del mes. Igualmente, en el mes de senescencia, se consideró la precipitación mensual total si ésta ocurrió pasado el día 15 del mes, y la mitad de la precipitación mensual si la senescencia se constató anterior al día 15 del mes. ‐
Integral térmica [º∙día], considerando la temperatura base de 9ºC (Baldini et al, 2011). Para calcularla se partió de las temperaturas medias mensuales mediante la ecuación 2.1.1.1‐(ii) cos echa
2.1.1.1‐(ii) ∑ (t
m
− t L ) * d plantación
donde tm es la temperatura media mensual; tL representa la temperatura base; d el número de días del mes. ‐
Evapotranspiración potencial de Thornthwaite (mm/mes) calculada mediante la expresión 2.1.1.1‐(iii) cos echa
2.1.1.1‐(iii) ETPTH = ∑ [16 * (10 * t
m
/ l)a ] * L plantación
donde tm es la temperatura media mensual; I es el índice de calor anual; a es un parámetro de corrección del índice de calor anual; L es el factor de corrección del número de días del mes (Ndi) y la duración astronómica del día (Ni) [horas de sol]. Dicho factor de corrección ‘L’ se calcula según la ecuación 2.1.1.1‐(iv) 2.1.1.1‐(iv) L = ∑ Ndi/30 * Ni/12 A su vez, el índice de calor anual se calcula mediante el sumatorio de los 12 índices mensuales (j), según la expresión 2.1.1.1‐(v) 2.1.1.1‐(v) I = ∑ j = ∑ (tm/5)1,514 Los valores de temperatura, integral térmica y evapotranspiración potencial se compilaron desde la fecha de plantación hasta la fecha de cosecha. 59
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO ‐
Integral mensual de la radiación global media diaria en el periodo –emergencia‐senescencia según la ecuación 2.1.1.1‐(vi) senescencia
senescencia
emergencia
emergencia
2.1.1.1‐(vi) ∫ Rad =
∑ Rad
j
*Nj donde ∫Rad es la integral de radiación global en el periodo emergencia‐senescencia; Radj es la radiación global media diaria en el mes j y Nj es el número de días del mes. Los valores de radiación global media diaria se sumaron desde la fecha de emergencia hasta la fecha de senescencia, tomada esta última como la fecha cuando las hojas se secan. En aquellas referencias donde no se especifique expresamente la fecha de emergencia de las plantas, se consideró que ésta ocurre 15 días tras la plantación. En lo que respecta a la fecha de senescencia, las referencias bibliográficas que registran dicha fecha lo hacen mediante el control directo visual del estado fenológico del cultivo. En el caso de las fuentes bibliográficas que no especifican la fecha de senescencia, ésta se infirió a partir de la temperatura media mínima mensual. Para cada variedad/clon de las referencias que sí detallan la fecha de senescencia, se estimó la temperatura mínima en dicha fecha mediante una interpolación lineal, asumiendo que los valores mensuales se producen el 15 de cada mes. Se calculó el valor medio de las temperaturas mínimas para cada variedad, tomando éste como el valor por debajo del cual las hojas se marchitan y secan. Así, en aquellos datos de las referencias bibliográficas donde no se registra la fecha de senescencia se calculó mediante interpolación lineal la fecha en la que se alcanza el valor medio de temperatura mínima específico para cada variedad empleada. En lo que respecta al aporte de agua de riego, se consideró el valor bruto indicado en cada referencia bibliográfica, y el valor neto asumiendo las eficiencias según el tipo de riego que se muestran en la Tabla 2.1‐II. Estos valores de eficiencia de aplicación por tipo de riego son acordes a los considerados en el Plan Hidrológico para la Cuenca del Duero (CH Duero, 2012). Tabla 2.1‐II. Coeficientes de eficiencia en la aplicación de cada tipo de riego. Tipo de riego Gravedad Aspersión Goteo Rango de eficiencia (%)(1) 55 – 90 % 65 – 90 % 75 – 90 % Eficiencia considerada (%) 65,0% 75,0% 90,0% (1)
Fuente: CH Duero, 2012. De esta forma en el modelo de producción se consideraron dos nuevas variables calculadas a partir de las anteriores: el agua bruta disponible (resultante de la suma de la precipitación total desde la plantación a la senescencia más el volumen bruto de riego) y el agua neta disponible (precipitación efectiva más el volumen neto de riego). Los parámetros agronómicos que se recopilaron de las referencias bibliográficas fueron: ‐
Variedad/clon 60
MATERIAL Y MÉTODOS ‐
Volumen bruto de agua de riego [m3/ha] y tipo de riego ‐
Fertilización N:P:K [kg de N, P2O5 y K2O por hectárea] diferenciando para el nitrógeno entre fondo y cobertera ‐
Densidad de plantación [nº plantas/ha] La precocidad de las variedades consideradas se obtuvo según la clasificación recopilada por Kays y Nottingham (2008). Para poder analizar si existe una influencia significativa del nivel de fertilización sobre la producción de biomasa de tubérculos, se recopilaron asimismo la cantidad de fertilizante aportada en cada referencia, expresada en kg de N, P2O5 y K2O por hectárea, sin considerar el tipo de fertilizante, dada la gran variedad de éstos empleada en las diferentes experiencias. También se recopiló la densidad de plantación (ρ) de cada experiencia, categorizando esta variable en tres rangos: alta densidad de plantación (ρ≥ 80.000 plantas/ha), densidad media (80.000 > ρ> 34.000 plantas/ha) y baja densidad de plantación (ρ≤ 34.000). Con los datos de producción de biomasa de tubérculos de pataca de las referencias bibliográficas y los datos agroclimáticos asociados, se construyó la matriz de datos (38 filas por 19 columnas) para proceder a elaborar el modelo de producción. 2.1.1.2 Regresión lineal múltiple El modelo de producción de biomasa de tubérculos de pataca se realizó en base a una regresión lineal múltiple para predecir el rendimiento del cultivo (variable dependiente) en función de las variables agroclimáticas recopiladas (variables independientes o predictoras). La ecuación general de una regresión lineal múltiple se muestra según la expresión 2.1.1.2‐(i). 2.1.1.2‐(i) yi = β0 + β1 xi1 + β2xi2 + … + βpxip donde i = 1 hasta n es el número de observaciones; y es la variable dependiente; x desde 1 hasta p es el conjunto de variables independientes o predictores; β son los coeficientes para cada variable independiente. Para los análisis estadísticos se empleó el software IBM ® SPSS ® Statistics versión 19. La estandarización de las variables se realizó dividiendo cada dato por el valor máximo de la serie de datos de cada variable, obteniendo valores en el rango 0 ‐ 1. Posteriormente, aquellas variables que no siguen los criterios de normalidad se sometieron a una transformación para normalizarlas. La regresión lineal múltiple se realizó mediante el método por pasos ‘forward’ o hacia delante, en el que las variables se incorporan una a una. Se analizó el coeficiente de determinación, el coeficiente de determinación ajustado y las variables incluidas en el modelo según los valores de correlación parcial, con el fin de eliminar del modelo las variables no significativas. 61
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Para aplicar el modelo de producción desarrollado una vez obtenida la ecuación de regresión, se calculó el valor medio en la zona de estudio de las variables significativas del modelo. Para ello se estimaron las fechas de plantación y senescencia del cultivo de pataca en la zona de estudio con el fin de estimar los valores medios de las variables agua disponible y radiación en el ciclo del cultivo correspondiente. Como se aprecia en el apartado 3.1.1.2. de los resultados, estas dos variables son las que resultaron significativas según la regresión lineal múltiple realizada. 2.1.1.3 Validación del modelo de producción La validación del modelo se realiza con datos de experiencias de cultivo de pataca diferentes a los datos de entrada del modelo. Se utilizaron cinco datos de rendimiento (11,1 % del número total de datos) pertenecientes a dos fuentes bibliográficas que recogen experiencias en cuatro localizaciones diferentes, todas ellas dentro de la zona de estudio (JEN, 1985; JCyL y GA‐UPM, 2000). Se recopilaron asimismo los datos climáticos de las variables consideradas en las estaciones más cercanas a dichas parcelas experimentales (Tabla 2.1‐III). Una vez recopilados los datos de entrada del modelo, se calculó el rendimiento de tubérculos de pataca estimado mediante la ecuación de regresión y se compararon con los datos reales obtenidos en cada experiencia. Se calculó el error relativo medio (MRE) y el error cuadrático medio (MSE) según las ecuaciones 2.1.1.3‐(i) y 2.1.1.3‐(ii), respectivamente. 2.1.1.3‐(i) MRE = ∑ (Ψi – Yi / Ψi) / N 2.1.1.3‐(ii) MSE = (
∑ (Ψ
i
- Yi ) 2 / N donde Ψi es el valor de rendimiento real obtenido en la experiencia i; Yi es el valor de rendimiento estimado mediante la ecuación de regresión y N el número de datos. El MRE se mide en porcentaje para poder evaluar la magnitud del error, mientras que el MSE se mide en las unidades de la variable dependiente, en este caso t ms/ha. Estos errores se compararon con los obtenidos en otros modelos de producción de cultivos de la bibliografía. 62
MATERIAL Y MÉTODOS Tabla 2.1‐III. Referencias bibliográficas de experiencias de cultivo de pataca y estaciones meteorológicas para la validación del modelo de producción. Lat. = Latitud; Long. = Longitud (en grados decimales) Referencia bibliográfica ‐ Parcela experimental pataca Fuente JEN, 1985 JCyL y GA‐UPM, 2000. Lugar Lat. Long. Cubo de la Solana, Soria Seisón de la Vega (León) Villoria de Órbigo (León) Laguna de Negrillos (León) Villoria de Órbigo (León) Seaelices del Payuelo (León)
41,61 42,39 42,41 42,24 42,41 42,54 ‐2,48 ‐5,88 ‐5,88 ‐5,67 ‐5,88 ‐5,3 Estación meteorológica Año experiencia 1984 1998 1999 Nombre Lat. Long. Soria 41,76 ‐2,46 Virgen del Camino, León 42,58 ‐5,65 Fuente Datos AEMET, 2012 Estación radiométrica Nombre Lat. Long. Soria 41,6 ‐2,5 León Aeropuerto 42,58
‐5,65 Fuente WRDC, 2012 63 LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 2.1.1.4 Análisis de los parámetros de manejo del cultivo Mediante un análisis de la varianza (ANOVA) se analizó la influencia de los parámetros de manejo de cultivo que están bajo el control del agricultor sobre la producción (densidad de plantación y nivel de fertilización). La dosis de agua de riego se incluyó en la variable agroclimática agua disponible, por lo que no se estudió en este apartado. Para todos los análisis se comprobó si los datos cumplían los criterios de normalidad y homocedasticidad mediante el test de Kolmogorov‐Smirnov y Levene, respectivamente. 2.1.1.4.1. Densidad de siembra Se realizó un ANOVA de un factor con el rendimiento como variable dependiente y la densidad de plantación como variable indenpendiente, con tres clases, baja densidad de plantación (menor de 34.000 plantas/ha), densidad media (34.000 a 44.000 plantas/ha) y alta densidad (mayor de 44.000 plantas/ha). Estas categorías se reclasificaron en una variable numérica de 1 a 3 de menor a mayor densidad. 2.1.1.4.2. Nivel de fertilización. Se contempla la fertilización nitrogenada total, como la suma de la dosis de abonado de fondo y de cobertera, en kg N/ha. A pesar de tratarse de una variable cuantitativa, ésta se clasificó en tres categorías, alta fertilización (mayor de 150 kg N/ha), fertilización media (entre 75 y 150 kg N/ha) y baja fertilización (menor de 75 kg N/ha). Igualmente se realizó un ANOVA unifactorial con el rendimiento como variable dependiente y la fertilización nitrogenada total como variable independiente. Se realizó un ANOVA multifactorial para analizar la interacción entre los factores densidad de siembra y nivel de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento. Al no contar con un número suficiente de datos para todas las combinaciones, se clasificaron las variables independientes en factores con dos niveles. La variable ‘fertilización nitrogenada’ se convirtió en un factor de dos niveles, fertilización nitrogenada alta (mayor de 100 kg N/ha) y baja (menor de 100 kg N/ha) y la variable densidad de plantación se clasificó en densidad baja (menor de 57.000 plantas/ha) y alta (mayor de 57.000 plantas/ha). Por otro lado se analizó la influencia de la fertilización fosfórica y potásica sobre la productividad de tubérculos de pataca, clasificando las variables cuantitativas ‘Dosis de abonado de Fósforo (P2O5) y Potasio (K2O)’ en tres categorías, fertilización alta (mayor de 150 kg/ha), fertilización media (entre 75 y 150 kg/ha) y fertilización baja (menor de 75 kg/ha). Se realizó por separado, un ANOVA unifactorial de cada una de estas variables cualitativas sobre la variable cuantitativa dependiente ‘Rendimiento’. 2.1.1.5. Aplicación del modelo de producción Con el objeto de estimar el rendimiento del cultivo de pataca en la zona de estudio, se aplicó la ecuación de regresión sobre los valores medios que toman, en la CH Duero, las variables que resultaron significativas en la regresión lineal múltiple por pasos. De esta manera se trata de predecir la productividad del cultivo de pataca en condiciones medias en la cuenca del Duero. Para ello es necesario estimar previamente el ciclo del cultivo, es decir, calcular las fechas de plantación, emergencia y senescencia en función de variables climáticas. 64
MATERIAL Y MÉTODOS 2.1.1.5.1. Estimación de la fecha de plantación del cultivo La fecha de plantación del cultivo determina la fecha a partir de la cual se empiezan a contabilizar los datos de las variables climáticas para el cálculo de los valores medios que posteriormente se aplican en el modelo de producción. Siguiendo el criterio de L. Emberger (1955), los regímenes de heladas se estiman en base a la temperatura media de mínimas mensuales (t), estableciendo la siguiente clasificación del riesgo de heladas: ‐
Período de heladas seguras (HS): t < 0ºC ‐
Período de heladas muy probables (HP): 0ºC < t < 3ºC ‐
Periodo de heladas probables (H’P): 3ºC < t < 7ºC ‐
Periodo libre de heladas (d): t > 7ºC Considerando que, según apunta Fernandez (2012), se requiere un periodo frío para romper la latencia de los tubérculos de pataca y que éstos broten de manera regular, se establece como fecha adecuada para la siembra aquella en la que la temperatura media de mínimas sea superior a 3ºC. A partir de la información georreferenciada en formato raster (tamaño de celda de 1.000 x 1.000 m) de temperatura media de mínimas mensuales (AEMet, 2010b), se calculó por interpolación lineal la temperatura mínima media el día 1 de cada mes, considerando que el dato de temperatura media de mínima mensual se produce el día 15. El objeto de esta interpolación es ajustar la fecha de plantación por quincenas. Se reclasificaron los píxeles de la zona de estudio por fechas en las que la temperatura mínima media supera los 3ºC, empezando a contabilizar desde el 1 de Marzo y estableciendo como límite más tardío el 1 de Mayo, de modo que se conozca en cada punto, la quincena más adecuada para la plantación. La reclasificación de los píxeles de la zona de estudio según la fecha de plantación se realizó mediante el modelo construido con el Model builder’ 1 de ArcGIS 10 que se muestra en la Figura 2.1‐1. 1
En adelante las herramientas empleadas pertenecientes al software ArcGIS ESRI® se nombrarán según la nomenclatura inglesa para una mejor identificación y por razones de copyright. 65
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 2.1‐1. Modelo en ArcGIS para estimar la fecha de plantación. 2.1.1.5.2. Estimación de la fecha de senescencia del cultivo La fecha de senescencia de las hojas determina la fecha hasta la cual se consideran las variables climáticas de la ecuación de regresión para su posterior introducción en el modelo de producción. A partir de los datos registrados y estimados de temperatura mínima media de senescencia por clon (ver apartado 2.1.1.1) se calculó el valor medio de temperatura en la fecha de senescencia por debajo del cual los clones tardíos pierden sus hojas. De igual forma que con la fecha de plantación, se estimó por interpolación lineal la temperatura mínima media a día 1 de cada mes, entre los meses de septiembre y diciembre, con el fin de ajustar la fecha de senescencia por quincenas. Mediante el modelo de la Figura 2.1‐2 (‘Model Builder’ de ArcGIS) se reclasificaron los píxeles según la temperatura mínima fuera superior o inferior a la temperatura mínima media de senescencia. 66
MATERIAL Y MÉTODOS Figura 2.1‐2. Modelo en ArcGIS para estimar la fecha de senescencia. Una vez establecidas las fechas de plantación y senescencia para cada píxel, se calcularon, para dicho periodo de cultivo, los valores de las variables que resultaron significativas en la regresión lineal múltiple por pasos: el agua neta disponible y la radiación global (ver apartado 3.1.1.2 de Resultados). 2.1.1.5.3. Agua neta disponible Como se ha comentado anteriormente, el agua neta disponible para el cultivo se compone de la precipitación efectiva en el periodo de cultivo plantación – senescencia y el agua neta de riego según el tipo de riego utilizado. Para calcular la precipitación efectiva mes a mes se partió de la información georeferenciada de la precipitación acumulada mensual facilitada por la AEMet, 2010 en formato raster (tamaño de celda de 1.000 x 1.000 m). Mediante la ecuación de Brouwer y Heibloem 2.1.1.1‐(i) se calculó el valor mensual de la precipitación efectiva entre la plantación y la senescencia. El sumatorio de estos valores mensuales compone la precipitación efectiva total para las variedades tardías. Representa la fracción del agua neta disponible para el cultivo aportado por la precipitación en la zona de estudio. Para estimar el agua de riego neta disponible para el cultivo de pataca, se acudió a la normativa del Plan Hidrológico 2009 de la parte española de la Demarcación Hidrográfica del Duero (en adelante PH‐CH Duero) que obtuvo la aprobación del Consejo del Agua de la Demarcación Hidrográfica del 67
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Duero en diciembre de 2012. Dicha normativa en su artículo 56 establece para las nuevas concesiones de regadío, las dotaciones máximas netas por comarca agraria y cultivo en su Anexo 9. Además, para aquellos cultivos no contemplados en dicho anexo, la normativa limita la dotación de regadío a las dotaciones unitarias máximas netas comarcales, a no ser que se acredite la necesidad de aplicar dotaciones superiores mediante un estudio agronómico que evalúe la evapotranspiración del cultivo en la zona de implantación para un periodo de años no inferior a 10 consecutivos. Puesto que la pataca no se encuentra reflejada como cultivo en dicho Anexo 9 y por tanto no cuenta con una dotación unitaria establecida ex profeso, se consideró como la dosis de riego de la pataca la Dotación Unitaria máxima neta (DUmnGeneral) para los cultivos no incluidos en el mencionado Anexo 9 de esta normativa. Esta dotación por comarca agraria de la zona de estudio se muestra en la Tabla 2.1‐IV. A modo de comparativa se incluye también en dicha tabla la dotación máxima neta para el cultivo de la remolacha azucarera. La normativa del PH‐CH Duero establece que para los regadíos que se extiendan por más de una comarca agraria, se adoptarán como máximas, para toda la unidad de demanda agraria implicada, las dotaciones unitarias de la comarca que ofrezca los valores más altos (Artículo 56.5 de la normativa). El PH‐CH Duero define como Unidad de Demanda Agraria (UDA en adelante) la zona de regadío que comparte características comunes: ubicación geográfica, comunidades de regantes que la componen, origen del agua y masa de la que capta el agua. Según el PH‐CH Duero, las UDA pueden ser superficiales o subterráneas en función del origen de las aguas de que se abastecen. Por tanto, para obtener la dosis de riego se georreferenciaron las dotaciones unitarias máximas netas para los cultivos no incluidos en el Anexo 9 (DUmnGeneral) por comarca agraria en formato ráster con un tamaño de píxel de 100 m. A continuación se recopiló la información vectorial georreferenciada de las UDA, tanto superficiales como subterráneas. Mediante la herramienta ‘Zonal Statistics’ se calcularon las DUmnGeneral, para cada UDA, de manera que se obtuvieron las dotaciones máximas para aquellas UDA que se encuentran en más de una comarca agraria. A continuación, y con el objeto de poder sumar la variable dosis de riego con la precipitación efectiva, se convirtieron estas dotaciones máximas a formato ráster con un tamaño de celda de 100x100 m (Figura 2.1‐3). Por último se sumó a cada dotación la precipitación efectiva total, de manera que se obtuvo el agua neta disponible para el cultivo de las variedades tardías de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero. 68
MATERIAL Y MÉTODOS Tabla 2.1‐IV. Dotación máxima neta (DUmn) por comarca agraria para la remolacha azucarera y unitaria máxima neta comarcal para el resto de cultivos no contemplados en el Anexo 9 de la Normativa del Plan Hidrológico 2009 (DUmnGeneral) de la Demarcación Hidrográfica del Duero (PH‐CH Duero). Provincia Ávila Burgos León Nombre comarca Arévalo‐
Madrigal Ávila Barco de Ávila‐
Piedrahita Gredos Arlanza 6.821 4.720 8.408 3.943 6.379 3.182 8.408 4.782 2.753 3.197 Arlanzón 5.821 3.550 Demanda La Ribera Páramos Pisuerga Astorga El Páramo Esla‐Campos La Baneza 4.782 6.027 5.141 5.271 6.899 7.051 7.447 7.051 2.857 3.726 3.292 3.180 3.172 4.608 4.886 4.264 La Cabrera 6.374 2.149 6.899 2.896 5.751 Palencia Nombre comarca Alba de Tormes Ciudad Rodrigo
DUmnRemolacha DumnGeneral (m3/ha/año) (m3/ha/año) 6.379 4.349 6.856 3.759 6.856 3.267 La Sierra Ledesma Peñaranda de Bracamonte Salamanca Vitigudino Cuellar Segovia Sepúlveda Almazán Arcos de Jalón Burgo de Osma
Campo de Gomara 6.379 6.379 4.064 3.475 6.379 3.801 6.379 6.856 7.043 7.360 7.360 6.551 6.551 6.627 4.183 3.061 3.878 3.139 3.744 2.997 2.068 3.430 6.551 1.939 Pinares 6.299 1.939 2.467 Soria 6.627 3.011 7.100 3.711 Tierras Altas y Valle del Tera 6.299 1.588 8.053 3.940 Centro 5.981 4.341 6.584 2.226 Sur 5.533 4.887 6.584 3.005 6.627 4.466 Aguilar 5.141 3.089 Sureste Tierra de Campos 7.639 4.453 Boedo‐
Ojeda 5.271 2.994 Aliste 7.224 3.000 Campos 7.522 3.926 5.141 6.763 4.733 1.839 3.239 2.026 7.554 3.613 3.089 La Montaña de Luna La Montaña de Riaño Sahagún Orense DUmnRemolacha DumnGeneral Provincia (m3/ha/año) (m3/ha/año) Tierras de León El Barco de Valdeorras Verín Cervera El Cerrato Guardo Saldana‐
Valdavia Cantabria Reinosa Fuente de San Esteban Salamanca Segovia Soria Valladolid Zamora Benavente y los Valles Campos‐Pan Duero Bajo Sanabria 6.116 4.247 7.563 6.642 5.394 4.322 4.202 2.428 Sayago 6.642 3.690 69
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 2.1‐3. Mapa de la Dotación Unitaria máxima neta (DUmnGeneral) para el riego de los cultivos no incluidos en el Anexo 9 de la normativa del Plan Hidrológico 2009 en la Cuenca Hidrográfica del Duero. 2.1.1.5.4. Suma de radiación global media diaria La radiación global media diaria abarca el periodo de cultivo emergencia – senescencia para su aplicación en el modelo de producción. Para ello se partió de la información georreferenciada (grid de 100 x 100 m) de radiación global media diaria en la Península Ibérica (Šúri et al, 2007). A la fecha de plantación se le sumaron 15 días, tiempo que se considera necesario para la emergencia, y se calculó el sumatorio de la radiación global media desde entonces hasta la fecha de senescencia. De esta forma se obtiene la variable “Suma de radiación global” para el ciclo de cultivo de los clones tardíos en la zona de estudio. 2.1.1.5.5. Estimación del rendimiento potencial del cultivo en la CH Duero Una vez recopilados las capas ráster de agua neta disponible y de radiación global en el periodo de cultivo de la zona de estudio, se aplicó la ecuación de regresión sobre los valores medios de estas variables en la CH Duero mediante álgebra de mapas (‘Map calculator’ de ArcGIS). El resultado es un grid con datos continuos de productividad de biomasa de tubérculos por unidad de superficie (t ms/ha) para las variedades tardías de pataca considerando la dosis de riego establecida por la dotación unitaria máxima neta (DUmnGeneral). 70
MATERIAL Y MÉTODOS 2.1.2 Superficie potencial de cultivo de pataca En este punto se estimó la superficie potencial del cultivo de pataca considerando tan sólo la superficie de barbecho. De esta forma, la producción de pataca con fines energéticos no incide en la superficie agrícola destinada a productos alimentarios ni distorsiona al mercado de dichos productos. Posteriormente, a la superficie de barbecho total se le descontó la proporción de superficie agrícola no apta para el cultivo de pataca según unas restricciones edafoclimáticas en base a los requerimientos del cultivo. 2.1.2.1 Superficie de barbecho en la CH Duero Los datos sobre superficie de barbecho en régimen de regadío a mayor escala son los recopilados a nivel municipal en los censos agrarios que realiza anualmente la Junta de Castilla y León. El dato más actual disponible hasta la fecha son los referidos al censo agrario 2011 que recopila la superficie de cultivos del año 2010 (JCyL, 2012). Así, se compilaron los datos de superficie de barbecho a escala municipal y se introdujeron en el SIG mediante la unión a la capa vectorial de límites administrativos municipales de la Base Cartográfica Nacional a escala 1:200.000 (IGN, 2009), en adelante BCN200. 2.1.2.2 Restricciones a la distribución potencial de pataca Una vez recopilada la superficie de barbecho en regadío a escala municipal, se estimó la proporción de la superficie agrícola no apta para el cultivo de pataca según unas restricciones edafoclimáticas. Como la superficie de barbecho no está cartografiada, se estimó la proporción de la superficie arable de regadío total no apta para el cultivo de pataca por término municipal y esta proporción se aplicó posteriormente a la superficie de barbecho a escala municipial. Se utilizó la base de datos del Sistema de Ocupación del Suelo de España (SIOSE) coordinada por el IGN (http://www.siose.es/siose/) como la superficie arable georreferenciada, seleccionando los polígonos de las categorías referentes a la superficie arable de regadío que se muestran en la Tabla 2.1‐V. Se excluyeron las categorías de superficie arable en regadío que cuentan con el atributo forzado, pues según la documentación del SIOSE (IGN, 2007) hace referencia a cultivos herbáceos en invernadero o bajo plástico, con infraestructura de riego permanente. 71
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 2.1‐V. Categorías de la superficie arable en regadío establecidas por la base de datos SIOSE consideradas potenciales para el cultivo de pataca. Código CHArr CHArn CHArrab CHArnab CHLrr CHLrn CHLrrab CHLrnab Descripción Cultivos de arroz en regadío regado Cultivos de arroz en regadío no regado Cultivos de arroz abancalado en regadío Cultivos de arroz abancalado en regadío no regado Cultivos herbáceos distintos de arroz en regadío regado Cultivos herbáceos distintos de arroz en regadío no regado Cultivos herbáceos distintos de arroz abancalado en regadío Cultivos herbáceos distintos de arroz abancalado en regadío no regado A continuación se realizó un ‘intersect’ entre las capas vectoriales de superficie arable en regadío del SIOSE y los límites administrativos municipales de la BCN200, de manera que se obtuvo la superficie arable del SIOSE por término municipal. De esta superficie arable total, se estimó por cada término municipal, la proporción que se encuentra bajo las restricciones establecidas. Las restricciones al cultivo de pataca consideradas son las referidas a limitaciones edafológicas, climáticas, topográficas y/o logísticas. La metodología para recopilar y aplicar los factores que se consideraron como restricciones al cultivo se detalla a continuación. 2.1.2.2.1. Limitaciones edafológicas En el caso de la pataca, las restricciones edafológicas que se consideraron como posibles limitaciones al cultivo de la pataca son el pH y la textura del suelo. El primero no supone una limitación que impida o permita el cultivo, pero sí establece zonas donde el cultivo muestra un desarrollo óptimo. Según Fernández (2012), el pH de suelo óptimo para su cultivo es el comprendido entre 5 y 8,7. Así, las zonas con un pH del suelo fuera de este rango de valores se deben excluir de la superficie potencial de cultivo. Para ello se recopiló la base de datos geográfica que recoge el pH del suelo en formato ráster con un tamaño de píxel de 500 m de Rodríguez et al. (2009) y mediante la herramienta ‘Zonal statistics’ se calculó el pH medio en cada polígono del SIOSE de superficie arable en regadío. Aquellos polígonos cuyo pH medio se encuentra fuera de este rango de valores se eliminaron como superficie potencial de cultivo. En lo que respecta a la textura del suelo, este parámetro puede afectar al cultivo de pataca principalmente cuando se destina a la obtención de biomasa procedente de los tubérculos. Concretamente los suelos muy arcillosos impiden el adecuado desarrollo de los tubérculos y dificultan la labor de cosecha de los mismos. En este caso por tanto, se trata de restringir el cultivo de la pataca a los suelos agrícolas que no sean muy arcillosos, es decir, que se limite su cultivo a suelos con textura franca o franco‐arenosa. Para ello se recopiló la base de datos vectorial del Mapa de Suelos de Castilla y León (ITACyL‐CIT‐
IRNASA‐CSIC, 2012) a escala 1: 400.000 con la clasificación de la FAO 1974 modificada. Cada asociación del suelo tiene asignada un tipo de textura, clasificada en cuatro clases de mayor a menor cantidad de arcillas (elementos finos): fina, media, media‐gruesa y gruesa. Se comprobó que las 72
MATERIAL Y MÉTODOS asociaciones de suelos que tienen asignados una textura fina efectivamente cuentan con elementos definitorios de alto contenido en arcillas. A continuación, mediante la selección por localización ‘select by location’, se seleccionaron los polígonos del SIOSE cuyos centroides se encuentran dentro de las asociaciones de suelos con textura fina. Los polígonos resultantes de esta selección se eliminaron de los polígonos considerados como potenciales para el cultivo de pataca. 2.1.2.2.2 Limitaciones climáticas El parámetro climático que se consideró como posible limitación al cultivo de pataca fue la temperatura mínima a principios de primavera ya que ésta puede retrasar en demasía la fecha de plantación. Como se comentó en el apartado 2.1.1.5.1 la fecha de plantación de pataca se estima según la clasificación del riesgo de heladas de L. Emberger, en función de cuándo la temperatura media de mínimas supera los 3ºC. Se estableció como fecha de límite de plantación el 1 de Mayo. Se consideró por tanto que en aquellos píxeles o zonas de la CH Duero que no tengan una temperatura media de mínimas por encima de 3ºC a fecha de 1 de Mayo, no se podrá realizar la plantación con tiempo suficiente para que se complete el ciclo de cultivo. Por ello se trata de eliminar como superficie potencial de cultivo de pataca aquellas superficies de regadío del SIOSE cuya temperatura media de mínimas sea inferior a 3ºC a fecha de 1 de Mayo. Se tomó la capa ráster de temperatura media de mínimas generada en el punto 2.1.1.5.1 y mediante la herramienta ‘Zonal statistics’ de ArcGIS se calculó el valor medio de los píxeles dentro de cada polígono. Posteriormente se seleccionaron aquellos polígonos del SIOSE cuyo valor medio de temperatura media de mínimas es inferior a 3ºC y se eliminaron como superficie potencial de cultivo de pataca. 2.1.2.2.3 Limitaciones topográficas ‐ pendiente El objeto es eliminar de la superficie potencial de cultivo de pataca aquellas zonas agrícolas de regadío que se encuentren en zonas de fuerte pendiente. Este criterio se establece en las buenas condiciones agrarias y medioambientales (condicionalidad) para Castilla y León como condiciones exigibles para evitar la erosión del suelo y para la percepción de los pagos directos de la Política Agraria Común (Art. 3 del R (CE) nº 1782/2003). Según esta condicionalidad, en parcelas de cultivo mayores a 1 hectárea que no presenten una forma compleja (ángulos vivos, radios de giro para el laboreo mínimos o cambiantes), no se podrá labrar la tierra con una profundidad mayor de 20 cm en la dirección de la pendiente en los cultivos herbáceos de recintos con pendiente media superior al 10%. Consecuentemente y adoptando una actitud conservadora, se optó por eliminar los polígonos del SIOSE que tuvieran una pendiente media superior al 10%. Para ello se recopilaron las capas ráster de los Modelos Digitales de Elevaciones (MDE) del Instituto Geográfico Nacional (IGN, 2012b) con un tamaño de celda de 25 m distribuidas en las 199 hojas 1:50.000 que abarca la CH Duero. Posteriormente se unieron todos los ráster en único mosaico, formando así el MDE de la CH Duero que se muestra en la Figura 2.1‐4. Mediante la herramienta ‘slope’ de ArcGIS se calculó la pendiente, de cada pixel de 25 m, en unidades de porcentaje. 73
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 2.1‐4. Modelo Digital de Elevaciones (MDE) de la Cuenca Hidrográfica del Duero. A continuación, se calculó la pendiente media de los píxeles de cada polígono de SIOSE mediante la herramienta ‘Zonal Statistics’ de ArcGIS. Por último se seleccionaron aquellos polígonos cuya pendiente media es superior a 10% y se eliminaron como superficie potencial de cultivo de pataca. Se mantuvieron sin embargo aquellos polígonos cuyo uso total (100%) se encuentra catalogado como regadío abancalado según las categorías de uso que establece la base de datos de SIOSE, independientemente de la pendiente media en dichos polígonos. 2.1.2.2.4. Limitaciones logísticas ‐ superficie aprovechable La limitación logística en la fase de la producción de biomasa que puede limitar la superficie destinada a un cultivo extensivo como la pataca es el tamaño de parcela. Así, las parcelas o polígonos agrícolas de regadío que cuenten con una superficie relativamente pequeña no se consideraron como superficie potencial de cultivo pues se asume que al agricultor no le compensa desplazarse con la maquinaria agrícola y realizar las labores en una superficie donde no se va a obtener una cantidad sustancial de materia prima. La base de datos del SIOSE está elaborada de tal manera que establece, para cada polígono cartografiado, el porcentaje de cada uso del suelo que se encuentra dentro de cada polígono. Esto es especialmente útil en aquellas zonas con un mosaico intrincado de usos del suelo. Así por ejemplo dentro de un mismo polígono se puede encontrar el 20% del polígono ocupado por cultivos leñosos y el 80% restante por tierras arables. Por tanto para poder aplicar esta restricción el primer paso fue tomar la capa vectorial de polígonos del SIOSE y calcular la superficie arable de regadío real dentro de cada polígono del SIOSE. Esto se 74
MATERIAL Y MÉTODOS realiza sumando los porcentajes de cada categoría de uso objetivo (Tabla 2.1‐V) y multiplicando por la superficie total del polígono. De esta manera, en los polígonos que representan superficies mixtas con un mosaico de usos de suelo, se considera para la cuantificación como potencial, exclusivamente la superficie realmente destinada a cultivos herbáceos en regadío. Como consecuencia de los resultados obtenidos en el patrón de distribución del cultivo alrededor de la agroindustria (apartado 3.1.3), los polígonos más alejados de la planta (a partir de 25 km) destinarían al cultivo de pataca el 20% de su superficie. Por ello, se eliminaron como superficie potencial aquellos polígonos cuya superficie arable de regadío real es menor a 5 ha, de forma que los polígonos resultantes destinen, como mínimo, 1 ha al cultivo de pataca. 2.1.2.2.5 Superficie potencial de cultivo de pataca considerando el total de las restricciones Una vez se han identificado todos los polígonos que presentan alguna de las restricciones descritas hasta ahora, se calcula el sumatorio por término municipal, tanto de los polígonos con alguna limitación como del total. A continuación se calcula el porcentaje que representa la superficie restringida respecto al total municipal y dicho porcentaje se aplica a la superficie de barbecho en regadío por municipio. Consecuentemente se obtiene a escala municipal, la superficie agrícola no ocupada por otros cultivos tradicionales (barbecho) que resulta apta para la producción de pataca según las restricciones edafoclimáticas consideradas. 2.1.2.2.6. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en las tierras de barbecho de regadío Habiendo estimado el rendimiento del cultivo y la superficie potencial de distribución, la producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca se calculó multiplicando ambas variables. Para ello se obtuvo el rendimiento medio del cultivo (apartado 3.1.2.3) en cada polígono del SIOSE considerado como apto para la pataca mediante la herramienta ‘Zonal statistics’ de ArcGIS. A continuación se calculó para cada término municipal el rendimiento medio ponderado por la superficie arable en regadío de los polígonos del SIOSE y se multiplicó por la superficie de barbecho en regadío apta para el cultivo de pataca. En la Figura 2.1‐5 se muestra un esquema con la estructura metodológica seguida para la estimación de la producción potencial de tubérculos de pataca en la superficie de barbecho en regadío de la CH Duero. 75
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Limitaciones edafológicas
pH suelo
Zonal Statistics
pH medio SIOSE
Select by
attributes
Limitación pH
pH > 8,7
pH < 5
Textura suelo
Polígonos
SIOSE
Intersect
Select by
centroid
location
Limitación suelos arcillosos
Limitaciones climáticas
Sup. arable
regadío SIOSE
municipal
Límite
municipal
Tª min 1 Mayo
Zonal Statistics
Tª mín med
SIOSE
MDE Hojas
1:50.000
Pendiente terreno
Slope
MDE CH Duero
Superficie
potencial cultivo pataca
Pendiente
media SIOSE
Select by
attributes
Zonal Statistics
Herramienta
GIS
Limitación fecha plantación
Limitaciones topográficas
Mosaico
Leyenda de símbolos
Select by
attributes
Barbecho regadío municipal
Eliminate
polygon
Biomasa potencial de pataca
Limitación pendiente
Pendiente > 10%
Limitaciones logísticas
Select by
attributes
Limitación
tamaño parcela
Sup < 5 ha
Capa vectorial
Capa ráster
Zonal Statistics
Modelo producción pataca
Figura 2.1‐5. Esquema metodológico de la estimación de la producción potencial de tubérculos de pataca en la CH Duero.
