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bioDYM: Dynamic material flow analysis for biogenic carbon management and CDR strategy assessment

El artículo presenta bioDYM, un software de código abierto de análisis dinámico de flujos de materiales construido sobre el marco ODYM que permite la modelización flexible de sistemas de carbono biogénico y estrategias de CDR, demostrando su eficacia a través de un estudio de caso de paja de trigo alemana que destaca el impacto crítico de la estabilidad del carbono y la vida útil del producto en el rendimiento de la eliminación de carbono a largo plazo.

Autores originales: Johannes Roland Scholz, Albrecht Fritze, Lukas Hoppe, Vera Susanne Rotter

Publicado 2026-07-29

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CC BY 4.0

Autores originales: Johannes Roland Scholz, Albrecht Fritze, Lukas Hoppe, Vera Susanne Rotter

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina la Tierra como una cocina gigante y bulliciosa donde el carbono es el ingrediente principal. A veces, ese carbono se queda en el aire como el vapor que sube de una olla (la atmósfera), y otras veces se almacena en la despensa, el jardín o incluso en las paredes de la casa (el suelo, las plantas y los edificios). El problema es que demasiado "vapor" está subiendo, lo que hace que la cocina esté incómodamente caliente y provoca el cambio climático. Los científicos están tratando de averiguar cómo atrapar ese vapor y guardarlo de forma segura durante mucho tiempo. Esto se llama Eliminación de Dióxido de Carbono, o CDR (por sus siglas en inglés). Para hacer esto, necesitan rastrear cada una de las migas de carbono a medida que se mueven del aire hacia las plantas y luego hacia diferentes lugares de almacenamiento, como el suelo o los materiales de construcción. Es un poco como intentar seguir una gota específica de agua mientras se evapora, cae como lluvia, fluye por un río y es absorbida por una esponja, todo mientras la esponja se seca lentamente. El desafío es que estos lugares de almacenamiento no son todos iguales; algunas esponjas retienen el agua durante un siglo, mientras que otras dejan que el agua se escape en pocos años. Para resolver este rompecabezas, los investigadores necesitan una calculadora superinteligente que pueda rastrear estas partes móviles a lo largo de décadas, no solo de días.

Entra bioDYM, una nueva herramienta de software de código abierto creada por un equipo de la Technische Universität de Berlín. Piensa en bioDYM como un libro de contabilidad de alta tecnología y con capacidad de viajar en el tiempo para el carbono. Mientras que las herramientas anteriores eran demasiado simples para manejar escenarios complejos de viajes en el tiempo o demasiado complicadas (que requerían habilidades de programación experta) para ser usadas, bioDYM logra un equilibrio. Permite a los usuarios construir un modelo de cómo se mueve el carbono a través de un sistema utilizando una hoja de cálculo amigable o una aplicación web, sin necesidad de ser un programador de computadoras. El software está diseñado para simular cómo se comporta el carbono durante largos períodos, teniendo en cuenta que algunos carbonos se descomponen rápidamente (como una manzana podrida) mientras que otras formas, como el biochar o la madera en un edificio, pueden durar siglos. Incluso puede ejecutar miles de escenarios de "qué pasaría si" al mismo tiempo para ver qué tan incierto podría ser el futuro.

Para probar si su nueva herramienta funciona, los investigadores la utilizaron para simular una historia de un siglo (de 2025 a 2125) que involucraba paja de trigo en Alemania. Imaginaron una región de 1,000 kilómetros cuadrados y plantearon una pregunta sencilla: Si tomamos toda la paja de trigo cosechada allí, ¿cuál es la mejor manera de almacenar su carbono durante el mayor tiempo posible? Compararon tres caminos diferentes:

Incorporación Directa (DI): Arar la paja directamente en el suelo.
Pirólisis e Incorporación (P&I): Convertir la paja en biochar (una sustancia similar al carbón) mediante calor y luego ponerla en el suelo.
Material de Construcción (CM): Usar la paja para construir cosas como techos, aislamiento o vigas estructurales.