76 MATERIAL Y MÉTODOS 2.1.3 Patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria El objetivo específico de este apartado es elaborar un patrón de distribución de la superficie destinada a la producción de un cultivo alrededor de su planta de procesamiento (agroindustria) en base a la distancia de transporte. Una agroindustria, generalmente, se estructura en el territorio siguiendo un patrón, de manera que las áreas de producción de la materia prima se concentran en la zona próxima a la planta y se van dispersando a medida que se alejan de ella. Este patrón se modelizó en base al análisis de la distribución de la superficie de remolacha azucarera alrededor de la industria de producción de azúcar. Para ello se analizó la distribución de la superficie arable de regadío cultivada con remolacha azucarera (Beta vulgaris L.) alrededor de la industria azucarera. Se escogió el caso de la planta de Leopoldo (Miranda de Ebro, Burgos) perteneciente a Azucareras Ebro, S.L. por dos razones: a) encontrarse en el Norte de la Península, donde la remolacha se produce mayoritariamente como cultivo de primavera en tierras agrícolas de regadío y b) por encontrarse aislada o alejada del resto de azucareras con objeto de poder asumir que la remolacha cultivada en los municipios cercanos a Miranda de Ebro se destina exclusivamente a dicha azucarera. El primer paso fue elaborar una base de datos con la superficie de cultivos herbáceos en regadío y la superficie destinada al cultivo de remolacha azucarera a escala municipal de las provincias circundantes a la azucarera en un radio de 50 km (Álava, Burgos, Guipúzcoa, La Rioja, Navarra y Vizcaya). Para ello se recopilaron las estadísticas de la Distribución General de Tierras y de la Superficie de Cultivos Herbáceos publicadas en el Anuario de Estadística Agroalimentaria. La última fecha en la que el MAPYA recogió esta información a escala municipal para todo el territorio nacional es 2004. Con estos datos se calculó, por término municipal, el grado de ocupación de la remolacha azucarera respecto del total de la superficie de cultivos herbáceos en regadío mediante el cociente entre estas dos superficies. Estos datos se georeferenciaron y se introdujeron en el SIG. A continuación se georreferenció el punto donde se localiza la azucarera de Miranda de Ebro (Latitud: 42,7; Longitud: ‐2,96) y se recopilaron las capas vectoriales de usos del suelo de la Base de datos SIOSE de Castilla y León, La Rioja, Navarra y País Vasco, seleccionándose los polígonos de las categorías de superficie arable en regadío (ver Tabla 2.1‐V) en las que se asume que se produce, entre otros cultivos, la remolacha azucarera. Estos polígonos se unieron a la capa de los límites municipales del BCN 200 (IGN, 2009), de manera que se obtuvo una capa vectorial con los polígonos de superficie arable en regadío por municipio. A partir de dicha capa vectorial se calculó el centro de gravedad (centroide) ponderado por la superficie en regadío de cada polígono en cada término municipal, obteniendo así un punto por municipio desde donde se considera que se transporta la remolacha hasta la planta azucarera. El centroide en geometría es el centro de simetría, es decir el punto medio ponderado de las coordenadas de los polígonos de partida. Posteriormente, en base a la red unimodal construida según se detalla en el punto 2.2.1, se calculó la ruta óptima (más corta en distancia) por carretera entre cada centroide y la azucarera de Miranda, mediante la herramienta ‘Closest facility’ del módulo ‘Network Analyst’. Se considera así que la remolacha producida en cada término municipal se almacena en el centro de gravedad de la superficie en regadío de cada municipio, con lo que la ruta óptima entre éste y la azucarera será la ruta de transporte de la materia prima hasta la agroindustria. 77
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Por otro lado, mediante la herramienta ‘Multiple ring buffer’ se generaron los radios de influencia en distancia euclídea desde la azucarera en intervalos de 5 km hasta una distancia máxima de 50 km, a partir de la cual la superficie municipal de remolacha es nula. A continuación se agrupan los centroides de cada municipio según el radio en el que se encuentren, es decir, según la distancia recta entre cada centroide municipal y la azucarera. A continuación se representó en un gráfico, el cociente entre la suma de hectáreas de remolacha y la suma de hectáreas de regadío (grado de ocupación del cultivo) frente a la distancia media por carretera de cada rango de municipios. Los puntos representados dibujan una curva sigmoidal (Figura 3.1‐29 de Resultados) reflejando que el cultivo de remolacha ocupa una elevada y constante proporción de la superficie agrícola en los municipios más cercanos a la planta hasta una determinada distancia donde la superficie de dicho cultivo decrece de manera lineal hasta mantenerse mínima y constante en los municipios más distantes. Consecuentemente el siguiente paso fue ajustar dicha curva a una regresión logística mediante la herramienta solver de Excel. La curva logística responde a la expresión 2.1.3‐(i): 2.1.3‐(i) Yestimada = [a/(1 + eb+cX)] + d donde Yestimada es la variable dependiente (grado de ocupación del cultivo) estimada en el ajuste; a, b, c y d son los parámetros de la curva a calcular, y X es la distancia por carretera desde el centroide hasta la azucarera, expresado en km. Para calcular los parámetros de dicha ecuación, se utilizó la herramienta solver, método de cálculo iterativo de Excel, de manera que se minimice la suma cuadrática de los errores del ajuste, aportando valores a los parámetros de la ecuación. Es decir se calcula los parámetros a, b, c y d, tal que se cumpla la expresión 2.1.3‐(ii): 2.1.3‐(ii) min ∑(Yestimada‐Y)2 donde Yestimada son los valores del grado de ocupación de la remolacha predichos por el ajuste e Y son los datos de partida del grado de ocupación de la remolacha. En la Figura 2.1‐6 se muestra un esquema de los procesos seguidos para obtener el patrón de distribución del cultivo de la remolacha alrededor de la azucarera de Miranda de Ebro. Este patrón de ocupación del cultivo alrededor de la agroindustria se trasladará posteriormente a la localización óptima de la planta de bioetanol estimada, para simular así la distribución del cultivo de pataca en su área de influencia. De esta forma se comprueba si la disponibilidad de tierras y el potencial de producción de materia prima, siguiendo este patrón, cubren las necesidades de suministro de la planta agroindustrial de producción de etanol. Como se ha comentado, la superficie de remolacha se hace nula en los municipios situados a más de 50 km de distancia. Esto dependerá entre otros factores de la rentabilidad de la actividad agrícola, que a su vez estará determinado principalmente por el rendimiento del cultivo, los costes (distancia) de transporte y el precio de venta. Cuanto mayor sea el precio que se pague por la remolacha y/o mayor la productividad por hectárea, mayores costes de transporte se podrán asumir y por tanto se podrá suministrar la remolacha desde puntos más distantes. 78
MATERIAL Y MÉTODOS Grado ocupación
remolacha
Sup. cultivos escala municipal
Join
Municipios
Intersect
Polígonos
Regadío SIOSE
Leyenda de símbolos
Herramienta
GIS
Capa vectorial
Distribución
cultivos por
municipio
Polígonos
Regadío SIOSE
municipal
Red carreteras
Mean
centre Build
network
dataset
Ajuste curva logística
Centroide
municipal
Red unimodal
Closest
facility
Multiple
ring buffer Rutas
óptimas
suministro
Radios
influencia
Patrón de distribución
Distancia por
carretera
Agrupación municipios
Azucarera Miranda de Ebro
Capa ráster
Base de datos
(xls)
Figura 2.1‐6. Esquema metodológico para la elaboración del patrón de distribución del cultivo
79 LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Al hilo de este análisis, en el siguiente apartado se se estiman los costes de producción de tubérculos de pataca así como el resto de costes de producción del etanol. El fin último es tratar de estimar el rendimiento mínimo del cultivo y la distancia máxima de transporte que una planta de bioetanol podría asumir para transportar los tubérculos de pataca con los que se abastece. 2.1.4 Costes de cultivo de pataca Se estimaron los costes de producción de tubérculos de pataca que abastecen de materia prima a una planta de producción de bioetanol incluyendo los costes agrícolas del cultivo y los asociados a la logística de suministro de la biomasa aérea cosechada y de los tubérculos hasta un centro de almacenamiento municipal, y de éste a la planta de transformación. Para estimar un coste de producción de bioetanol y el precio de venta asociado, se consideraron los costes de transformación del proceso incluyendo un beneficio empresarial por la actividad industrial, los costes de distribución del producto y el ahorro obtenido por la venta o utilización de los subproductos del proceso. Para la estimación de los costes de cultivo de pataca y producción de etanol, se consideró un modelo productivo formado por una empresa agroindustrial que cuenta con dos secciones diferenciadas, la parte agrícola encargada de las labores de cultivo y de logística de suministro de materia prima a la planta de transformación y la sección industrial dirigida a la transformación de los tubérculos de pataca en etanol. La sección agrícola arrienda las tierras de cultivo a sus propietarios y las cultiva con maquinaria propia. De esta forma los costes de producción se reducen en comparación con la contratación de las labores de cultivo a una empresa de servicios externa, al adquirir y amortizar la maquinaria ella misma. Además la empresa se asegura el suministro de la materia prima a la planta y no depende de la voluntariedad en la actividad agrícola de los agricultores o de los precios de las labores de las empresas de servicios locales. Al encargarse de las labores agrícolas se asegura asimismo el suministro de la biomasa aérea a la planta que supone una fuente de energía utilizada como calor de proceso. 2.1.4.1. Costes agrícolas del cultivo de pataca Para calcular los costes de cultivo de pataca se desglosaron las labores de cultivo, materiales y medios necesarios. Se asoció a cada labor las capacidades de trabajo real (h/ha) y coste unitario (€/h) estimados mediante las hojas para el cálculo de costes de utilización de aperos y máquinas agrícolas del MAGRAMA (MAGRAMA, 2013). Se plantearon dos estrategias de protocolo de cultivo diferentes. El primero denominado de auto‐
siembra, considera que la labor de plantación (implantación) se realiza exclusivamente en el primer año. En la operación de cosecha, los destríos o pequeños trozos de tubérculos que se desechan vuelven al terreno alineados en un surco. Con una ligera modificación en la parte posterior de la cosechadora, una pequeña barra puede actuar de rodillo para enterrar los tubérculos desechados de forma que no se sequen al aire. Al tratarse de una cosechadora de una hilera se generan destríos alineados en un surco a la misma separación entre líneas que la inicial. Con este protocolo de cultivo, existen labores que sólo se requieren el primer año por lo que su coste repercute de forma inversamente proporcional a un periodo de tiempo, al cabo del cual se debe regenerar el cultivo. Se consideró la duración de este periodo en 10 años. Por contra, existe una labor anual de aclareo de 80
MATERIAL Y MÉTODOS tallos de pataca mediante el uso de herbicidas para el control de la densidad de plantación y eliminación de posibles brotes entre líneas. El segundo planteamiento de protocolo de cultivo, denominado de plantación anual, realiza la labor de plantación todos los años, empleando para ello como materia prima parte de la cosecha obtenida el año anterior. Sólo en el primer año de cultivo, el material de plantación tiene asociado un coste de compra y de preparación. Como última labor se debe realizar una aplicación de herbicida específico para la eliminación del cultivo y dejar la parcela libre para la campaña siguiente y poder realizar una rotación de cultivos. En la estrategia con autosiembra esta aplicación de herbicida se realiza solamente al final del décimo año cuando se considera que el material de plantación requiere ser regenerado. Las operaciones de cultivo consideradas para la producción de tubérculos de pataca según la primera estrategia de cultivo se listan a continuación: ‐
Labores primer año: o Labor de alzado con vertedera de cuatro cuerpos para la preparación del terreno. o Pase de cultivador para homogeneizar el terreno con cultivador de brazos flexibles o Abonado con abonadora centrífuga para el abonado de fondo (9:18:27). o Pase de rotocultor para incorporar el abono y eliminar las posibles malas hierbas con un rotocultivador de 3,5 m de ancho. o Preparación de los tubérculos. Operación consistente en partir manualmente los tubérculos en trozos de aproximadamente 30‐50 gr. o Plantación de los tubérculos con una plantadora de patatas de dos surcos. o Aplicación de herbicida mediante un pulverizador suspendido de 6 m de ancho en preemergencia del cultivo (Linurón). o Riego en aspersión de una cantidad de agua dependiente de la producción según el modelo de producción aplicado en Castilla y León (ver apartado 3.1.1.2 por el cual, para una producción de 70 t mf/ha se requieren 5.831 m3/ha). o Siega de tallos mediante una segadora de tambores. o Empacado de tallos mediante una empacadora convencional. o Cosecha de tubérculos mediante una cosechadora integral con 3 personas: un tractorista y dos peones para la eliminación de elementos extraños (piedras, hierros, destríos). ‐
Labores segundo año y siguientes : o Abonado con abonadora centrífuga para el abonado de restitución (9:18:27). 81
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO o Pase de rotocultor para incorporar el abono y eliminar las posibles malas hierbas existentes entre calles con un rotocultivador de 3,5 m de ancho. o Aplicación de herbicida para el aclareo de tallos (Glifosato) mediante un pulverizador suspendido de 6 m de ancho. o Riego en aspersión de una cantidad de agua dependiente de la producción según el modelo de producción aplicado en Castilla y León (ver apartado 3.1.1.2 por el cual, para una producción de 70 t mf/ha se requieren 5.831 m3/ha). o Siega de tallos mediante una segadora de tambores. o Empacado de tallos mediante una empacadora convencional. o Cosecha de tubérculos mediante una cosechadora integral con 3 personas: un tractorista y dos peones para la eliminación de elementos extraños (piedras, hierros, destríos). ‐
Labor último año : o Aplicación de herbicida mediante un pulverizador suspendido de 6 m de ancho para la eliminación del cultivo (Banvel). En la Figura 2.1‐7 se muestra un posible cronograma de las labores requeridas para el cultivo de pataca en la zona de estudio según el protocolo de autosiembra. Se distingue entre las operaciones realizadas en el primer año y las realizadas en el segundo año y siguientes hasta el undécimo, cuando se elimina el cultivo. Labor Alzar Pase cultivador Abonar (fondo o restitución) Rotocultivador Plantación Aplicación herbicida preemergencia Aplicación herbicida aclareo Riego Siega tallos Empacado de tallos Cosecha tubérculos Aplicación herbicida fin cultivo N D E F M Primer año A My Jn Jl
A
S O N D E F M
2º año y siguientes A My Jn Jl A S O
N
11º
D
… Figura 2.1‐7. Cronograma propuesto de las labores requeridas para el cultivo de pataca del protocolo de auto‐siembra en la zona de estudio. A continuación se listan las labores requeridas para la producción de pataca considerando que la plantación se realiza anualmente. Consecuentemente en el primer año se adquiere el material necesario para la plantación y en los siguientes años se destina parte de la producción de la cosecha anterior a la plantación: -
Labor de alzado con vertedera de cuatro cuerpos para la preparación del terreno. -
Pase de cultivador para homogeneizar el terreno con cultivador de brazos flexibles. 82
MATERIAL Y MÉTODOS -
Abonado con abonadora centrífuga para el abonado de fondo (9:18:27). -
Gradear con grada de discos (enterrar abono y homogeneizar el terreno). -
Adquisición y preparación de los tubérculos. Operación consistente en partir manualmente los tubérculos en trozos de aproximadamente 30‐50 gr. -
Plantación de los tubérculos con una plantadora de patatas de dos surcos. -
Aplicación de herbicida mediante un pulverizador suspendido de 6 m de ancho en preemergencia del cultivo (Linurón). -
Riego en aspersión de una cantidad de agua dependiente de la producción según el modelo de producción aplicado en Castilla y León (ver apartado 3.1.1.2 por el cual, para una producción de 70 t mf/ha se requieren 5.831 m3/ha). -
Siega de tallos mediante una segadora de tambores. -
Empacado de tallos mediante una empacadora convencional. -
Cosecha de tubérculos mediante una cosechadora integral con 3 personas: un tractorista y dos peones para la eliminación de elementos extraños (piedras, hierros, destríos). -
Aplicación de herbicida mediante un pulverizador suspendido de 6 m de ancho para la eliminación del cultivo (Banvel). El posible cronograma de las labores según este protocolo de cultivo para la obtención de tubérculos de pataca se muestra en la Figura 2.1‐8. Labor Alzar Pase cultivador Abonar Gradear Plantación Aplicación herbicida (Linurón) Riego Siega tallos Empacado de tallos Cosecha tubérculos Aplicación herbicida fin cultivo (Banvel‐D) Primer año N D E F M
Segundo año A My Jn Jl A S O N D E F M
Figura 2.1‐8. Cronograma propuesto de las labores requeridas para el cultivo de pataca del protocolo de plantación anual en la zona de estudio. En el protocolo de cultivo de pataca con auto‐siembra, los costes que sólo se realizan el primer año no se repiten en los subsiguientes. Consecuentemente los costes de alzado, cultivador, plantación y aplicación de herbicida de preemergencia repercuten sobre el coste anual de manera inversamente proporcional al número de años de la plantación, al igual que la aplicación de herbicida al finalizar el periodo de cultivo. 83
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Los costes de las labores se estiman asumiendo que la empresa posee la maquinaria específica necesaria para realizar todas las operaciones del cultivo. Por ello los costes de posesión de la maquinaria tienen en cuenta las reparaciones, amortización por desgaste, obsolescencia, intereses, seguros, resguardo y mantenimiento. Para este cálculo se requiere conocer las horas de trabajo anuales, y éstas a su vez dependen del número necesario de máquinas (tractor más apero) para cada labor, ya que el tiempo que se dispone para realizar las labores es menor que la capacidad de trabajo (horas de trabajo que requiere cada labor en una hectárea) por lo que se necesitan varios tractores trabajando de forma paralela. Por ello se calculó el número de maquinaria necesario según la capacidad de trabajo real de cada operación y el tiempo disponible para realizarlas considerando los cronogramas de las Figuras 2.1‐7 y 2.1‐8 y una jornada de trabajo de 8 h/día a tres turnos. La capacidad de trabajo, velocidad de trabajo, nivel de carga del tractor, eficiencia de la operación, anchura del apero y profundidad de trabajo se estimaron según las recomendaciones establecidas en cada hoja de costes del MAGRAMA, asumiendo un tractor de potencia media (120 CV). A la capacidad de trabajo real obtenida de estas recomendaciones se introdujo una eficiencia de 75% en concepto de tiempos muertos y otras vicisitudes. Se calcularon los costes de utilización, con un coste del gasóleo B de 0,84 €/l (valor de venta en el surtidor según las estadísticas de los precios pagados por los agricultores de Castilla y León, en la fecha (marzo 2013) de realización del estudio. Se incluye en el coste de las operaciones el coste de la mano de obra. El coste de la mano de obra se obtuvo de los salarios pagados a los trabajadores agrarios en marzo de 2013 según la encuesta de los precios percibidos, pagados y salarios agrarios de la Consejería de Agricultura (JCyL, 2013). Se consideró el salario promedio de las provincias de Castilla y León. Esta base de datos establece el salario bruto por jornada y puesto de trabajo, por lo que el coste de la mano de obra para la empresa debe incluir la cotización a la Seguridad Social (SS) estimado en 17,5 % (ver apartado 2.2.5.1). Así, y considerando una jornada de trabajo de 8 h/día, el coste de la mano de obra es de 7,1 €/h de tractorista y 6,3 €/h de peón agrícola (para la preparación de los tubérculos de plantación y para la eliminación de elementos extraños en la cosecha). Para calcular el coste de la cosecha de tubérculos, se consideró una cosechadora de patatas de una hilera Underhaug modelo 5660 cuyo precio fue facilitado por una casa comercial en Castilla y León (http://agricoladelorbigo.com/) al no encontrarse entre la base de datos de las hojas del MAGRAMA. Para ajustar la capacidad de trabajo de la cosechadora de patatas a los rendimientos obtenidos con el cultivo de pataca se operó del siguiente modo: según Bueno y Expido (2006) la capacidad de trabajo de una cosechadora integral de patatas es de 5 h/ha para una producción de 32.500 kg/ha y según Fernández Alcázar (2012) ésta es de 6 h/ha para 49.775 kg/ha. A partir de estos datos se calculó el incremento en la duración de la cosecha por cada tonelada obtenida (0,057 h/t mf) y este incremento se multiplicó al incremento de la productividad alcanzada con el cultivo de pataca. Los costes de los fitosanitarios fueron suministrados por Fitogarden S.L. (http://www.distribucion‐
abonos‐insecticidas.com) como precio de venta a granel. El precio del abono (9:18:27) considerado fue el valor medio de los precios pagados por los agricultores en Castilla y León en marzo de 2013 (JCyL, 2013). El coste asociado al riego es de difícil cuantificación pues es un coste de escala local que puede variar incluso dentro de una misma comunidad de regantes (en adelante CCRR). Generalmente en la cuenca del Duero está constituido por dos conceptos, un coste por superficie y otro por unidad de volumen de agua consumida. El primero es un coste por hectárea de cultivo en regadío, el cual cubre el pago 84
MATERIAL Y MÉTODOS en concepto de concesión a la Confederación Hidrográfica del Duero, a la CCRR y de otros costes asociados a la limpieza de cauces, gestión, amortización de inversión en infraestructuras, etc. Este coste es independiente de la cantidad de agua utilizada y cuenta a cargo del propietario de la tierra. La segunda parte del coste del riego está asociada a la electricidad consumida en el bombeo del agua y lo cobra la CCRR correspondiente al propio agricultor. El valor considerado para la estimación de estos costes ha sido suministrado por la Comunidad de Regantes de Los Payuelos (http://www.payuelos.es/), la Comunidad General de Regantes del Páramo Bajo de León y Zamora (http://www.crparamobajo.com/) y el Canal de Almazán de Soria (http://www.regantesdealmazan.com/). Para la cuantificación del volumen de agua aportado en el riego (del cual va a depender el rendimiento considerado) se acudió al modelo de producción obtenido en el apartado 2.1.1. Se calculó el valor medio de las variables radiación y precipitación efectiva en los polígonos de la superficie arable en regadío del SIOSE para Castilla y León en el ciclo de cultivo de variedades tardías de pataca. Estos valores resultaron en 1.065,7 kWh/m2 y 66,9 mm, respectivamente. Introduciendo estos datos en la ecuación del modelo de producción (3.1.1.2‐i) se despejó y calculó la variable agua de riego efectiva. Considerando la eficiencia del riego por aspersión (75%), se calculó el volumen de agua de riego necesario para diferentes valores de rendimiento. Así, para una producción de 70 t mf/ha se requieren 5.831 m3/ha, mientras que para 65 y 60 t mf/ha se requerirían 4.582 y 3.565 m3/ha, respectivamente. Al tratarse de riego por aspersión, el tiempo de personal para manejar y supervisar el sistema de riego es mínimo con respecto a las demás labores, por lo que no se consideró un coste de mano de obra asociado a esta actividad. El coste de arrendamiento de las tierras de labor en regadío se recopiló de la Encuesta de cánones de arrendamientos rústicos de la junta de Castilla y León (JCyL, 2013b). Se consideró el valor medio para la comunidad autónoma de Castilla y León para el último año publicado (2011). Con el fin de obtener un único coste de la biomasa a pie de parcela se consideró un coste combinado de los dos protocolos establecidos. Se estimó un coste medio ponderado compuesto en un 50% por el coste del protocolo de auto‐siembra y el 50% restante por el protocolo de la plantación anual. 2.1.4.2. Costes logísticos de la biomasa Por otro lado se estimaron los costes de las operaciones logísticas para el suministro de la materia prima a la planta, considerando dos etapas de transporte. Un primer transporte agrícola mediante un tractor más un remolque autocargador de pacas que traslada las pacas de la biomasa aérea por carreteras o pistas (caminos agrícolas) hasta un punto de almacenamiento en cada término municipal. Los tubérculos se trasladan mediante un remolque cuya carga se realiza directamente desde la tolva de la cosechadora y la descarga se realiza por sí mismo al considerarse un remolque basculante. Por ello la descarga no cuenta con una maquinaria específica ni por tanto con un coste asociado. Sí se considera a efectos de cálculo de capacidad de trabajo y coste de mano de obra, un tiempo para esta operación. A este transporte se le denomina en adelante transporte agrícola. El segundo transporte de mayor capacidad se denomina de larga distancia o LD. Se realiza mediante una cabeza tractora a la que se acopla una plataforma para el transporte por carretera de las pacas 85
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO de biomasa aérea hasta la planta y un semirremolque basculante para el traslado de los tubérculos. Además, se considera una operación de la carga del camión del transporte LD mediante un tractor provisto de una pala cargadora. Al igual que en el transporte agrícola, se considera a efectos de cálculo de capacidad de trabajo y coste de mano de obra un tiempo específico para esta operación. Para establecer una distancia del transporte agrícola que determinen los costes asociados, se realizaron los siguientes pasos: por un lado se convirtieron los polígonos de superficie arable en regadío del SIOSE a una capa de puntos en aquellos municipios que cuentan con superficie de barbecho; por otro lado se estimó la localización del centro de almacenamiento de biomasa municipal mediante el centro de gravedad (centroide) de los polígonos del SIOSE considerados como potenciales para el cultivo de pataca (ver apartado 2.1.2.2.5. “Superficie potencial de cultivo de pataca considerando el total de las restricciones”); y por último se calculó la distancia más corta por carretera o pista (camino agrícola) entre estos puntos en cada término municipal. El valor medio de estas distancias es la distancia media de transporte agrícola considerada. En lo que respecta a la distancia del transporte LD, se pretende estimar la distancia máxima a partir de la cual los costes de transporte generan un coste total del etanol mayor al propio precio de venta. Por ello, se consideró a priori la media de la distancia analizada en el patrón de cultivo alrededor de la planta de procesamiento (ver apartado 2.1.3), concretamente 25 km. Con el fin de estimar los costes logísticos, se calculó el coste horario de la maquinaria de transporte de la biomasa, tanto agrícola como de larga distancia, mediante la misma metodología seguida en las hojas de costes de operaciones agrícolas del MAGRAMA. Se calcularon los costes de posesión (reparaciones, amortización por desgaste, obsolescencia, intereses, seguros, resguardo y mantenimiento) y los costes de utilización (lubricantes y combustible) considerando los parámetros mostrados en la Tabla 2.1‐VI. 86
MATERIAL Y MÉTODOS Tabla 2.1‐VI. Parámetros considerados para la estimación del coste horario de la maquinaria logística para el transporte de la biomasa a la planta de las tres operaciones logísticas: transporte agrícola (tractor más remolque); carga camión (tractor con pala cargadora); transporte de Larga Distancia ‐LD (cabeza tractora más plataforma o semirremolque basculante). Transporte agrícola Maquinaria Características Potencia Tractor auxiliar CV kW € años h h/ha Remolque basculante 120 58,8 48.529 20 12.000 19.720 20 6.000 1,34 5,0% 5,0% 0,20% 0,20% 0,10% 0,10% Carga camión Transporte LD Tractor + pala 120 66,2 69.600 20 12.000 0,5 5,0% 0,20% 0,10% Plataforma / semirremolque basculante Cabeza tractora 400 294,1 86.400 20 12.000 19.720 20 6.000 Precio adquisición(1) Vida útil Amortización‐desgaste Capacidad de trabajo(2) 1,65 Tasa interés 5,0% 5,0% Seguros 0,20% 0,20% Resguardo 0,10% 0,10% Mantenimiento‐
€/ha ó % 0,2 1,00% 0,2 0,2 1,00% Reparación Consumo carga media l/h∙kW 0,15 0,15 0,15 Capacidad m3 35,5 m3 50 m3 (1)
Precios de adquisición obtenidos de las hojas de costes del MAGRAMA en el caso de los tractores (550 €/kW); por la empresa Santamaría Merino (http://www.santamaria‐merino.com/index.php?lang=es) en el caso de los remolques y plataforma; y por la empresa agrícola del Órbigo S.L. (http://agricoladelorbigo.com/) en el caso de tractor con pala cargadora. (2)
La capacidad de trabajo expresada en h/ha, considerando el número de viajes necesarios para el transporte de toda la biomasa de 1 ha hasta la planta según las diferentes distancias, velocidades de transporte y tiempos de carga y descarga de cada tipo de transporte. En el caso del transporte LD la capacidad de trabajo está referida a 2 camiones más plataforma (biomasa aérea) y semirremolque basculante (tubérculos). Para el transporte LD, los costes de utilización se calcularon considerando el precio del combustible (Gasóleo A) medio de las estaciones de servicio de Castilla y León, según el geoportal del Ministerio de Industria, Energía y Turismo, MITYC 2013), concretamente 1,2 €/l. Los costes de posesión de la maquinaria vienen asociados a la amortización de la misma y por tanto a la carga de trabajo (horas de utilización anuales). Para calcular las horas de utilización de cada maquinaria se estimó por un lado la carga de trabajo total asociada a la logística de toda la biomasa requerida por la planta y por otro el número de maquinaria necesaria según las capacidades de trabajo y el tiempo disponible para realizarlo. La capacidad de trabajo del transporte agrícola desde la parcela de cultivo al centro municipal de almacenamiento viene determinado por la velocidad de transporte (en este caso se consideró 40 km/h), la distancia recorrida (3,4 km, sólo ida) y la capacidad de carga (35,5 m3). Se consideró una densidad aparente de los tubérculos de 585 kg/m3 (Ayerbe y Conde, 1993) y una densidad de las pacas de biomasa aérea de 160 kg/m3 y un volumen de 1,26 m3/paca (1,5 x 1,2 x 0,7 m) (García et al., 2010). La producción considerada de biomasa aérea es 11,5 t mf/ha con un 13% de humedad en la cosecha al final del ciclo (Sanz, 2012). En cuanto al rendimiento en producción de tubérculos se pretende estimar el valor mínimo por debajo del cual el coste de producción es mayor al que se puede asumir según el precio de venta del etanol. A priori se consideró un rendimiento de 67,9 t 87
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO mf/ha de tubérculos (80% de humedad), pues el material para la plantación del año siguiente no cuenta en la logística a la planta. Como se ha comentado, la carga de los tubérculos en el remolque agrícola se hace directamente desde la tolva de la cosechadora, y la descarga se realiza desde el mismo remolque puesto que se considera que éste es basculante. El tiempo de carga y descarga de cada remolque agrícola considerado fue de 5 minutos por operación. Por su parte en el transporte LD, la velocidad media considerada fue de 70 km/h y la capacidad de carga de 50 m3 por cada plataforma (pacas de biomasa aérea) y 29,3 t mf por cada semirremolque (tubérculos). El tiempo de carga del remolque con el tractor con pala cargadora se estima en 5 minutos tanto en el caso de pacas como de tubérculos. Aquí se cuenta con dos cabezas tractoras y tres semirremolques, de manera que mientras un camión lleno realiza el trayecto hasta la planta, el segundo camión vuelve vacío hasta el centro de almacenamiento donde se encontrará el tercer semirremolque ya cargado por el tractor‐pala. De esta manera sólo tiene que hacer el cambio de remolque sin tener que esperar a ser cargado. El tiempo de descarga del camión más el cambio del semirremolque vacío por el recién cargado se estimó en 10 minutos. Con esta capacidad de trabajo, cada camión tarda en hacer el viaje de ida y vuelta (incluida la carga y descarga) unos 53 minutos, por lo que el tractor‐pala cuenta con tiempo suficiente (26,5 minutos) para cargar el tercer semirremolque entre camión y camión. El semirremolque, al ser basculante, no cuenta con maquinaria asociada para su descarga en planta. En la Figura 2.1‐9 se muestra un esquema del modelo logístico considerado en este apartado. Cosecha
Transporte agrícola
Transporte Larga distancia
Almacenamiento municipal
Carga remolque
Figura 2.1‐9. Esquema del modelo logístico considerado para el suministro de biomasa del cultivo de pataca a la planta de producción de bioetanol. Una vez calculada la capacidad de trabajo de cada maquinaria (h/ha) se estimó el tiempo total de trabajo de cada operación considerando el número de hectáreas totales necesarias para el suministro anual de la planta (5.522 ha para 70 t mf/ha; 5.961 ha para 65 t mf/ha ó 6.475 ha para 60 t mf/ha). El número de unidades de transporte LD compuestas por ‘2 cabezas tractoras + 3 semirremolques + tractor con pala’ viene determinado por las necesidades de tubérculos de pataca de la planta de producción de etanol. Éstas se calcularon considerando una capacidad de producción de la planta de 30 millones de litros anuales de etanol, un tiempo de operación de la planta de 200 días al año, un almacenamiento de materia prima en planta como seguridad de suministro equivalente a 20 días de funcionamiento y un rendimiento en la transformación de 12,5 kg mf de tubérculos por cada litro de 88
MATERIAL Y MÉTODOS etanol. Además, se consideró en el transporte LD una jornada de 8h/turno y 2 turnos al día para el cálculo del número de maquinaria necesario. Dividiendo la carga anual de trabajo total en cada operación logística por el número de maquinaria necesaria de cada operación, se obtiene la carga de trabajo anual para cada máquina. Con esta carga de trabajo se puede calcular los costes de posesión asociados a la amortización de la maquinaria. El resumen de todos estos parámetros y consideraciones asociados al transporte de la biomasa se muestran en la Tabla 2.1‐VII. Tabla 2.1‐VII. Resumen de los parámetros y consideraciones en la logística de suministro de biomasa para el cálculo de costes. Concepto Número de viajes transporte Transporte LD (2 cabezas tractoras + 3 Transporte agrícola Tractor ‐ pala cargadora plataformas / semirremolques) Biomasa Biomasa Biomasa Tubérculos Tubérculos Tubérculos aérea aérea aérea 3 4 1 2 Unidades Viajes/ha Distancia de transporte (ida) 3,4 25 km/viaje Velocidad media transporte 40,0 70,0 km/h 5,7 Capacidad de trabajo Tiempo carga / descarga 20,8 0,253 8,0 29,25 0,881 t mf/camión
h/viaje 22,4 82,0 18,16 66,41 t mf/h 0,51 0,83 0,633 1,023 h/ha 0,25 0,33 0,17 0,25 h/ha Una vez calculado el coste horario (€/h) y la capacidad de trabajo (h/ha) en cada tipo de transporte se obtiene el coste de transporte de la biomasa hasta la planta expresado en €/ha y posteriormente en €/t. Se diferenció entre el coste de transporte de las pacas de biomasa aérea y de tubérculos. Aun así, para el cálculo del coste final de los tubérculos a pie de planta se carga todo el coste logístico por superficie a la tonelada de tubérculos producida. 2.1.4.3. Costes de transformación y estructurales El siguiente coste en la cadena de producción de etanol, una vez la materia prima se encuentra en la planta, es el coste de transformación de los hidratos de carbono fermentables (HCF) a etanol. Este coste fue suministrado por la Fundación Cartif, en base a estimaciones del coste de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca realizados en el marco del proyecto PSE On cultivos (2009), considerando que parte del calor de proceso se obtiene de las pacas de biomasa aérea del cultivo de pataca transportadas hasta la planta. Adicionalmente al coste agrícola (producción de la materia prima) e industrial (transformación), se considera un coste estructural de la iniciativa empresarial, concebido como los gastos fijos necesarios que conforman la estructura de funcionamiento en los que se incurre con independencia del nivel de actividad (costes administrativos, electricidad, oficinas, etc.). En este caso se asumió un 5% de costes estructurales sobre el total anterior. 89