La simulación reveló algunos resultados sorprendentes. Para el año 2125, todo el sistema había eliminado una enorme cantidad de 8,817 Gg C (gigagramos de carbono) de la atmósfera. Sin embargo, dónde terminaba ese carbono dependía enteramente del método utilizado. El método de "Incorporación Directa" fue el menos efectivo para el almacenamiento a largo plazo; para 2125, solo había retenido 409 Gg C porque el carbono en el suelo se descompuso y regresó al aire relativamente rápido. En contraste, el método de "Pirólisis e Incorporación" fue una potencia, bloqueando 4,721 Gg C como biochar estable. El camino de "Material de Construcción" también funcionó bien, almacenando 3,687 Gg C en edificios durante décadas.

El estudio utilizó un motor "Monte Carlo", que es como lanzar los dados 5,000 veces para ver cómo diferentes incertidumbres (como qué tan rápido se pudre la paja o cuánto dura un techo) podrían cambiar el resultado. Los resultados mostraron que la estabilidad del carbono y la vida útil del producto eran los factores más importantes. Por ejemplo, aunque el camino del biochar comenzó con menos carbono entrando al suelo que el camino de la paja directa, terminó almacenando once veces más carbono después de 100 años porque el biochar es increíblemente estable y no se pudre fácilmente.

Los investigadores también probaron un escenario de "parada" donde cortaron el suministro de nueva paja para los caminos de biochar y construcción en el año 2075. Los resultados mostraron que el stock de biochar permaneció casi perfectamente estable, cayendo solo un 11% durante los siguientes 50 años, demostrando su durabilidad. Sin embargo, el stock de construcción colapsó, cayendo casi un 89% a medida que los edificios llegaban al final de sus vidas y eran quemados, devolviendo el carbono al aire. Esto sugiere que, si bien construir con paja es genial para retrasar la liberación de carbono, no es una solución permanente a menos que los edificios se mantengan para siempre.

En resumen, bioDYM demuestra que es posible modelar estos complejos sistemas circulares de carbono en una única herramienta flexible. El estudio sugiere que, para la eliminación de carbono a largo plazo, el tipo de almacenamiento importa mucho más que solo la cantidad de carbono que se introduce. Si bien la herramienta es poderosa, los autores señalan que estas son simulaciones basadas en datos y suposiciones actuales; los beneficios climáticos en el mundo real también tendrían que considerar costos y factores sociales, algo que esta herramienta no mide. Pero para rastrear el viaje del carbono a través del tiempo, bioDYM ofrece una forma clara, accesible y dinámica de ver qué estrategias podrían realmente mantener la cocina fresca durante el próximo siglo.

Resumen Técnico: bioDYM – Análisis de Flujo de Materiales Dinámico para la Gestión del Carbono Biogénico y la Evaluación de Estrategias de CDR

1. Planteamiento del Problema

La evaluación de las estrategias de Eliminación de Dióxido de Carbono (CDR, por sus siglas en inglés), particularmente aquellas que involucran carbono biogénico (p. ej., biomasa, biochar, carbono orgánico del suelo), requiere herramientas capaces de modelar sistemas circulares complejos durante horizontes temporales prolongados. Las herramientas de Análisis de Flujo de Materiales (MFA) existentes enfrentan limitaciones significativas:

Limitaciones Estáticas: Herramientas ampliamente utilizadas como STAN ofrecen interfaces gráficas pero carecen de capacidades robustas para modelar la dinámica de stocks temporales y los procesos de descomposición.
Barreras de Accesibilidad: Los marcos de trabajo flexibles basados en código como ODYM y flodym admiten el modelado dinámico y el seguimiento de múltiples elementos, pero requieren habilidades avanzadas de programación en Python, lo que limita su adopción entre profesionales no especialistas.
Brechas Funcionales: Las herramientas actuales generalmente carecen de soporte integrado para procesos biogénicos específicos, como la descomposición de primer orden (FOD) con cinética de multipool, el modelado de stocks dinámicos (DSM) con distribuciones de vida útil, y el manejo automatizado de flujos de materiales circulares sin desacoplamiento manual. Además, el análisis de escenarios integrado y la cuantificación de la incertidumbre suelen estar ausentes o requieren soluciones alternativas manuales.