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Una vez producido el bioetanol, se le debe añadir un coste de transporte y distribución hasta la refinería donde se mezcle con la gasolina o hasta un centro de venta. Al ser un coste común para el bioetanol, independientemente de la materia prima utilizada, se recopiló el coste estimado en el PER 2011‐2020 (MITYC e IDAE, 2011), donde se calculan los costes de explotación de una planta de bioetanol obtenido a partir de cereal. Este coste asciende a 1,66 c€/l. 2.1.4.4. Ahorro de costes por la utilización de las vinazas como fertilizante Por otro lado y como se comentó en el punto 1.5.4, como subproducto de la fermentación de los HCF de los tubérculos de pataca se obtienen vinazas con un contenido en nitrógeno, fósforo y potasio que se pueden valorizar como alimento para ganado, en cuyo caso tendría un gran valor añadido, o como fertilizante orgánico para el suelo, de manera que la planta de producción de bioetanol puede tener unos ingresos o un ahorro de costes por la utilización de estos subproductos. Actualmente se está estudiando la posibilidad de valorización de las vinazas como producto forrajero, sin resultados completos hasta la fecha. En cambio, sí que se puede estimar el valor fertilizante de dichas vinazas. Los elementos fertilizantes de las vinazas provienen de la composición natural de los tubérculos en N:P:K y de los elementos añadidos en el proceso de obtención de etanol. Al no consumirse en los procesos ni generar otros subproductos aparte de dióxido de carbono y agua, toda la cantidad de estos elementos que se introducen como inputs del proceso deben encontrarse en las vinazas al final de la cadena. Para cuantificar los elementos fertilizantes contenidos en las vinazas que provienen de la composición natural de los tubérculos de pataca, se acudió a los valores medios del contenido en N:P:K recopilados de diferentes fuentes por Kays y Nottingham (2008). Los valores medios considerados fueron: 315 mg de Nitrógeno por cada 100 g de peso fresco de tubérculos (0,32% s.m.f), 73 mg de fósforo/100 g m.f. (0.073% s.m.f) y 530 mg de potasio/100 g m.f. de tubérculos (0,53% s.m.f.). Según experimentaciones llevadas a cabo en el GA‐UPM (2013b) para la producción de bioetanol a partir de tubérculos de pataca, se obtiene 951,5 kg de vinazas por cada tonelada de tubérculo procesado. Con un contenido en humedad, tanto de los tubérculos de pataca como de las vinazas del 80%, se calculó la cantidad equivalente de N, P2O5 y K2O generada en las vinazas producidas por el procesamiento de 375.000 t mf/año que requiere la planta de bioetanol para producir 30.000 m3/año, en la parte correspondiente al contenido en N:P:K de los tubérculos. Por otro lado, los elementos añadidos en el proceso de obtención de etanol, según las mencionadas experimentaciones del GA‐UPM (2013b), son amoniaco (NH4OH) empleado para la neutralización del pH tras la hidrólisis ácida, y fosfato potásico (KH2PO4) como inóculo de fermentación para las levaduras. A partir de los datos de dichas experimentaciones se calculó la cantidad equivalente de N, P2O5 y K2O producidas al año por los elementos introducidos en el procesamiento de los tubérculos de pataca. Para calcular la cantidad total de N:P:K contenido en las vinazas que se producen al año en la planta de bioetanol, se aplicó un factor de corrección por posibles pérdidas del 75% (25% de pérdidas). El siguiente paso fue valorar económicamente la cantidad de fertilizante generado anualmente en la planta. Para ello se recopilaron los valores medios en Castilla y León de Marzo de 2013 de los precios pagados por los agricultores para la adquisición de los fertilizantes simples (Tabla 2.1‐VIII) y se 90
MATERIAL Y MÉTODOS calculó el precio por Unidad de Fertilización (UF) de cada fertilizante y se tomó el valor mínimo por UF de dicho listado. Aplicando dicho valor económico a la cantidad de cada elemento (N:P2O5: K2O) generado en la planta de bioetanol de patacas se estimó el ahorro del coste en fertilizantes o los posibles ingresos que se obtendría si este subproducto fuera vendido. Tabla 2.1‐VIII. Precios pagados por los agricultores por tipo de fertilizante. Fuente: JCyL, (2013). Fertilizante Sulfato amónico 21% Nitrosulfalto amónico 26% Nitrato amónico cálcico 27% Nitrato amónico 33,5% Urea 46% Superfosfato cal 18% (polvo) Superfosfato cal 18% (grano) Cloruro potásico 60% MÍNIMO Precio (€/100 kg) 25,59 30,83 28,85 36,47 41,95 20,50 19,60 39,10 Precio por kg de UF €/kg N €/kg P2O5 €/kg K2O 1,219 1,186 1,069 1,089 0,912 0,912 1,139 1,089 1,089 0,652 0,652 2.1.4.5. Coste final de producción de bioetanol Con el fin de obtener un precio final de venta del etanol se añadió un margen de beneficio industrial de la empresa productora del bioetanol pues sin él no se podría iniciar una actividad agroindustrial de nueva creación. Dicho margen se estableció en este caso en un 15% adicional. El resultado de esta estimación constituye el precio a partir del cual la industria de producción de etanol estaría dispuesta a vender el etanol producido en el mercado. 2.1.5. Beneficios fiscales del cultivo de pataca para su aprovechamiento energético Una vez se han estimados los costes de producción del cultivo de pataca y de producción del bioetanol, se pretende calcular la recaudación por parte del Estado en base a los impuestos generados en la cadena de producción agrícola. Estos ingresos vía impuestos se asocian fundamentalmente a tres ramas impositivas: la cotización asociada a las personas/trabajadores, los impuestos asociados a las materias primas consumidas en el proceso y el impuesto de sociedades (IS) de la empresa agroindustrial. Las primeras hacen referencia a su vez a dos tipos de impuestos: las cotizaciones a la seguridad social de la mano de obra contratada (incluyendo cotizaciones empresariales y personales) y el Impuesto sobre la Renta de las Personas Físicas (IRPF). La segunda vía se refiere a los impuestos sobre el valor añadido de los productos consumidos como materia prima en el cultivo de la pataca (abonos, fitosanitarios y combustible) y transporte de la biomasa. La tercera vía se refiere al impuesto sobre sociedades que ingresa el Estado en función de los beneficios empresariales. Adicionalmente, existe un coste evitado al Estado, en concepto de las prestaciones por desempleo que dejarían de recibir los trabajadores contratados. Se asume que la mano de obra generada es de nueva creación, es decir, que se toman trabajadores en situación de desempleo (no un traslado de trabajador de un puesto a otro), puesto que se cultiva sobre superficie en barbecho. 91
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO El objeto de este análisis es tratar de cuantificar la diferencia en generación de riqueza y ahorro de divisas entre las fuentes de energía convencionales y la biomasa autóctona. La alternativa al etanol es la gasolina, combustible fósil cuya materia prima se importa del extranjero y no aporta beneficios socio‐económicos nacionales durante el proceso de extracción. En cambio, el etanol producido con biomasa cultivada en superficie agrícola genera un impacto directo positivo sobre la generación de empleo y consumo de productos. De esta manera, los impuestos recaudados podrían reinvertirse como subvención a la actividad agroindustrial vía exención de impuestos a este biocarburante, como apoyo a la actividad económica en su primera fase hasta su consolidación. No se contabiliza en este análisis el efecto multiplicador (impactos socioeconómicos indirectos sobre otros sectores) de la generación de riqueza en el sector agrícola, pues no es el objeto de este estudio, siendo más apropiado en el marco de un análisis del ciclo de vida coste‐beneficio y la metodología input‐output. Para la estimación de los impuestos sobre los trabajadores y sobre el combustible consumido se considera, al igual que en la estimación del coste total del cultivo (apartado 2.1.4.1), que de la superficie de cultivo de pataca, el 50% se realiza mediante el protocolo de auto‐siembra y el 50% restante según la siembra anual. No se han considerado los impuestos asociados a la propia planta de producción de bioetanol (como los relacionados con el consumo de gas, electricidad, agua o el Impuesto sobre los Bienes e Inmuebles ‐ IBI) o los impuestos menores como el Impuesto de Circulación de los vehículos implicados en la logística de suministro. 2.1.5.1. Recaudación por contribución sobre los trabajadores: cotizaciones a la Seguridad Social (SS) e IRPF. Para estimar la contribución recaudada en base a las cotizaciones a la SS en la contratación de mano de obra, se diferencia entre las cotizaciones por parte de la empresa y por parte del trabajador. Para conocer la carga impositiva empresarial de la contratación de mano de obra se acudió al Sistema Especial de Trabajadores por Cuenta Ajena Agrarios de la SS (http://www.seg‐
social.es/Internet_1/Trabajadores/CotizacionRecaudaci10777/Regimenes/RegimenGeneraldelaS109
57/REA/REA/index.htm) y se recopilaron las diferentes bases y tipos de cotización. Se diferencia entre la cotización por contingencias comunes según el grupo de cotización del trabajador (Tabla 2.1‐
IX), cotizaciones por desempleo, cotización al Fondo de Garantía Salarial (FOGASA) y la cotización a la formación profesional. Estos tres últimos tipos de cotizaciones permanecen invariables en el tiempo, pero la cotización por contingencias comunes a cargo del empresario varía durante el periodo 2012‐
2031 debido a la integración del Régimen Especial Agrario de la SS en el Régimen General (Ley 28/2011). En los trabajadores de los grupos de cotización 2‐11, dicha ley establece un aumento en la cotización por contingencias comunes por parte del empresario (Disposición adicional segunda, artículo 1B). Paralelamente, se aplican unas reducciones en la aportación empresarial a la cotización por contingencias comunes en el periodo 2012‐2031. Esta variación en las cotizaciones empresariales se recoge en la Tabla 2.1‐X. 92
MATERIAL Y MÉTODOS Tabla 2.1‐IX. Grupos de cotización y bases diarias por jornadas reales en el Sistema para Trabajadores por Cuenta Ajena Agrarios. Grupo de Cotización Categorías Profesiones 2 3 Ingenieros y Licenciados. Personal de alta dirección no incluido en el artículo 1.3.c) del Estatuto de los Trabajadores Ingenieros Técnicos, Peritos y Ayudantes Titulados Jefes Administrativos y de Taller 4 5 6 7 8 9 10 11 Ayudantes no Titulados Oficiales Administrativos Subalternos Auxiliares Administrativos Oficiales de primera y segunda Oficiales de tercera y Especialistas Peones Trabajadores menores de dieciocho años 1 Bases mínimas €/día Bases máximas € /día 45,72 93,98 37,92 32,99 93,98 93,98 32,74 32,74 32,74 32,74 32,74 32,74 32,74 32,74 93,98 93,98 93,98 93,98 93,98 93,98 93,98 93,98 Tabla 2.1‐X. Variación en la cotización empresarial por contingencias comunes en el periodo 2012‐
2031 establecida por la Ley 28/2011. Año 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 MEDIA Cotización Reducción cotización empresarial B.C(1) ≤ B.C > 42,9 Contingencias 42,9 €/día €/día comunes 16,40% 6,33% 8,1% 16,85% 6,50% 8,3% 17,30% 6,68% 8,5% 17,75% 6,83% 8,6% 18,20% 6,97% 8,8% 18,65% 7,11% 8,9% 19,10% 7,20% 9,0% 19,55% 7,29% 9,1% 20,00% 7,36% 9,2% 20,24% 7,40% 9,2% 20,48% 7,40% 9,2% 20,72% 7,40% 9,2% 20,96% 7,40% 9,2% 21,20% 7,40% 9,2% 21,68% 7,60% 9,4% 22,16% 7,75% 9,5% 22,64% 7,90% 9,7% 23,12% 8,00% 9,8% 23,60% 8,10% 9,9% 20,03% 7,30% 9,09% (1)
TOTAL B.C ≤ 42,9 €/día B.C > 42,9 €/día 10,1% 10,4% 10,6% 10,9% 11,2% 11,5% 11,9% 12,3% 12,6% 12,8% 13,1% 13,3% 13,6% 13,8% 14,1% 14,4% 14,7% 15,1% 15,5% 12,74% 8,3% 8,6% 8,8% 9,1% 9,4% 9,7% 10,1% 10,5% 10,8% 11,0% 11,3% 11,5% 11,8% 12,0% 12,3% 12,6% 12,9% 13,3% 13,7% 10,94% B.C: Base de Cotización diaria (€/día) Considerando para este análisis la cotización empresarial media en el periodo 2013‐2031 para los grupos de cotización 2 a 11 (donde se encuentra la mano de obra empleada en el cultivo de pataca: tractorista, peón y transportista), las cotizaciones a la SS requeridas, tanto empresariales como personales se recopilan en la Tabla 2.1‐XI. 93
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 2.1‐XI. Cotizaciones empresariales y personales a la SS por tipo de cotización. Empresarial Tipo de cotización Grupo 1 Contingencias comunes (SS) Desempleo Fondo de Garantía Salarial Formación profesional Reducciones B.C ≤ 42,9 €/día 2013‐2031 B.C > 42,9 €/día B.C ≤ 42,9 €/día TOTAL B.C > 42,9 €/día Grupo 2 23,6% 20,0% 6,28% 0,10% 0,15% ‐7,3% ‐8,1% ‐9,1% 19,3% 22,0% 17,5% Trabajador
4,7% 1,6% ‐ 0,0% ‐ 6,3% Descontando las cotizaciones personales a la SS del sueldo bruto anual, se calculó el Impuesto sobre las Personas Físicas de cada categoría de trabajador considerando que el trabajador no tiene descendientes ni ascendientes a su cargo y que no presenta minusvalías. El sueldo bruto anual se calculó a partir del salario diario pagado a los trabajadores agrarios según las estadísticas de los precios pagados por los agricultores de Castilla y León, en marzo de 2013 (JCyL, 2013) y un año laboral de 222 días/año. Estos datos se muestran en la Tabla 2.1‐XII. Tabla 2.1‐XII. Salario bruto anual e IRPF calculados para cada categoría de trabajador. Categoría Salario bruto IRPF €/día €/año % Tractorista 48,5 10.769 3,66% Peón 43,0 9.535 5,88% Transportista(1) 54,2 12.032 0,93% (1) El sueldo bruto de un transportista se obtuvo del Convenio colectivo de trabajo para el sector del transporte de mercancías por carretera de Palencia (B.O.P. Núm 19 de 13/02/2013) Así, a partir de la suma de las cargas de trabajo de las operaciones asociadas al cultivo de pataca (según la combinación de las dos estrategias consideradas al 50% y 50% de los protocolos de auto‐
siembra y siembra‐anual, respectivamente), la carga de trabajo de la logística de suministro por cada categoría de trabajador, y el salario horario bruto (considerando una jornada de 8h/día) se calcularon los impuestos recaudados por las cotizaciones a la SS (empresarial y personal) y por el IRPF de cada hectárea de cultivo de pataca y cada litro de etanol producido. 2.1.5.2. Recaudación por impuestos sobre los productos consumidos en la fase agrícola de la producción de etanol a partir de tubérculos de pataca Los productos consumidos como costes de producción en el cultivo de pataca son los abonos y fitosanitarios, el Gasóleo B para las labores de cultivo y transporte agrícola, y el Gasóleo A para el transporte de la biomasa a la planta. Para los abonos y fitosanitarios se calculó el coste por hectárea y año en dichos productos, anualizando los costes exclusivos del primer o último año (Banvel y Linurón) y considerando, como en el apartado 2.2.5.1, que el 50% de la superficie se cultiva mediante el protocolo de la auto‐
siembra y el 50% restante con el protocolo de cultivo de la plantación anual. El Impuesto sobre el 94
MATERIAL Y MÉTODOS Valor Añadido (IVA) sobre los “bienes utilizados en la realización de actividades agrícolas, forestales o ganaderas…” es del 10% como se recoge en los nuevos tipos impositivos del IVA a partir del 01/09/2012 (AEAT, 2013). En lo que respecta al consumo de gasóleo, se calculó el consumo de carburante por labor y hectárea cultivada a partir del consumo horario y de la capacidad de trabajo de cada operación (Tablas 2.1‐
XIII, 2.1‐XIV y 2.1‐XV). Para el consumo total de combustible se consideró la combinación de los dos protocolos de cultivo, auto‐siembra y plantación anual como se especifica al final del punto 2.1.4.1. Tabla 2.1‐XIII. Consumo combustible en las operaciones agrícolas del protocolo de cultivo de auto‐
siembra Capacidad (h/ha) Concepto Combustible (L/h) (L/ha) Años producción 1er año(1) Labor Alzar 1,60 11,4 18,2 Pase cultivador 0,39 11,4 4,4 Plantación 1,97 8,8 17,4 Aplicación herbicida (Linurón) 0,30 8,8 2,6 Aplicación herbicida fin cultivo (Banvel‐D) 0,30 8,8 2,6 Abonar (fondo o restitución) 0,17 8,8 1,5 Rotocultivador 1,28 18,3 23,4 Aplicación herbicida aclareo (glifosato) 0,30 8,8 2,6 Siega tallos 0,95 13,2 12,6 Empacado de tallos 1,08 11,4 12,3 Cosecha tubérculos 7,17 30,8 220,5 (1)
Labores exclusivas del primer año según el protocolo de auto‐siembra. Tabla 2.1‐XIV. Consumo combustible en las operaciones agrícolas del protocolo de cultivo de plantación anual. Concepto Labor Alzar Pase cultivador Abonar Gradear Plantación Aplicación herbicida (Linurón) Siega tallos Empacado de tallos Cosecha tubérculos Aplicación herbicida fin cultivo (Banvel‐D) Combustible Capacidad (h/ha) (L/h) (L/ha) 1,60 0,39 0,17 0,59 1,97 0,30 0,95 1,08 7,17 0,30 11,40 11,38 8,82 13,24 8,82 8,82 13,24 11,38 30,75 8,82 18,2 4,4 1,5 7,8 17,4 2,6 12,6 12,3 220,5 2,6 95
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 2.1‐XV. Consumo combustible en las operaciones logísticas de transporte de la biomasa a planta. Concepto Capacidad de trabajo (h/ha) Combustible (L/h) (L/ha) 20,2 Transporte agrícola pacas 1,77 11,4 Carga camiones 0,42 11,4 4,7 Transporte agrícola tubérculos 1,66 37,9 125,6(1) (1) El consumo de combustible por hectárea está referido a 2 camiones. Los impuestos que gravan a los carburantes se recopilaron de la Ley 2/2012 del 29 de Junio sobre los Presupuestos generales del Estado. Dicha ley establece en su artículo 50 sobre tipos impositivos, en el epígrafe 1.3 que los gasóleos para uso general tendrán un impuesto estatal de tipo general de 307 €/1.000 litros y de tipo especial de 24 €/1.000 litros. Por su parte, el impuesto especial de tramo autonómico es variable según la CCAA y para este análisis se tomó el valor para Castilla y León (0,048 €/l) obtenido de la Ley 9/2012. El resto de tramos autonómicos se muestran en la Figura 2.1‐10 de la Asociación Española de Operadores de Productores Petrolíferos (AOP, 2013). Figura 2.1‐10. Tramo autonómico de la integración del Impuesto de Venta a Minoristas de Determinados Hidrocarburos (IVMDH) en el Impuesto Especial de Hidrocarburos (IEH). Fuente: AOP, 2013). La descomposición de precios de los carburantes de la AOP se muestra en l Figura 2.1‐11. 96
MATERIAL Y MÉTODOS Figura 2.1‐11. Composición del precio de los carburantes en Abril 2013. Fuente: (AOP, 2013b) Pero no todos los impuestos recaudados pasan a las arcas estatales, sino que parte de ellos se devuelven para la reactivación de la actividad económica‐empresarial. Concretamente en el caso del gasóleo B, en los artículos 50, 52 y 54 de la Ley 38/1992 de Impuestos Especiales, se articula el derecho a la “devolución parcial de las cuotas del impuesto sobre hidrocarburos al gasóleo como carburante de motores de tractores y maquinaria utilizados en agricultura, incluso en horticultura, ganadería y silvicultura”. Concretamente se devuelve según la Agencia tributaria, una cuantía de 0,07571 € por cada litro efectivamente consumido en agricultura (AEAT, 2013b). Adicionalmente, sobre el coste de los carburantes incluyendo los impuestos sobre hidrocarburos el Estado le aplica el 21% de IVA. Consecuentemente, conociendo el consumo de carburantes por hectárea y el precio sobre el que se grava el IVA, se calculó la recaudación por los impuestos asociados al consumo de carburantes por hectárea de cultivo de pataca y por litro de etanol producido en la fase agrícola. Se considera la devolución del impuesto por el empleo del gasóleo agrícola para el gasóleo B consumido por los tractores y del gasóleo profesional para el gasóleo A consumido por el camión de transporte LD. Por su parte en Castilla y León y en lo que respecta al gasóleo A para la fase logística, también existe una devolución de la totalidad del gravamen autonómico al gasóleo profesional. Específicamente se aplica a “los vehículos a motor y conjuntos de vehículos acoplados destinados exclusivamente al transporte de mercancías por carretera, por cuenta ajena o cuenta propia y con peso máximo autorizado igual o superior a 7,5 toneladas” (JCyL, 2013c). Obviamente estas devoluciones se restaron a la cuantía estimada como recaudación por impuestos sobre los productos consumidos en la fase de producción. Se despreciaron en este análisis los impuestos asociados al consumo eléctrico del agua de riego.
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LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 2.1.5.3. Recaudación por el impuesto sobre sociedades El Impuesto sobre Sociedades (IS) es un tributo de carácter directo y naturaleza personal que grava la renta de las sociedades y demás entidades jurídicas. Éste es de carácter directo porque grava la renta como manifestación directa de la capacidad económica del sujeto pasivo. Además, es de naturaleza personal, porque tiene en cuenta determinadas circunstancias particulares de cada contribuyente a la hora de concretar la cuantía de la prestación tributaria que está obligado a satisfacer. La cuantía de este impuesto se calcula en función de los beneficios empresariales obtenidos, siendo el gravamen de tipo general del 30%. Para empresas de reducida dimensión o con una cifra de negocio menor a 5 M€ y plantilla no superior a 25 empleados este gravamen se reduce, según el RDL 4/2004 (MINHAP, 2013). En el caso de esta Tesis, se consideró un gravamen general del 30%. Así, a partir del beneficio industrial estimado en el apartado 3.2.2, se aplicó el 30% sobre el total del beneficio industrial (15% del margen empresarial más la diferencia entre el precio de venta en el mercado del bioetanol y el coste de producción), considerando que el bioetanol se vende al precio actual en el mercado internacional. 2.1.5.4. Ahorro para el Estado de la prestación por desempleo de la mano de obra contratada. Al contratar mano de obra para la realización de las labores agrícolas y de logística de suministro de la biomasa, el Estado se evita el pago de las prestaciones por desempleo en el caso de que se contrate a mano de obra en situación de paro laboral. Para estimar la duración de la prestación que le correspondería a cada trabajador, se asume la media de 3 años (1.095 días) cotizados (el máximo para la estimación de la prestación son 6 años) y se acudió a las tablas del Servicio Público de Empleo Estatal que establece la duración de la prestación en función del tiempo cotizado (Tabla 2.1‐XVI). Tabla 2.1‐XVI. Duración de la prestación por desempleo en función del periodo de cotización. Periodo de cotización (días) Mín. Máx. 360 539 540 719 720 899 900 1.079 1.080 1.259 1.260 1.439 1.440 1.619 1.620 1.799 1.800 1.979 1.980 2.159 >2.160 Duración de prestación (días) 120 180 240 300 360 420 480 540 600 660 720 A partir del salario bruto anual de cada categoría de trabajador se calculó la prestación por desempleo correspondiente a los 6 primeros meses (70% de la base reguladora) y al resto de la duración de la prestación (60%), de manera que se obtuvo la cuantía total de la prestación según la 98
MATERIAL Y MÉTODOS guía para la prestación por desempleo del Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE, 2013). Para la cuantía de la prestación se descontó asimismo la cotización a la SS y el IRPF según el apartado 2.1.5.1. Dividiendo esta cantidad por el tiempo trabajado (3 años) y asumiendo una jornada de trabajo de 8 h/día se obtiene la cuantía de la prestación correspondiente por cada hora de trabajo durante el periodo de cotización. Conociendo la carga de trabajo por hectárea y año de cada categoría de trabajador se calculó la cantidad de prestación por desempleo evitada. 2.2. Localización óptima de la planta de producción de bioetanol El objetivo de este apartado es analizar la localización óptima de una planta de producción de 30.000 m3 de etanol a partir de tubérculos de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero. Se cuenta para ello con la producción potencial de tubérculos estimada en el punto 2.1.2.2.6. Este análisis se realizó mediante un proceso de ubicación‐asignación, en base a herramientas SIG, que estima la localización óptima de la instalación (planta de bioetanol) suministrada a partir de los puntos de demanda (zonas de cultivo de pataca) minimizando los costes de transporte. Este análisis se fundamenta en la selección, de entre una serie de puntos candidatos, de las ubicaciones óptimas (localización) que presten servicio a los puntos de demanda (asignación) de la manera más eficiente. La selección de los puntos candidatos a la ubicación de la planta se basa en una serie de requerimientos técnicos que deben cumplir dichos candidatos. Los puntos de demanda o zonas de producción de la materia prima que abastecerán a la planta seguirán el patrón de distribución del cultivo alrededor de la planta establecido en el apartado 2.1.3. Para comprobar la posible aplicación de este patrón de distribución al caso de una planta de producción de etanol abastecida con tubérculos de pataca, se cuenta con los costes de producción calculados en el punto 2.1.4. Comparando este coste con el precio de venta del etanol en el mercado se estimó el rendimiento mínimo del cultivo y la distancia máxima de transporte para que la planta sea económicamente viable. Consecuentemente, la superficie apta para el cultivo de pataca cuya productividad (según el modelo de producción) sea menor a este rendimiento mínimo debe eliminarse de la superficie potencial de cultivo que suministre a la planta. La mencionada distancia máxima de transporte se empleó como límite de distancia en el proceso de ubicación‐asignación de los puntos de demanda a los candidatos a la localización de la planta. El proceso metodológico seguido para conseguir este objetivo se describe en los siguientes puntos. 2.2.1. Selección de los puntos candidatos a la ubicación de la planta de producción de bioetanol La determinación de la localización óptima de la planta de bioetanol que se lleva a cabo en esta Tesis responde a un análisis discreto del territorio. Esto se traduce en la consideración a priori de una serie de puntos candidatos donde la planta puede ubicarse potencialmente. El primer requisito que debe cumplir un punto candidato a la ubicación de una agroindustria, después de la cercanía a las zonas de producción de la materia prima, es la accesibilidad. Las localizaciones más accesibles pueden considerarse aquellas que cuentan con una variedad de vías de 99
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO comunicación. Por ello, los puntos que se consideraron como candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol son los cruces de carreteras. Para la obtención de dichos puntos candidatos, se recopilaron las capas referentes a las vías de comunicación por carretera de la BCN200 (IGN, 2009) y se elaboró una red unimodal con el módulo ‘Network Analyst’ de ArcGIS. Se consideró la longitud de los diferentes tramos de carreteras, medida en metros, como la variable de impedancia. La ‘impedancia‘ en el análisis de redes es la variable que establece el coste de transporte a través de la red desde los puntos de demanda a la instalación, o viceversa. La impedancia se mide normalmente mediante la distancia en metros o el tiempo transcurrido en minutos. En esta red unimodal se introdujo asimismo la variable jerarquía según el orden en el tipo de carretera siguiente: autopista – autovía – carretera nacional ‐ carretera autonómica – enlace – otras vías – pistas. Así, a la hora de estimar rutas óptimas de suministro, se considerará esta jerarquía como orden de prioridad. A continuación se seleccionaron aquellos puntos de intersección de las carreteras principales, considerando concretamente las autopistas, autovías, carreteras RIGE (Red de Interés General del Estado), carreteras de primer orden y carreteras de segundo orden. Quedan excluidos por tanto como candidatos, los cruces de carreteras de tercer orden, carreteras privadas, travesías y pistas. Una vez recopilados los cruces de carreteras, se establecieron una serie de condiciones que deben cumplir dichos cruces para considerarse como puntos candidatos. Estas condiciones hacen referencia a su posición respecto a una serie de requerimientos técnicos/restricciones de las plantas de producción de etanol que se detallan a continuación. 2.2.1.1 Puntos de conexión eléctrica Una planta de producción de etanol en base al cultivo de pataca, cubre parcialmente la demanda energética con los tallos de la biomasa aérea para el calor de proceso. Aun así requiere abastecerse de unos 2 MWe para el proceso completo, según manifestó un grupo de ingenieros industriales interesados en este estudio. Por ello, su situación respecto a un punto de conexión a la red conforma uno de los requisitos que debe cumplir la potencial ubicación. Se consideraron dos elementos como posibles puntos de abastecimiento eléctrico: las subestaciones eléctricas y las líneas de media tensión. Para la recopilación de las subestaciones eléctricas se realizó una consulta directa a las principales compañías eléctricas. Por políticas de seguridad de información sólo se pudo recopilar las coordenadas de las subestaciones eléctricas de dos de las grandes empresas distribuidoras de electricidad en España. Estas subestaciones dotan a la zona de estudio de puntos de acceso con gran cobertura (Figura 3.2‐2a) por lo que se estimó suficiente para este objetivo. Las coordenadas de las subestaciones recopiladas se georeferenciaron y se comprobó su correcta localización mediante un contraste aleatorio de un subconjunto de ellas con las ortofotos del PNOA (IGN, 2009). Para las líneas de media tensión, se recopiló la red de distribución eléctrica en Castilla y León de las infraestructuras energéticas de la Consejería de Energía de la Junta de CyL (JCyL, 2013d). Esta base de datos clasifica las líneas de distribución eléctrica en 400 kV, 200 kV, 132 kV y menor de 110 kV. 100
MATERIAL Y MÉTODOS Éstas últimas son las consideradas como posibles puntos de conexión trazando un ramal hasta la ubicación de la planta. 2.2.1.2. Estaciones de ferrocarril Como ya se ha comentado, el transporte por ferrocarril supone una manera energéticamente eficiente para trasladar el etanol producido a las diferentes infraestructuras de logística de carburantes (refinerías, puertos de mar, etc). Por ello la localización de los puntos candidatos respecto a las estaciones de ferrocarril se consideró un criterio más en el análisis de las posibles ubicaciones de la planta. La localización de las estaciones de ferrocarril se obtuvo de la Base Cartográfica Nacional a escala 1:200.000 (BCN200) de España (IGN, 2009). 2.2.1.3. Núcleos de población Con el fin de evitar molestias a la población, se consideró la situación respecto a los núcleos de población como un criterio en la evaluación de los posibles candidatos a la ubicación de la planta. Al igual que las estaciones de ferrocarril, los polígonos que representan a los núcleos urbanos de la zona de estudio se obtuvieron de la BCN200. 2.2.1.4. Recursos hídricos Los tubérculos de pataca de los que se abastece la planta de bioetanol cuentan con un alto contenido en agua, la cual puede utilizarse en el propio proceso de transformación de los azúcares en etanol. Aun así, se ha considerado como factor influyente en la localización óptima de la planta la cercanía a una fuente adicional de agua para dicho proceso. Se consideraron como posible fuente de recursos hídricos los ríos y los cauces artificiales cartografiados en la BCN200. Ambas capas vectoriales se unieron formando una única capa de líneas consideradas como posibles fuentes de recursos hídricos de la planta. 2.2.1.5. Espacios Naturales Protegidos (ENP) Al tratarse de una instalación industrial, se consideró necesario excluir de los potenciales puntos de ubicación de la planta a aquellos candidatos que se encuentren dentro de alguna figura de protección de espacios naturales. Por ello se recopilaron las capas vectoriales de los Espacios Naturales Protegidos (ENP) del MAGRAMA bajo las diferentes figuras de protección: Red Natura 2000 de la Directiva Hábitat 92/43/CEE, ENP nacionales y autonómicos bajo la Ley 42/2007 y Reservas de la Biosfera del programa internacional Man & Biosphere. 2.2.1.6. Distancia a los requerimientos técnicos/restricciones de la planta Para cada uno de los elementos descritos hasta ahora, se calculó la distancia euclidiana mediante la herramienta de ArcGIS ‘Euclidean distance’. De esta manera se obtiene en cada punto de la zona de estudio la distancia en línea recta a cada uno de los elementos considerados obteniendo como resultado un grid de distancias para cada elemento. 101
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO A continuación se extrajo para cada punto candidato el valor de los raster de distancias mediante la herramienta ‘Extract Multi Values to Points’. Posteriormente se seleccionaron aquellos candidatos que cumplen con los criterios de distancia especificados a continuación: ‐
Distancia superior a 1 km de un núcleo de población. ‐
Distancia a una subestación eléctrica o una línea de media tensión no superior a 5 km. ‐
Distancia a una estación de ferrocarril no superior a 15 km. ‐
Distancia a una fuente del recurso hídrico (río o canal artificial) no inferior a 100 m (zona de policía) y no superior a 3 km. ‐
Distancia superior a 100 m a los Espacios Naturales Protegidos. Algunos de estos valores de distancias establecidas como criterios de exclusión de los puntos candidatos son similares a los considerados en otros estudios con similar enfoque (Dong, 2008; de la Paz, 2012). Así los cruces de carreteras que cumplen estos criterios se consideraron como puntos candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol. Una vez establecidos los puntos candidatos, se debe fijar la superficie agrícola que realmente se destinará a la producción de pataca (zonas de demanda). Ésta dependerá de la distancia de transporte máxima desde las zonas de producción hasta la planta y del rendimiento del cultivo. 2.2.2. Rendimiento mínimo del cultivo y distancia máxima de transporte para la viabilidad económica de la planta de producción de etanol Como se ha descrito en el punto 2.1.4., los costes de producción de bioetanol dependen directamente del rendimiento del cultivo y de la distancia de transporte hasta la planta. Este coste de producción se comparó con el precio de venta del etanol en el mercado con el fin de estimar el rendimiento mínimo del cultivo a partir del cual la producción de etanol resulta económicamente viable. Paralelamente se estimó la distancia de transporte máxima de la materia prima hasta la planta para que los costes logísticos no incrementen el coste total de producción del etanol por encima del precio de venta. El precio de venta del etanol en el mercado internacional se recopiló de Platts (http://www.platts.com/), división de la multinacional McGraw‐Hill, que establece los precios de compra y venta de diferentes recursos energéticos en base a la cotización más alta de dicho producto al cierre del mercado del día anterior. El precio considerado es el valor medio entre el precio de venta mínimo y máximo de la fecha más actual publicada hasta el momento de la estimación, 13 de marzo de 2013. Este precio está referido al mercado internacional en el puerto del Noroeste de Europa (Rotterdam). En base al precio de etanol estimado según el análisis de costes y al precio de venta del etanol en el mercado, se realizaron cálculos iterativos con el fin de analizar para qué valores de rendimiento de cultivo y distancias de transporte LD el precio al que la planta vendería el bioetanol supera al precio de venta en el mercado. 102
MATERIAL Y MÉTODOS Como ambos valores, rendimiento mínimo y distancia de transporte máxima, son interdependientes, se debe tomar un valor de referencia del primero para considerar un área de influencia de la planta de bioetanol. Así se tomó el valor medio de distancia de transporte (25 km) obtenido en el patrón de distribución del cultivo agroindustrial (apartado 2.1.3), y se calculó el rendimiento mínimo en tubérculos de pataca necesario para que la planta de bioetanol sea económicamente viable. 2.2.3. Ubicación‐asignación de la planta de producción de bioetanol Una vez estimado el radio de influencia de la planta de bioetanol mediante la distancia máxima de transporte de la materia prima y el rendimiento mínimo del cultivo, se procedió al análisis de la ubicación‐asignación cuyo resultado será la localización óptima de la planta de producción de etanol. 2.2.3.1. Selección de las áreas de producción del cultivo de pataca (puntos de demanda) Como resultado de la estimación del rendimiento mínimo del cultivo para la viabilidad económica de la planta, es necesario restringir la superficie destinada al cultivo de pataca a las zonas agrícolas donde la productividad sea superior a dicho rendimiento. Para ello y a partir de la superficie potencial de cultivo de pataca considerando el total de las restricciones estimado en el punto 2.1.2., se seleccionaron los polígonos con rendimiento medio en tubérculos de pataca inferior a 60,1 t mf/ha (80% de humedad), según establece las limitaciones por viabilidad económica estimadas en el punto 3.2.2. Se calculó así la superficie arable en regadío para cada término municipal a eliminar como tierra potencial de cultivo de pataca restándola de la superficie potencial. 2.2.3.2. Proceso de ubicación‐asignación de los puntos de demanda para la localización óptima de la planta de bioetanol Habiendo obtenido los puntos candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol y las zonas de producción de pataca en base a la superficie potencial disponible, se realizó el proceso de ubicación‐
asignación mediante la herramienta ‘Location‐allocation’ del módulo Network Analyst del ArcGIS 10.0. Para ello se utilizaron los puntos candidatos a la ubicación que cumplen los requerimientos técnicos/restricciones establecidos y los centroides municipales de producción de pataca como los puntos de demanda. En los puntos de demanda se empleó como factor de ponderación en el proceso localización‐asignación, la producción potencial de biomasa en cada uno de ellos. Dentro de los posibles casos de ubicación‐asignación se empleó al análisis de maximización de cobertura, pues la localización óptima de la planta será aquella que abarque mayor cantidad de demanda posible (producción potencial de tubérculos de pataca) minimizando la distancia de transporte. Se seleccionó como límite de impedancia 25 km, como establece la distancia máxima de transporte obtenida en el apartado 2.2.2. El número de instalaciones a ubicar en este análisis se fijó en 1, pues el objetivo es obtener la ubicación óptima para la planta de bioetanol de entre todas las posibilidades. Una vez obtenida la ubicación óptima, se debe comprobar si la producción potencial de biomasa en los puntos de demanda asignados a dicha localización cubren las necesidades anuales de la planta. La producción potencial de biomasa en cada punto de demanda viene determinado por el rendimiento medio ponderado en cada centroide municipal y por la superficie destinada al cultivo de pataca, 103
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO establecida a su vez según el patrón de distribución en función de la distancia desde el centroide a la ubicación. 2.2.4. Rutas óptimas de suministro y patrón de distribución del cultivo de pataca Como resultado del análisis de ubicación‐asignación del punto anterior se obtiene la localización óptima de la planta de bioetanol. En este apartado se trata de estimar las rutas óptimas de suministro desde los centroides municipales asignados a la ubicación hasta la propia planta. Estas rutas de suministro determinan la distancia más corta desde cada centroide hasta la planta, y a su vez estas distancias determinan el grado de ocupación del cultivo de pataca sobre la superficie de barbecho en regadío disponible en cada municipio siguiendo el patrón de distribución establecido en el apartado 2.1.3. Para calcular las rutas de suministro se empleó la herramienta ‘closest facility’ introduciendo la ubicación obtenida en el punto 2.2.3.2 como instalación objetivo y los puntos de demanda asignados como incidentes. Se estableció 25 km como límite de impedancia. El resultado de este análisis es la distancia más corta entre cada centroide o punto de demanda y la planta de etanol. Con dicha distancia y aplicando el patrón de distribución del cultivo sobre la superficie de barbecho disponible en cada municipio se establece el grado de ocupación del cultivo de pataca y por tanto la superficie destinada a la producción de la materia prima en cada término municipal. Multiplicando esta superficie por el rendimiento medio ponderado en cada municipio se obtuvo la producción potencial de tubérculos en cada centroide situado hasta 25 km por carretera de la planta de bioetanol. La capacidad de producción de la planta de bioetanol que se pretende ubicar se estableció en 30.000 m3/año. Considerando un contenido en hidratos de carbono fermentables de 16% sobre materia fresca (16% s.m.f) y un rendimiento en la fermentación de 39,5% (g de etanol/g de HCF) (GA‐UPM, 2013b), dicha planta requeriría 375.000 t mf/año (75.000 t ms/año) de tubérculos de pataca. Por ello, la producción potencial de tubérculos de pataca en los puntos de demanda debe ser como mínimo de 375.000 t mf/año para poder cubrir las necesidades de la planta según las estimaciones y consideraciones aquí establecidas. Ordenando los puntos de demanda por distancia a la planta, se calcula la producción de biomasa acumulada para obtener la distancia a la cual la planta de etanol cubre sus necesidades de suministro anuales en cada escenario de producción. En la Figura 2.2‐1 se muestra un cuadro resumen de la metodología seguida en esta Tesis para el análisis de la localización óptima de la planta de producción de etanol en la CH Duero. 104