En consecuencia, existe la necesidad de una herramienta de código abierto y accesible que combine capacidades de modelado dinámico con lógicas de procesos específicas para sistemas de carbono biogénico.

2. Metodología: El Marco de Trabajo bioDYM

Los autores presentan bioDYM (modelo de sistemas de materiales dinámicos biogénicos), un software basado en Python construido sobre el marco de trabajo ODYM. Está diseñado para reducir la barrera de entrada al MFA dinámico manteniendo capacidades de modelado avanzadas.

2.1 Arquitectura y Flujo de Trabajo

bioDYM opera mediante un flujo de trabajo de tres pasos:

Definición del Sistema (bioDYM-SD): Los usuarios definen el modelo a través de un libro de Microsoft Excel estructurado o una interfaz de usuario web basada en navegador. Esto separa los datos del motor de cálculo, requiriendo ninguna programación en Python para la configuración del sistema. La interfaz incluye secciones para la configuración del modelo, procesos/stocks, flujos, modelos avanzados (DSM/FOMP), gestión de escenarios/incertidumbre y referencias.
Ejecución del Modelo (Motor bioDYM): El motor carga la configuración y ejecuta un solucionador de sistemas modular. Este solucionador utiliza un algoritmo iterativo de punto fijo para procesar el sistema año tras año, asegurando la convergencia de los valores de flujo y stock dentro de tolerancias definidas. Esto permite la resolución de flujos de materiales circulares sin necesidad de un desacoplamiento manual.
Visualización (Dashboard bioDYM): Los resultados se visualizan a través de un Jupyter Notebook interactivo o un dashboard basado en el navegador (vía Voilà), que presenta diagramas de Sankey dinámicos, gráficos de evolución de stock/flujo e histogramas de Monte Carlo.

2.2 Lógicas de Proceso Clave

bioDYM introduce lógicas de proceso personalizadas para manejar las complejidades biogénicas:

Proceso de Mineralización de Primer Orden (FOMP): Implementa un modelo de descomposición de primer orden de multipool (Ecuación 1) para simular la descomposición de la materia orgánica. Distingue entre pools lábiles (rápidos) y recalcitrantes (lentos), permitiendo tasas de descomposición configurables ( $k_1, k_2$ ) y fracciones de pool ( $f_1$ ). Esto permite el modelado del carbono orgánico del suelo (SOC) y la estabilidad del biochar en escalas de tiempo centenarias.
Modelado de Stocks Dinámicos (DSM): Extiende el seguimiento estándar de cohortes de edad para incluir la conservación de elementos (p. ej., contenido de agua, materia seca, carbono total). Soporta varias distribuciones de vida útil (fija, normal, lognormal, Weibull) para modelar la fase de uso de los productos.
Gestor de Escenarios: Permite a los usuarios manipular parámetros (p. ej., coeficientes de transferencia, cantidades de flujo) a través de escenarios definidos utilizando reglas de sustitución (multiplicar, reemplazar, añadir) dentro de una única ejecución de simulación, capturando las interacciones entre módulos.
Motor de Monte Carlo (MC): Integra la cuantificación de la incertidumbre mediante el muestreo de parámetros de distribuciones definidas por el usuario (normal, lognormal, uniforme, triangular). Propaga la incertidumbre a través de todo el sistema, incluyendo los flujos circulares, y realiza verificaciones automáticas de balance de masa para cada realización.