MATERIAL Y MÉTODOS Variables
Rendimientos Agroclimáticas
experimentales
& Manejo
cultivo
Superficie de barbecho
municipal
Restricciones
edafo‐
climáticas
Estimación
costes de cultivo
Rendimiento mínimo & distancia máxima
transporte
Regresión múltiple
MODELO
DE PRODUCCIÓN
Candidatos
localización planta
Requerimientos
técnicos/
restricciones
de la planta
Selección de candidatos a la localización de la planta
SUPERFICIE POTENCIAL DE CULTIVO
PRODUCCIÓN POTENCIAL DE BIOMASA
Puntos de demanda (ZONAS DE PRODUCCIÓN)
PATRÓN DISTRIBUCIÓN CULTIVO
RUTAS ÓPTIMAS
DE SUMINISTRO
LOCALIZACIÓN‐ASIGNACIÓN
GRADO DE OCUPACIÓN DEL CULTIVO
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE LA PLANTA DE ETANOL
Figura 2.2‐1. Metodología seguida para la localización óptima de la planta de producción de bioetanol. 105 3. RESULTADOS RESULTADOS 3.1. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la zona de estudio En este apartado se muestran los resultados obtenidos en la estimación de la producción potencial de tubérculos de pataca. 3.1.1 Modelo de producción Los resultados de la recopilación de los datos bibliográficos de rendimiento del cultivo en parcelas experimentales de pataca, la compilación y el cálculo de las variables agroclimáticas asociadas a dichas parcelas se muestran a continuación. 3.1.1.1 Variables agroclimáticas y datos de rendimiento de cultivo en parcelas experimentales En la Tabla 3.1‐I se muestra la temperatura mínima media en la fecha de senescencia de cada experiencia recopilada y el promedio por variedad. Según estos resultados la variedad más tardía de las experiencias recopiladas es la Violeta de Rennes (VR), la cual llega a mantener sus hojas funcionales hasta finales de noviembre, soportando temperaturas medias mínimas de 2,6ºC. Tabla 3.1‐I. Fecha de senescencia y temperatura mínima media de las referencias bibliográficas recopiladas para el modelo de producción por variedad/clon. Precocidad
Variedad K‐8 Nahodka Tardía VR C‐13 Boniches Autor Fecha Tª mín. media senescencia estimada GA‐UPM, 2013 20/11/2012 Fernández et al., 1988 25/10/1988 Fernández et al., 1991 25/10/1988 PROMEDIO K‐8 Conde, 1993 27/10/1985 Conde, 1993 30/10/1986 Fernández et al., 1988 25/10/1988 Fernández et al., 1991 25/10/1988 PROMEDIO NAHODKA GA‐UPM, 2013 25/11/2012 02/11/1988 Fernández et al., 1988 27/10/1987 Fernández et al., 1991 25/10/1988 Monti et al., 2005 25/11/1999 PROMEDIO VR Fernández et al., 1988 04/10/1988 Fernández et al., 1991 25/10/1988 PROMEDIO C‐13 Fernández et al., 1988 18/10/1988 Fernández et al., 1991 25/10/1988 PROMEDIO BONICHES PROMEDIO VARIEDADES TARDÍAS 4,4 7,7 4,1 5,4 6,9 6,6 7,7 4,1 6,3 3,9 6,7 7,2 4,1 2,6 4,9 10,5 4,1 7,3 8,6 4,1 6,3 6,0 109
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO La localización de las parcelas experimentales correspondientes a las referencias bibliográficas recopiladas y de las estaciones meteorológicas y radiométricas utilizadas se muestran en la Figura 3.1‐1. Figura 3.1‐1. Localización de las parcelas experimentales del cultivo de pataca y de las estaciones meteorológicas y radiométricas de la matriz de datos. La matriz de datos de entrada para la regresión lineal múltiple con la que se obtuvo la ecuación de regresión del modelo de producción se muestra en la Tabla 3.1‐II. 110
RESULTADOS Tabla 3.1‐II. Matriz de datos para la elaboración del modelo de producción de pataca. ETSIA‐UPM, ES Lugar Ballesteros, 1988 1985‐
1986 Sanz, 2012 GA‐UPM, 2013 2007 Fecha P 28/5 28/3 28/5 28/3 28/5 23/4 2012 15/3 16/4 12/12 12/12
17/4 17/4 17/4 17/4 17/4 17/4 17/4 14/4 14/4 14/4 14/4 14/4 14/4 14/4 18/3 18/3 5/5 5/5 5/5 5/5 5/5 5/5 5/5 8/5 8/5 8/5 8/5 8/5 8/5 8/5 2/4 2/4 27/10 27/10 27/10 27/10 27/10 27/10 27/10 30/10 30/10 30/10 30/10 30/10 30/10 30/10 25/11 25/11 23/4 8/5 24/11 12/5 12/5 12/5 20/4 20/4 20/4 26/5 31/5 31/5 5/5 5/5 5/5 25/10 2/11 6/11 30/10 30/10 30/10 Referencia Año La Canaleja, ES 1985 Conde, 1993 1986 Bologna, IT
Monti et al., 2005 1999 Policoro, IT
De Mastro, 1988 1988 Fucino, IT Gabini y Corronca, 1988 1988 Altamura, IT Mimiola, 1988 1988 111 Fecha E 12/6 12/4 12/6 12/4 12/6 1/5 Fecha Fecha Variedad S C 29/10 1/12 29/10 1/12 29/10 1/12 Boniches 29/10 1/12 29/10 1/12 30/10 3/12 VR K‐8 13/11
13/11
13/11
13/11
13/11
13/11
13/11
Nahodka 10/12
10/12
10/12
10/12
10/12
10/12
10/12
25/11
VR 25/11
K‐8, C‐89, C‐76, C‐
24/11
13, VR, C‐
34, GUA7
30/10
C‐13 10/11
C‐34 8/11 VR 11/11
VR 11/11
11/11
30.000 30.000 30.000 30.000 30.000 40.404 PPtot (mm) 222 288 222 288 222 209 PPef (mm) 88 108 88 108 88 73 40.400 181 54 356 G 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 31.250 70.000 70.000 86 86 86 86 86 86 86 188 188 188 188 188 188 188 240 240 27 27 27 27 27 27 27 57 57 57 57 57 57 57 109 109 1144 1084 767 897 1055 675 805 1051 906 668 873 868 813 513 318 0 P P P P P P P P P P P P P P G s.n. 35.700 123 24 750 P 35.714 35.714 35.714 57.143 57.143 57.143 192 192 221 203 203 203 63 63 76 78 78 78 350 350 350 0 150 250 A, P A, P A, P s.n. A A Den. P RiegoB Tipo Tª m Int. T (mm) riego (ºC) (º∙día)
871 P 19,6 2.165 436 P 18,1 2.240 436 P 19,6 2.165 0 s.n. 18,1 2.240 0 s.n. 19,6 2.165 267 A 17,7 1.949 ETPTh Rad. FF.N
(mm) 626 749 45 718 1.155 45 626 749 45 718 1.155 45 626 749 45 665 1.147 120 FC.N F.P F.K Rto. 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 120 135 14,9 135 15 135 11,3 135 7,6 135 1,6 120 13,7 17,5 2.312 769 1.354
207 0 423 327 16,0 19,7 19,7 19,7 19,7 19,7 19,7 19,7 18,4 18,4 18,4 18,4 18,4 18,4 18,4 18,2 18,2 1.989 1.989 1.989 1.989 1.989 1.989 1.989 2.003 2.003 2.003 2.003 2.003 2.003 2.003 2.572 2.572 646 646 646 646 646 646 646 677 677 677 677 677 677 677 818 818 1.059
1.059
1.059
1.059
1.059
1.059
1.059
1.058
1.058
1.058
1.058
1.058
1.058
1.058
1.171
1.171
150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 100 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 99 99 21,0 2.606 786 1.128
120 0 150 150 16,0 18,7 18,7 18,7 20,5 20,5 20,5 612 612 619 681 681 681 930 954 966 1.097
1.097
1.097
120 120 120 60 60 60 0 0 0 0 0 0 275 301 12,0 275 301 10,2 275 301 13,0 60 60 5,9 60 60 8,1 60 60 11,6 1.674 1.709 1.709 2.130 2.130 2.130 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 0 0 15,6 15,4 12,6 13,6 15,9 10,7 12,3 15,7 15,8 12,6 14,9 16,1 11,9 12,7 13 8,5 LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐II. Continuación. Matriz de datos para la elaboración del modelo de producción de pataca. Lugar Referencia Año Fasano, IT Andria, IT Galantina, Mimiola, 1988 IT Cerfignano, IT Taviano, IT 1988 Fecha P 25/4 25/4 27/4 25/4 25/4 25/4 Fecha Fecha Fecha Variedad E S C 10/5 1/12 13/1 10/5 1/12 13/1 12/5 1/11 24/11
10/5 1/11 26/11
VR 10/5 1/11 26/11
10/5 1/11 26/11
57.143 57.143 57.143 57.143 57.143 57.143 PPtot (mm) 170 170 251 133 133 133 PPef (mm) 51 51 106 58 58 58 15/4 30/4 15/11 02/01
57.143 165 64 280 A 21 20/4 5/5 1/12 57.143 159 64 300 A 21 1/12 Den. P RiegoB Tipo Tª m Int. T (mm) riego (ºC) (º∙día)
300 A 21,2 2.634 300 A 21,2 2.634 0 s.n. 21,9 2.381 0 s.n. 23,1 2.605 320 A 23,1 2.605 320 A 23,1 2.605 ETPTh (mm) 821 821 753 812 812 812 1.179
1.179
1.185
1.241
1.241
1.241
60 120 60 0 75 105 0 0 0 0 0 0 60 60 9,8 120 220 13,4 60 60 5,3 0 0 4,4 75 75 12,0 105 205 14,4 2.653 813 1.378
60 0 60 60 13,2 2.629 813 1.403
60 0 60 60 15,8 Rad. FF.N
FC.N F.P F.K Rto. Lugar: ETSIA‐UPM: Parcelas experimentales de la ETSI Agrónomos de la Universidad Politécnica de Madrid. ES: España; PT: Portugal; IT: Italia. Año: año experiencia. Fecha P: fecha plantación; Fecha E: fecha emergencia; Fecha S: fecha senescencia; Fecha C: fecha cosecha. Variedad: VR: Violeta de Rennes. Den. P: densidad de plantación (plantas/ha); PPtot: precipitación total (mm). PPef: precipitación efectiva (mm). RiegoB: volumen bruto riego (mm). Tipo de riego: P: Pié; A: aspersión; G: goteo; s.n.: sin riego. Tªm: temperatura media en el ciclo cultivo (ºC). Int. T: integral térmica (º∙día). ETPTh: evapotranspiración según Thornthwaite (mm). Rad: suma de radiación global diaria (kWh/m2). FF.N: fertilización nitrogenada de fondo (kg N/ha). FC.N: fertilización nitrogenada de cobertera (kg N/ha); F.P: fertilización fosfórica (kg P2O5/ha). F.K: fertilización potásica (kg K2O/ha). Rto: rendimiento cultivo (t ms/ha). 112 RESULTADOS 3.1.1.2 Ecuación de regresión El resultado de la regresión lineal múltiple es un modelo de dos pasos con un coeficiente de determinación de R2= 84,6% y un R2ajustado=83,7% como se muestra en la Tabla 3.1‐III. Tabla 3.1‐III. Resumen de los coeficientes de la regresión lineal múltiple por pasos del modelo de producción. Modelo 1 2 Variables introducidas Agua disponible Agua disponible, Radiación global R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 0,8618 0,742 0,735 0,115 0,920 0,846 0,837 0,090 Las variables que han resultado significativas son el agua neta disponible (tras su transformación logarítmica) y la radiación global, mientras que el resto de variables no se incluyen en el modelo al no resultar significativas. Los coeficientes estandarizados de cada variable predictora resultantes de la regresión se muestran en la Tabla 3.1‐IV. Al ser una regresión por pasos, la tabla muestra el primer paso donde se incluye la variable significativa con mayor correlación parcial, en este caso el agua neta disponible, y en el segundo paso se añade la variable radiación. Los coeficientes no estandarizados son los que construyen la ecuación de regresión, mientras que los estandarizados representan la influencia de cada variable predictora sobre la variable dependiente en términos relativos (cuantifican el cambio que se produce en la variable dependiente por cada cambio unitario en cada variable independiente cuando el resto permanece fijo). La significación y la “t de student” indican que los coeficientes de cada variable son significativamente distintos de 0. Tabla 3.1‐IV. Resultados de la regresión lineal múltiple del modelo de producción con las variables estadísticamente significativas. Modelo (Paso / Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados
Variable incluida) B Error estándar
Beta 1 (Constante) 0,994 0,030 t Sig. 33,204 <0,0001 Ln_agua 0,282 0,028 0,861 2 (Constante) 10,173 <0,0001 0,464 0,112 Ln_agua Radiación global 0,302 0,022 0,924 13,666 <0,0001 0,703 0,145 0,328 4,858 4,157 0,0002 <0,0001 En la Tabla 3.1‐V se muestran las variables excluidas del modelo mediante la regresión lineal por pasos “hacia delante”, así como sus coeficientes de correlación parcial y el nivel de significación. En el primer paso se excluyen todas las variables excepto el agua disponible y en el segundo paso todas salvo el agua disponible y la radiación global. 113
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐V. Variables excluidas del modelo de producción en base a la regresión lineal múltiple por pasos. Modelo (Paso / Variable excluida) Beta In t Significación Correlación parcial 1 Tª media 0,026 0,281 0,780 0,047 0,241 2,876 0,007 0,437 0,305 4,000 <0,001 0,560 0,328 4,858 <0,001 0,635 ‐0,070 ‐0,959 0,344 ‐0,162 0,049 0,535 0,596 0,091 0,088 0,762 0,452 0,130 Integral térmica ETP Rad 2 Tª media Integral térmica ETP Así, la ecuación del modelo de producción de biomasa de tubérculos de pataca resultante de la regresión lineal múltiple sigue la expresión 3.1.1.2‐(i) 3.1.1.2‐(i) PesoN = 0,463952 + 0,302227*Ln(AguaN) + 0,702536*RadN donde Peso es la productividad en biomasa de tubérculos de pataca normalizada (Peso/16,1) en t ms/ha; Ln(AguaN) es el logaritmo neperiano de la variable agua neta disponible en el periodo de cultivo (plantación‐senescencia) normalizada (Agua/770,2) en mm; y RadN es la suma de la radiación global en el periodo de cultivo (emergencia‐senescencia) normalizada (Rad/1.403) en kWh/m2. En la Figura 3.1‐2 se muestra el gráfico de dispersión de los puntos que construyen el modelo de producción en sus tres ejes: variable dependiente Peso (y), variable predictora agua neta disponible (x) y la variable predictora radiación global (z). Figura 3.1‐2. Gráfico de dispersión de los datos del modelo de producción. 114
RESULTADOS 3.1.1.2.1. Validación del modelo de producción Los valores de las variables climáticas, los datos de rendimiento estimado y valores reales de rendimientos obtenidos en las experiencias recopiladas se muestran en la Tabla 3.1‐VI. Deliberadamente, las parcelas de las experiencias que se pre‐seleccionaron para no formar parte como ‘inputs’ del modelo y sí como datos para su validación se localizan dentro de la CH Duero, de modo que la validación del modelo se contrasta con valores en la propia zona de interés de este trabajo consiguiendo una predicción del rendimiento más fiable (Figura 3.1‐3). Figura 3.1‐3. Localización de las parcelas para la validación del modelo de producción y las estaciones meteorológicas asociadas. El error relativo medio del modelo de producción es de 2,0%, y el error cuadrático medio es 1,3 t ms/ha (6,4 t mf/ha) calculados según las expresiones 2.1.1.3‐(i) y 2.1.1.3‐(ii), respectivamente, como se muestra en la tabla 3.1‐VI. El valor estimado que presenta un mayor error relativo con respecto al valor real obtenido es el correspondiente a la experiencia de 1998 con variedades tardías en la ribera del río Órbigo (León), donde el rendimiento estimado es de 12,9 t ms/ha y el real obtenido fue de 14,9 (15,6% de error). 115
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐VI. Valores para la validación del modelo de producción. Fuente Año experiencia Lugar Cubo de Solana (Soria) Seisón de la Vega y Villoria de Órbigo JCyL y (ribera del Órbigo) GA‐UPM, Saelices del Payuelo 2000. Laguna de Negrillos y Villoria de Órbigo (ribera del Órbigo) JEN, 1985 1984 1998 1999 Suma mensual Agua Riego Rto de Radiacion PP ef disp Rto real Error neto estimado global diaria (mm) neta (t ms/ha) relativo
(mm)
(t ms/ha) (Wh/m2) (mm)
918.754 75,5 225 300,5
10,3 11,1 7,3% 767.651 75,5 225 300,5
9,1 9,7 7,1% 982.572 97,4 360 457,4
12,9 14,9 15,6% 899.490 146,3
360 506,3
12,7 11,5 ‐9,5% 899.490 146,3
360 506,3
12,7 11,4 ‐10,3% ERROR RELATIVO MEDIO ERROR CUADRÁTICO MEDIO 2,0% 1,3 3.1.1.3 Parámetros de manejo de cultivo En este apartado se muestra el resultado de los análisis de varianza (ANOVA) entre los efectos de las variables de manejo de cultivo y la producción de tubérculos. Los test de Kolmogorov‐Smirnov y el estadístico de Levene mostraron el cumplimiento de los criterios de normalidad y homocedasticidad, respectivamente, para la variable dependiente rendimiento. 3.1.1.3.1. Análisis de la densidad de plantación. El ANOVA unifactorial entre rendimiento y densidad de plantación (Tabla 3.1‐VII) muestra que no existe diferencias estadísticamente significativas entre rendimiento y la categoría de densidad de plantación para un nivel de significación del 95%, pero sí para un nivel de confianza del 90%. Tabla 3.1‐VII. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y Densidad de plantación. F: cociente F Suma de cuadrados Grados de libertad Media cuadrática F p‐valor Inter‐grupos 0,240 2 0,120 2,615 0,087** Intra‐grupos 1,604 35 0,046 Total 1,844 37 * *Valor estadísticamente significativo al 90% de confianza. El resultado del análisis post‐hoc según el método de las menores diferencias significativas de Fisher se muestra en la Tabla 3.1‐VIII. Se aprecia que las diferencias significativas se encuentran entre la densidad de plantación baja (1) y alta (3). La diferencia entre las densidades media (2) y alta (3) es significativa sólo al 90% de confianza. El rendimiento medio de las experiencias con baja densidad de plantación es de 13,0 t ms/ha (64,8 t mf/ha), mientras que el rendimiento obtenido con densidades medias y altas de plantación es, respectivamente, 13,5 (67,4 t mf/ha) y 10,4 t ms/ha (52,1 t mf/ha). 116
RESULTADOS Tabla 3.1‐VIII. Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Densidad plantación. Densidad alta – 3 (ρ≥ 80.000 plantas/ha); densidad media ‐2 (80.000 > ρ> 34.000 plantas/ha); densidad baja ‐1 (ρ≤ 34.000). (I) Categoría (J) Categoría Diferencia de densidad densidad medias (I‐J) Error típico p‐valor Intervalo de confianza al 95% Límite Límite inferior superior ‐0,235 0,172 2 ‐0,032 0,100 0,752 3 0,158 0,077 0,048* 0,002 0,314 2 3 0,190 0,106 0,081** * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. * *Valor estadísticamente significativo al 90% de confianza. ‐0,025 0,404 1 Como se aprecia en la Figura 3.1‐4, el rendimiento que se obtiene es significativamente mayor con la densidad de plantación media que con la densidad alta. Medias y 95,0 Porcentajes Intervalos LSD
1,06
Rendimiento
n=6
0,96
n=19
0,86
n=13
0,76
0,66
0,56
1
2
Cod Densidad
3
Figura 3.1‐4. Gráficos de medias de rendimiento normalizado por categoría de densidad de plantación (“Cod Densidad”). Densidad alta – 3 (ρ≥ 80.000 plantas/ha); densidad media ‐2 (80.000 > ρ> 34.000 plantas/ha); densidad baja ‐1 (ρ≤ 34.000) 3.1.1.3.2. Análisis del nivel de fertilización. 3.1.1.3.2.1. Fertilización nitrogenada La dosis de fertilización nitrogenada en las experiencias recopiladas en la matriz de datos (Tabla 3.1‐
II) se encuentra en el rango 0 – 207 kg N/ha, en los ensayos de Mimiola (1988) y GA‐UPM (2013), como mínimo y máximo, respectivamente. A la vista de los resultados obtenidos en el análisis ANOVA unifactorial entre la variable dependiente rendimiento del cultivo y el factor nivel de fertilización nitrogenada (Tabla 3.1‐IX) existe una diferencia significativa a un nivel de confianza del 95%. 117
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐IX. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y nivel de fertilización nitrogenada. F: cociente F Suma de cuadrados Inter‐grupos Intra‐grupos Grados de libertad Media cuadrática F p‐valor 0,565 2 0,283 7,741 0,002* 1,278 35 0,037 Total 1,844 37 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. El resultado del análisis Post‐hoc para este ANOVA según el método de las menores diferencias significativas de Fisher se presenta en la Tabla 3.1‐X. Se aprecia que las diferencias significativas estadísticamente se encuentran entre la fertilización baja (1) y media (2) y baja y alta (3) al 95% de confianza, mientras que no existen diferencias sobre el rendimiento entre fertilizar con dosis de nitrógeno medias (2) y altas (3). Tabla 3.1‐X. Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Nivel de fertilización nitrogenada. Nivel fertilización alto – 3 (mayor de 150 kg N/ha); nivel fertilización medio ‐2 (entre 75 y 150 kg N/ha) y nivel de fertilización bajo ‐1 (menor de 75 kg N/ha). (I) Nivel fertilización 1 Intervalo de confianza al 95% Límite Límite inferior superior ‐0,352 0,026 (J) Nivel fertilización Diferencia de medias (I‐J) Error típico 2 ‐0,189 0,080 0,025* 3 ‐0,282 0,072 0,0004* ‐0,429 ‐0,135 0,239 ‐0,251 0,064 p‐valor 2 3 ‐0,093 0,078 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. Los rendimientos obtenidos en las experiencias recopiladas que cuentan con una fertilización nitrogenada baja (menor de 75 kg N/ha) es de 9,6 t ms/ha (47,9 t mf/ha), mientras que los rendimientos a fertilizaciones medias (entre 75 y 150 kg N/ha) y altas (mayores de 150 kg N/ha), según la matriz de datos, es de 12,6 t ms/ha (63,1 tmf/ha) y 14,1 t ms/ha (70,6 t mf/ha), respectivamente. En la Figura 3.1‐5 se observa que el rendimiento del cultivo es inferior a dosis bajas de fertilización pero no es estadísticamente superior entre dosis medias y altas. Medias y 95,0 Porcentajes Intervalos LSD
Rendimiento
1,01
n=15
0,91
n=10
0,81
0,71
n=13
0,61
0,51
1
2
3
Cod Fertilización
Figura 3.1‐5. Gráficos de medias de rendimiento de tubérculos de pataca (“Rendimiento normalizado”) por nivel de fertilización nitrogenada: Cod Fertilización = 1: < 75 kg N/ha; Cod Fertilización = 2: 75 – 150 kg N/ha; Cod Fertilización = 3: > 150 kg N/ha. 118
RESULTADOS Para realizar el ANOVA multifactorial de la influencia de la densidad de plantación y el nivel de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento se convirtieron dichas variables independientes en factores de dos niveles, densidad alta (mayor de 57.000 plantas/ha) y baja (menor de 57.000 plantas/ha) y dosis de fertilización nitrogenada alta (mayor de 100 kg N/ha) y baja (menor de 100 kg N/ha). Si se consideraran los factores con tres niveles como en el ANOVA unifactorial realizado con las variables por separado no se contarían con observaciones en todas las combinaciones de los factores. Así, el resultado del análisis ANOVA de la interacción de los factores dosis de fertilización nitrogenada y densidad de plantación sobre el rendimiento del cultivo se muestra en la Tabla 3.1‐XI y en la Figura 3.1‐6. A la vista de los resultados, existe una diferencia significativa al 95% de confianza en el rendimiento obtenido a bajas densidades de plantación entre una dosis de fertilización nitrogenada baja y alta. Por el contrario, esta diferencia no resulta significativa a dosis altas de plantación. Como se aprecia en la Figura 3.1‐6, tanto a bajas como a altas densidades de plantación, el rendimiento en tubérculos es mayor a dosis altas de fertilización nitrogenada, pero el p‐valor para la combinación de factores relativa a altas densidades de plantación no es estadísticamente significativo. Tabla 3.1‐XI. Resultado del ANOVA multifactorial de la influencia en el rendimiento de cultivo de la interacción entre nivel de fertilización (2 categorías) y densidad de plantación (2 categorías). Categoría densidad (I) Nivel de (J) Nivel de Diferencia de fertilización fertilización medias (I‐J) 1 2 ‐0,233* 1 2 1 0,233* 1 2 ‐0,171 2 2 1 0,171 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. Error estándar p‐valor 0,098 0,098 0,118 0,118 0,023 0,023 0,156 0,156 119
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO n=20
n=4
n=5
n=9
Figura 3.1‐6. Gráfico de medias de rendimiento en la interacción dosis de fertilización (2 categorías) – Densidad plantación (2 categorías). Dosis fertilización baja (< 100 kg N/ha); Dosis fertilización alta (>150 kg N/ha); Densidad de plantación baja (< 54.000 plantas/ha); Densidad de plantación alta (>57.000 plantas/ha). 3.1.1.3.2.2. Fertilización fosfórica La dosis de fósforo (P2O5) aplicadas en las referencias bibliográficas recopiladas varía de 0 a 423 kg P2O5/ha, si bien es cierto que esta dosis máxima de abonado fosfórico se realizó en las experiencias del GA‐UPM (2013), en base al aporte de 10.000 kg/ha de estiércol de conejo. A la vista de los resultados obtenidos en el análisis ANOVA unifactorial entre la variable dependiente rendimiento del cultivo y el factor nivel de fertilización con fósforo (Tabla 3.1‐XII) existe una diferencia significativa a un nivel de confianza del 95%. Tabla 3.1‐XII. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y nivel de fertilización fosfórica. F: cociente F Inter‐grupos Intra‐grupos Suma de cuadrados Grados de libertad Media cuadrática F p‐valor 0,491 2 0,245 6,349 0,004* 1,353 35 0,039 Total 1,844 37 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. El resultado del análisis Post‐hoc para este ANOVA según el método de las menores diferencias significativas de Fisher se presenta en la Tabla 3.1‐XIII. Se aprecia que las diferencias significativas estadísticamente se encuentran entre la fertilización alta (3) con la media (2) y baja (1) al 95% de 120
RESULTADOS confianza. Por el contrario, no existen diferencias entre las dosis baja (1) y media (2) de fertilización fosfórica. Tabla 3.1‐XIII. Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Nivel de fertilización fosfórica. Nivel fertilización alto – 3 (mayor de 150 kg P2O5/ha); nivel fertilización medio ‐2 (entre 75 y 150 kg P2O5/ha) y nivel de fertilización bajo ‐1 (menor de 75 kg P2O5/ha). (I) Nivel fertilización Intervalo de confianza al 95% Límite Límite inferior superior ‐0,316 0,052 (J) Nivel fertilización Diferencia de medias (I‐J) Error típico 2 ‐0,133 0,091 0,154 3 ‐0,284 0,082 0,002* ‐0,453 ‐0,116 2 3 ‐0,151 0,074 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. 0,050* ‐0,303 0,0001 1 p‐valor El rendimiento medio de las experiencias con fertilización fosfórica baja (menor de 75 kg P2O5/ha) es de 9,3 t ms/ha (46,3 t mf/ha); el de fertilización media (entre 75 y 150 kg P2O5/ha) es de 11,4 t ms/ha (54 t mf/ha) y la media de los ensayos con fertilización fosfórica alta (mayor de 150 kg P2O5/ha) es de 13,8 t ms/ha (69,2 t mf/ha). En la Figura 3.1‐7 se muestra el gráfico de medias de rendimiento normalizado por categoría de fertilización fosfórica. Se aprecia cómo aumenta el rendimiento medio al incrementar la dosis de fósforo aplicado. Medias y 95,0 Porcentajes Intervalos LSD
Rendimiento
0,97
n=19
0,87
n=11
0,77
n=8
0,67
0,57
0,47
1
2
3
Cod Fertilizacion Fosfórica
Figura 3.1‐7. Gráfico de medias de rendimiento de tubérculos de pataca (“Rendimiento normalizado”) por nivel de fertilización fosfórica. Cod Fertilización = 1: < 75 kg P2O5/ha; Cod Fertilización = 2: 75 – 150 kg P2O5/ha; Cod Fertilización = 3: > 150 kg P2O5/ha. 3.1.1.3.2.3. Fertilización potásica En los ensayos de cultivo de pataca recopiladas, las dosis de abonado potásico aplicadas varían de 0 kg K2O/ha a 327 kg K2O/ha. Los resultados del análisis ANOVA unifactorial entre la variable dependiente rendimiento del cultivo y el factor nivel de fertilización potásica arroja una diferencia estadísticamente significativa (Tabla 3.1‐
XIV) al 95% de confianza. 121
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐XIV. Resultado del ANOVA unifactorial entre Rendimiento de tubérculos de pataca y nivel de fertilización potásica. F: cociente F Suma de cuadrados Inter‐grupos Intra‐grupos Grados de libertad Media cuadrática F p‐valor 0,536 2 0,268 7,165 0,002* 1,308 35 0,037 Total 1,844 37 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. El resultado del análisis Post‐hoc para este ANOVA según el método de las menores diferencias significativas de Fisher se presenta en la Tabla 3.1‐XV. Se aprecia que las diferencias significativas estadísticamente se encuentran entre la fertilización alta (3) con la media (2) y baja (1) al 95% de confianza. Por el contrario, no existen diferencias entre las dosis baja (1) y media (2) de fertilización fosfórica. Tabla 3.1‐XV. Resultados del análisis post‐hoc del ANOVA Rendimiento‐Nivel de fertilización potásica. Nivel fertilización alto – 3 (mayor de 150 kg K2O/ha); nivel fertilización medio ‐2 (entre 75 y 150 kg K2O/ha) y nivel de fertilización bajo ‐1 (menor de 75 kg K2O/ha). (I) Nivel fertilización Intervalo de confianza al 95% Límite Límite inferior superior ‐0,275 0,0111 (J) Nivel fertilización Diferencia de medias (I‐J) Error típico 2 ‐0,082 0,095 0,395 3 ‐0,266 0,074 0,001* ‐0,417 ‐0,115 2 3 ‐0,184 0,084 * Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza. 0,036* ‐0,355 0,013 1 p‐valor El rendimiento medio de las experiencias con fertilización potásica baja (menor de 75 kg K2O/ha) es de 9,6 t ms/ha (47,8 t mf/ha); a dosis medias (entre 75 y 150 kg K2O/ha) el rendimiento medio obtenido es de 10,9 t ms/ha (54,4 t mf/ha) y la productividad media de los ensayos con fertilización fosfórica alta (mayor de 150 kg K2O/ha) es de 13,8 t ms/ha (69,2 t mf/ha). Al igual que en la fertilización fosfórica, en la Figura 3.1‐8 se muestra el gráfico del rendimiento medio normalizado por categoría de fertilización con potasio donde se aprecia que a mayor dosis aplicada de K2O por ha mayor es el rendimiento obtenido. Medias y 95,0 Porcentajes Intervalos LSD
1
Rendimiento
n=21
0,9
n=7
0,8
0,7
n=10
0,6
0,5
1
2
3
Cod Fertilización Potásica
Figura 3.1‐8. Gráfico de medias de rendimiento de tubérculos de pataca (“Rendimiento normalizado”) por nivel de fertilización potásica. Cod Fertilización = 1: < 75 kg K2O/ha; Cod Fertilización = 2: 75 – 150 kg K2O/ha; Cod Fertilización = 3: > 150 kg K2O/ha. 122
RESULTADOS 3.1.1.4. Aplicación del modelo de producción En este apartado se muestran los resultados de la aplicación de la ecuación de regresión a los valores medios de las variables agroclimáticas que resultaron significativas en el modelo de producción en la zona de estudio, de manera que se estima la productividad de tubérculos de pataca en la CH Duero. 3.1.1.4.1. Fecha de plantación El mapa de la fecha de plantación resultante de la interpolación lineal de las temperaturas mínimas medias y su reclasificación según sean superiores o inferiores a 3ºC se muestra en la Figura 3.1‐9 para la España peninsular y en la Figura 3.1‐10 para la Cuenca Hidrográfica del Duero. Como puede apreciarse, en la zona de estudio la fecha de plantación estimada es, mayoritariamente, entre la segunda quincena de Abril y la primera de Mayo, si bien algunas zonas del interior y de la frontera con Portugal se puede adelantar a la segunda de Marzo y primera de Abril. 3.1.1.4.2. Fecha de senescencia Los mapas resultantes de la estimación de la fecha de senescencia para las variedades tardías (cuando la temperatura mínima media disminuye por debajo de 6,0 ºC) se muestran en la Figura 3.1‐
11 para la España peninsular y en la Figura 3.1‐12 para la zona de estudio. Según esta estimación, en las variedades tardías cultivadas en la zona de estudio la senescencia ocurriría principalmente entre la segunda quincena de Octubre y la primera de Noviembre. 123
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 3.1‐9. Fecha de plantación estimada para el cultivo de pataca en la España peninsular. Figura 3.1‐10. Fecha de plantación estimada para el cultivo de pataca en la CH Duero. 124
RESULTADOS Figura 3.1‐11. Fecha de senescencia de las variedades tardías de pataca en la España peninsular. Figura 3.1‐12. Fecha de senescencia de las variedades tardías de pataca en la CH Duero. 125
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.1.4.3. Agua neta disponible Resultado de la estimación de la precipitación efectiva durante el ciclo de cultivo es el mapa que se muestra en la Figura 3.1‐13. La mayor parte del territorio de la CH Duero muestra una precipitación efectiva en el periodo de cultivo plantación‐senescencia de las variedades tardías entre 50 y 100 mm. Figura 3.1‐13. Mapa de la precipitación efectiva (mm) en el periodo plantación‐senescencia de las variedades tardías de pataca en la zona de estudio. Sumando la precipitación efectiva a la dotación unitaria máxima neta para los cultivos no incluidos en el Anexo 9 de la normativa del PH‐CHD (DUmnGeneral) se obtiene la disponibilidad de agua neta para las variedades tardías (Figura 3.1‐14). 126
RESULTADOS Figura 3.1‐14. Mapa del agua neta disponible (mm) para las variedades tardías de pataca en la zona de estudio considerando la Dotación Unitaria máxima neta. La cantidad de agua neta disponible para el cultivo de variedades tardías de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero según las consideraciones y cálculos realizados en esta Tesis varía mayoritariamente entre 400 y 686 mm/año. Dicha cantidad de agua neta disponible para las variedades tardías de pataca se encuentran dentro del rango de valores para esta variable de las experiencias bibliográficas recopiladas, las cuales contaban con una disponibilidad de agua neta entre 58 y 770 mm/año. 127
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.1.4.4. Radiación global En la Figura 3.1‐15 se muestra la radiación global en el periodo de cultivo emergencia‐senescencia calculada en la CH Duero para las variedades tardías de pataca. Como puede apreciarse en dicha figura, la suma de radiación global se encuentra, en la mayor parte del territorio, entre los 850 y 1.250 kWh/m2. Estos valores se encuentran dentro del rango de radiación estimado para los datos experimentales incluidos en la matriz de datos de entrada del modelo de producción (749 ‐ 1.403 kWh/m2). Figura 3.1‐15. Mapa de la radiación global acumulada (kWh/m2) en el periodo emergencia‐
senescencia de las variedades tardías de pataca en la zona de estudio. 3.1.1.4.5. Estimación del rendimiento potencial del cultivo en la CH Duero El rendimiento en tubérculos resultante de aplicar la ecuación de regresión del modelo de producción sobre las variables agua neta disponible (considerando la dosis de riego que establece la DUmnGeneral) y radiación global acumulada para las variedades tardías en la CH Duero se muestra en las Figuras 3.1‐16 y 3.1‐17, expresado en peso seco y fresco (con el 80% de humedad), respectivamente. 128
RESULTADOS Figura 3.1‐16. Mapa del rendimiento de tubérculos de variedades tardías de pataca en peso seco (t ms/ha) según el modelo de producción. Figura 3.1‐17. Mapa del rendimiento de tubérculos de variedades tardías de pataca en peso fresco con el 80% de humedad (t mf/ha) según el modelo de producción. 129
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.2 Superficie potencial de cultivo de pataca Aquí se muestran los resultados del análisis de la superficie potencial de cultivo de pataca en base a las estadísticas de superficie de barbecho en regadío a escala municipal y la aplicación de las restricciones edafoclimáticas consideradas. 3.1.2.1 Superficie de barbecho y otras tierras agrícolas no ocupadas en la CH Duero La superficie de barbecho en régimen de regadío en la CH Duero, según el censo agrario 2011, asciende a 55.427 ha. La distribución de esta superficie a escala municipal se muestra en la Figura 3.1‐18, donde los municipios con mayor superficie son Santas Martas (León), Toro (Zamora) y el Burgo Ranero (León), con 1.889 ha, 1.831 ha y 1.315 ha, respectivamente. Figura 3.1‐18. Superficie de barbecho en regadío a escala municipal en la CH Duero. Fuente: Censo agrario 2011 con datos referidos al año 2010 (JCyL, 2012). 3.1.2.2 Restricciones a la distribución potencial de pataca Los resultados de la aplicación de las restricciones edafológicas, climáticas, topográficas y logísticas sobre la superficie potencial de cultivo de pataca se detallan a continuación. La cuantificación del porcentaje de superficie bajo cada restricción está calculada sobre las 561.026 ha de superficie arable en regadío establecida por la base de datos del SIOSE en la CH Duero. Posteriormente este porcentaje se aplica a la superficie de barbecho a escala municipal. 130
RESULTADOS 3.1.2.2.1 Limitaciones edafológicas Como se puede apreciar en la Figura 3.1‐19, el pH del suelo en la CH Duero se encuentra en el rango 5 – 8,4, según la base de datos de Rodríguez et al., (2009). Por tanto la superficie potencial de cultivo de pataca no se ve reducida por este factor edafológico, puesto que ningún polígono de superficie arable de regadío tiene un pH medio fuera del rango 5 – 8,7, establecido por Fernández (2012). Figura 3.1‐19. pH del suelo en la CH Duero según la base de datos de Rodríguez et al (2009). En cambio, en lo que respecta a la textura del suelo, se han encontrado asociaciones de suelos en la CH Duero con una textura fina que se seleccionaron por considerarse suelos arcillosos. Éstas son las siguientes: ‐
Vertisol pélico + luvisol cálcico ‐
Luvisol cálcico + luvisol álbico ‐
Luvisol crómico + luvisol cálcico ‐
Kastanozem cálcico + luvisol gleico La característica común de todos los vertisoles es el alto contenido en arcillas que generan cambios bruscos en volumen y humedad. Los luvisoles son suelos que han sufrido un proceso de lavado de arcillas por lo que la acumulación de esta fracción es mayor en el subsuelo que en el suelo superficial pero igualmente tienen alto contenido en arcillas de alta actividad y una alta saturación con bases. Los kastanozems son suelos superficiales típicos de pastizales secos con un horizonte árgico, por iluviación de arcillas (IUSS, ISRIC, FAO, 2007). 131
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO El mapa de la textura del suelo de la CH Duero según el mapa de suelos de Castilla y León 1:400.000 se muestra en la Figura 3.1‐20. Figura 3.1‐20. Mapa de la textura del suelo según el Mapa de Suelos de CyL. Según este análisis, de la superficie arable en regadío total de la CH Duero, 9.521 ha (1,7%) cuenta con suelos de textura fina, es decir con suelos muy arcillosos. Esta superficie se concentra principalmente en la comarca agraria de Esla‐Campos, en extremo sureste de León, en la comarca agraria de Arévalo‐Madrigal, al norte de la provincia de Ávila, y entre las comarcas de Cuéllar (Segovia) y Sureste (Valladolid). 3.1.2.2.2 Limitaciones climáticas En la Figura 3.1‐21 se muestra la temperatura mínima media a fecha 1 de mayo, como resultado de la interpolación detallada en el apartado 2.1.1.5.1. Se aprecia cómo en los extremos norte, este y sur de la zona de estudio, se encuentran las zonas donde la temperatura mínima media en mayo no supera los 3ºC. En estas zonas la pataca presumiblemente no completará el ciclo o lo hará en detrimento de un rendimiento elevado por lo que estas zonas se eliminan como superficie potencial de cultivo de pataca. 132
RESULTADOS Figura 3.1‐21. Temperatura media de mínimas a fecha 1 de Mayo en la CH Duero. Concretamente mediante esta restricción climática se eliminan 4.327 ha de superficie arable de regadío para el cultivo de pataca, 0,8% del total de superficie arable de regadío según los polígonos del SIOSE. 3.1.2.2.3. Limitaciones topográficas ‐ pendiente Como resultado del cálculo de la pendiente a partir de los MDE de la CH Duero, se obtiene el mapa de pendientes que se muestra en la Figura 3.1‐22. 133
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 3.1‐22. Mapa de pendientes (%) de la CH Duero. Al calcular la pendiente media por polígono del SIOSE y seleccionar aquellos cuya pendiente es superior al 10%, se obtuvo que el 0,6% (3.280 ha) de la superficie arable de regadío total en la CH Duero cumple esta condición y por tanto se debe eliminar como superficie potencial de cultivo de pataca. 3.1.2.2.4. Limitaciones logísticas ‐ superficie aprovechable Como resultado de la identificación de los polígonos del SIOSE que no cuentan con una superficie arable en regadío superior a 5 ha, se eliminan 13.615 ha de la superficie considerada como potencial para el cultivo de pataca. Esta cifra representa el 2,4% del total de la superficie arable de regadío de la CH Duero. 3.1.2.2.5. Superficie potencial de cultivo de pataca considerando el total de las restricciones La reducción de la superficie potencial de cultivo de pataca según la aplicación consecutiva de las restricciones edafológicas, climáticas, topográficas y logísticas se muestra en la Tabla 3.1‐XVI y gráficamente en la Figura 3.1‐23. La superficie arable en regadío según la cartografía del SIOSE asciende en la CH Duero a 561.026 ha. Aplicando el total de las restricciones, la superficie arable en regadío apta para el cultivo de pataca en la CH Duero asciende a 531.964 ha, un 5,2% menos respecto la superficie inicial. 134
RESULTADOS Tabla 3.1‐XVI. Reducción de la superficie potencial de cultivo de pataca por la aplicación de las restricciones consideradas en la CH Duero. Restricción Restricción Restricción Restricción superficie textura pendiente climática mínima 5 suelo > 10% ha ha 0 9.521 13.849 16.744 29.062 Superficie arable en regadío limitada (ha)(1) % total
0,0% 1,7% 2,5% 3,0% 5,2% Superficie arable en regadío ha 561.026 551.505 547.177 544.282 531.964 apta para cultivo pataca (ha) % total
100,0% 98,3% 97,5% 97,0% 94,8% (1) La cuantificación de la superficie limitada es acumulada: la superficie limitada por la restricción climática incluye a su vez la limitada por la textura del suelo y así consecutivamente. Así, la superficie restringida por la superficie mínima incluye a su vez la superficie limitada por el resto de restricciones. Restricción pH suelo Calculando la superficie limitada al cultivo de pataca por las restricciones edafoclimáticas a escala municipal y aplicando esta reducción a la superficie de barbecho en regadío, se obtiene que la superficie potencial para el cultivo de pataca en la CH Duero asciende a 53.360 ha (96,3% del total). Figura 3.1‐23. Superficie arable de regadío eliminada como superficie potencial por las restricciones consideradas en la CH Duero. 135
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.2.3 Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en las tierras de barbecho de regadío El resultado del cálculo del rendimiento medio de tubérculos de pataca en la superficie arable en regadío apta para su cultivo, considerando la Dotación Unitaria máxima neta (DUmnGeneral) se presenta en la Figura 3.1‐24. En él se muestra el rendimiento estimado para las variedades tardías de pataca, cuyo valor merio es 70,3 t mf/ha (80%H), con un máximo de 86,6 t mf/ha y un mínimo de 49,2 t mf/ha. Aplicando estos rendimientos medios a la superficie de barbecho en regadío a escala municipal, considerando las restricciones edafoclimáticas, se obtiene que la producción potencial de tubérculos de pataca suma un total de 3,8 Mt mf/año con el 80 % de humedad (761.156 t ms/año). Este potencial a escala municipal se muestra en las Figura 3.1‐25. Los municipios que cuentan con un mayor potencial de producción son Toro (138.750 t mf/año) y Santas Martas (136.084 t mf/año). Figura 3.1‐24. Mapa del rendimiento medio en tubérculos (t mf/ha con 80% humedad) de variedades tardías de pataca en los polígonos del SIOSE de superficie arable en regadío. 136
RESULTADOS Figura 3.1‐25. Mapa de la producción potencial de tubérculos (t mf/año con 80% humedad) de variedades tardías de pataca a escala municipal en la superficie de barbecho en regadío de la CH Duero. 137
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.3. Patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria En la Figura 3.1‐26 se muestra que la azucarera Miranda de Ebro (Burgos) es la única del Norte de la Península Ibérica que se encuentra aislada del resto de plantas azucareras, de manera que minimiza la posible distorsión en el análisis de la superficie que suministra a dicha planta, pudiendo asumir que la remolacha cultivada en los municipios cercanos a Miranda de Ebro se destina exclusivamente a dicha azucarera. Figura 3.1‐26. Localización de las industrias azucareras en el Norte de la Península Ibérica en 2004. El resultado de la agrupación de los centroides municipales en rangos de 5 km alrededor de la azucarera de Miranda de Ebro se muestra en las Tablas 3.1‐XVII (hasta 25 km) y 3.1‐XVIII (hasta 50 km). En dichas tablas se presenta la longitud de las rutas de transporte así como el grado de ocupación de la remolacha respecto a las tierras de cultivo en regadío. Con los datos del promedio por rango del radio de acción (distancia recta) se construyó el patrón de distribución del cultivo. 138
RESULTADOS Tabla 3.1‐XVII. Agrupación de municipios en radios de 5 km (hasta 25 km) desde la azucarera de Miranda de Ebro con los datos de superficie de cultivos herbáceos en regadío, superficie de remolacha azucarera y grado de ocupación en el año 2004 y distancia por carretera estimada. Municipio Armiñón Miranda de Ebro Ribera Baja/Erribera Beitia Berantevilla Bugedo Lantarón Ribera Alta Zambrana Anguciana Añana Bozoó Cihuri Foncea Haro Puebla de Arganzón (La) Sajazarra Santa Gadea del Cid Villalba de Rioja Casalarreina Condado de Treviño Cuzcurrita de Río Tirón Gimileo Iruña Oka/Iruña de Oca Ollauri Peñacerrada‐Urizaharra Tirgo Zarratón Baños de Rioja Briones Castañares de Rioja Cidamón Herramélluri Kuartango Leiva Ochánduri Rodezno San Torcuato Valdegovía Villalobar de Rioja Superficie Superficie municipal de municipal de cultivos remolacha herbáceos en azucarera (ha) regadío (ha) 83 41 211 136 51 42 PROMEDIO 5 km 362 251 31 31 256 157 150 103 177 67 PROMEDIO 10 km 199 29 4 1 33 33 57 7 6 4 474 54 89 80 18 6 101 77 11 7 PROMEDIO 15 km 333 38 897 477 55 13 37 10 68 20 37 2 136 57 378 32 571 138 PROMEDIO 20 km 203 53 228 124 700 77 402 125 204 2 103 4 163 27 94 8 285 77 313 111 194 51 277 45 PROMEDIO 25 km Distancia recta (km) 5 10 15 20 25 Grado de ocupación remolacha Distancia por carretera (km)
49,4% 64,5% 82,4% 65,4% 69,3% 100,0% 61,3% 68,7% 37,9% 67,4% 14,6% 25,0% 100,0% 12,3% 66,7% 11,4% 89,9% 33,3% 76,2% 63,6% 49,3% 11,4% 53,2% 23,6% 27,0% 29,4% 5,4% 41,9% 8,5% 24,2% 25,0% 26,1% 54,4% 11,0% 31,1% 1,0% 3,9% 16,6% 8,5% 27,0% 35,5% 26,3% 16,2% 21,5% 5,68 3,25 4,45 4,46 9,72 10,51 8,87 13,12 10,06 10,45 20,48 18,55 16,68 20,67 15,86 19,37 12,96 15,98 13,32 15,84 16,97 23,04 19,78 20,70 22,29 21,56 23,16 22,35 20,53 24,93 22,04 28,39 29,64 27,93 28,84 28,04 22,22 30,27 25,66 25,41 32,64 26,50 32,85 28,20 139
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐XVIII. Agrupación de municipios en radios de 5 km (25‐50 km) desde la azucarera de Miranda de Ebro con los datos de superficie de cultivos herbáceos en regadío, superficie de remolacha azucarera y grado de ocupación en el año 2004 y distancia por carretera estimada. Superficie municipal de Municipio cultivos herbáceos en regadío (ha) Bañares 966 Hervías 65 Hormilla 849 San Asensio 58 Santo Domingo de la Calzada 1.100 Vitoria‐Gasteiz 1.946 PROMEDIO 30 km Alesanco 531 Arrazua‐Ubarrundia 160 Azofra 293 Bernedo 193 Canillas de Río Tuerto 25 Cañas 52 Cenicero 36 Cirueña 22 Hormilleja 75 Manzanares de Rioja 127 Nájera 577 Santurdejo 150 Torrecilla sobre Alesanco 29 Torremontalbo 72 Uruñuela 149 Villarta‐Quintana 169 Zigoitia 129 PROMEDIO 35 km Alegría‐Dulantzi 276 Arenzana de Abajo 41 Badarán 98 Berceo 92 Briviesca 30 Camprovín 108 Cárdenas 21 Elburgo/Burgelu 344 Huércanos 167 Tricio 222 Villar de Torre 188 Villarejo 93 PROMEDIO 40 km Baños de Río Tobía 152 Barrundia 155 Cabredo 315 Genevilla 357 Iruraiz‐Gauna 377 Manjarrés 65 Marañón 54 Santa Coloma 100 PROMEDIO 45 km Campezo/Kanpezu 112 Salvatierra/Agurain 99 San Millán/Donemiliaga 246 PROMEDIO 50 km Superficie municipal de remolacha azucarera (ha)
Distancia recta (km) 65 39 118 4 39 967 30 115 106 34 8 16 2 3 4 3 5 42 4 13 6 12 1 62 35 160 8 5 15 20 30 4 160 17 30 11 2 40 6 18 34 14 143 4 13 8 45 27 11 60 50 Grado de ocupación remolacha Distancia por carretera (km) 6,7% 60,0% 13,9% 6,9% 3,5% 49,7% 23,5% 21,7% 66,3% 11,6% 4,1% 64,0% 3,8% 8,3% 18,2% 4,0% 3,9% 7,3% 2,7% 44,8% 8,3% 8,1% 0,6% 48,1% 19,2% 58,0% 19,5% 5,1% 16,3% 66,7% 27,8% 19,0% 46,5% 10,2% 13,5% 5,9% 2,2% 24,2% 3,9% 11,6% 10,8% 3,9% 37,9% 6,2% 24,1% 8,0% 13,3% 24,1% 11,1% 24,4% 19,9% 32,86 37,04 34,94 49,25 36,02 32,39 37,08 39,21 37,79 36,97 42,54 41,44 43,11 38,25 39,24 44,18 42,88 40,77 42,53 40,82 41,28 43,40 41,59 38,26 40,84 44,49 45,62 45,95 48,49 38,60 47,91 48,74 41,74 43,82 43,97 44,90 45,09 44,94 51,07 47,06 47,82 51,64 48,08 47,81 47,14 50,49 48,89 57,18 55,31 52,83 55,11 140
RESULTADOS En las Figuras 3.1‐27 y 3.1‐28 se muestran, respectivamente, el grado de ocupación del cultivo de remolacha respecto a la superficie arable de regadío total municipal y las rutas óptimas de suministro desde los centroides municipales hasta la planta de Miranda de Ebro. Con los datos obtenidos del análisis de estos mapas se construyen los datos de la Tabla 3.1‐XIX para la estimación del patrón de distribución del cultivo. Figura 3.1‐27. Grado de ocupación de la remolacha respecto la superficie de regadío total en los municipios alrededor de la azucarera de Miranda de Ebro. 141
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 3.1‐28. Centroides municipales de la superficie de regadío según el SIOSE y las rutas óptimas de suministro hasta la planta de Miranda de Ebro. Al extraer los promedios fruto de la agrupación en rangos de distancia recta de 5 km se obtiene la Tabla 3.1‐XIX y el gráfico de la Figura 3.1‐29. Tabla 3.1‐XIX. Promedios del grado de ocupación de remolacha y distancia por carretera desde la azucarera hasta los centroides agrupados en rangos de distancias rectas de 5 km. Distancia recta Hasta 5 km Hasta 10 km Hasta 15 km Hasta 20 km Hasta 25 km Hasta 30 km Hasta 35 km Hasta 40 km Hasta 45 km Hasta 50 km Grado de ocupación remolacha 65,40% 67,44% 49,30% 24,96% 21,46% 23,46% 19,16% 24,22% 13,30% 19,87% Distancia por carretera (km)
4,46 10,45 16,97 22,04 28,20 37,08 40,84 44,94 48,89 55,11 142
RESULTADOS Grado de ocupación de la remolacha en función de la distancia por carretera
80,00%
Superficie remolacha/superficie regadío
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
0
10
20
30
40
50
60
Distancia por carretera (km)
Figura 3.1‐29. Grado de ocupación de la remolacha azucarera respecto la superficie de cultivos herbáceos en regadío en función de la distancia de transporte por carretera hasta la azucarera de Miranda de Ebro. Como puede apreciarse en la Figura 3.1‐29, los puntos dibujan una curva sigmoidal que se puede ajustar a una ecuación logística según la ecuación 2.1.3‐(i) haciendo mínimo el error cuadrático medio del ajuste, quedando la Figura 3.1‐30. Ajuste logístico
80,0%
Grado de ocupación de remolacha (%)
70,0%
Yestimada
Y
60,0%
50,0%
40,0%
30,0%
20,0%
10,0%
0,0%
4,5
10,5
17,0
22,0
28,2
37,1
40,8
44,9
48,9
55,1
Distancia por carretera (km)
Figura 3.1‐30. Curva logística resultado del ajuste del patrón de distribución del cultivo. El resultado del ajuste a la curva logística es un patrón de distribución del cultivo de la remolacha azucarera en función de la distancia por carretera a la azucarera con un error cuadrático medio de 0,8% y que sigue la expresión 3.1.3‐(i): 3.1.3‐(i) Yestimada = [0,4651 / (1 + e‐9,78 + 0,5453∙X)] + 0,2024 143
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO donde Yestimada es el grado de ocupación de la remolacha estimado (%) y X es la distancia por carretera (km) desde el centroide municipal (zona de producción) hasta la azucarera (planta de procesamiento). Este patrón de distribución refleja cómo la presencia de un cultivo que es procesado en una planta de transformación o agroindustria disminuye a medida que aumenta la distancia de transporte. La distribución de la superficie de cultivo de la remolacha alrededor de la azucarera es un ejemplo de estructura agroindustrial que se pretende modelar mediante este patrón. De esta forma, el modelo o patrón de distribución establecido podría trasladarse a un cultivo energético como la pataca. En tal caso se trataría de un cultivo energético (pataca) que suministra a una planta de transformación o agroindustria (etanol) en función de la distancia de transporte desde la zona de producción hasta la planta, según la superficie disponible para dicho cultivo (barbecho). En el caso analizado de la planta azucarera de Miranda de Ebro en el año 2004, la superficie de remolacha descendía hasta volverse nula en los municipios situados a más de 50 km. Esto dependerá entre otros factores, de la rentabilidad del cultivo. 144
RESULTADOS 3.1.4. Costes del cultivo de pataca En este apartado se muestran los resultados de la estimación de costes del cultivo de pataca y la logística de biomasa para la producción de etanol a partir de los HCF acumulados en los tubérculos. 3.1.4.1 Costes agrícolas del cultivo de pataca El coste de las operaciones, rendimientos y materiales necesarios sólo en un año de cultivo (primero y último), excluyendo las labores, mano de obra y materiales comunes al resto de años que dura el cultivo, según el protocolo de auto‐siembra, se muestran en la Tabla 3.1‐XX. Como puede apreciarse, el coste de cultivo en el primer año (labores + mano de obra + materiales), incluido la aplicación de herbicida al final del cultivo, es de 389,7 €/ha. Tabla 3.1‐XX. Coste de las operaciones y materiales exclusivos del primer año de cultivo de pataca en regadío y herbicida de final del cultivo, incluida la mano de obra, según el protocolo de auto‐siembra. Precios referidos a 2013. Concepto Capacidad trabajo (h/ha) Coste labor (€/h) (€/ha) 1,60 33,39 53,5 0,39 32,29 12,5 114,6 1,97 32,56 64,2 0,30 33,98 10,1 0,30 33,98 10,1 265,0 Cantidad (€/kg ‐ Materiales (€/ha) (kg, l o m3/ha) €/m3) (1)
Tubérculos de plantación 2.084 0,04 83,4 Herbicida (Linurón)(2) 2 12,74 25,5 Herbicida (Banvel‐D) (3) 0,75 21,00 15,8 TOTAL 124,7 (1) Considerando 2.084 kg/ha de tubérculos (41.666 golpes y 50 gr. de tubérculo/golpe) para la primera plantación. El precio de preparación de los tubérculos sería de 0,055 €/kg. El precio del tubérculo de plantación es de 0,04 €/kg. Labores y Mano de obra Alzar Pase cultivador Preparación de tubérculos(1) Plantación Aplicación herbicida (Linurón) Aplicación herbicida fin cultivo (Banvel‐D) TOTAL (2) La dosis de herbicida Linurón es de 2 l/ha al 45% de materia activa y el coste del producto comercial es de 12,74 €/l (Dato suministrado por Fitogarden). (3) La aplicación de herbicida para eliminar el cultivo se realiza con Banvel‐D % [(Sal dimetilamina) (SL) p/v titular de Syngenta Agro, S.A.] a una dosis de 0,75 l/ha con un coste de 21 €/l (dato suministrado por Fitogarden). En la Tabla 3.1‐XXI se muestran las operaciones, rendimientos y materiales necesarios todos los años de producción del cultivo en el caso de la auto‐siembra, así como sus costes unitarios. El coste de las labores en los años de producción asciende a 1.754 €/ha. 145
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐XXI. Coste de las operaciones y materiales de todos los años de cultivo de pataca en regadío, incluida la mano de obra con el protocolo de auto‐siembra. Precios referidos a 2013. Concepto Labores y Mano de obra Abonar (fondo o restitución) Rotocultivador Aplicación herbicida aclareo (glifosato) Siega tallos Empacado de tallos(1) Cosecha tubérculos(2) TOTAL Materiales Coste labor Capacidad trabajo (h/ha)
(€/h) (€/ha) 0,17 1,28 0,30 0,95 1,08 7,17 35,77 41,63 33,98 48,56 54,91 74,19 6,0 53,3 10,1 46,2 59,2 532,0 706,8 Cantidad (kg, l o m3/ha)
(€/kg ‐ €/m3) (€/ha) Abonado de fondo o restitución (9:18:27) (3) 800 0,438 350,4 Glifosato (aclareo) (4) 6 4,200 25,2 Concesión riego(5) ‐ ‐ 223,0 Agua riego(6) 5.831 0,020 116,6 Alquiler parcela(7) ‐ ‐ 332,0 TOTAL 1.047,2 (1) El coste del empacado es dependiente de la productividad en biomasa aérea. Para el cálculo de estos costes se considera la productividad de biomasa aérea de 11,5 t mf/ha con un 13% de humedad, (Sanz, 2012). (2) La cosecha de tubérculos se realizaría con una cosechadora integral de patatas de una hilera (Underhaug modelo 5660) con una capacidad de trabajo de 7,17 h/ha para una producción de 70 t mf/ha. Esta capacidad se estima a partir de una duración mínima de cosecha (5 h) más un incremento en la duración de la cosecha por cada incremento en la producción de 0,057 h/t mf a partir de los datos de Bueno y Expido (2006) y Fernández Alcázar (2012). Serían necesarias tres personas para la labor de cosecha (un tractorista y dos peones que eliminen piedras, hierros, destríos, etc.) asumiendo un coste del tractorista de 7,1 €/h y de los peones de 6,3 €/h según los salarios agrarios en Castilla y León (JCyL, 2013) e incluyendo una cotización a la SS por parte de la empresa del 17,5%. El coste horario se calculó considerando un precio del apero de 94.380 € (impuestos incluidos) facilitado por (http://agricoladelorbigo.com/) y un periodo de amortización de 3.000 h. (3) El abonado de fondo y restitución es de 800 kg/ha del complejo 9:18:27 con un coste de 0,438 €/kg (según los precios pagados por los agricultores en Castilla y León (JCyL, 2013)). (4) Se aplicaría un herbicida para el aclareo de los tallos con Glifosato a una dosis aproximada de 2,5 kg/ha con un coste de 4,2 €/l (dato suministrado por Fitogarden). (5) Coste por unidad de superficie que paga el propietario de la tierra (que repercutirá posteriormente al arrendatario en el precio de alquiler) en concepto de concesión del riego a la CH Duero y a la CCRR. Este coste varía entre CCRR. El coste considerado en este análisis es el valor promedio de los suministrados por la CCRR Payuelos (160 €/ha), Páramo Bajo de León y Zamora (272 €/ha) y Canal de Almazán de Soria (237€/ha). (6) El coste asociado al consumo eléctrico lo cobra la CCRR a la propia empresa agroindustrial por cantidad de agua 3
utilizada. En este caso el coste es de 0,02 €/m según datos suministrados por la CCRR consultadas. La cantidad de agua se obtiene de la ecuación de regresión (3.1.1.2‐(i)) considerando los valores medios de precipitación efectiva y radiación global en la Cuenca del Duero y la eficiencia del riego por aspersión (ver Tabla 2.1‐II). No se considera coste de mano de obra para esta labor. (7) Se considera un coste de arrendamiento de la parcela de regadío de 332 €/ha según el canon de arrendamiento de suelo rústico en Castilla y León en el 2011 (JCyL, 2013b), el cual no incluye la concesión del riego. 146
RESULTADOS Como el coste del primer año repercute de manera inversamente proporcional al periodo de vida del cultivo considerado en 10 años, el coste final por hectárea del cultivo de pataca mediante el protocolo con auto‐siembra asciende a 1.793,0 €/ha∙año. En el caso de que el protocolo de cultivo seguido sea con una plantación anual a partir del material cosechado (3%) en la temporada anterior (excepto en el primer año en el que se adquiere dicho material) los datos de costes resultantes son los mostrados en la Tabla 3.1‐XXII. En este caso el coste inicial de la compra de tubérculos de plantación y la aplicación del herbicida de final de cultivo (Banvel) repercute de forma inversamente proporcional al periodo de vida del cultivo. Por el contrario, el coste de la labor de herbicida con glifosato para el aclareo de los tallos no sería necesario. Los demás costes se repetirían anualmente. El coste por kg de tubérculo se obtiene de dividirlo por 67,9 t mf, cantidad del producto vendible, resultante de la producción esperada (70.000 kg mf/ha) menos el material utilizado para la platación (2.084 kg/ha). Tabla 3.1‐XXII. Costes de producción de pataca en regadío con el protocolo de plantación anual, incluida la mano de obra. Precios referidos a 2013. Concepto Labores y Mano de obra Alzar Pase cultivador Abonar Gradear Preparación tubérculos(1) Plantación Aplicación herbicida (Linurón) Siega tallos Empacado de tallos Cosecha tubérculos(2) Aplicación herbicida fin cultivo (Banvel‐D) TOTAL Materiales Coste labor Capacidad trabajo (h/ha) (€/h) (€/ha) 1,60 0,39 0,17 0,59 1,97 0,30 0,95 1,08 7,17 0,30 33,39 32,29 35,77 33,54 32,56 33,98 48,56 54,91 74,19 33,98 53,5 12,5 6,0 19,8 114,6 64,2 10,1 46,2 59,2 532,0 10,1 928,2 Cantidad (kg, l ó m3/ha) (€/kg ‐ €/m3) (€/ha) Abonado de fondo o restitución (9:18:27)(3) 800 0,438 350,4 Tubérculos de plantación 2.084 0,04 83,4 Herbicida (Linurón)(4) 2 14,57 29,1 Concesión riego(5) 223,0 (6)
Agua riego 5.831 0,02 116,6 Herbicida (Banvel‐D)(7) 0,75 21 15,8 Alquiler parcela(8) 332,0 TOTAL 1.150,3 (1) Considerando 2.084 kg/ha de tubérculos (41.666 golpes y 50 g de tubérculo/golpe). El precio de preparación de los tubérculos sería de 0,055 €/kg. El precio del tubérculo de plantación es de 0,04 €/kg. (2) La cosecha de tubérculos se realizaría con una cosechadora integral de patatas con una capacidad de trabajo de 7,17 h/ha para una producción de 70 t mf/ha. Esta capacidad se estima a partir del incremento en la duración de la cosecha por cada incremento en la producción de 0,057 h/t mf a partir de los datos de Bueno y Expido (2006) y Fernández Alcázar (2012). Serían necesarias tres personas para la labor de cosecha (un tractorista y dos peones que eliminen piedras, hierros, destríos, etc.) asumiendo un coste del tractorista de 7,1 €/h y de los peones de 6,3 €/h según los salarios agrarios en Castilla y León (JCyL, 2013) e incluyendo una cotización a la SS por parte de la 147
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO empresa del 17,5%. El coste horario se calculó considerando un precio del apero de 94.380 € (impuestos incluidos) facilitado por (http://agricoladelorbigo.com/) y un periodo de amortización de 3.000 h. (3) El abonado de fondo y restitución es de 800 kg/ha del complejo 9:18:27 con un coste de 0,438 €/kg (según los precios pagados por los agricultores en Castilla y León (JCyL, 2013)). (4) La dosis de herbicida Linurón es de 2 l/ha al 45% de materia activa y el coste del producto comercial es de 12,74 €/l (Dato suministrado por Fitogarden). (5) Coste por unidad de superficie que paga el propietario de la tierra en concepto de concesión del riego a la CH Duero y a la CCRR. Este coste varía entre CCRR. El aquí considerado es el promedio de los suministrados por la CCRR Payuelos (160 €/ha), Páramo Bajo de León y Zamora (272 €/ha) y Canal de Almazán de Soria (237€/ha). (6) El coste asociado al consumo eléctrico lo cobra la CCRR a la propia empresa agrícola por cantidad de agua 3
utilizada. En este caso el coste es de 0,02 €/m según datos suministrados por la CCRR consultadas. La cantidad de agua se obtiene de la ecuación de regresión (3.1.1.2‐(i)) considerando los valores medios de precipitación efectiva y radiación global en la Cuenca del Duero y la eficiencia del riego por aspersión (ver Tabla 2.1‐II). No se considera coste de mano de obra para esta labor. (7) La aplicación de herbicida para eliminar el cultivo se realiza con Banvel‐D % [(Sal dimetilamina) (SL) p/v titular de Syngenta Agro, S.A.] a una dosis de 0,75 l/ha con un coste de 21 €/l (dato suministrado por Fitogarden). (8) Se considera un coste de arrendamiento de la parcela de regadío de 332 €/ha según el canon de arrendamiento de suelo rústico en Castilla y León en el 2011 (JCyL, 2013b), el cual no incluye la concesión del riego. Anualizando los costes de los tubérculos de plantación del primer año, el coste por hectárea según este protocolo de cultivo asciende a 2.003,4 €/ha∙año. Así, los costes por hectárea con el protocolo de cultivo de auto‐siembra y con el protocolo de la plantación anual, resultan en 1.793,0 €/ha∙año y 2.003,4 €/ha∙año, respectivamente. A partir de los costes por superficie y considerando el rendimiento del cultivo (67,9 t mf/ha), el coste de la biomasa a pie de parcela resulta en 26,4 €/t mf en el caso de la parcela con auto‐siembra y 29,5 €/t mf en el caso de la plantación anual. Considerando un coste único en el que el 50% de las parcelas se realiza con auto‐siembra y el 50% restante con una plantación cada año con material de la cosecha anterior, el coste final resulta por unidad de superficie en 1.898,2 €/ha y por unidad producida en 28,0 €/t mf. En la Tabla 3.1‐XXIII se muestra un resumen de los costes de producción de tubérculos de pataca a pie de parcela mediante las dos estrategias de cultivo. Tabla 3.1‐XXIII. Resumen de costes de producción de tubérculos de pataca a pie de parcela mediante las dos estrategias de cultivo. Costes de producción €/ha∙año €/t mf Costes protocolo auto‐siembra 1.793,0 26,4 Costes protocolo siembra anual 2.003,4 29,5 Coste combinado 1.898,2 28,0 Estrategia de cultivo 148
RESULTADOS 3.1.4.2. Costes logísticos de la biomasa Las capacidades de trabajo con las que estimar los costes logísticos se mostraron en la Tabla 2.1‐VII de la sección Material y Métodos. Las necesidades de materia prima de la planta de producción de etanol vienen determinadas por la capacidad de producción (30.000 m3/año) y por el periodo de funcionamiento de la planta de 200 días. Se considera además una cantidad de almacenamiento de materia prima como seguridad de suministro equivalente a 20 días de operación, por lo que las necesidades de suministro diario a la planta se calculan sobre un tiempo de operación de 180 días. Así, las necesidades diarias de tubérculos de pataca se establecen en 2.083 t mf/día. Puesto que la capacidad de trabajo del transporte de tubérculos a larga distancia (LD) es de 66,4 t mf/h, se requieren 2 unidades compuestas por ‘2 cabezas tractoras + 3 semirremolques basculantes + tractor con pala’ trabajando a 2 turnos de 8 h/turno para suministrar a la planta. Con la carga de trabajo total y el número de maquinaria se calcula la carga de trabajo anual y con ello los costes horarios de la maquinaria (ver Tabla 3.1‐XXIV). Tabla 3.1‐XXIV. Carga de trabajo anual y costes horarios de la maquinaria de la logística de la biomasa. Transporte agrícola Maquinaria Tractor auxiliar Remolque basculante 2.448,1 3,29 Carga camión Tractor + pala 1.380,5 5,8 Transporte LD Camión + plataforma Semirremolque‐ basculante Características Carga anual de trabajo h/año 4.896,2 3.508,2 1.754,1 COSTES DE POSESIÓN Amortización desgaste €/h 4,04 7,20 3,29 Amortización €/h 0,50 0,40 2,5 1,19 0,82 obsolescencia Tasa interés €/h 0,42 0,34 2,12 1,00 0,69 Seguros €/h 0,02 0,02 0,10 0,05 0,03 Resguardo €/h 0,01 0,01 0,05 0,02 0,02 Mantenimiento‐
€/h 2,28 0,08 2,28 7,59 0,16 Reparación Total costes posesión €/h 7,27 4,14 13,86 17,05 5,01 COSTES DE UTILIZACIÓN (1)
Precio gasóleo €/l 0,85 0,85 1,20 Consumo de diesel l/h 11,38 11,38 37,94 Consumo lubricante combustible 0,10% 0,10% 0,10% Consumo lubricante l/h 0,011 0,011 0,038 Total costes utilización €/h 9,63 9,63 45,53 COSTE TOTAL (€/h) 21,03 22,49 67,59 HORARIO (1) El precio del gasóleo B para los dos tractores se obtiene de los precios pagados por los agricultores en CyL (JCyL, 2013). El precio del Gasóleo A se obtiene del precio medio en las estaciones de servicio de Castilla y León, según el geoportal del Ministerio de Industria, Energía y Turismo, (http://geoportal.mityc.es/hidrocarburos/eess/). 149
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO En la Tabla 3.1‐XXV se muestran los costes logísticos del transporte agrícola en base a un tractor más remolque de 35,5 m3 de capacidad por carreteras y caminos agrícolas; la carga de los camiones mediante un tractor con pala cargadora; y del transporte de larga distancia (25 km) mediante dos camiones con plataforma más remolques de 50 m3 de capacidad. Tabla 3.1‐XXV. Costes de transporte de las pacas de biomasa aérea y tubérculos. Concepto Transporte agrícola Carga camiones Transporte larga distancia (2 cabezas tractoras + 3 semirremolques) TOTAL Capacidad de trabajo Coste Coste (h/ha) mano de horario obra Biomasa Tubérculos (€/h) (€/h) aérea 0,76 1,01 21,0 Coste (€/ha) Coste (€/t mf)(3) Biomasa Tubérculos
aérea Biomasa Tubérculos
aérea 7,1 21,4 28,5 1,86 0,42 (1)
(1)
0,17 0,25 22,5 7,1 8,3 12,9 0,72 0,19 0,63 1,02 135,2(2)
15,9 95,6 154,5 8,32 2,28 1,56 2,29 125,3 195,9 10,90 2,89 (1)
El coste por hectárea de la mano de obra de la carga del camión se calcula en base a la capacidad de trabajo (h/ha) del transporte LD más la propia de la carga del remolque, pues se debe pagar al tractorista mientras espera a que llega el camión vacío. Por su parte, el coste de la maquinaria se calcula sólo para el tiempo que realmente está cargando. (2)
El coste horario de la maquinaria y de la mano de obra refleja el coste de 2 unidades, es decir de dos camiones con dos transportistas. El coste horario unitario es 67,6 €/h∙camión y de 8,0 €/h∙persona (3)
Para el transporte de la biomasa se considera la productividad de tallos (biomasa aérea) de 11,5 tmf/ha (13% 3
3
humedad) y 67,9 t mf/ha de tubérculos (80% humedad), con densidades de 160 kg/m y 585 kg/m , respectivamente. El resultado obtenido es un coste de transporte de la biomasa de pataca (pacas de biomasa aérea y tubérculos) de 49,9 €/ha en la parte agrícola (hasta 3,4 km de distancia como media desde la parcela de producción hasta el centro de almacenamiento municipal). El coste de la carga de camiones asciende a 21,2 €/ha. El del transporte a larga distancia por carretera asciende a 250,1 €/ha, sumando un total del coste logístico de 321,2 €/ha. La parte correspondiente a la logística de transporte de los tubérculos asciende a un coste de 195,9 €/ha mientras que la parte de la biomasa aérea suma 125,3 €/ha, lo que expresado por unidad de producción corresponde a 2,89 €/t mf de tubérculos y de 10,90 €/t mf de biomasa aérea. A efectos de obtener un coste de la materia prima para la producción de etanol a pie de planta, el coste logístico se le imputa completamente a los tubérculos, por lo que el coste logístico por unidad de producción es finalmente 4,73 €/t mf. De esta forma y considerando todos los costes a pie de parcela y a pie de planta se obtiene el resumen de costes según el protocolo de cultivo con auto‐siembra (Tabla 3.1‐XXVI) y según el protocolo con la plantación anual (Tabla 3.1‐XXVII). 150
RESULTADOS Tabla 3.1‐XXVI. Resumen de los costes de producción de pataca en base al protocolo de cultivo con auto‐siembra. COSTES €/ha €/ha∙año €/t mf Labores y mano de obra
Materiales TOTAL Labores y mano de obra
Anuales Materiales TOTAL Logísticos Labores y mano de obra
Materiales TOTAL TOTAL en PARCELA TOTAL en PLANTA 265,0 124,7 389,7 706,8 1.047,2 1.754,0 321,2 971,8 1.171,9 2.143,7 2.464,9 26,5 12,47 38,97 706,8 1.047,2 1.754,0 321,2 733,3 1.059,67 1.793,0 2.114,2 0,39 0,18 0,57 10,41 15,42 25,82 4,73 10,8 15,6 26,40 31,13 1er año Como se puede apreciar, el coste anual de producción de una hectárea de pataca asciende a 1.793,0 €/ha. Incluyendo los costes logísticos, el coste de producción anual es de 2.114,2 €/ha. Expresado por unidad de producción, el coste final a pie de planta de la biomasa de tubérculo según este protocolo de cultivo es de 31,1 €/t mf. Tabla 3.1‐XXVII. Resumen de los costes de producción de pataca en base al protocolo de cultivo con plantación anual. COSTES Anuales Logísticos TOTALES Labores y mano de obra
Materiales TOTAL TOTAL en PARCELA TOTAL en PLANTA €/ha €/ha∙año €/t mf 928,2 1.150,3 2.0778,5 321,2 2.078,5 2.399,7 928,2 1.075,24 2.003,44 321,2 2.003,44 2.324,64 13,67 15,83 29,50 4,73 29,50 34,23 En el caso de realizar la plantación anualmente con parte de la cosecha del año anterior, el coste de cultivo asciende a 2.003,4 €/ha∙año. En planta, estos costes ascienden a 2.324,6 €/ha∙año. Contabilizando los costes logísticos, la biomasa a pie de planta tienen un coste de 34,2 €/t mf, considerando las subvenciones. Se comprueba que el ahorro de costes por la estrategia de la auto‐siembra asciende a 3,1 €/t mf. Con el objeto de considerar un coste único, se considera que el 50% de la superficie seguirá el protocolo de cultivo de la auto‐siembra y el 50% restante la plantación anual, por lo que el coste combinado a pie de planta de los tubérculos de pataca es de 32,7 €/t mf. Una vez obtenidos los costes de producción de la materia prima a pie de planta se añaden los costes de transformación de los HCF en etanol y otros costes derivados para comprobar la viabilidad económica de la agroindustria. 151
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.4.3. Costes de transformación y estructurales El coste de la transformación del etanol a partir de los HCF de tubérculos de pataca facilitados por Cartif fue de 19,07 c€/l. Este coste considera la biomasa aérea de pataca como fuente de energía para el calor de proceso. Estos costes se encuentran desglosados en la Tabla 3.1‐XXVIII. Tabla 3.1‐XXVIII. Desglose de costes de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca considerando la biomasa aérea como fuente energética para el calor de proceso. Concepto Reactivos y Mano de obra Agua Energía térmica Electricidad Coste transformación Coste (c€/l) 0,55 0,52 13,00 5,00 19,07 Asumiendo un rendimiento en la transformación de los HCF en etanol de 12,5 kg mf por litro producido (0,08 l/kg mf), el coste de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca suma un total de 0,5992 €/l, incluyendo el coste de la materia prima (0,4085 €/l) y de la transformación (0,1907 €/l). A este coste se le añade un 5% en concepto de gastos estructurales de la empresa agroindustrial donde se incluyen los gastos administrativos, de gestión y demás costes fijos, lo que resulta en un coste de producción de etanol a pie de planta de 0,6291 €/l. Además, la planta cuenta con el coste de trasporte y distribución del bioetanol para su venta en el mercado. Este coste según el PER 2011‐2020 (MITYC e IDAE, 2011) es de 0,0166 €/l, obteniendo así un coste total de producción del bioetanol de 0,6457 €/l. 3.1.4.4. Ahorro de costes por la utilización de las vinazas como fertilizante A continuación se muestran los resultados de la estimación del valor como fertilizante que suponen las vinazas producidas en la planta de bioetanol. Del contenido natural en elementos N:P:K de los tubérculos de pataca, las vinazas resultantes de una planta de producción de bioetanol de 30.000 m3/año que procese 375.000 t mf/año de tubérculos alcanzarían, según los porcentajes en contenido de N:P:K mostrados en el punto 2.1.4.4, 1.181,3 t de N al año, 625,6 t/año de P2O5 y 2.393,1 t/año de K2O, según se indica en la Tabla 3.1‐XXIX. A partir de los elementos añadidos en el proceso de producción de bioetanol (amoniaco y fosfato potásico) y según el balance de masas de las experimentaciones del GA‐UPM (2013b), las vinazas producidas en la planta contendrían 1.330,9 t/año de N, y 45 t/año y 29,9 t/año de P2O5 y K2O, respectivamente. Aplicando un factor por pérdidas del 25%, la cantidad de elementos fertilizantes generada en la planta de bioetanol dispuestos para su venta o reutilización en la superficie de cultivo de pataca es de 1.884,1 t de N al año, 502,9 t/año de P2O5 y 1.817,2 t/año de K2O. 152
RESULTADOS Si se considerara el precio mínimo de cada UF según los precios pagados por los agricultores en CyL calculados en la Tabla 2.1‐VIII de Material y Métodos, el ahorro que se obtendría por la utilización de estos fertilizantes sería de 3.450.052 €/año. Expresado esta cantidad por cada litro de bioetanol producido en una planta de 30.000 m3/año, se obtendría un ahorro de 0,115 c€/l. Las estimaciones de la cantidad de UF producidas y el ahorro generado se resumen en la Tabla 3.1‐
XXIX. Tabla 3.1‐XXIX. Cantidad de Unidades de Fertilización (UF) producidas en una planta de bioetanol de pataca a partir de las vinazas producidas y ahorro por su utilización como fertilizante. Cantidad de UF producida UF Contenido en N:P:K Inputs en el Cantidad total de de los tubérculos proceso (t/año) (t/año) % (t/año) Ahorro Cantidad total disponible(1) (t/año) Precio de venta por UF (€/kg) (€/año) (€/l) N 0,32% 1.181,3 1.330,90 2.512,20 1.884,10 0,912 1.718.213,1 0,0572 P2O5 0,17% 625,6 45 670,6 502,9 1,089 547.627,2 0,0183 K2O 0,64% 2.393,1 29,9 2.422,90 1.817,20 0,652 1.184.193,9 0,0395 3.450.052,2 0,1150 TOTAL (1) La cantidad total disponible se obtiene tras aplicar un factor de corrección por pérdidas de 75% (25% de pérdidas) 3.1.4.5. Coste final de producción de bioetanol Descontando al coste de producción del bioetanol estimado en el punto 3.1.4.3 el ahorro de costes en fertilización por la revalorización de las vinazas como abonado orgánico, se obtiene un coste del etanol de 0,531 €/l. Una vez realizado el balance entre costes e ingresos de producción se añadió un 15% adicional como margen de beneficio industrial por la producción y comercialización del etanol, concluyendo así que el precio de venta del etanol a partir del cual la agroindustria es económicamente viable resultó en 0,610 €/l. El resumen de los costes de producción y del precio de venta estimado del etanol se muestra en la Tabla 3.1‐XXX. Tabla 3.1‐XXX. Resumen de los costes y precio de venta estimado del bioetanol en planta. Concepto Coste materia prima a pie de planta Coste transformación Coste estructural Coste etanol a pie de planta Coste de transporte y distribución Ahorro por vinazas Beneficio industrial Precio venta etanol en mercado Coste Unidades 0,0327 0,4085 0,1907 5% 0,6291 0,0166 ‐0,115 15% 0,610 €/kg mf €/l €/l % €/l €/l €/l % €/l 153
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 3.1.5. Beneficios fiscales del cultivo de pataca para su aprovechamiento energético. A continuación se exponen los resultados obtenidos de la estimación de los ingresos al Estado vía impuestos en el proceso de producción de tubérculos de pataca para la producción de etanol sobre tierras agrícolas en barbecho. 3.1.5.1. Recaudación por impuestos sobre los trabajadores: cotizaciones a la SS e IRPF. En lo que respecta a las recaudaciones por la cotización empresarial a la seguridad social de los trabajadores, la carga impositiva asciende a 17,5% del salario bruto como puede apreciarse en la Tabla 3.1‐XXXI. En esta tabla se desglosan los distintos conceptos por los que cotiza la empresa por los trabajadores. La recaudación por cada litro de etanol producido por esta vía impositiva suma 0,733 c€/l. Tabla 3.1‐XXXI. Cotización empresarial a la Seguridad Social (SS) por los trabajadores por tipo de contribución y categoría de trabajador. CC: Contingencias comunes; D: Desempleo; FOGASA: Fondo de Garantía Salarial; FP: Formación Profesional Coste empresarial Salario bruto Carga trabajo (€/h) 7,1 (€/h) 6,1 (h/ha∙año) 15,15(1) CC 10,9% D 6,28% FOGASA 0,10% FP 0,15% TOTAL (€/ha) 17,47% 18,8 (€/l) 0,00347 Transportista(2) 8,0 6,8 3,31 10,9% 6,28% 0,10% 0,15% 17,47% 0,00085 Peón 6,3 5,4 Puesto Tractorista Recaudación vía impuestos Cotización empresarial 4,6 14,86 10,9% 6,28% 0,10% 0,15% 17,47% 16,4 0,00301 TOTAL 39,8 0,00733 (1)
La carga de trabajo es una combinación de la carga de trabajo anual de los protocolos de cultivo de auto‐siembra y siembra anual al 50% y 50% respectivamente, como se establece en el punto 2.1.4.1.