3. Caso de Estudio: Estrategias de CDR de Paja de Trigo

Para demostrar bioDYM, los autores modelaron un sistema de gestión de carbono de 100 años (2025–2125) para la paja de trigo en Alemania (1,000 km²). El sistema rastreó tres vías de aplicación:

Incorporación Directa (DI): Paja incorporada directamente al suelo, modelada con un FOMP de dos pools (fracciones lábiles y recalcitrantes).
Pirólisis e Incorporación (P&I): Paja convertida en biochar (a 600°C) e incorporada. Modelada con alta recalcitrancia (99.4%) y una tasa de descomposición lenta.
Material de Construcción (CM): Paja utilizada en materiales de construcción (techos, aislamiento, estructural), modelada mediante DSM con distribuciones de vida útil Weibull.

El estudio incluyó un escenario de "Parada de Aplicación de Paja de Trigo 2075" para probar la persistencia de los stocks de carbono tras el cese de la entrada, y una simulación de Monte Carlo ( $n=5,000$ ) para evaluar la incertidumbre paramétrica.

4. Resultados Clave

Desempeño del Sistema: Para el año 2125, el sistema eliminó un total acumulado de 8,817 Gg C de la atmósfera.
- P&I retuvo la mayor cantidad de carbono como biochar estable (4,721 Gg C).
- CM retuvo 3,687 Gg C en el stock de la fase de uso.
- DI retuvo solo 409 Gg C como carbono orgánico del suelo.
Estabilidad de Carbono vs. Cantidad: Los resultados destacaron que la estabilidad del carbono es un determinante más crítico para la captura de carbono a largo plazo que la cantidad de carbono de entrada. A pesar de recibir solo la mitad del carbono de entrada de la vía DI, la vía P&I almacenó 11 veces más carbono después de 100 años debido a la alta recalcitrancia del biochar.
Sensibilidad de Escenarios: En el escenario "Parada de Aplicación 2075":
- Los stocks de P&I disminuyeron solo un ~11% en 50 años, confirmando una estabilidad casi permanente.
- Los stocks de CM colapsaron un ~89% a medida que las cohortes de construcción alcanzaron el fin de su vida útil sin reemplazo.
- Los stocks de DI aumentaron significamente (alcanzando 1,200 Gg C) ya que el 100% de la paja se desvió al suelo, pero permanecieron limitados por la rápida mineralización.
Análisis de Incertidumbre: Los resultados de Monte Carlo mostraron que las vías P&I y CM tuvieron coeficientes de variación bajos (11%), indicando robustez ante la incertidumbre paramétrica. En contraste, DI mostró una alta variabilidad (CV = 58%), impulsada por la sensibilidad a las tasas de descomposición y al contenido de lignina.

5. Significancia y Reivindicaciones

El artículo afirma que bioDYM llena un vacío metodológico crítico en la evaluación de estrategias de CDR al combinar:

Accesibilidad: Permite realizar un MFA dinámico, de múltiples elementos y complejo sin requerir habilidades avanzadas de programación, utilizando una interfaz de bajo código (Excel/Web).
Modelado Biogénico Integrado: Es la primera herramienta que combina la Descomposición de Primer Orden (FOD), el Modelado de Stocks Dinámicos (DSM) y el manejo de flujos circulares dentro de un único sistema de balance de masa auditable.
Resolución de Flujos Circulares: El solucionador iterativo de punto fijo resuelve las dependencias circulares (p. ej., la mineralización que devuelve carbono a la atmósfera) dentro de cada paso de tiempo, eliminando los desfases temporales sistemáticos que suelen introducirse en otras herramientas de dMFA mediante flujos rezagados.
Evaluación Holística: Permite la comparación simultánea de distintas vías de CDR (suelo, biochar, productos) bajo un análisis de incertidumbre y de escenarios unificado.

Los autores posicionan a bioDYM no como un sustituto del Análisis de Ciclo de Vida (LCA) o del análisis tecnoeconómico, sino como una herramienta complementaria diseñada específicamente para cuantificar el potencial de captura de carbono a largo plazo y la dinámica de stocks de las estrategias de CDR biogénicas. El software se libera como código abierto (Licencia MIT) para facilitar la reproducibilidad y el desarrollo posterior.