(2)
La carga de trabajo se refiere a 2 trabajadores puesto que cada hectárea requiere de 2 camiones para su logística. La cotización de cada trabajador a la SS según su salario bruto, y el cálculo del IRPF correspondiente descontando los impuestos a la SS se muestran en la Tabla 3.1‐XXXII, junto con la recaudación por parte del Estado mediante esta vía impositiva. Ésta resulta finalmente en un total de 0,318 c€ por cada litro de etanol producido. Tabla 3.1‐XXXII. Cotribución del trabajador a la SS e IRPF por tipo de cotización y categoría de trabajador. CC: Contingencias comunes; D: Desempleo; FP: Formación Profesional. Salario bruto Puesto Carga trabajo Impuestos personales (€/año) (€/h) (h/ha∙año) SS 10.769 6,1 15,15 4,70% Tractorista (1)
Transportista 9.535 5,4 3,31 Peón 12.032 6,8 14,86 4,70% IRPF D 1,55% FP 0,03% TOTAL SS 6,28% 3,66% 1,55% 0,03% 6,28% 5,88% Recaudación vía impuestos [TOTAL SS + IRPF] (€/ha) (€/l) 8,9 0,00164 2,6 0,00049 4,70% 1,55% 0,03% 6,28% 0,93% 5,7 0,00105 TOTAL 17,2 0,00318 (1)
La carga de trabajo se refiere a 2 trabajadores puesto que cada hectárea requiere de 2 camiones para su logística. Por tanto, el total recaudado en concepto de cotizaciones a la SS de los trabajadores agrícolas implicados en el cultivo de pataca para producción de etanol sería de 1,051 c€/l producido. 154
RESULTADOS 3.1.5.2. Recaudación por impuestos sobre los productos consumidos en la fase agrícola de la producción de etanol a partir de tubérculos de pataca. Ya se expuso en el punto 2.1.5.2 de Material y Métodos los datos para la cuantificación del consumo de productos en la fase agrícola y logística, así como los impuestos específicos de cada producto considerado: abonos y fitosanitarios, gasóleo agrícola y gasóleo A. La estimación de la recaudación impositiva asociada a estos productos se muestra en la Tabla 3.1‐XXXIII. Dicha recaudación suma, contabilizando todos los productos y la devolución de los impuestos por el consumo de gasóleo agrícola y gasóleo profesional, un total de 4,81 c€/l de etanol producido. Tabla 3.1‐XXXIII. Recaudación vía impuestos de los productos consumidos en la fase de producción del cultivo de pataca. Producto producción Costes producción Impuestos hidrocarburos €/ha∙año (€/l) L/ha €/l ‐ ‐ 380,1 Gasóleo B 313,6 0,85 265,2 Gasóleo A 125,6 1,2 150,8 796,4 Abonos y fitosanitarios TOTAL Recaudación impositiva Devolución IVA Recaudación total impuestos (€/l) (%) €/ha∙año €/l ‐ 0,379 ‐ 10% 38,0 0,00700 0,079 21% 149,8 0,02758 0,048 21% 73,2 0,01348 261,0 0,04806 3.1.5.3. Recaudación por el impuesto sobre sociedades El impuesto sobre sociedades (IS) se cuantifica según la base imponible de la actividad agroindustrial, que en este caso será el beneficio empresarial por la venta del bioetanol. A partir del beneficio estimado en 13,26 c€/l (ver apartado 3.2.2), el impuesto de sociedades, que en este caso es el gravamen de tipo general del 30%, resulta en 3,98 c€/l. 3.1.5.4. Ahorro para el Estado de la prestación por desempleo de la mano de obra contratada. La contratación de nueva mano de obra que se encontraba en situación de paro laboral genera un ahorro al Estado de prestaciones por desempleo que se estima en la Tabla 3.1‐XXXIV. Se considera un tiempo de cotización medio de 3 años (el tiempo máximo para el cálculo de la duración de la prestación es 6 años) y se descuenta la cotización a la SS y el impuesto de IRPF aplicadas sobre la prestación. A partir de la cuantía total de la prestación y considerando una jornada de 8 h/día se obtiene la equivalencia por jornada trabajada y la prestación correspondiente por hora trabajada durante el tiempo de cotización. Conociendo la carga de trabajo por hectárea y el rendimiento en la transformación a etanol se obtuvo que el ahorro al Estado por la prestación por desempleo evitada asciende a 0,41 c€/l de etanol producido. 155
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Tabla 3.1‐XXXIV. Prestación por desempleo evitada por la contratación de la mano de obra para el cultivo de pataca y la logística de suministro de la biomasa a la planta. Tiempo cotización Cuantía prestación SS IRPF Duración DESEMPLEO prestación Primeros 6 Resto (días)(1) (días) (€/mes) (€/mes)
meses (€/mes) (€/mes) Tractorista 1095 360 628,2 497,0 42,2 31,3 Transportista 1095 360 701,9 501,3 47,1 56,1 Peón 1095 360 556,2 497,0 37,3 7,1 TOTAL (1) La duración de la prestación se estima según los intervalos de la Tabla 2.1‐XVI. Derecho a prestación Por hora Total trabajada (€) (€/h) 5.869
0,67 5.980
0,68 5.786
0,66 Prestación evitada (€/ha) (€/l) 10,15 2,26 9,81 22,2 0,0019 0,0004 0,0018 0,0041 Como resultado de este análisis, se comprueba que la recaudación por parte del Estado vía impuestos asociados a la cotización a la seguridad social de los trabajadores implicados en el cultivo de pataca, impuestos sobre los productos empleados en el proceso de producción e impuesto sobre sociedades asciende a 9,84 c€/l de etanol producido. La prestación por desempleo que el Estado dejaría de sufragar por la contratación de mano de obra nueva, expresado por unidad de etanol producida es de 0,41 c€/l. Estos ingresos o costes evitados en el suministro de la materia prima a planta no se generan en España por los combustibles fósiles tradicionales (gasolinas y gasóleos) pues la fase de la obtención de la materia prima (petróleo bruto) se realiza en los principales países productores de petróleo. Por ello, la cuantía de estos ingresos aquí estimada podría reinvertirse en un principio, hasta que se consolidara la agroindustria, como subvención al etanol producido a partir de tubérculos de pataca. Esta posible ayuda sumaría, incluyendo los ingresos (impuestos) y costes evitados (prestación) un total de 10,25 c€ por litro de etanol producido (Tabla 3.1‐XXXV). Tabla 3.1‐XXXV. Resumen de los beneficios fiscales por la producción de bioetanol en base al cultivo de pataca. Concepto Impuestos empresariales por trabajadores Impuestos personales por trabajadores Impuestos productos consumidos (medios de producción) Impuesto sobre sociedades Ahorro prestaciones por desempleo TOTAL Recaudación €/l etanol producido 0,00733 0,00318 0,04806 0,03983 0,00410 0,10250 156
RESULTADOS 3.2. Localización óptima de la planta de producción de bioetanol En este apartado se muestran los resultados del análisis de la localización óptima de la planta de producción de etanol. 3.2.1. Puntos candidatos a la ubicación de la planta de producción de bioetanol La red de carreteras empleada para la construcción de la red unimodal de transporte en la CH Duero se muestra en la Figura 3.2‐1. Figura 3.2‐1. Red de carreteras de la CH Duero. Se encontraron 4.457 intersecciones de carreteras principales (autopistas, autovías, carreteras RIGE y carreteras de primer y segundo orden) dentro de la CH Duero. Los elementos considerados para el análisis de los requerimientos técnicos de la planta de bioetanol se muestran en los mapas de las Figuras 3.2‐2, 3.2‐3, 3.2‐4 y 3.2‐5. Como resultado del cálculo de las distancias euclídeas de cada elemento considerado en el análisis de los requerimientos para la ubicación de la planta de bioetanol se obtuvieron los mapas que se muestran en las Figuras 3.2‐6, 3.2‐7 y 3.2‐8. 157
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 3.2‐2. Mapa de los elementos que constituyen los requerimientos técnicos en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Puntos conexión eléctrica. Figura 3.2‐3. Mapa de los elementos que constituyen los requerimientos técnicos en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Elementos de abastecimiento hídrico. 158 RESULTADOS Figura 3.2‐4. Mapa de los elementos que constituyen los requerimientos/restricciones en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de etanol: Núcleos de población y estaciones de ferrocarril. Figura 3.2‐5. Mapa de los elementos que constituyen las restricciones en la selección de candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol: Espacios Naturales Protegidos. 159
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO a)
b)
Figura 3.2‐6. Distancias euclídeas del territorio en la CH Duero a los requerimientos técnicos de la planta de bioetanol expresado en metros. a) Subestaciones eléctricas; b) Líneas de media tensión. 160 RESULTADOS a)
b)
Figura 3.2‐7. Distancias euclídeas del territorio en la CH Duero a los requerimientos técnicos de la planta de bioetanol expresado en metros: a) Elementos de abastecimiento hídrico; b) Estaciones de ferrocarril. 161 LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO a)
b)
Figura 3.2‐8. Distancias euclídeas del territorio en la CH Duero a las restricciones de la planta de bioetanol expresado en metros: a) Núcleos urbanos; b) Espacios Naturales Protegidos. 162 RESULTADOS De las 4.457 intersecciones de carreteras principales, tan sólo el 9,5% del total (421) cumplen las condiciones impuestas como requerimientos/restricciones técnicas para ser considerados como puntos candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol (Figura 3.2‐9). Figura 3.2‐9. Mapa de intersecciones de carreteras principales y de puntos candidatos a la ubicación de la planta de bioetanol 3.2.2. Valores límite de rendimiento de cultivo y distancia de transporte para la viabilidad económica de la producción de bioetanol A fin de calcular el rendimiento del cultivo por debajo del cual la actividad industrial de producción de bioetanol a partir de tubérculos de pataca deja de ser rentable y consecuentemente, eliminar la superficie potencial con rendimientos inferiores a dicho valor, se comparó el precio de venta mínimo de la planta de bioetanol estimado (punto 3.1.4.5) con el precio de venta del etanol en el mercado internacional. El precio de etanol estimado se compara con el precio de venta del etanol en el mercado internacional a fecha de 13 de marzo de 2013, el cual se encuentra, según la plataforma Platts de McGraw‐Hill, en la horquilla 663 – 664 €/m3, por lo que el precio considerado fue de 66,35 c€/l (http://www.platts.com/). Como se concluyó en el punto 3.1.4.5., con un rendimiento medio del cultivo de 70 t mf/ha y una distancia de transporte de 25 km, el precio al que la planta de bioetanol estaría dispuesta a vender su producto es 61,10 c€/l. Por tanto, en estas condiciones la planta tendría un beneficio por la venta del 163
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO etanol de 13,26 c€/l (7,96 c€/l del 15% del margen industrial considerado más 5,3 c€/l por la diferencia con el precio del bioetanol en el mercado). En el caso de aumentar la distancia de transporte o de obtener menores rendimientos de cultivo, los costes de producción pueden aumentar hasta el punto de superar el precio de venta del bioetanol en el mercado y hacer que esta actividad industrial no sea económicamente viable. Así, con el objetivo de analizar la relación entre el rendimiento mínimo del cultivo y la distancia de transporte máxima a la planta, se realizaron cálculos iterativos a diferentes valores de estas dos variables. El resultado se muestra en la Figura 3.2‐10, donde se aprecia cómo debe aumentar el rendimiento del cultivo a medida que aumenta la distancia de transporte hasta la planta para que la viabilidad económica de la planta se mantenga. Rendimiento (t mf/ha)
75
70
65
60
55
50
0
10
20
30
40
Distancia transporte LD (km)
50
60
Figura 3.2‐10. Relación entre el rendimiento en biomasa de tubérculos del cultivo de pataca y la distancia de transporte a la planta para que la agroindustria resulte económicamente viable. Según esta gráfica, a 12,5 km de distancia el rendimiento debe ser igual o superior a 56,7 t mf/ha, mientras que a partir de 50 km el rendimiento debe superar los 69,2 t mf/ha. Según se analizó en el apartado 3.1.3 del patrón del cultivo de la remolacha, la distancia media de transporte a partir de la cual el grado de ocupación del cultivo se estabiliza es de 25 km. A esta distancia, el rendimiento mínimo de pataca necesario para que la industria de producción de etanol sea económicamente viable es de 60,1 t mf/ha con el 80% de humedad (12,0 t ms/ha). Por lo tanto aquellas zonas con un rendimiento inferior a este valor no se consideraron como superficie potencial de cultivo de pataca en el apartado 2.2.3.1. 164
RESULTADOS 3.2.3 Ubicación‐asignación de la planta de producción de bioetanol En este apartado se muestran los resultados obtenidos en el proceso de ubicación‐asignación entre los puntos de demanda (zonas de producción de pataca) y el punto candidato (localización de la planta de etanol) que minimiza la distancia de transporte abarcando la máxima cobertura. 3.2.3.1. Selección de las áreas de producción de cultivo de pataca (puntos de demanda) Al limitar la superficie de cultivo de pataca a aquellos polígonos donde el rendimiento medio es igual o superior a 60,1 t mf/ha con el 80% de humedad (12,0 t ms/ha), la superficie potencial de cultivo se reduce un 36,7% respecto la superficie disponible total. La Figura 3.2‐11 muestra la localización de la superficie restringida por las limitaciones edafoclimáticas y por el rendimiento mínimo. Las restricciones edafoclimáticas limitan la superficie arable en regadío total en la CH Duero a 531.964 ha (Tabla 3.1‐XVI) y la restricción por rendimiento mínimos reduce esta cifra a 515.799 ha. Figura 3.2‐11. Mapa de la superficie potencial de cultivo de pataca y la superficie restringida por factores edafoclimáticos y de rendimiento mínimo (< 60,1 t mf/ha). La restricción de la superficie de cultivo de pataca calculada a escala municipal se aplica a la superficie de barbecho en regadío disponible, con lo que se obtiene la superficie potencial disponible para el cultivo de pataca por término municipal. La suma para toda la CH Duero de esta superficie asciende a 48.581 ha de barbecho en regadío aptas para el cultivo de pataca. Al multiplicar esta superficie por el rendimiento medio ponderado en cada término municipal se obtiene el potencial de biomasa en cada municipio. Esta producción potencial se emplea como factor de ponderación al 165
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO introducir los puntos de demanda (centroide municipal) en el análisis de ubicación‐asignación (Figura 3.2‐12). Figura 3.2‐12. Localización de los puntos de demanda municipal (zonas de producción de pataca) y el potencial de producción de tubérculos. 3.2.3.2. Proceso de ubicación‐asignación de los puntos de demanda para la localización óptima de la planta de bioetanol El resultado del proceso de ubicación‐asignación localiza la planta de etanol en la intersección de la Autovía A‐231 y la carretera CV‐233, dentro del término municipal de El Burgo Ranero (León). Este punto es el que maximiza la cobertura de la biomasa potencial con un límite de impedancia de 25 km. A esta localización se le asignan en total 24 puntos de demanda con una superficie de barbecho disponible de 10.191 ha. La producción potencial asociada a dicha superficie asciende a 684.425 t mf/ha (136.884 t ms) de biomasa de tubérculos al año según la productividad alcanzada con una disponibilidad de agua basada en la DUmnGeneral. La localización óptima de la planta de bioetanol obtenida en este análisis, así como la asignación de los puntos de demanda, se muestra en la Figura 3.2‐13. 166
RESULTADOS Figura 3.2‐13. Localización óptima de la planta de bioetanol y asignación de los puntos de demanda en 25 km. 3.2.4. Rutas óptimas de suministro y patrón de distribución del cultivo de pataca Como se ha comentado, no toda la superficie de barbecho de los municipios asignados a la ubicación establecida se destinará al cultivo de pataca, sino que ésta responderá al patrón de distribución de cultivo elaborado. Mediante la herramienta ‘Closest facility’ se estiman las rutas óptimas de suministro desde los centroides municipales asignados hasta la planta de etanol ubicada en el término municipal de El Burgo Ranero (Figura 3.2‐14) obteniendo así la longitud de cada ruta mediante la red de carreteras. Las rutas de transporte desde los centroides de los 24 municipios suministradores de biomasa hasta la planta tienen una longitud entre 6,2 y 24,3 km, con un valor medio ponderado de 12,1 km. El centroide más cercano a la localización de la planta es El Burgo Ranero, por lo que será éste el que mayor superficie de barbecho en regadío destine al cultivo de pataca (66,7%). El más alejado es Valdepolo, el cual destinará 21,7% de su superficie de barbecho disponible a la producción de tubérculos de pataca, según el patrón de cultivo elaborado. El resultado de la superficie de barbecho destinada al cultivo de pataca y la producción potencial de tubérculos asociada se muestra en la Tabla 3.2‐I. 167
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 3.2‐14. Rutas óptimas de suministro desde los centroides municipales asignados hasta la planta de bioetanol. 168 RESULTADOS Tabla 3.2‐I. Producción potencial de tubérculos de pataca en los municipios asignados a la localización de la planta de bioetanol según la productividad en base a la DUmnGeneral. CÓDIGO INE Municipio Rto. Sup. medio Restringida
tubérculos (tmf/ha)(1)
24024 24018 24191 24217 24050 24031 24190 24077 24160 24156 24086 24097 24094 24153 24139 24051 47088 24218 24215 24080 24095 24225 24180 24084 (ha) Sup. Sup. Producción barbecho barbecho de biomasa Ruta Ocupación regadío disponible suministro del cultivo DUmnGeneral total (3)
(km) (2)
(ha) (ha) (t ms/año) El Burgo Ranero 70 1,4% 1.315 1.297 6,2 66,7% 60.565 Bercianos del Real Camino 74,3 4,5% 680 649 6,6 66,7% 32.168 Vallecillo 75,5 3,6% 479 462 8,5 66,5% 23.193 Villamoratiel de las Matas 75,7 2,5% 696 679 8,9 66,4% 34.110 Castrotierra de Valmadrigal 75,5 6,6% 420 392 9,2 66,4% 19.666 Calzada del Coto 73,4 4,3% 687 657 13,5 62,9% 30.354 Valverde‐Enrique 75,8 67,1% 360 119 13,6 62,8% 5.647 Gordaliza del Pino 75,3 8,1% 255 234 14,5 60,6% 10.696 Santas Martas 72 0,3% 1.889 1.884 14,5 60,6% 82.207 Sta. Mª del Monte de Cea 68,7 11,1% 174 155 14,9 59,2% 6.291 Joarilla de las Matas 77,8 6,4% 527 493 16,2 53,8% 20.647 Matadeón de los Oteros ‐ 100,0% 4 0 18,2 41,9% 0 Mansilla de las Mulas 74,3 0,6% 374 372 18,5 40,1% 11.076 Santa Cristina de Valmadrigal 75,8 39,2% 673 409 18,6 39,4% 12.220 Sahagún 73,4 6,6% 131 122 19,4 34,7% 3.116 Cea 71,7 8,4% 232 213 21 27,5% 4.192 Melgar de Abajo 79,2 7,3% 95 88 21,6 25,7% 1.793 Villanueva de las Manzanas 75,2 0,1% 228 228 21,7 25,5% 4.368 Villamol 71,4 10,4% 216 193 22,4 24,0% 3.315 Grajal de Campos 74,7 15,6% 18 15 23,4 22,5% 255 Mansilla Mayor 72,4 0,2% 19 19 23,7 22,2% 305 Villasabariego 69 0,7% 43 43 24,1 21,8% 642 Valdepolo 69 0,5% 593 590 24,2 21,7% 8.839 Izagre ‐ 100,0% 83 0 24,3 21,6% 0 TOTAL 73,4 ‐ 10.191 9.314 12,1 59,4% 375.665 (1)
Rendimiento medio ponderado de tubérculos de pataca por municipio según el apartado 2.1.2.2.6 expresado en toneladas de materia fresca con un 80% de humedad. (2)
Superficie de barbecho en regadío a escala municipal según el censo agrario 2011 (JCyL, 2012). (3)
Grado de ocupación del cultivo agroindustrial según el patrón de distribución en función de la distancia de transporte (apartado 3.1.3) La producción potencial de tubérculos de pataca obtenida (375.665 t mf/año) en base al rendimiento asociado al agua neta disponible del escenario DUmnGeneral supera las 375.000 t mf/año (75.000 t ms/año). Por tanto, la biomasa potencial en los municipios asignados a esta localización supera los requerimientos de materia prima de una planta de producción de 30.000 m3 de etanol al año mostrando que es una ubicación apta en cuanto a la disponibilidad de recurso. 169
4. DISCUSIÓN DISCUSIÓN 4.1. Producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca 4.1.1. Elaboración del modelo de producción Las experiencias recopiladas y consideradas para construir la matriz de datos en base a la cual se elabora el modelo de producción son aquellas que cumplen una serie de requisitos necesarios para su utilización en dicho modelo: experiencias localizadas en latitudes que abarquen la zona de estudio (Latitud 40,22º N ‐ 43,13º N); con datos de rendimiento de tubérculos por variedad (con el fin de seleccionar exclusivamente los referidos a variedades tardías y eliminar los de variedades tempranas o aquellas no conocidas); con información sobre el sistema y la cantidad de agua de riego aportada así como la cantidad de fertilizante; con datos sobre la fecha de siembra y con referencia a la fecha de senescencia o cosecha; y en ausencia de graves incidencias de plagas, enfermedades u otros problemas (granizo, suela de labor, encamado, etc.). Así, experiencias como las de Barloy y Le Pierres (1991) en Rennes (NO de Francia), Schittenhelm (1988) en Volkenrode (Brunswick, Alemania), Spitters et al., (1988) en Wageningen (Países Bajos), Zubr (1988) en Copenhague (Dinamarca) o Baldini et al. (2006) en Udine y Bolonia (NE y N de Italia respectivamente) se recopilaron pero no se incluyeron en la matriz de datos por situarse en latitudes más altas que la zona de estudio, ya que en estas zonas más septentrionales las limitaciones al rendimiento del cultivo son mayores y de diferente origen a las posibles limitaciones en el sur de Europa. Experiencias ubicadas muy cerca de la zona de estudio pero que no se pudieron emplear por contar solamente con variedades tempranas son las de Rodrigues et al. (2007) en Bragança (noreste de Portugal) o las ubicadas dentro de la zona de estudio (San Esteban de Gormaz, Soria) que tampoco se incluyeron por no disponer de la cantidad de riego aportado (Fernández et al., 1991a). Las experiencias de Chabbert et al., (1985 y 19885a) en Montpellier (sur de Francia) no especifican el riego aportado además de obtener rendimientos por debajo del rango del resto de datos de la matriz (20 – 39,5 t mf/ha). Según el modelo de producción obtenido, una de las variables agroclimáticas que influyen en el rendimiento de tubérculos de variedades tardías de pataca es la radiación acumulada en el ciclo del cultivo, mediante una relación lineal. Este resultado está en consonancia con lo apuntado por diversos investigadores (Gosse et al., 1986; Spitters, 1988; Denoroy, 1996; Le Cochec, 1990) según los cuales el rendimiento está estrechamente relacionado con las horas de luz y la integral térmica así como con la radiación interceptada por el cultivo y por tanto con la duración del ciclo del cultivo. Concretamente Spitters et al., (1988) también comprobaron la relación lineal entre la Radiación Fotosintéticamente Activa (radiación PAR) y la biomasa producida de las variedades Columbia y Violetta de Rennes en Wageningen (Holanda) como se aprecia en la Figura 4.1‐1, corroborando la relación entre radiación global y rendimiento obtenida en este modelo de producción. 173
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 4.1‐1.Relación entre el total de biomasa producida en materia seca (Biomass (ton dm∙ha‐1)) y la radiación Fotosintéticamente Activa (PAR) acumulada interceptada (Cumulative intercepted PAR) por dos variedades de pataca en Wageningen (Holanda). Fuente: Spitters et al., (1988). A pesar de esta similitud, según los coeficientes de la ecuación de regresión (Tablas 3.1‐IV y 3.1‐V) del modelo de producción, la integral térmica no resultó significativa como variable explicativa del rendimiento del cultivo. Esto puede ser debido a que para la estimación de esta variable se partió de datos medios mensuales de temperatura, al no disponer de datos diarios para todas las experiencias recopiladas, lo que puede resultar en un valor distorsionado de esta variable. Otra razón por la cual la integral térmica no resultó significativa en el modelo es el efecto de la colinealidad (o multicolinealidad). Este hecho indeseable en una regresión múltiple se produce cuando una (o varias) variable independiente es combinación lineal de otra/s variable/s independiente/s. Se debe eliminar dicho efecto en las regresiones múltiples para evitar la redundancia de información y una consecuente ecuación con coeficientes de regresión inestables. El proceso de regresión lineal múltiple por pasos elimina este efecto al introducir en la ecuación sólo las variables que aumenten el coeficiente de correlación parcial, evitando así la multicolinealidad. Si se observa la matriz de correlaciones bivariadas entre las variables del modelo (Tabla 4.1‐I) se aprecia una correlación muy significativa entre la radiación y la integral térmica (p‐valor < 0,001), muestra de la colinealidad entre las dos. El modelo por pasos, al introducir en la ecuación la variable de mayor correlación con la variable dependiente de las dos, en este caso la radiación, evita en los pasos sucesivos introducir la/s variable/s independiente/s correlacionadas con ella. Por ello la integral térmica no está incluida en el modelo. 174
DISCUSIÓN Tabla 4.1‐I. Matriz de correlaciones bivariadas entre las variables consideradas en el modelo de producción. Variable Ln (Agua disponible)
Tª media 1 ‐0,344 Ln (Agua Correlación de Pearson disponible) Significación 0,034* Correlación de Pearson 1 Tª media Significación Correlación de Pearson Integral térmica Significación Correlación de Pearson ETP Significación Radiación Correlación de Pearson global Significación *Valor estadísticamente significativo al 95% de confianza Integral térmica ETP Radiación global ‐0,388 ‐0,357 ‐0,190 0,016* 0,595 < 0,001*
1 0,028* 0,254 0,484 0,310 0,002* 0,058 0,938 0,616 < 0,001* <0,001* 1 0,788 < 0,001* 1 En cuanto a la disponibilidad de agua, diversas experiencias muestran que la pataca tiene una alta respuesta a la dosis de riego aplicada, aumentando el rendimiento con la cantidad de agua aportada (Mecella et al., 1996; Monti et al., 2005). A pesar de resistir bien el déficit hídrico, la escasez de agua en la pataca aumenta el número de tubérculos pero disminuye su tamaño resultando en un menor rendimiento (Schittenhelm, 1988; Schittenhelm y Sommer, 1993; Mecella et al., 1996; Losavio et al., 1997). Este hecho se expresa claramente en la ecuación de regresión al ser la disponibilidad de agua la variable con mayor correlación con el rendimiento. Si bien es cierto que a mayor cantidad de agua aportada mayor es el rendimiento de tubérculos de pataca (sin llegar al encharcamiento), la eficiencia en el uso de agua (EUA) disminuye. La EUA se define como la cantidad de materia orgánica producida por unidad de agua utilizada. En los trabajos de Fernández et al., (1991) y Conde (1993) se muestra como la EUA disminuye a mayor dosis de riego aplicada (Tabla 4.1‐II). Tabla 4.1‐II. Eficiencia en el Uso del Agua (EUA) a diferentes dosis de riego aplicadas en los trabajos de Fernández et al., (1991) y Conde (1993). Fuente Fernández et al., (1991) Conde (1993) Dosis de riego (mm) 1.051 766 634 1.060 713 638 Rendimiento tubérculos (g ms/m2) 1.123 1.054 1.046 1.608 1.329 1.335 EUA (g ms/l) 1,20 1,39 1,76 1,52 1,86 2,09 Al calcular la EUA de las experiencias recopiladas para la matriz de datos que construye el modelo de producción se aprecia el mencionado efecto. Considerando un índice de residuo de 0,7 kg de biomasa aérea/kg de tubérculo (Kays y Nottingham, 2008), la EUA promedio es de 1,4 g ms/l. El mayor valor (2,5 g ms/l) se da en la experiencia de Monti et al., (2005) donde el rendimiento en tubérculos fue de 8,5 t ms/ha y de biomasa aérea de 5,95 t ms/ha, con una cantidad de agua bruta aportada en base a la precipitación total (no se aportó riego) de 240 mm. En la Figura 4.1‐2 se 175
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO muestra la clara tendencia que refleja la disminución de la EUA con la cantidad de agua disponible (precipitación más dosis de riego) en las experiencias recopiladas, coincidiendo con los resultados de Fernández et al., (1991) y Conde (1993). EUA en función de la cantidad de agua disponible
Ballesteros (1987)
Sanz, 2012
GA‐UPM, 2013
3,00
Conde (1993)
Monti et al., (2005)
2,50
EUA (g ms/l)
De Mastro (1988)
2,00
Gabini y Corronca (1988)
Mimiola (1988)
1,50
1,00
0,50
0,00
0,0
200,0
400,0
600,0
800,0
Agua disponible (mm)
1.000,0
1.200,0
1.400,0
Figura 4.1‐2. Eficiencia en el Uso del Agua (EUA) en g ms/l de la pataca en función de la cantidad de agua disponible (precipitación total más dosis de riego) en mm de las experiencias recopiladas. La estimación de la fecha de senescencia de las diferentes variedades tardías en función de la temperatura media de mínimas (Tabla 3.1‐I de Resultados) es coherente con los estudios de diferentes autores (Cassells y Deadman, 1993; Passarinho et al., 2007; Kays y Nottingham, 2008; Sanz, 2012) según los cuales las variedades C‐13, Boniches, Nahodka y K‐8 son de precocidad media‐
tardía y la Violeta de Rennes (VR) es la variedad más tardía. La senescencia de la parte aérea es un proceso normal dentro del ciclo de cultivo por el cual se secan primero las hojas y ramas y posteriormente el tallo, momento en el cual se han traslocado los HCF desde la parte aérea a los tubérculos. En la pataca, dos son los factores que parecen inducir este proceso, la temperatura y las horas de sol (duración del día). Según Sanz (2012) y Kays y Nottingham (2008), este proceso empieza con las primeras heladas de otoño, pero experiencias a temperatura controlada (20ºC) muestran que la parte aérea también se seca con el acortamiento de los días, reflejando un proceso fenológico genéticamente programado. La duración del día de manera independiente tampoco puede ser la única variable que determine la senescencia de la planta pues en tal caso ésta siempre ocurriría en la misma fecha, lo que no ocurre a la vista de las experiencias recopiladas. Por ello, en el modelo de producción se estimó la fecha de senescencia a partir de la temperatura media de mínimas, con el objetivo de establecer dicha fecha de una forma sencilla y dependiente de la variedad considerada. Aun así, y como establecieron Kays y Nottingham (2008), dada la importancia de la senescencia, es escaso el conocimiento sobre el control y desarrollo de este proceso a escala molecular y celular, y por tanto de las condiciones ambientales que lo inducen. La ecuación de regresión obtuvo un coeficiente de determinación de 86,4%, valor algo inferior a los obtenidos por Fernández et al., (2009) en los modelos empíricos para el cardo y chopo (R2=93% y 176
DISCUSIÓN R2=95%, respectivamente), pero superior a los coeficientes correspondientes al modelo mecanicista de Baldini et al., (2011) para la pataca (R2=54,2%) y al empírico para el chopo de Pérez‐Cuadrado et al., (2013) (R2=51,9%). Este coeficiente de determinación representa un valor relativamente alto desde la perspectiva que el modelo de producción predeciría el rendimiento de manera correcta en el 86,4% de los casos, si bien es cierto que los cultivos en regadío tienen una mayor predictibilidad al tener el factor de disponibilidad hídrica relativamente bajo control. A su vez, en la validación del modelo de producción de pataca de esta Tesis, el error cuadrático medio fue de 1,3 t ms/ha, mientras que el de Baldini et al., (2011) fue de 4,35 t ms/ha y el de Pérez‐
Cuadrado et al., (2013) alcanzó 5,98 t ms/ha. 4.1.2. Análisis de la influencia de los parámetros de manejo del cultivo sobre el rendimiento de tubérculos de pataca 4.1.2.1. Efecto de la densidad de plantación sobre el rendimiento de tubérculos de pataca Como se muestra en los resultados obtenidos en el apartado 3.1.1.3.1 de Resultados, el análisis de la varianza (ANOVA) que estudia la influencia de la densidad de plantación sobre el rendimiento no es significativo en su conjunto al 95% de confianza, pero sí lo es con un nivel de significación del 90%. El análisis post‐hoc sí refleja una diferencia estadísticamente significativa entre el rendimiento obtenido con densidades de plantación media (80.000 > ρ> 34.000 plantas/ha) y alta (ρ≥ 80.000 plantas/ha), donde la productividad media fue de 13,5 t ms/ha y 10,4 t ms/ha, respectivamente. Este resultado sigue la línea de lo establecido por Sanz (2012) ya que elevadas densidades de plantación aumenta el número de tubérculos obtenidos pero con un menor peso unitario. Además, con altas densidades de plantación las plantas son más propensas a enfermedades y al ahijamiento de los tallos (Rodrigues et al., 2007). Por el contrario no se apreció una diferencia en el rendimiento obtenido en las experiencias recopiladas a densidades de plantación baja (ρ≤ 34.000 plantas/ha) y media, donde el rendimiento obtenido fue de 13,0 t ms/ha y 13,5 t ms/ha, respectivamente. Este resultado es lógico en parcelas experimentales donde la evaluación del cultivo se realiza manualmente, pero en situaciones prácticas con mayores tamaños de parcela las densidades bajas de plantación generan un excesivo vigor de los tallos produciendo posibles problemas en la recolección mecanizada. Además el rendimiento obtenido puede ser menor al tener mayor influencia los fallos de brotación (Sanz, 2012). 4.1.2.2. Efecto de la dosis de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento de tubérculos de pataca En lo que respecta a la influencia de la fertilización nitrogenada sobre el rendimiento, el análisis ANOVA mostró diferencias estadísticamente significativas entre dosis altas (mayor de 150 kg N/ha) y bajas (menor de 75 kg N/ha) y entre una fertilización media (entre 75 y 150 kg N/ha) y baja. Estos resultados están en consonancia con los obtenidos por Mimiola (1988) en Galatina (sur de Italia) donde el rendimiento obtenido a dosis de fertilización media (84 kg N/ha) fue superior al conseguido con una dosis baja (60 kg N/ha). Sin embargo este efecto no se aprecia en los ensayos de Fernández et al., (1991a) en Soria, donde el rendimiento obtenido a elevadas dosis de fertilización nitrogenada (158 kg N/ha) fue entre 8,8 y 13,3 t ms/ha y de 8,7 a 14,0 t ms/ha a dosis bajas (54 kg N/ha). Como apunta Sanz (2012), esto puede ser debido, además de a las diferencias en las condiciones 177
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO edafológicas, al momento de la fertilización, pues en el trabajo de Fernández et al., (1991a) entre el 66 y el 74% de la fertilización nitrogenada se realizó en cobertera mientras que en el de Mimiola toda la fertilización fue de fondo, teniendo el cultivo más tiempo para asimilar el nitrógeno. 4.1.2.3. Efecto de la interacción entre la densidad de plantación y la dosis de fertilización nitrogenada sobre el rendimiento de tubérculos de pataca La interacción entre fertilización nitrogenada y la densidad de plantación se estudió mediante un análisis de la varianza multifactorial, mostrando diferencias estadísticamente significativas entre dosis altas y bajas de fertilización para una baja densidad de plantación (Tabla 3.1‐XI de Resultados). Así, el rendimiento medio obtenido a densidades bajas de plantación (< 57.000 plantas/ha) es de 10,1 t ms/ha con dosis bajas de fertilización nitrogenada (<100 kg N/ha) y de 13,8 t ms/ha con dosis altas de fertilización (>100 kg N/ha). Este mismo resultado obtuvieron Rodrígues y colaboradores (2007) en Bragança con una variedad temprana, donde el máximo rendimiento (18,4 t ms/ha) se obtuvo combinando altas dosis de fertilización nitrogenada (100 kg/ha) y bajas densidades de plantación (20.000 plantas/ha). Hay que destacar que, a pesar de convertir las variables dependientes en factores de dos niveles para obtener observaciones en todas las combinaciones posibles, el número de observaciones no es de la misma magnitud, siendo n=20 en la combinación densidad de plantación baja ‐ dosis alta de fertilización nitrogenada y n=4 con densidades de plantación altas ‐ dosis altas de fertilización. Este hecho puede que influya en el resultado obtenido al no obtener diferencias significativas a altas densidades de plantación. 4.1.2.4. Efecto de la dosis de fertilización fosfórica y potásica sobre el rendimiento de tubérculos de pataca El análisis de la influencia de la fertilización fosfórica sobre el rendimiento obtuvo el mismo resultado que el de la fertilización potásica, mostrando mayor productividad de manera significativa (al 95% de confianza) entre dosis altas de fertilización (mayor de 150 kg/ha de P2O5 y K2O) y dosis medias (entre 75 y 150 kg/ha de P2O5 y K2O) y bajas (menor de 75 kg/ha de P2O5 y K2O). Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Baldini et al., (2006) en Udine, NE de Italia, donde el rendimiento obtenido con 0 kg/ha de P2O5 y 125 kg/ha de K2O fue de 41,3 t mf/ha y de 51,2 t mf/ha con 199 kg/ha de P2O5 y 199 kg/ha de K2O. La razón que explica este efecto es que el potasio aumenta la formación de los tubérculos mientras que el fósforo favorece el transporte de los azúcares de los tallos a los tubérculos (Sanz, 2012). 4.1.3. Aplicación del modelo de producción a la zona de estudio Una vez que se ha establecido el modelo de producción con las variables agro‐climáticas que van a determinar el rendimiento de tubérculos, se estimó el periodo del ciclo del cultivo de las variedades tardías de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero mediante las fechas de siembra y senescencia. 178
DISCUSIÓN 4.1.3.1. Fecha de siembra En el Atlas Agroclimático de Castilla y León (ITACyL ‐ AEMet, 2013) se calcula la fecha de la última helada de primavera a partir de las temperaturas mínimas diarias. Con ella se estima asimismo la fecha de siembra recomendada para el maíz y otros cultivos de primavera sensibles a heladas como la pataca (Figura 4.1‐3) estableciendo el día juliano a partir del cual la probabilidad de que se dé una helada de primavera con temperatura igual o inferior a ‐2 ºC es menor del 5% (percentil 95). Así, la fecha de siembra recomendada para los cultivos de primavera sensibles a heladas en la CH Duero es mayoritariamente la primera quincena de Abril para las zonas de menor altitud del centro y mitad sur, mientras que se posterga hasta la segunda quincena de Abril en las zonas periféricas más elevadas. Figura 4.1‐3. Mapa de la fecha recomendada de siembra para el maíz y otros cultivos sensibles a heladas en la CH Duero. Fuente: ITACyL‐ AEMet, 2013. Si se compara dicha fecha de siembra con la establecida para la pataca en el mapa de la Figura 3.1‐10 realizada en base al riesgo de heladas de Emberger según las temperaturas mínimas medias superiores a 3ºC, se comprueba que las fechas recomendadas de siembra muestran una similar distribución sobre la CH Duero, si bien la plantación de la pataca puede ser más temprana ya que se requiere de un periodo frío para romper la latencia de los tubérculos y conseguir una brotación regular. Además, el periodo hasta la emergencia de la planta de pataca se prolonga de 15 a 30 días (Sanz, 2012) algo más que el del maíz, que varía de 8 a 10 días (dependiendo de las condiciones ambientales) lo que permitiría adelantar la siembra de la pataca con respecto a la fecha recomendada para el maíz. 179
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 4.1.3.2. Fecha de senescencia De la misma forma, en el Atlas Agroclimático de Castilla y León se estima la fecha de fin de ciclo para el maíz y otros cultivos sensibles a heladas estableciendo el día juliano a partir del cual la probabilidad de que se dé la primera helada de otoño con temperatura igual o inferior a ‐2 ºC es menor del 5% (Figura 4.1‐4). Si se compara éste con el mapa de la fecha de senescencia de las variedades tardías de pataca (Figura 3.1‐12 de Resultados) establecido a partir de la temperatura media de mínimas, se aprecia una analogía en las fechas de senescencia de pataca y fin de ciclo del maíz, aunque en algunas zonas (centro y sur de Salamanca, norte de Segovia y las regiones montañosas septentrionales de León y Palencia) la senescencia de la pataca se adelanta ligeramente a la fecha de fin de ciclo establecida para el maíz. Esto puede ser debido a que la temperatura media de mínimas establecida para la inducción a la senescencia (6,0ºC) está influenciada por las variedades menos tardías (C‐13, Nahodka y Boniches) que, además, está afectada por la decreciente duración del día. Se puede establecer así que la fecha de fin de ciclo del maíz y otros cultivos sensibles a heladas en la CH Duero es mayoritariamente entre la segunda quincena de Octubre y primera de Noviembre, al igual que el estimado para la pataca. Figura 4.1‐4. Mapa de la fecha recomendada de fin de ciclo para el maíz y otros cultivos sensibles a heladas en la CH Duero. Fuente: ITACyL‐ AEMet, 2013. Establecido el periodo del ciclo del cultivo, se calcularon los valores de las variables agro‐climáticas significativas del modelo en la zona de estudio sobre los que aplicar la ecuación del modelo de producción. 180
DISCUSIÓN 4.1.3.3. Disponibilidad de agua La precipitación efectiva se calculó mediante el método de Brouwer y Heibloem (ecuación 2.1.1.1‐(i)) que considera la intensidad de las precipitaciones a escala mensual. Aun así, la precipitación efectiva está influenciada asimismo por factores como la topografía, textura, profundidad, estructura, densidad aparente y contenido de materia orgánica del suelo, profundidad de la capa freática o la cobertura del suelo (Dastane, 1978). Existen otros métodos para estimar la precipitación efectiva a partir de ecuaciones, como son los modelos empíricos de Chow (1964), Stamm (1967) o del NRCS (2004), pero los dos primeros están basados en las condiciones particulares donde se tabularon y pueden por tanto no ajustarse a otras zonas, mientras que el tercero se calcula en función de diversos parámetros como uso y tipo del suelo o la cantidad de lluvia caída en los días previos, siendo de difícil estimación en la zona de estudio. Como se comentó en el apartado 3.1.1.4.3, según el método empleado en esta Tesis, la precipitación efectiva para las variedades tardías en la CH Duero varía de 25 a 354 mm cuando la precipitación total, en el mismo ciclo de cultivo, se encuentra en el rango 76 – 663 mm (Figura 4.1‐5). Esto supone que la precipitación efectiva representa en la mayoría de la zona de estudio entre el 20 y el 40% de la precipitación total. Dichos resultados constituyen una reducción relativamente importante de la cantidad de agua realmente disponible para el cultivo con respecto a la precipitación total y tiene su origen en los factores de corrección mensuales considerados en las ecuaciones de Brouwer y Heibloem (0,6‐0,8) aunque dichos factores son similares en el resto de métodos de estimación de la precipitación efectiva mencionados. Figura 4.1‐5. Precipitación total en el ciclo de cultivo de variedades tardías de pataca en la CH Duero. 181
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Por su parte, la dosis de riego considerada en la Cuenca Hidrográfica del Duero es la establecida en su Plan Hidrológico para los cultivos no considerados en el Anexo 9 de dicho Plan. Los volúmenes considerados son reducidos en comparación con la dotación máxima neta asignada a otros cultivos como los de la remolacha azucarera (Tabla 2.1‐IV de Material y Métodos). La cantidad para los cultivos no contemplados en dicho Anexo supone entre el 25 y el 88% de la dotación para la remolacha, siendo las comarcas de Soria donde mayor es esta reducción. Según se explica en el Anejo 5 “Demandas de Agua” del PH‐CH Duero (CH Duero, 2012), la dotación de agua de riego para las diferentes comarcas se establece en función de la superficie de cada cultivo dentro de cada Unidad de Demanda Agraria ‐ UDA (ver punto 2.1.1.5.3) y de las necesidades netas de cada cultivo. Las necesidades de riego de cada cultivo se estiman según el coeficiente del cultivo (dependiente de su estado fenológico), la evapotranspiración de referencia obtenida de las estaciones meteorológicas, y la precipitación efectiva (no especifica el método empleado para su cálculo). La superficie de cada cultivo dentro de cada UDA se estima a partir de las Hojas 1T del Ministerio de Agricultura y de la publicación de la Comisión Europea (CE, 2010) para las previsiones de la demanda de usos del suelo en los horizontes temporales 2009, 2015 y 2027. Por último, la dotación neta final se corrige con las eficiencias de los diferentes sistemas de riego mostrados en la Tabla 2.1‐II de Materiales y Resultados. Esta forma de calcular la dotación, en función de los cultivos preexistentes o proyectados en cada comarca agraria, genera que la cantidad de agua realmente disponible para los cultivos esté distorsionada. En comarcas donde el cultivo predominante sea poco exigente en cuanto a recursos hídricos, por ejemplo la cebada, la dotación asignada será menor que en las comarcas donde la superficie agrícola de regadío esté destinada a la producción de otro cultivo con mayores requerimientos hídricos, véase el maíz o la remolacha. Consecuentemente, a pesar de poder tener una alta disponibilidad hídrica en la comarca y ser un territorio apto para un cultivo con elevadas necesidades hídricas, dicha comarca se vería limitada en la introducción de otros posibles cultivos rentables para el agricultor como pueda ser la pataca. Bien es cierto que la normativa del PH‐CH Duero ofrece la posibilidad de solicitar una mayor dotación de agua para riego justificando unas mayores necesidades hídricas de un cultivo mediante un estudio agronómico que evalúe su evapotranspiración en la zona de implantación para un periodo de años no inferior a 10 consecutivos. Por otro lado, también hay que destacar que la cantidad de agua disponible para el cultivo de pataca en la CH Duero según las consideraciones del presente trabajo se encuentra dentro del rango (400 – 686 mm/año), mientras que el agua disponible en las experiencias recopiladas para el modelo de producción varía de 58 a 770 mm/año. Así, los valores de agua disponible introducidos en el modelo para su aplicación sobre la zona de estudio se encuentran dentro del rango de datos empleados en elaboración del mismo. Si se considerara como la dosis de riego de pataca la dotación de agua máxima neta asignada al cultivo de la remolacha azucarera, ésta variaría entre 586 y 1.093 mm/año (Figura 4.1‐6). Así, el agua disponible para el cultivo de pataca excedería en determinadas zonas los valores de agua disponible introducidos para elaborar el modelo de producción. En tales casos la estimación del rendimiento de pataca obtenida podría tener menor precisión. 182
DISCUSIÓN Figura 4.1‐6. Mapa del agua neta disponible (mm) para las variedades tardías en la zona de estudio considerando la Dotación Unitaria máxima neta para la remolacha. A pesar de ello y como ya se ha comentado, la pataca es un cultivo con una alta respuesta a la dosis de riego aplicada, por lo que los rendimientos obtenidos con la dotación de agua asignada a la remolacha serían mayores a los considerados en esta Tesis con la Dotación Unitaria máxima neta para los cultivos generales. Concretamente se obtendrían rendimientos entre 62 y 98,2 t mf/ha (80% H) como se muestra en la Figura 4.1‐7. Por ello, hay que tener muy en cuenta para la posible futura implantación del cultivo de pataca en la zona de estudio, la necesidad de aumentar la dotación de agua de riego para la pataca con respecto al establecido para los cultivos no incluidos en el Anexo 9 del PH CH Duero. Este punto es especialmente importante porque el rendimiento del cultivo de pataca puede determinar la viabilidad económica de la utilización de esta especie como cultivo energético para la producción de bioetanol. 183
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Figura 4.1‐7. Mapa del rendimiento medio en tubérculos (t mf/ha con 80% humedad) de variedades tardías de pataca en los polígonos del SIOSE de superficie arable en regadío considerando la Dotación unitaria máxima para la remolacha azucarera. 4.1.3.4. Radiación global interceptada Por su parte, la suma de la radiación global se calcula en el periodo emergencia‐senescencia del cultivo. Como se ha comentado en el apartado de Material y Métodos, a efectos del punto de partida del cálculo de la radiación, se considera que la emergencia se produce 15 días después de la plantación. Este periodo está determinado principalmente por la temperatura (Tsvetoukhine, 1960) siendo el valor límite para que se produzca la emergencia de 2 a 5ºC (Barloy, 1984; Kosaric et al., 1984). En el modelo de producción de esta Tesis, al determinar la fecha de plantación mediante la temperatura media de mínimas superiores a 3ºC se asegura que las condiciones son aptas para una rápida emergencia de los tubérculos plantados. La radiación interceptada es función del índice de área foliar, siendo ésta menor en los primeros estadios y aumentando con el desarrollo del cultivo (Kays y Nottingham, 2008). Esta es una de las razones por las que las variedades tempranas en lugares con amplios ciclo de cultivo son menos productivas respecto las variedades tardías, al no aprovechar el periodo de tiempo con mayor capacidad de captación de radiación (con mayores valores del índice del área foliar y una mayor radiación). 184
DISCUSIÓN Aplicando las variables de radiación y disponibilidad de agua sobre la ecuación de regresión se obtiene una capa de datos continuos de rendimiento estimado de tubérculos de pataca en la CH Duero (Figuras 3.1‐16 y 3.1‐17 de Resultados). Estos resultados deben aplicarse exclusivamente en la superficie de regadío que resulte apta para el cultivo de pataca según sus requerimientos agro‐
climáticos. 4.1.4. Superficie potencial de pataca. 4.1.4.1. Limitaciones por el uso del suelo La base de datos cartográfica de uso del suelo recopilada para el análisis de la superficie arable en regadío potencial para el cultivo de la pataca fue la establecida por el Sistema de Ocupación del Suelo (SIOSE‐2005). Existen otras bases de datos con el fin de cartografiar el uso del suelo: Corine Land Cover 2006 (EEA, 2010a), Mapa de Cultivos y Aprovechamientos (MCyA) del MAGRAMA 2000‐2010 (MAGRAMA, 2010), o la cartografía vectorial del Catastro (MINHAP, 2012). La base de datos del Corine se encuentra en formato raster con un tamaño de celda de 100x100 m, mientras que el MCyA y el Catastro se encuentran en formato vectorial con una escala de 1:50.000 y 1:20.000, respectivamente. Las diferencias en la digitalización de la superficie arable en regadío de las diferentes bases de datos cartográficas se puede apreciar en la Figura 4.1‐8. Figura 4.1‐8. Digitalización de la superficie arable en regadío de las diferentes bases de datos cartográficas de usos del suelo en una zona aleatoria de Castilla y León en comparación con una Ortofoto del PNOA (IGN, 2012). Por orden de izquierda a derecha: PNOA; Corine Land Cover 2006; Mapa de Cultivos y Aprovechamientos 2000‐2010 (superficie arable en regadío en color verde); cartografía vectorial del Catastro; SIOSE‐2005. Como se puede apreciar en la figura anterior, las bases de datos aparentemente más precisas son el MCyA, Catastro y SIOSE. El MCyA se distribuye en hojas 1:50.000 a un coste de 6€/hoja. La CH Duero abarca en total 203 hojas 1:50.000 por lo que de desechó esta opción. La cartografía vectorial del catastro se descarga a escala municipal previa solicitud mediante certificado (DNI digital). La CH Duero se compone en total de 2.305 términos municipales por lo que también se descartó la utilización de esta base de datos. Por su parte el SIOSE 2005 es de acceso gratuito a escala autonómica, por lo que, dada la escasa pérdida de precisión en la digitalización, se tomo ésta como base de datos cartográfica de uso del suelo para el estudio de la superficie potencial de cultivo de pataca. 185
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Sobre la superficie arable de regadío establecida en el SIOSE se estimó la superficie potencial de cultivo de pataca aplicando restricciones edafológicas, climáticas, topográficas y logísticas. 4.1.4.2. Limitaciones edafológicas La limitación del cultivo de pataca por el pH del suelo ocurriría con valores fuera del rango 5‐8,7 según Fernández (2012) y 4,5‐8,6 según Duke (1983) y Kosaric et al., (1984). Como se mostró en el mapa de la Figura 3.1‐19 de Resultados, el pH del suelo en la CH Duero se encuentra en el rango 5‐
8,4, por lo que resulta apropiado no limitar la superficie potencial de pataca en la zona de estudio por esta restricción. En cuanto a la textura del suelo, a pesar de que la pataca es capaz de desarrollarse en todo tipo de suelos, debido a posibles problemas de encharcamiento y derivadas dificultades en la cosecha, los suelos muy pesados y más específicamente los suelos muy arcillosos, no resultan adecuados para la producción de tubérculos (Pilnik y Valverde, 1975; Kays y Nottingham, 2008). Además, en suelos arcillosos la adhesión de tierra a los tubérculos en la cosecha es importante, llegando a suponer hasta el 40% del peso cosechado (Shoemaker, 1927). Sólo en zonas con baja precipitación o escasa disponibilidad de agua, el rendimiento en suelos arcillosos (de mayor capacidad de retención de agua) es mayor que en suelos de textura más gruesa (Kosaric et al., 1984). Como se deduce, el cultivo plurianual de pataca para la producción de HCF a partir de los tallos resultaría menos exigente en cuanto a requerimientos edafológicos. Por ello, y como se muestra en el apartado 3.1.2.2.1, al analizarse la superficie potencial de cultivo de pataca para la producción de tubérculos, la superficie arable en regadío sobre asociaciones de suelos con una textura fina (suelos arcillosos) fue eliminada. 4.1.4.3. Limitaciones climáticas Las limitaciones climáticas a la superficie potencial de cultivo de pataca se ciñeron exclusivamente a las restricciones por bajas temperaturas en la época de plantación que la retrasaran lo suficiente como para no permitir la finalización completa del ciclo de cultivo. Según Sanz (2012) en sus experiencias en Madrid, la floración de las variedades tardías (Nahodka, VR, C.13, Boniches y K‐8) se produjo 181‐198 días después de la plantación (DDP). En zonas más norteñas y frías el ciclo se acorta ligeramente: en San Esteban de Gormaz (Soria), según las experiencias de Fernández et al., (1991a) la senescencia de las mismas variedades tardías ocurrió 187 DDP. Por ello, se eliminaron como superficie potencial de cultivo de variedades tardías de pataca aquellas zonas con una fecha de plantación posterior al 1 de Mayo, pues se dispondría tan sólo de 139 días para completar el ciclo (considerando la fecha de senescencia más temprana en la zona de estudio ‐ primera quincena de octubre). Otra posible limitación climática a tener en cuenta es el periodo libre de heladas en el ciclo del cultivo de las variedades tardías. Según Kays y Nottingham (2008), la pataca requiere de al menos 125 días libre de heladas en el periodo de cultivo, aunque depende de la variedad fundamentalmente. Si se acude al periodo libre de heladas entre la última helada de primavera y la primera helada de otoño establecido en el Atlas Agroclimático de CyL (ITACyL y AEMet, 2013) de la Figura 4.1‐9, se aprecia que son mínimas las zonas con un periodo libre de heladas menor a 125 días, localizándose además en las zonas previamente eliminadas por la restricción de la fecha de 186
DISCUSIÓN plantación tardía. Así, se comprueba que climáticamente este factor tampoco resultaría limitante en la superficie de cultivo de pataca. Figura 4.1‐9. Periodo libre de heladas (número de días) entre la última helada de primavera y la primera de otoño en la CH Duero. Fuente: ITACyL y AEMet, 2013. 4.1.4.4. Limitaciones por pendiente y Espacios Naturales Protegidos Según el Real Decreto 1597/2011 por el que se regulan los criterios de sostenibilidad de los biocarburantes, para que éstos se tengan en cuenta en el cumplimiento de los objetivos de utilización de energías renovables establecidos en la normativa nacional y comunitaria, las materias primas utilizadas deben ser producidas cumpliendo las disposiciones comunes aplicables a los regímenes de ayuda directa a los agricultores en el marco de la PAC así como los requisitos mínimos de las buenas condiciones agrarias y medioambientales. Por ello es necesario que cumplan las restricciones de pendiente del terreno establecidas en la condicionalidad agraria de Castilla y León. Según esta condicionalidad, en parcelas de cultivo mayores a 1 hectárea que no presenten una forma compleja (ángulos vivos, radios de giro para el laboreo mínimos o cambiantes), no se podrá labrar la tierra con una profundidad mayor de 20 cm en la dirección de la pendiente en los cultivos herbáceos de recintos con pendiente media superior al 10%. Consecuentemente y adoptando una actitud conservadora para cumplir este requisito de sostenibilidad, se optó por eliminar la superficie de regadío con una pendiente media superior al 10%. Además, según este RD 1957/2011 las materias primas para la producción de biocarburantes no deben proceder, entre otros, de tierras de elevado valor en cuanto a biodiversidad, entre las que se incluye las zonas protegidas por las figuras enmarcadas en la Ley 42/2007 (figuras nacionales), de la 187
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Red Natura 2000 y Áreas Protegidas por Instrumentos internacionales a no ser que los Planes de Gestión de dichas áreas lo permitan expresamente. Como se aprecia en la Figura 4.1‐10, los Espacios Naturales Protegidos más extensos en la CH Duero pertenecen a la Red Natura 2000, dirigidos fundamentalmente a la conservación de aves (Zona de Especial Protección de Aves – ZEPA). De las 531.964 ha de superficie arable en regadío potencial para el cultivo de pataca en la CH Duero (punto 3.1.2.2.5), sólo el 10,4% (55.184 ha) se encuentra bajo algún tipo de figura de protección, siendo las ZEPA de la Red Natura 2000 las que mayor superficie potencial abarcan. Figura 4.1‐10. Mapa de los Espacios Naturales Protegidos en la CH Duero sobre la superficie arable en regadío (SIOSE). ZEPA: Zona de Especial Protección para Aves; LIC: Lugar de Interés Comunitario. Fuente: EIONET, 2013. Muchos de los planes de gestión de dichos espacios están todavía en elaboración o no especifican la compatibilidad o no de la producción de cultivos energéticos con los fines últimos de la protección de dicho espacio. Así por ejemplo, la Reserva Natural de “Riberas de Castronuño”, la cual abarca 2.608 ha de superficie de regadío potencial para el cultivo de pataca al oeste de Valladolid, cuenta con el B.O.C.y L. 231 de 29/11/2000 que regula el Plan de Ordenación de Recursos Naturales de este espacio. Según este Plan, las zonas de cultivo se consideran Zonas de Uso Compatible a todos los efectos (excepto las situadas a 15 m del cauce del río Duero), en cuyo regadío “cualquier limitación o modificación de sus aprovechamientos tendría unos efectos económicos y sociales negativos muy elevados”. Otro caso que ejemplifica este hecho, es la ZEPA de Tierra de Campiñas al sur de Valladolid, noreste de Salamanca y norte de Ávila. Este espacio abarca 30.359 ha de superficie arable de regadío 188
DISCUSIÓN potencial para el cultivo de pataca pero en el momento de elaboración de esta Tesis no cuenta con un Plan de Gestión de Recursos Naturales. En cambio, en su Ficha Resumen de los Formularios Oficiales de la Red Natura 2000 (JCyL, 2003), se dice que “la existencia de importantes superficies regadas en el perímetro de la zona delimitada, indican que actuaciones para la mejora de regadío existente y transformación de nuevas superficies que no superen el 10% de la superficie total de la zona, se consideran compatibles con los objetivos de conservación que determinan la declaración como zona ZEPA”. Por todo ello, y al no considerar la transformación de tierras de secano a regadío para la implantación de cultivos energéticos, no se limitó la superficie potencial de cultivo de pataca por la presencia de figuras de protección de espacios naturales, a expensas de que nuevas publicaciones o planes de gestión de los ENP regulen esta actividad. Por otro lado, debido al creciente interés por los cultivos energéticos, es un tema actual de investigación los impactos que tienen éstos sobre la biodiversidad en general y sobre la avifauna en particular. Lukac et al., (1999) analizaron la influencia de las características morfológicas de diferentes plantas sobre las poblaciones y anidamientos del carricero tordal (Acrocephalus palustris) entre las que se encontraba la pataca. Particularidades como el número de hojas por tallo, la permanencia de hojas en el tallo en la época de nidificación y la pilosidad del tallo que aleja a depredadores potenciales hacen de la pataca una planta favorecedora para las poblaciones de este ave. Otro estudio que analiza el impacto de la implantación de cultivos energéticos sobre la biodiversidad es el de Bourke et al., (2013). En él se comprueba a escala de parcela (sobre 50 sitios muestreados), que el reemplazo de cultivos tradicionales por cultivos energéticos, concretamente colza y miscanto, generan diferencias nulas o positivas sobre la abundancia de plantas vasculares e insectos. 4.1.4.5. Limitaciones logísticas Según Fiorese y Guariso (2010) los costes de maquinaria y mano de obra requeridos para la puesta en producción de los cultivos energéticos no se justifican para superficies demasiado pequeñas. Así, en el trabajo de Sánchez et al., (2012) que sirvió de metodología de partida de esta Tesis, se eliminaron las áreas potenciales de cultivo de chumbera de menor tamaño de 1 ha como límite de superficie aprovechable para este cultivo energético. Siguiendo la misma línea, en este trabajo se aplicó igualmente dicha restricción, pero considerando que debido al patrón de distribución del cultivo alrededor de la planta agroindustrial (ver punto 3.1.3) la superficie destinada a la producción de pataca será como máximo el 20% de la superficie potencial. Así, si la superficie mínima aprovechable para el cultivo energético es de 1 ha, la superficie potencial debe ser al menos de 5 ha. 4.1.4.6. Superficie y rendimiento potenciales de pataca en la Cuenca Hidrográfica del Duero tras la aplicación de las limitaciones Una vez se han aplicado todas las restricciones agro‐climáticas y de tamaño de parcela sobre la superficie arable en regadío, se obtiene la superficie potencial de cultivo de pataca en la CH Duero. Calculando el valor medio de la capa raster de rendimiento en cada polígono se obtiene la productividad media en la zona de estudio, la cual varía entre 7,7 y 17,3 t ms/ha (38,5 y 86,6 t mf/ha). Las productividades de las experiencias para la recopilación de la matriz de datos de entrada 189
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO al modelo varía entre 1,6 y 16,1 tms/ha (8 – 80,5 tmf/ha). Los primeros exceden a los segundos debido a una combinación más favorable de las variables que componen la ecuación de producción. Así, los valores máximos de rendimiento estimado se obtienen en la región occidental de Salamanca, donde existe una disponibilidad de agua de 5.592 m3/ha y una suma de radiación global de 1.414,5 kWh/m2. Aun así, se han reportado rendimientos mayores a los estimados mediante la aplicación del modelo de producción sobre la CH Duero, como los obtenidos por Baldini et al., (2006) en Bari (sur de Italia) que alcanzaron los 90,1 t mf/ha; Parameswaran (1999) que consiguió 120 t mf/ha en Australia; Cassells y Deadman (1993) en Irlanda obtuvieron 120 t mf/ha; Schorr‐Galindo y Guiraud (1997) registraron rendimientos entre 100 y 130 t mf/ha en Monpellier (Francia) y Lelio et al. (2009) obtuvieron productividades entre 144 y 178 t/ha en Argentina. Para estimar la producción potencial de biomasa de tubérculos de pataca en la zona de estudio sin interferir en el mercado de productos alimentarios, se consideró exclusivamente la superficie de barbecho en regadío recopilada a escala municipal. Obviamente esta superficie no se encuentra cartografiada, pues varía de año en año, lo que impide obtener su distribución espacial más allá de las estadísticas recogidas por la administración autonómica por término municipal. De ahí que las restricciones a la superficie potencial de cultivo de pataca estimadas sobre los polígonos del SIOSE se trasladen a las estadísticas de superficie de barbecho municipal en forma de porcentajes de reducción. Según los Anuarios de Estadística Agroalimentaria que publica anualmente el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente (MAGRAMA, 2012), la superficie de barbecho y otras tierras no ocupadas en regadío ha aumentado en Castilla y León de 2.335 ha a 56.691 ha en el periodo 2000‐2010. A su vez, la superficie de barbecho a escala nacional ha aumentado en 328.168 ha en el mismo periodo (Figura 4.1‐11) llegando a las 469.868 ha en 2010. Esto viene aparejado a un aumento de la superficie agrícola en regadío (de 3,364 Mha ha pasado a 3,624 Mha) motivado únicamente por un incremento de la superficie de cultivos leñosos en regadío (de 920.500 ha aumentó a 1,212 Mha) y por el mencionado incremento de la superficie de barbecho. De hecho, la superficie de cultivos herbáceos en España ha experimentado un descenso de 359.988 ha en dicho periodo. Este aumento de la superficie de barbecho muestra que dicha superficie no es necesaria para la producción de alimentos en España y como consecuencia, cualquier uso alternativo que se les diera no supondría una interferencia en el mercado de productos alimentarios. Máxime cuando el desacoplamiento de los pagos de la PAC de la producción incentivan a los agricultores a no incrementar la superficie agrícola en producción cuando no su abandono. 190
DISCUSIÓN Evolución de la superficie de barbecho 2000‐2010
600.000
Barbecho en regadío ‐ Total nacional
Barbecho en regadío ‐ CyL
Superficie (ha)
500.000
400.000
300.000
200.000
100.000
0
2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005 2.006 2.007 2.008 2.009 2.010
Año
Figura 4.1‐11. Evolución de la superficie de barbecho y otras tierras no ocupadas en España (total nacional) y en Castilla y León (CyL). Fuente: MAGRAMA, 2012. Aplicando las restricciones agro‐climáticas a la superficie municipal de barbecho en regadío, el área disponible para el cultivo de pataca en toda la CH Duero, sin distorsionar la superficie dedicada a productos alimentarios, se reduce un 3,7%, pasando de 55.427 ha a 53.360 ha. Con esta superficie y a partir del rendimiento medio en cada término municipal, la producción potencial de tubérculos de pataca en la zona de estudio asciende a 3,8 Mt mf/año con el 80 % de humedad (761.156 t ms/año). Considerando el rendimiento en la transformación de los HCF de los tubérculos a etanol citado en el punto 2.2.4 (12,5 kg mf por cada litro de etanol), el potencial de producción calculado equivaldría a 304.462 m3 de bioetanol al año. Esta cantidad supondría el 38,6% de los objetivos de consumo de bioetanol en España para el 2020 marcados por el PER 2011‐2020 (788,3 Ml). 4.1.5. Patrón de distribución de un cultivo alrededor de la agroindustria. Aunque la superficie agrícola destinada a la producción de remolacha azucarera en las provincias del norte de España se viene reduciendo desde 1996 (Figura 4.1‐12), fue a partir de 2006 con la reforma comunitaria del sector del azúcar, promovida por la Organización Mundial del Comercio (OMC), cuando dicha superficie se llegó a reducir un 38,1%, pasando de 59.717 ha a 36.959 ha en el periodo 2005‐2011. Por este motivo, y teniendo en cuenta la última fecha con disponibilidad de datos de superficie de cultivos herbáceos a escala municipal para todo el territorio nacional (ver punto 2.1.3), se consideró el año 2004 como fecha de referencia más adecuada para el análisis del patrón de distribución del cultivo de remolacha alrededor de la industria de procesamiento. 191
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Evolución de la superficie de remolacha azucarera en regadío
25.000
20.000
Alava
Superficie (ha)
Avila
Burgos
15.000
La Rioja
León
Palencia
Salamanca
10.000
Segovia
Soria
Valladolid
5.000
Zamora
20
11
20
10
20
09
20
08
20
07
20
06
20
05
20
04
20
03
20
02
20
01
20
00
19
99
19
98
19
97
19
96
0
Año
Figura 4.1‐12. Evolución de la superficie de cultivo de remolacha azucarera de regadío en las provincias del norte de España en el periodo 1996‐2011. Fuente: MAGRAMA, 2012. El estudio base para la elaboración del patrón de distribución del cultivo es el descrito en la publicación de Sánchez et al., 2009. En él, los puntos a partir de los cuales se calcularon las distancias de transporte hasta la azucarera son los núcleos urbanos, y la relación obtenida entre ocupación del cultivo y distancia de transporte es lineal (con pendiente negativa) hasta los 25 km y constante en el rango de distancias 25‐50 km. El patrón presentado en esta Tesis es una ‘versión mejorada’ al presentado en la publicación de 2009, en el sentido de que las distancias se calculan desde las zonas de producción, en base a los polígonos del SIOSE (base de datos que no estaba disponible en la fecha de la citada publicación), y no desde el núcleo urbano. Además, el ajuste obtenido en el presente trabajo atiende a una curva logística, suavizando los puntos de inflexión, y acercándose así a una situación más real. Diferentes estudios han analizado el patrón de distribución de cultivos y usos del suelo en el tiempo (Strengers et al., 2004; Verburg et al., 2004; Verburb et al., 2008; Tuck et al., 2006) o su asignación en el territorio a modo de planificación para la localización óptima de industrias (Hellmann y Verburg, 2011; Fiorese y Guariso, 2010), pero no se han encontrado trabajos encaminados a analizar la distribución de un cultivo alrededor de una industria de procesamiento ya existente en función de la distancia de transporte. 4.1.6. Costes de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca 4.1.6.1. Costes del cultivo de pataca Según la estimación de costes presentada en el punto 3.1.4. de Resultados, los costes del cultivo de pataca por superficie de producción fueron de 1.793,0 €/ha∙año y 2.003,4 €/ha∙año según los protocolos de auto‐siembra y plantación anual, respectivamente. Considerando un rendimiento de 70 t mf/ha (2,08 t mf/ha se destinan al material de siembra de la temporada siguiente), el coste de los tubérculos de pataca a pie de parcela resultó en 26,4 €/t mf para el protocolo de la auto‐siembra y de 29,5 €/t mf para el protocolo de siembra anual (ver el resumen de estos costes en la Tabla 3.1‐
XXIII de Resultados). El coste combinado resulta, por tanto en 28,0 €/t mf. 192
DISCUSIÓN Existen escasos estudios donde se estima el coste de producción de pataca. En el trabajo de Matías (2012) en base a experiencias llevadas a cabo en Badajoz, se estimó el coste de producción de pataca para la producción de tubérculos a partir de las hojas de cálculo de costes de operaciones de maquinaria agrícola del MAGRAMA (al igual que en esta Tesis) resultando en un coste de 1.395 €/ha. En dicha estimación no se incluye un coste por alquiler de la tierra y el sistema de riego considerado es goteo (no especifica la cantidad de agua consumida). Asumiendo una producción de 70 t mf/ha (para la comparación con lo obtenido en esta Tesis), el coste del tubérculo a pie de parcela resultaría en 19,9 €/t mf. La mayor discrepancia con los resultados obtenidos en el trabajo de Matías (2012) se encuentra en el coste estimado para la recolección de los tubérculos, que según este autor, se estima en 300 €/ha (en esta tesis se estimó en 532 €/ha). Otras divergencias en los costes estimados son la fertilización (265 €/ha frente a 350 €/ha, principalmente debido a que considera 600 kg/ha del complejo 9:18:27, mientras que en esta Tesis se consideraron 800 kg/ha); el alquiler de la parcela (0 €/ha frente a 332 €/ha); el coste de la mano de obra (10 €/h en Extremadura frente a los 7,1 €/h de los precios percibidos por los agricultores en CyL) y el coste del riego, donde en el caso de Extremadura el coste es de 450 €/ha y en la CH Duero este coste se estimó en 339,6 €/ha (concesión riego + electricidad en la aplicación por aspersión de 5.831 m3/ha para obtener una producción de 70 t mf/ha). Sanz (2012) analizó los costes de producción del cultivo de pataca comparando un ciclo anual de aprovechamiento de tubérculos con uno plurianual de aprovechamiento de los tallos, ambos para la producción de hidratos de carbono fermentables. Los costes en dicho trabajo se estimaron a partir de los precios medios de alquiler de labores de empresas de servicio agrícola consultadas, por lo que dichos costes son presumiblemente más elevados al incluir un margen de beneficio empresarial. El coste agrícola estimado en ese trabajo para el cultivo anual resultó en 3.769,8 €/ha (1.773,4 €/ha de implantación más 1.996,4 €/ha de costes de producción). El rendimiento en tubérculos considerado es de 68,3 t mf/ha, por lo que el coste resultante de los tubérculos a pie de parcela es de 55,2 €/t mf. Las dos principales diferencias que explican la divergencia entre los costes del trabajo de Sanz (2012) con los costes estimados en esta Tesis son las siguientes: ‐
El coste del tubérculo de plantación considerado es de 0,48 €/kg al asemejarse al coste de la patata de siembra. En cambio, en esta Tesis el coste de tubérculo del plantación (0,04 €/kg) se estimó a partir del coste de producción de tubérculos de pataca según el protocolo de siembra anual (34,2 €/t mf) más un beneficio del 15% de la empresa que vendiera el material de plantación. Por ello, existe una notable diferencia en el coste de adquisición de los tubérculos de plantación entre el trabajo de Sanz (1.000 €/ha) y el estimado en el presente trabajo (83,4 €/ha) para una misma densidad de plantación (41.666 plantas/ha). Consecuentemente, el coste de la plantación según el trabajo de Sanz (2012) resulta en 1.179 €/ha (incluyendo preparación de tubérculos, tubérculos de siembra y la operación de la plantación) mientras que el estimado en esta Tesis es de 262,2 €/ha. ‐
La otra gran diferencia de coste se encuentra en la recolección de los tubérculos. Según Sanz (2012) el coste asociado a la cosecha asciende a 966,7 €/ha, obtenido a partir del alquiler de una cosechadora de patatas (725 €/ha) para una capacidad de trabajo de 5 h/ha en la recolección de 32,5 t mf/ha de patatas, que ajustado para 68,3 t mf/ha resulta en una capacidad de trabajo de 6,67 h/ha. En cambio en esta Tesis el coste de la cosecha se estima en 532 €/ha para una capacidad de trabajo de 7,17 h/ha. La diferencia en dicho coste puede 193
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO ser debido a que la cosechadora de patatas pertenece, en el caso propuesto en esta Tesis, a la propia empresa que cultiva la tierra y por tanto se puede descontar tanto la amortización de la maquinaria como el beneficio empresarial por la labor. Además, Sanz (2012) considera 5 personas en la labor de recolección (un tractorista más cuatro peones retirando piedras y hierros) mientras que en esta Tesis se considera un tractorista y dos peones. El coste de la mano de obra sí es similar en ambas estimaciones (7 €/h considerado por Sanz frente a 7,1€/h del tractorista y 6,3 €/h del peón). En comparación con otros cultivos tradicionales, la pataca resulta más económica por tonelada de tubérculo producido. Así por ejemplo, el coste medio de patata en La Rioja es de 5.467 €/ha (Fernández Alcázar, 2012), obteniendo un coste por tonelada producida (49.775 kg/ha) de 109,8 €/t. Los mayores costes son los correspondientes a la patata de siembra (1.220 €/ha) y al alquiler de la labor de cosecha (1.047 €/ha). Por su parte, el cultivo de la remolacha azucarera alcanza en La Rioja un coste de 3.678 €/ha según Mendoza (2013). Este autor considera un rendimiento de 103,7 t mf/ha, obteniendo así un coste medio de la tonelada de remolacha producida de 35,47 €/t mf, sin considerar el transporte. Por ello, el coste por unidad de producción en el caso de la remolacha es un 26% más (7,5 €/t mf) que el coste estimado en esta Tesis para la pataca (28,0 €/t mf). En lo que respecta a los costes por hectárea estimados en esta Tesis, no se ha incluido la subvención de la PAC que recibiría el propietario de los derechos. El Pago Único de la PAC está desacoplado de la producción desde la reforma de 2003, por lo que independientemente de si la tierra se cultiva o no, el propietario recibe una ayuda, cuya cuantía es función de los derechos adquiridos en base al periodo de referencia (2000‐2002). El valor medio de la ayuda para Castilla y León se puede obtener a partir de la cuantía del importe de los derechos definitivos consolidados (derechos normales) en Castilla y León (845,9 M€) entre el número de derechos consolidados (3,968 millones) en la campaña 2012 (FEGA, 2013). Con esto se obtiene un pago medio por superficie de 213,2 €/ha (la media española se encuentra en los 281 €/derecho). Al ser un ingreso que se recibe independiente del uso de la tierra agrícola, no se puede imputar a los costes del cultivo de pataca, por lo que no se consideró en los costes estimados en esta Tesis. Asociados al cobro del Pago Único de la PAC, existe la exigencia en el cumplimiento de las buenas condiciones agrarias y medioambientales por parte de los agricultores para recibir dicho pago. Según el RD 486/2009, en las tierras de retirada o barbecho se realizarán opcionalmente las prácticas tradicionales de cultivo, las de mínimo laboreo, o el mantenimiento de una cubierta vegetal adecuada. Alternativa o adicionalmente a estas labores, se puede incorporar una cantidad máxima total de de 20 toneladas por hectárea (t/ha) de estiércol o 40 m3/ha de purín cada tres años, cuando esté prevista la inmediata siembra o implantación de un cultivo. Se podría cuantificar el coste de estas operaciones para ser descontadas de los costes por hectárea del cultivo de pataca, pero al ser prácticas “opcionales” no se incluyeron como coste evitado al propietario de la tierra. 4.1.6.2. Costes logísticos Los costes de suministro de los tubérculos y de las pacas de la biomasa aérea estimados en esta Tesis resultaron en 321,2 €/ha, equivalente a 4,73 €/t mf al considerar una productividad de 67,9 t mf/ha (70 t mf/ha menos el material de siembra para la temporada siguiente, 2,08 t mf/ha). De ellos, 125,3 194
DISCUSIÓN €/ha corresponden a la logística de la biomasa aérea y 195,9 €/ha a la de los tubérculos, incluyendo las operaciones de transporte agrícola hasta centro de almacenamiento municipal (3,4 km), carga y transporte de larga distancia (25 km) y descarga en planta. En el trabajo de Matías (2012) el coste logístico estimado suma 430 €/ha siendo 80 €/ha del transporte de la biomasa aérea y 350 €/ha del trasporte de los tubérculos en un radio de 50 km de distancia. A pesar de no especificar la metodología para el cálculo de dichos costes o la maquinaria considerada, estos costes se aproximan a los obtenidos en el presente trabajo, considerando que la distancia de transporte de la materia prima es el doble. Para poder compararlos se atiende al coste de transporte por tonelada y kilómetro siendo de 0,117 €/t mf∙km en el trabajo de Matías (2012) considerando una productividad de 60 t mf/ha y de 0,189 €/t mf∙km en la presente Tesis (considerando 67,9 t mf/ha). Asimismo se debe comentar que la distancia de transporte de 50 km resulta relativamente alta atendiendo al hecho de que alrededor del 80% de la materia transportada es agua contenida en los tubérculos frescos. Por ello para mantener la rentabilidad de la actividad a elevadas distancias de transporte se debe atender a una productividad mínima del cultivo como se estimó en el punto 3.2.2 de la presente Tesis. Los costes logísticos estimados por Sanz (2012) ascienden a 452,3 €/ha, de los que 62,3 €/ha provienen del transporte de las pacas de biomasa aérea y 390 €/ha de los tubérculos. Para ello considera un camión de 12 t a una distancia de 20 km realizando 6 viajes para transportar las 68,3 t mf/ha de tubérculos, lo que resulta en un coste por tonelada de tubérculo y kilómetro transportado de 0,285 €/t mf∙km. El beneficio empresarial que cobra el transportista para el suministro de la materia prima desde la parcela de producción hasta la planta explica parte de la diferencia de costes en este punto. 4.1.6.3. Costes de transformación y otros costes Para los costes de de transformación en bioetanol, Matías (2012) acude a los costes estimados para la producción de bioetanol a partir de la biomasa de sorgo dulce en el proyecto Sweethanol, (2011). Existen aun así diferencias entre los procesos de transformación de estas dos materias primas, como la necesidad de hidrolizar la inulina de la pataca para su conversión en azúcares fermentables, o el menor coste de extracción del jugo a partir de los tubérculos de pataca por su menor consistencia física. El coste considerado en el mencionado trabajo es dependiente de la capacidad de producción de la planta, ya que, según este autor, por economía de escala los costes de producción de grandes cantidades de producto se reducen, pasando de 0,26 €/l para plantas de 3.200 t/año de bioetanol a 0,14 €/l para plantas de producción de 10.000 t/año. Así, y a pesar de tratarse de un proceso diferente, el coste considerado en esta Tesis (punto 3.1.4.3) para la transformación de los hidratos de carbono fermentables de los tubérculos de pataca en bioetanol (0,19 €/l) se encuentra en el rango establecido para el sorgo dulce mencionado anteriormente. En el caso de la producción de bioetanol de pataca en esta Tesis, la biomasa aérea se utiliza como calor de proceso reduciendo el coste un 47,3% (0,36 €/l) respecto al caso que se utilice gas natural como energía de proceso, según los datos facilitados por la fundación Cartif. Otros costes de producción de etanol a partir de tubérculos de pataca inferiores son los estimados por Karagulyan (2011), quien establece un coste de transformación en bioetanol de 0,1054 €/l. 195
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO A modo de comparativa se muestra en la Tabla 4.1‐III una recopilación del coste de transformación en bioetanol de diferentes materias primas según distintas referencias. Tabla 4.1‐III. Costes de transformación de bioetanol a partir de diferentes materias primas según diferentes autores. Coste (€/l) Fuente Materia prima Remolacha azucarera Maíz 0,3571 0,153 0,220‐0,252 0,103‐0,125 Vucurovic et al., (2012) Salassi (2007) Donkoh, et al., (2012) USDA (2006)
Cereales 0,400 Patata 0,23 MITYC e Gil y Del IDAE (2011) Río (2008) El coste de producción de bioetanol considerado en esta Tesis se basa en un rendimiento en la transformación de 12,5 kg mf/l de etanol. Esta asunción proviene de adoptar una actitud conservadora en base a los análisis de laboratorio llevados a cabo en las dependencias del Grupo de Agroenergética (GA‐UPM, 2013b) mediante una hidrólisis ácida (con ácido sulfúrico) previa a la fermentación. Según éstos, la cantidad de azúcares potencialmente fermentables sobre peso fresco varía de 16 a 20% (para esta Tesis se tomó 16%) y el rendimiento en la fermentación fue de 39,5% obteniendo 50 ml de etanol a partir de 100 g de azúcares fermentables. Este valor es ligeramente inferior al obtenido mediante hidrólisis enzimática (inulinasas de Aspergillus niger) más fermentación con Saccharomyces cerevisiae por Matías (2012) quien registró un rendimiento de 56,1 ml etanol/100 g de azúcar (44,3%). El coste de producción del bioetanol de tubérculos de pataca, incluyendo el coste de materia prima (0,4085 €/l), el coste de transformación (0,1907 €/l) y un 5% de costes estructurales de la industria (0,0299 €/l) resultó en 0,6291 €/l. El coste estimado para el bioetanol a partir de cereales, principal materia prima en el bioetanol producido en España, según las estimaciones del PER 2011‐2020 (MITYC e IDAE, 2011) asciende a 0,395 €/l de la materia prima más 0,4 €/l de la transformación a bioetanol. De esta forma, el coste del bioetanol partir de tubérculos de pataca costaría 0,1662 €/l menos. El resumen de esta comparación se muestra en la Tabla 4.1‐IV. Tabla 4.1‐IV. Comparativa de los costes de producción (€/l) del bioetanol de cereales según MITYC e IDAE, (2011) y del bioetanol a partir de tubérculos de pataca estimado en esta Tesis. Concepto Materia prima Cereales Pataca Costes de la materia prima (€/l) Costes variables de producción (€/l) Otros costes de explotación (€/l) 0,3950 0,1554 0,2449 0,4085 0,1907 0,0299 Total (€/l) 0,7953 0,6291 El último coste en el que incurriría la planta agroindustrial es el correspondiente al transporte, distribución y comercialización del bioetanol. Éste se debe transportar hasta las refinerías u otros centros de distribución para ser mezclado con la gasolina y realizar las mezclas E‐X, o hasta un puerto de mar en el caso de que se quiera exportar. Como este coste es similar para el bioetanol independientemente de la materia prima utilizada, se tomó un valor bibliográfico de este coste. Concretamente el recopilado en el PER 2011‐2020 (MITYC e IDAE, 2011) para una planta de bioetanol 196
DISCUSIÓN de cereales, estimado en 1,66 c€/l. Así, el coste de etanol a partir de tubérculos de pataca ascendería a 0,6457 €/l. 4.1.6.4. Ahorro de costes por la utilización de las vinazas como fertilizante Según Giraud et al., (1982) la pulpa con un 7% de proteína puede ser destinada a alimentación animal con un valor nutritivo de 0,17 UF/kg (Ayerbe y Conde, 1993) así como los residuos de levadura y proteína (150‐400 kg/ha). El agua residual y constituyentes residuales pueden revalorizarse como materia orgánica para el suelo. En el caso de esta Tesis y de acuerdo con los ensayos de producción de bioetanol a partir de tubérculos de pataca (GA‐UPM, 2013b), se valoró económicamente las vinazas resultantes del proceso para su uso como fertilizante. Según dichas experiencias, por cada tonelada de tubérculos de pataca procesada se obtendrían 951,5 kg de vinazas. En base a las estimaciones expuestas en el punto 3.1.4.4., por cada tonelada de tubérculo de pataca procesada se cuenta con 3,55 kg N por la adición de amoniaco en el proceso más 3,15 kg N por el contenido natural del tubérculo, por lo que las vinazas cuentan con un contenido en nitrógeno de 0,70 % (p/p). Si la urea (46%), por ejemplo, tiene un precio para el agricultor de 0,4195 €/kg (JCyL, 2013), el precio del nitrógeno se puede establecer en 0,91 €/kg N, por lo que, solamente en función de su contenido en nitrógeno las vinazas alcanzarían un precio de 6,4 €/t. Esto supondría para la planta de bioetanol de 30.000 m3/año unos ingresos de 1,71 M€/año (considerando un 25% de pérdidas). Considerando el contenido en potasio (K2O), por cada tonelada de tubérculo de pataca procesado se obtienen 0,08 kg por la adición de fosfato potásico y 6,4 kg por el contenido natural de los tubérculos. Esto corresponde a un 0,68% de K2O (p/p) en las vinazas. Considerando un precio del cloruro potásico (60%) de 0,391 €/kg (JCyL, 2013), el precio de esta UF es de 0,652 €/kg, por lo que el precio de las vinazas en función de su contenido en potasio podría establecerse en 4,4 €/t. En la misma línea que con el nitrógeno, esto supondría unos ingresos anuales a la planta de 1,18 M€ (considerando un 25% de pérdidas). Al considerar el valor mínimo de todos los posibles fertilizantes mostrados en la lista de precios pagados por los agricultores (JCyL, 2013) para adoptar una actitud conservadora, el valor económico de la vinaza en función de la composición de sus elementos principales para su uso como fertilizante se reduce a 12,89 €/t (Tabla 4.1‐V). Tabla 4.1‐V. Estimación del valor económico de las vinazas resultantes de la producción de bioetanol a partir de pataca según el precio medio por Unidad de Fertilización (UF) recopilados en los precios pagados por los agricultores en Marzo de 2013 en Castilla y León. UF N P2O5 K2O Contenido en Precio medio Precio vinazas kg por UF vinaza (€/t) UF/kg vinazas
(€/kg UF) 0,0070 0,0019 0,0068 TOTAL 0,912 1,089 0,652 6,421 2,046 4,425 12,892 197
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Comparando el ahorro calculado por el uso de las vinazas como fertilizante (0,115 €/l) con los ingresos obtenidos en una planta de bioetanol de cereales, donde el subproducto son los DDGS (Dried Distillers Grains with Solubles – Granos de Destilación con Solubles) que poseen una alta concentración de fibra y proteína para ser vendidos en alimentación animal, la diferencia es elevada. Así, según el PER 2011‐2020 (MITYC e IDAE, 2011) una planta de etanol de cereales obtiene unos ingresos por la venta del DDGS de 0,2568 €/l de bioetanol producido. Esto se debe al mayor valor añadido de los productos forrajeros sobre los abonos, por lo que se podría valorar económicamente las vinazas procedentes del procesado de bioetanol de tubérculos de pataca como producto forrajero para mejorar del balance económico de la planta. Kays y Nottingham (2008) ya apuntaron que es importante el estudio de la viabilidad del uso de los residuos generados en el proceso como producto para alimentación animal, pues representa un punto clave en la viabilidad económica del uso de la pataca como cultivo energético. 4.1.6.5. Coste final de la producción de bioetanol Como resultado del ahorro por el uso de las vinazas como fertilizante (0,115 €/l), el coste del bioetanol se reduciría a 0,531 €/l. Comparando este resultado con el coste de producción de bioetanol de cereales estimado en el PER 2011‐2020 (MITYC e IDAE, 2011), incluyendo la venta por el DDGS (0,555 €/l) el bioetanol de pataca resultaría en este caso ligeramente competitivo, con un coste de un 4,4% menos. La diferencia de costes de producción entre el bioetanol de estas dos materias primas no se encuentra solamente en los ingresos por la venta de los subproductos, sino en el coste de la materia prima. Considerando que se requieren 3,45 kg de grano de trigo para obtener 1 litro de etanol, el balance de costes que realiza el PER (MITYC e IDAE, 2011) considera un coste de la materia prima (trigo por ejemplo) de 0,11 €/kg (0,395 €/l de etanol). El precio medio que recibió el agricultor por grano de trigo en CyL en el periodo 09/2012 – 07/2013 (JCyL, 2013) fue de 0,242 €/kg, un 55,4% más del estimado en el PER 2011‐2020. Incluyendo este último coste de la materia prima en el balance del PER 2011‐2020, el coste de producción del bioetanol resultaría en 0,995 €/l, un 46,6% más que el estimado en el balance original. En este caso, queda claro que la pataca sí que resulta competitiva frente al trigo como materia prima para la producción de bioetanol. Añadiendo un 15% de beneficio industrial por la venta del bioetanol de pataca el precio final de venta resultaría en 0,610 €/l. 4.1.7. Beneficios fiscales de la producción de bioetanol de tubérculos de pataca En esta Tesis se han estimado los ingresos para el Estado vía cotizaciones a la SS empresarial y de los trabajadores, impuestos sobre el valor añadido de los productos o materiales consumidos en las fases agrícola y logística del cultivo de pataca que suministra materia prima a una planta de bioetanol de 30.000 m3/año e impuesto sobre sociedades de la empresa agroindustrial. Para ser considerados realmente beneficios, estos ingresos deben compararse con un escenario de referencia. En este caso en el escenario base no existen ingresos fiscales ni empleo ya que el cultivo se implanta sobre superficie en barbecho (que como se ha comentado tiene asociada sólo 198
DISCUSIÓN opcionalmente alguna labor agrícola de mantenimiento) y se asume que es mano de obra de nueva contratación (en situación de paro laboral). 4.1.7.1. Empleo generado mediante una planta de producción de 30.000 m3/año de bioetanol en base al cultivo de pataca Según las estimaciones de capacidades de trabajo de cada operación para el cultivo de pataca y transporte de la biomasa producida (tubérculos y biomasa aérea), se requieren 15,15 h/ha de trabajo de un tractorista, 3,31 h/ha de un transportista y 14,86 h/ha de un peón (ver punto 3.1.5.1). Considerando una productividad en tubérculos de 67,9 tmf/ha, con el rendimiento de la transformación a etanol mencionada anteriormente (12,5 kg mf/l etanol) se producirían por hectárea 5.433 l de etanol. Para una planta de producción de 30.000 m3 de bioetanol al año, se requerirían por tanto 5.522 ha/año de cultivo de pataca, lo que implicaría la generación de empleo directo equivalente a 23.001 jornales al año considerando una jornada de 8 h/día (Tabla 4.1‐VI). Tabla 4.1‐VI. Empleo directo generado con la puesta en producción de 5.522 ha de cultivo de pataca para el suministro de biomasa a una planta de bioetanol de 30.000 m3/año. Trabajador h/ha h/año Jornales/año
Tractorista Transportista Peón TOTAL 15,15 3,31 14,86 32,64 83.658 18.278 82.057 183.993 10.458 2.285 10.258 23.001 Según el informe elaborado por Torres y Carrera (2011), la actividad de la producción de biocarburantes en España, generó en 2010, 964 empleos directos y 988 indirectos. Según APPA (2012), los empleos directos de la producción de biocarburantes en 2010 alcanzaron 3.153 puestos de trabajo, reduciéndose en 2011 a 2.337 (Tabla 4.1‐VII). Considerando una jornada de 8 h/día y un periodo laboral de 222 días/año, un empleo a tiempo completo cubriría 1.776 h/año, por lo que el trabajo asociado al cultivo y logística de las 5.522 ha necesarias para abastecer a la planta de 30.000 m3/año de etanol generarían 103 puestos directos. Otros estudios analizan la generación de empleo directo e indirecto de la producción de biocarburantes en España mediante diferentes metodologías (análisis input‐output, modelo de equilibro general) pero ninguno establece el desglose en las diferentes actividades de dicha producción para realizar una comparativa (Cansino et al., 2013; Moreno y López, 2008). A escala internacional, Bullard et al., (2003) analizaron los impactos económicos de la implantación de una planta de bioetanol en el Reino Unido. Según éste, en la fase de producción de la materia prima se generan 5x10‐6 empleos/l etanol producido en el caso de emplear cereales y 4x10‐6 empleos/l etanol a partir de remolacha. El resultado equivalente para el etanol de pataca según las estimaciones de esta Tesis sería de 3,4 x10‐6 empleos/l etanol. Como establece el estudio de GRFA (2012), desde un punto de vista macroeconómico, el impacto de la producción de biocarburantes es mayor si la producción de materia prima no desplaza a otras actividades agrícolas (GRFA, 2012) como es el caso que se plantea en esta Tesis. 199
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Por todo lo anterior, queda claro que la producción de biocarburantes a partir de materia prima nacional es una oportunidad para la generación de empleo, especialmente en un país donde el 33,6% de su territorio son tierras de cultivo (MAGRAMA, 2012) y donde en 2012 se contabilizaron de media, según la encuesta de población activa del Instituto Nacional de Estadística, 278.900 parados en el sector agrícola (esta cifra es en realidad superior al no contabilizar las personas con situación de paro durante más de un año). Según APPA (2012), la bioenergía (biomasa más biocarburantes) es el sector de las energías renovables que mayor puestos de trabajo ha generado en el periodo 2005‐2011 (Tabla 4.1‐VII). Tabla 4.1‐VII. Desglose del empleo directo del sector de las energías renovables por tecnologías en el periodo 2005‐2011. Fuente: APPA (2012). Tecnología Biocarburantes Biomasa Eólica Geotérmica Alta Entalpía Geotérmica Baja Entalpía
Minihidráulica Marina Minieólica Solar fotovoltaica Solar termoeléctrica Solar térmica TOTAL 2005 3.179 17.583 18.562 42 13 934 30 449 5.547 ‐ ‐ 46.339 2006 3.246 19.416 19.698 61 14 1.023 49 445 5.778 57 299 50.086 Empleos directos 2007 2008 2009 3.487 3.598 3.767 20.457 21.238 21.620 20.781 22.970 20.092 76 99 152 24 44 77 1.028 1.101 1.110 56 62 76 501 530 542 6.414 25.063 10.889 398 761 978 590 1.403 1.131 53.812 76.869 60.434 2010 3.153 20.122 17.898 155 100 1.094 85 555 9.952 1.810 946 55.870 2011 2.337 20.891 15.813 151 91 1.056 102 539 10.013 2.434 766 54.193 4.1.7.2. Impactos económicos para el Estado por el cultivo de pataca para la producción de bioetanol Como se expuso en el punto 3.1.5, el cultivo de pataca sobre tierras de barbecho en base a mano de obra en situación de paro laboral para la producción de bioetanol supondría unos ingresos al estado de 534,6 €/ha y unos costes evitados por prestaciones de desempleo de 22,2 €/ha (Tabla 4.1‐VIII), obteniendo un efecto económico total de esta actividad de 556,8 €/ha. Este impacto incluye los impuestos a la Seguridad Social de los trabajadores (desagregado en los impuestos personales que cada trabajador aporta más los impuestos por la cotización empresarial del trabajador), los impuestos sobre los productos consumidos como materia prima en el proceso de producción (fertilizantes, fitosanitarios y combustible), el impuesto sobre sociedades de la empresa agroindustrial y el coste evitado de la prestación por desempleo de los trabajadores asociados al cultivo y logística de la superficie de pataca. Expresado en litros de bioetanol producido, el impacto total sobre las arcas del Estado equivale a 10,25 c€/l de bioetanol. No se incluyeron otros impactos económicos como los asociados al consumo del agua de riego. 200
DISCUSIÓN Tabla 4.1‐VIII. Ingresos y costes evitados por el cultivo de pataca para la producción de bioetanol Recaudación Concepto €/ha∙año €/l Empresarial 39,8 0,0073 Personal 17,3 0,0032 Recaudación impositiva (€/ha) materia prima 261,1 0,0481 Recaudación impositiva impuesto sociedades 216,4 0,0398 Recaudación impositiva (€/ha) Prestación por desempleo* TOTAL 22,2 0,0041 556,8 0,1025 *Costes evitados Considerando las 5.522 ha de pataca necesarias para abastecer a la planta de 30.000 m3/año de bioetanol, el impacto ascendería a más de 2,95 M€/año de ingresos en base a impuestos y 122.712 €/año de ahorro por prestaciones por desempleo. No se han encontrado otros estudios que analicen los beneficios fiscales directos de la producción de bioetanol a partir de materia prima nacional en España. Bullard et al., (2003), sí estimaron el impacto sobre la Tesorería del Gobierno británico por la implantación de una planta de 100.000 t/año de bioetanol a partir de diferentes materias primas (trigo y remolacha azucarera). Concretamente estimaron unos ahorros por prestaciones de desempleo en la producción agrícola de la materia prima, logística, proceso industrial del bioetanol y empleos indirectos en otros sectores de 0,043 £/l bioetanol producido (≈0,051 €/l). Obviamente este ahorro es mayor al estimado en esta Tesis pues incluye las prestaciones de todos los empleos generados en la propia planta de producción de bioetanol y otros empleos indirectos, estimación que quedaba fuera del alcance de esta Tesis. Además según Bullard et al., (2003) se generarían impuestos indirectos en otros sectores de actividad, estimados en 0,02 £/l (≈0,024 €/l), generando un impacto total sobre la hacienda del Estado de 0,063 £/l (≈0,074 €/l). Por otro lado estos autores estimaron la cuantía de la exención de impuestos necesaria para igualar el precio de venta del bioetanol con el de la gasolina, 0,24 £/l (≈ 0,28 €/l), por lo que el impacto final para el Estado, considerando esta subvención, sería de +0,063 – 0,24 £/l = ‐0,18 £/l (≈0,214 €/l). En el caso planteado en esta Tesis, no se trata de cuantificar la subvención necesaria para hacer económicamente competitivo al bioetanol con respecto a la gasolina, sino estimar los impactos económicos directos de favorecer la producción de bioetanol a partir de materia prima nacional. En una situación en la que realmente se quiera apoyar a la producción de energías renovables y a la autosuficiencia energética, se podría emplear los ingresos al Estado estimados en esta Tesis como reinversión de los beneficios recaudados al bioetanol producido, de manera que la situación de la Hacienda Pública no se vería afectada mientras que la producción de bioetanol a partir de pataca resultaría, en sus primeros pasos, una actividad agroindustrial rentable y beneficiosa para el sector agrícola. 201
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO 4.2. Localización óptima de la planta de bioetanol 4.2.1. Selección de candidatos Como ya se ha comentado, la determinación de la localización óptima de la planta de bioetanol parte de un enfoque discreto de análisis del territorio, considerando previamente puntos candidatos para la localización de la planta. Los puntos candidatos son las intersecciones de las vías de comunicación principales (se excluyen la intersección de carreteras que no podrían absorber el tráfico asociado al suministro de biomasa a la planta como las carreteras de tercer orden, carreteras privadas, pistas y travesías). Este tipo de análisis donde se aborda la localización óptima de una planta de bioenergía como un estudio discreto del territorio a partir de la intersección de la red de comunicaciones ha sido llevado a cabo por diferentes autores (Haddad y Anderson, 2008; Dong, 2008). El análisis de redes puede considerar no sólo la red de transporte, sino también puede basarse en el análisis de la red de transporte de electricidad para la localización de una planta de agroelectricidad (Voivontas et al., 2001). En cambio, otros estudios como el de Perpiñá et al., (2009) no consideran las intersecciones de la red (vías de comunicación) como puntos candidatos a la localización óptima de la planta (en este caso de producción eléctrica a partir de biomasa residual), sino que consideran los centroides de una cuadrícula de 1 km2 que divide la zona de estudio. De esta forma se torna de un análisis continuo del territorio (grid) a uno discreto (puntos o centroides). Esta es una opción posible en el caso de tener un área de estudio pequeña, para que el proceso de localización‐asignación sea viable en cuanto a número de operaciones, y en el caso de que se cuente con una red de comunicaciones densa, de manera que el punto potencialmente elegido no se encuentre aislado de las vías de comunicación. La misma estrategia sigue De la Paz (2012) en la comarca del Bierzo (León) para analizar la localización óptima de una central de producción eléctrica a partir de biomasa residual forestal, empleando los centroides de una cuadrícula de 100 x 100 m como puntos candidatos. Los puntos candidatos deben cumplir una serie de criterios establecidos por los requerimientos técnicos de la planta de producción de etanol. El estudio de Sánchez et al., (2012) sirvió de punto de partida para la metodología desarrollada en esta Tesis, pues a pesar de tratarse de una materia prima diferente (chumbera), los requerimientos técnicos para la ubicación de las plantas de etanol se consideran similares. En dicho estudio se analizó la localización óptima de un número de plantas de bioetanol, en función de dos categorías según su capacidad de producción, sin establecer limitaciones de distancia de transporte. Para ello se realizó un primer análisis de exclusión para seleccionar los candidatos que cumplían con una serie de restricciones consideradas (Espacios Naturales Protegidos, zonas urbanas y pendiente del terreno) y un posterior análisis Multi‐Criterio para evaluar el peso de diferentes requerimientos técnicos de la planta (disponibilidad de biomasa en los alrededores, disponibilidad de biomasa en un radio de 25 km, distancia a un suministro eléctrico, distancia a fuentes de recurso hídrico y distancia a líneas o estaciones de ferrocarril). De esta manera se ponderaron los factores que influyen en la localización de las plantas según un Análisis Analítico Jerárquico (AAJ). Las plantas con mayor puntuación según el AAJ serían las localizaciones óptimas según esta metodología. 202
DISCUSIÓN En cambio, en esta Tesis se optó por un análisis booleano (1 ó 0) o de exclusión, de manera que se preseleccionan los puntos candidatos a la localización de la planta que cumplen, o no, con cada uno de los criterios considerados según los requerimientos técnicos establecidos. Una vez que se seleccionan dichos candidatos aptos para la ubicación de la planta, la localización óptima será aquella que abarque mayor cantidad de biomasa en el límite de impedancia establecido (distancia de transporte). Así, el objetivo es obtener una única localización, que minimice la distancia de transporte y maximice la cantidad de materia prima dentro del límite de distancia establecido. Por ello en este trabajo no tiene cabida una Evaluación‐Multicriterio para ponderar múltiples requerimientos pues los que determinarán la localización óptima de la planta son la disponibilidad de biomasa y la distancia de transporte. Son varios los criterios que pueden considerarse deben cumplir los candidatos a la localización de la planta en el análisis de exclusión realizado. Éstos se comentan a continuación: La zona de amortiguación a las zonas urbanas o residenciales, establecida en 1 km, fue también considerada por Dong (2008) con la finalidad de evitar molestias por ruidos, olores o tráfico. La restricción de la distancia mínima de 100 m a un curso de agua, considerada también por De la Paz (2012), busca evitar impactos sobre los ecosistemas de ribera y cumplir con la denominada ‘zona de policía’ de los cursos fluviales, donde la legislación no permite la actividad industrial. Asimismo se establece la distancia máxima de 3 km a una fuente de recurso hídrico para el suministro de agua de proceso (lavado de tubérculos, hidrólisis, dependencias, etc.) a pesar de que las necesidades serán mínimas teniendo en cuenta que el contenido en humedad de los tubérculos es del 80%. Así como la actividad agrícola puede estar permitida en los Espacios Naturales Protegidos (ver punto 4.1.4.4), la implantación de una nueva actividad industrial es de difícil autorización, por lo que se eliminó como punto candidato aquel ubicado dentro de los límites de cualquier figura de protección (al igual que otros autores, De la Paz, 2012; Dong, 2008). Además se consideró una distancia mínima de 100 m a modo de zona de amortiguación. La cercanía a una conexión a la red eléctrica es un criterio esencial para las plantas de agroelectricidad y en menor medida para las plantas de producción de bioetanol, ya que tanto para el proceso como para las dependencias de la instalación se requiere de energía eléctrica accesible. Como establece la guía publicada por el USDA (2006), la disponibilidad de energía puede representar el segundo mayor coste de producción en las plantas de producción de bioetanol, a pesar de haber mejorado los consumos energéticos durante la última década. Mientras que otros autores (De la Paz, 2012) establecieron 1 km como distancia máxima a las subestaciones o 500 m a las líneas de alta tensión (en este caso la distancia es menor al requerir un transformador de tensión que conlleva mayor coste), la distancia máxima considerada en esta Tesis, tanto a subestaciones eléctricas como a las líneas de media tensión se estableció en 5 km. Al contar con la biomasa aérea para el calor de proceso se puede asumir mayores costes en la conexión a la red para completar las necesidades energéticas. Otros autores (Dong, 2008) consideraron distancias a la fuente de electricidad superiores (de 2 a 10 km). El último criterio considerado en el análisis de exclusión de candidatos a la localización de la planta de bioetanol es la distancia a las estaciones de ferrocarril. Este es un medio de transporte óptimo para el traslado del bioetanol a grandes distancias y ha sido considerado por otros autores en 203
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO estudios similares (Osleeb y Ratick, 2010; Lambert et al., 2008; Stewart y Lambert, 2011). Mientras otros autores consideran de 32 a 48,5 km de distancia a las estaciones de ferrocarril (Haddad y Anderson, 2008) en esta Tesis se consideró una distancia máxima de 15 km, si bien una vez cargado el bioetanol en camiones para transportarlo hasta la estación, la influencia de la distancia sobre el coste económico se reduce, aunque no así en el coste energético. Otros factores que no se han considerado en el presente trabajo pero también podrían evaluarse como requerimientos influyentes en la localización de la planta de bioetanol son la localización de ríos navegables, exenciones fiscales en determinadas regiones, la prohibición del MTBE (Lambert et al., 2008), la pendiente y distancia a aeropuertos (Dong, 2008), o la localización de plantas preexistentes que compitan por el recurso, aunque este último no supone un problema en lo planteado en esta Tesis al considerar como superficie potencial exclusivamente las tierras en barbecho. Otro posible parámetro a tener en cuenta en la selección de los candidatos a la localización de la planta de bioetanol podría ser la cercanía a las refinerías de petróleo, donde se mezclaría el bioetanol producido con la gasolina, con el fin de reducir los costes de transporte y distribución del producto acabado. Como puede apreciarse en la Figura 4.2‐1 ninguna de las refinerías en España se localiza en la CH Duero, por lo que no se consideró este criterio. Consecuentemente, la consideración en el análisis de los candidatos de la cercanía a estaciones de ferrocarril que facilite la comercialización del bioetanol adopta mayor importancia. Figura 4.2‐1. Localización de las refinerías de petróleo en España y su capacidad de refino en barriles por día (BPD). Fuente: AOP, 2010. Mediante este análisis de selección de candidatos, el número se reduce en un 90,5% pasando de 4.457 intersecciones de carreteras a 421 candidatos a la localización de la planta. Esta reducción de 204
DISCUSIÓN candidatos es menor al obtenido por Dong (2008), quien redujo el número de candidatos en un 99,1%, pasando de 9.760 intersecciones a 87 candidatos finales. 4.2.2. Valores límite de rendimiento del cultivo y distancia de transporte Como ya se ha comentado en el punto 4.1.6.5., en las condiciones analizadas de rendimientos de tubérculos de 67,9 t mf/ha y una distancia de transporte hasta la planta de 25 km, el bioetanol producido a partir del cultivo de pataca tiene un coste de producción más competitivo (0,610 €/l) que el producido a partir de trigo (0,995 €/l) y otros cereales (considerando el precio actual de los cereales en Castilla y León). Además, es inferior al precio de venta en el mercado internacional (0,6635 €/l) haciendo de ésta una actividad agroiundustrial económicamente viable. Por tanto, el precio al que la planta de bioetanol estaría dispuesta a vender su producto es dependiente, entre otros factores, del rendimiento del cultivo obtenido y de la distancia de transporte. Existen así valores límite de estos parámetros que aumenten el precio de venta del bioetanol por encima del precio en el mercado, en cuyo caso la planta de bioetanol no sería económicamente viable. Por ello se calcularon los valores límite de rendimiento de cultivo y distancia de transporte que incrementan el coste de producción por encima del precio de venta en el mercado. Consecuentemente, en el análisis de la localización óptima de la planta de bioetanol se eliminó la superficie de cultivo potencial de pataca que supera estos límites. La distancia de transporte máxima, o límite de impedancia, que influye en la disponibilidad de biomasa alrededor de la planta de bioetanol, está a su vez determinada por la productividad del cultivo. A mayor rendimiento del cultivo se pueden asumir mayores costes de transporte por unidad de superficie, y por tanto aumentar la distancia de transporte. Pero esto a su vez incrementa los costes logísticos al tener que transportar mayor cantidad de biomasa a mayor distancia (mayores costes de utilización de la maquinaria, combustible, lubricantes). Paralelamente, mayor cantidad de biomasa transportada conlleva un mayor uso de la maquinaria y por tanto una mayor amortización de la misma, lo que reduciría los costes de posesión asociados (Tabla 3.1‐XXIV de Resultados). Además, al aumentar la cantidad de biomasa a transportar, el coste de mano de obra se incrementa, y a su vez aumentan los ingresos al Estado por mayores impuestos sobre la cotización de los trabajadores y los materiales consumidos en el proceso. Finalmente, si se aumenta la distancia de transporte, se requiere mayor tiempo para el traslado de la biomasa, tiempo limitado a su vez por las necesidades diarias de materia prima de la planta. Esto puede conllevar a que aumente el número de maquinaria necesario para el suministro de la biomasa, lo que determinaría el uso anual de la maquinaria y consecuentemente su amortización. En la hoja de cálculo elaborada en el presente trabajo para la estimación de los costes de cultivo y logística de suministro, todas estas relaciones de costes están vinculadas entre sí, de manera que se pudo hacer un análisis de sensibilidad modificando la distancia de transporte para comprobar cómo varía el coste de la biomasa a pie de planta. A los costes de la biomasa a pie de planta se le añaden los costes asociados a la transformación a etanol, estructurales de la planta, logística del bioetanol y ahorro por el uso de las vinazas y el beneficio empresarial, para compararlo con el precio de venta en el mercado internacional. Fijando dichos costes y variando la distancia de transporte, se estimó la distancia máxima para que el bioetanol resulte rentable en base al precio de mercado. 205
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Como resultado se obtuvo que a una distancia de 25 km desde las zonas de almacenamiento municipal de la biomasa hasta la planta, el rendimiento mínimo del cultivo para que el precio de venta de la planta de bioetanol sea igual o inferior al precio en el mercado es de 60,1 t mf/ha (12,0 t ms/ha). Así, toda la superficie apta para el cultivo de pataca con un rendimiento inferior a 60,1 t mf/ha se eliminó como superficie de cultivo para el suministro a la planta. Suponiendo el caso que no se pudiera revalorizar las vinazas como abono y por tanto no contar con el ahorro de costes estimado en el apartado 3.1.4.4., el precio de venta del bioetanol de la planta analizada sería de 74,26 c€/l, superando el precio en el mercado internacional. En tal caso, si se reinvirtieran los beneficios fiscales directos que el Estado recaudaría con la puesta en marcha de la planta de bioetanol propuesta en esta Tesis, dicha actividad agroindustrial resultaría económicamente viable sin menoscabo de las arcas del Estado. De hecho, al no contabilizar otros efectos directos (impuestos sobre consumo de agua de riego) ni los efectos indirectos de la actividad sobre otros sectores, el balance para el Estado seguiría siendo positivo a pesar de esta ayuda. Mediante la Ley 2/2012 de de Presupuestos Generales del Estado (art. 50.1), se eliminó la tasa 0 del Impuesto Especial de Hidrocarburos (IEH) para los biocarburantes a partir del 1 de enero de 2013. De esta manera el bioetanol tributa (al igual que la gasolina) 0,40069 €/l en el tipo general y 0,024 €/l en el tipo especial. La mencionada tasa 0 del IEH se ha eliminado independientemente del origen de producción del biocarburante. Por otro lado, y como se ha cuantificado en el punto 3.1.5., la producción de bioetanol a partir del cultivo de pataca en tierras de barbecho generaría unos impactos económicos directos sobre las arcas del Estado equivalente a 0,1025 € por litro de bioetanol producido. Estos beneficios fiscales representan el 24,1% del mencionado IEH. 4.2.3. Ubicación‐asignación de la planta de producción de bioetanol Tras la aplicación de las restricciones agro‐climáticas y por rendimiento mínimo de cultivo (60,1 t mf/ha) sobre el total de barbecho en regadío de la CH Duero (55.427 ha), la superficie potencial de cultivo de pataca apta para suministrar a la planta de bioetanol resulta en 48.581 ha. Los centroides de los polígonos de la superficie potencial de pataca por municipio suponen los llamados puntos de demanda del análisis de ubicación‐asignación, mientras que los puntos candidatos representan las localizaciones posibles de la planta (instalación). El proceso ubicación‐
asignación analiza los candidatos (instalaciones) que suministren a los puntos de demanda (zonas de producción) de la manera más eficiente. Existen diferentes tipos de análisis de ubicación‐asignación dentro de los SIG: minimizar impedancia, maximizar cobertura, minimizar instalaciones, maximizar asistencia, maximizar cuota de mercado y cuota de mercado objetivo. En la problemática que aborda esta Tesis, en la que se busca la localización óptima de la planta de bioetanol considerando un límite de impedancia (distancia máxima por carretera), varios de estos análisis serían válidos, pues todos los puntos de demanda son asignados a un mismo candidato. El análisis más adecuado de los mencionados sería concretamente el tipo ‘maximizar asistencia’, pues éste asigna el peso de demanda del punto, al candidato más cercano según la llamada ‘transformación de impedancia’. Esta transformación de impedancia responde a una ecuación para transformar el coste de transporte a través de la red entre la instalación y el punto de demanda. En 206
DISCUSIÓN este caso, el coste de transporte a través de la red determina la cantidad de demanda de cada punto asignado a la instalación. La situación a la que se enfrenta esta Tesis respondería a la cantidad de biomasa producida en un municipio asignada a la planta, o visto de otra forma, cantidad de superficie agrícola destinada al cultivo de pataca según la distancia a la planta. En el software utilizado en esta Tesis, ArcGIS 10 (ESRI®), sólo se dispone de tres posibilidades para la aplicación de esta transformación de impedancia o coste de transporte: ‐
Lineal. El coste de transporte responde a una ecuación lineal de la distancia de la forma: o
‐
Potencial. El coste de transporte a través de la red sigue una ecuación de potencia del tipo: o
‐
Coste= a*Distancia Coste = Distanciaa Exponencial. El coste de transporte sigue una ecuación exponencial del tipo: o
Coste = e Distancia*a donde a denota el parámetro a establecer por el usuario y Distancia corresponde al valor de impedancia (km, minutos, etc.). En el caso que se plantea en esta Tesis, la transformación de impedancia (cantidad de demanda asignada a la instalación) responde al patrón de cultivo alrededor de la agroindustria elaborado en el punto 3.1.3. En él, la cantidad de demanda asignada a la instalación (cantidad de superficie destinada al cultivo de pataca) responde a una ecuación logística del tipo Coste = [a/(1 + eb+cDistancia)] + d, donde a, b, c y d son los parámetros estimados mediante el ajuste por minimización de la suma cuadrática, y Distancia es la distancia en km desde las zonas de cultivo hasta la planta. Esta transformación de impedancia se podría programar en el software para que la asignación de los puntos de producción de biomasa de pataca a la planta se realice en un sólo paso. El objetivo de esta Tesis no es elaborar una herramienta informática que resuelva este problema, por lo que se optó por hacerlo en dos pasos. Primero se calculó el punto que minimiza la distancia de transporte hasta la planta abarcando la mayor cantidad de demanda (biomasa) posible mediante el análisis ‘maximizar cobertura’. Para ello se estableció el límite de impedancia (distancia) de 25 km. Posteriormente se calculó la distancia de transporte desde cada punto de demanda o centroide (centro municipal de almacenamiento de biomasa de pataca) hasta la localización óptima estimada en el análisis anterior mediante la herramienta ‘Closest Facility’. Una vez calculada la distancia desde cada punto de demanda hasta la planta se aplicó el patrón de distribución del cultivo en base a la ecuación logística del patrón del cultivo (ecuación 3.1.3 –(i)). La localización óptima obtenida mediante este análisis se encuentra en el municipio leonés del Burgo Ranero, en la intersección de la Autovía A‐231 y la carretera CV‐233. Este punto cuenta con una disponibilidad de biomasa de tubérculos de pataca en los 24 municipios situados en el radio de influencia de 25 km de 375.665 t mf/año, superando las 375.000 t mf/año que requiere la planta de 30.000 m3/año de bioetanol. Esta biomasa se produce según el rendimiento de cultivo estimado mediante el modelo de producción en base al agua neta disponible del escenario DUmnGeneral en las 9.344 ha de barbecho en regadío aptas para el cultivo de pataca. 207
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO Además, este punto cuenta con la estación de tren del Burgo Ranero a una distancia de 2,4 km; una línea eléctrica de media tensión a 1 km con la subestación más cercana a 7,3 km; los núcleos urbanos más cercanos son Las Grañeras y El Burgo Ranero a 1,03 y 1,4 km, respectivamente; se encuentra a menos de 1 km del Arroyo del Vallejo de Pedrosa, Arroyo del Valle de Espejosa y Arroyo del Valle Abajo y del Arroyo del Valdegorrón a 2,6 km (todos afluentes del Río Cea que se encuentra a 14,9 km). Los ENP más cercanos son las ZEPAS de Otero‐Campos y Otero‐Cea a 10 km. 208
5. CONCLUSIONES CONCLUSIONES A partir de los resultados obtenidos en el presente trabajo se han obtenido las siguientes conclusiones: 1. En zonas entre las latitudes 40,22º N y 43,13º N, el rendimiento en tubérculos del cultivo de variedades tardías de pataca puede estimarse mediante la función de producción Rendimiento (tms∙ha‐1∙año‐1) = [0,463952 + 0,302227*Ln(Agua/770,2) + 0,702536*(Rad/1.403)] * 16,1, donde Agua representa la cantidad de agua disponible para el cultivo (precipitación efectiva más dosis de riego neto) en mm y Rad representa la radiación global acumulada en kWh/m2 en el periodo emergencia – senescencia. 2. Existen, según el Sistema de Información de Ocupación del Suelo (SIOSE), 561.026 ha de superficie arable de regadío en la Cuenca Hidrográfica del Duero. De ellas, el 94,8% son aptas para el cultivo de variedades tardías de pataca en base a la aplicación de restricciones climáticas, edafológicas, topográficas y logísticas. La superficie de barbecho en regadío apta y disponible para el cultivo de pataca sin distorsionar el mercado de productos alimentarios en la CH Duero suma 53.360 ha. 3. La productividad de tubérculos de variedades tardías de pataca estimada en la superficie arable en regadío de la CH Duero, según el modelo de producción del punto 1, tiene un valor medio de 70,3 t mf/ha (80%H), con un máximo de 86,6 t mf/ha y un mínimo de 49,2 t mf/ha. La zona de estudio cuenta, para la estimación del rendimiento, con una precipitación efectiva en el periodo del ciclo de cultivo entre 50 y 100 mm, una dotación máxima neta de agua para riego de cultivos no específicos entre 1.588 m3/ha y 4.887 m3/ha y una integral de radiación global en el periodo emergencia – senescencia de variedades tardías de pataca entre 850 y 1.250 kWh/m2. 4. El cultivo de pataca en toda la superficie de barbecho de regadío de la CH Duero, tiene una producción potencial de tubérculos, según el modelo de producción elaborado, de 3,8 Mt mf/año con el 80 % de humedad (761.156 t ms/año). Considerando un rendimiento en la transformación de 12,5 kg mf por cada litro de etanol, de esta producción potencial se podría obtener 304.462 m3 de bioetanol al año, lo que representa el 38,6% de los objetivos de consumo de bioetanol en España para el 2020 según el Plan de Energías Renovables 2011‐
2020. 5. La distribución de la superficie de producción de un cultivo alrededor de la agroindustria de procesamiento se puede modelizar mediante la ecuación logística Y = [0,4651 / (1 + e‐9,78 + 0,5453∙X
)] + 0,2024 donde Y es el grado de ocupación del cultivo respecto la superficie disponible y X es la distancia por carretera desde el punto de almacenamiento de la materia prima hasta la planta. 6. El coste de cultivo de pataca para la producción de tubérculos en Castilla y León oscila entre 1.793 €∙ha‐1∙año‐1 y 2.003,4 €∙ha‐1∙año‐1 dependiendo del protocolo de cultivo seguido. El coste de suministro de la biomasa producida (biomasa aérea más tubérculos) a una planta situada a 25 km de distancia es de 321,2 €/ha. Así, el coste del tubérculo a pie de planta, considerando un rendimiento de 70 t mf/ha, alcanza los 32,7 €/t mf (80%H). Considerando un coste de transformación de 19,07 c€/l, unos costes estructurales de la planta de bioetanol de 2,99 c€/l, unos costes de transporte y distribución del bioetanol de 1,66 c€/l, un ahorro 211
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE UNA PLANTA DE BIOETANOL A PARTIR DE TUBÉRCULOS DE PATACA EN LA CUENCA DEL DUERO por la utilización de las vinazas como fertilizante equivalente a 11,5 c€/l y un margen de beneficio industrial del 15%, el coste de producción de bioetanol de una planta de 30.000 m3/año es de 61,03 c€/l. 7. El coste de producción del bioetanol referido en el punto anterior (61,03 c€/l) resulta ser un 8% menor que el precio de venta en el mercado internacional, que en la actualidad es de 66,35 c€/l, por lo que esta actividad agroindustrial resultaría económicamente viable. 8. La puesta en producción de 5.522 ha de barbecho para el cultivo de pataca para abastecer a la planta de producción de 30.000 m3/año y la logística de suministro de la biomasa producida, generaría un empleo equivalente a 23.001 jornales anuales (183.993 h de trabajo) de tractoristas, transportistas y peones agrícolas. El impacto económico directo (beneficios fiscales) sobre las arcas del Estado de esta actividad equivaldría al ingreso de 10,25 c€ por litro de etanol producido, incluyendo la cotización a la seguridad social de los trabajadores (0,32 c€/l) y de la empresa agroindustrial (0,73 c€/l), los impuestos sobre los productos empleados como materia prima (4,81 c€/l), el impuesto sobre sociedades (3,98 c€/l) y el ahorro por prestaciones de desempleo (0,41 c€/l) de la mano de obra contratada. 9. En la CH Duero, existen 421 localizaciones aptas para la implantación de una planta de producción de bioetanol según las restricciones técnicas basadas en distancias a fuentes de suministro eléctrico y de recursos hídricos, distancia a estaciones de ferrocarril y distancia a núcleos urbanos y Espacios Naturales Protegidos. La localización óptima de una planta de producción anual de 30.000 m3 de bioetanol se encuentra en el municipio leonés de El Burgo Ranero, donde la producción potencial de tubérculos de pataca en la superficie de barbecho situada en un radio de acción de 25 km es de 375.665 t mf/año. 212
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Localización óptima de una planta de bioetanol
a partir de tubérculos de pataca
(Helianthus tuberosus L.)
en la Cuenca del Duero
Javier Sánchez López
Departamento de Producción Vegetal: Botánica y Protección Vegetal
Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos