[en] The future demand for cocoa is projected to increase significantly due to the growing consumption of chocolate and cocoa-derived products, particularly in emerging market. The West African region is the world's main cocoa producing area, with leading countries including Côte d'Ivoire, Ghana, Cameroon and Nigeria. Cocoa is produced in family-run, mediumsized plantations. Approximately two million households depend on cocoa farming in West Africa. However, the economic problems of cocoa producers are vast, including limited access to credit, low profits and incomes, or the market price volatility. These problems contribute to the low productivity per hectare in this region due to poor farm maintenance practices. This low productivity and the rising demand for cocoa presents considerable challenges in terms of sustainability. As cultivation intensifies to meet market requirements, it often leads to the expansion of agricultural frontiers, exacerbating deforestation and contributing to climate change. Therefore, the conflict between productivity and sustainability in the face of climate change, mitigation and adaptation, as well as the socioeconomic problems requires a multifunctional land use that fulfils the multiple demands of cocoa beans, environmental protection and diversity of incomes for farmers. The inclusion of shade trees in cocoa plantations - agroforestry - is often proposed as an effective strategy to address the above-mentioned productivity and sustainability concerns. The last decades have seen an increase in scientific data on the climate change mitigation and adaptation potential of agroforestry systems. Although results from research and development projects agree that agroforestry is the most suitable way to reach a sustainable cocoa production, the adoption of agroforestry systems also presents its own set of challenges and barriers. For example, most farmers relate the microclimatic conditions generated in cocoa-based agroforestry systems as one of the causes of lower yields compared to monocultures due to the interactions among the components of the agroforestry systems concerning the main crops. Nevertheless, it has been repeatedly emphasized in agroforestry literature that the success of agroforestry relies heavily on the exploitation of component interactions. Therefore, understanding the drivers of cocoa growth and yield in agroforestry systems would enable us to develop effective well-informed management recommendations under a changing climate, support sustainable agricultural practices, and maximize the ecological benefits gained from agroforestry systems. Within this PhD thesis, the potential capacity of agroforestry systems to climatechange mitigation and adaptation potential was evaluated. Furthermore, the effects of biophysical interactions on cocoa growth and yield in agroforestry systems was investigated in a field trial. As an approach, observational data and different modelling techniques were combined to study i) the vulnerability of cocoa-based agroforestry systems to climate change and adaptation capacity, ii) the potential of cocoa-based agroforestry systems to climate change mitigation through carbon sequestration and storage, iii) the biophysical interactions in cocoa-based agroforestry systems and their effects on cocoa growth and yield, and iv) the capacity of terrestrial laser scanning to quantify canopy structural traits in representative agroforestry systems typologies. In Chapter II, different species distribution models were developed to identify shade tree species best adapted to future climatic conditions in West Africa. The models projected an increase of up to 6% of the potential suitable area for cocoa by 2060 compared to its current suitable area in West Africa. Furthermore, the suitable area was highly reduced (14.5%) once considering only available land-use not contributing to deforestation. Regarding shade trees, 50% of the 37 shade tree species modelled will experience a decrease in geographic rate extent by 2040 in West Africa, and 60% by 2060. In Chapter III, a combination of allometric equations and empirical growth models was used to forecast carbon sequestration in cocoa-based agroforestry systems. Results showed that innovative designs can provide relevant carbon sequestration benefits compared to other more traditional cocoa systems. Carbon stock in the trial ranged from 37.2 to 40.5 Mg C ha−1 at 20 years, with abrupt changes due to the management activities during the study period. Timber trees stored more than 45% of aboveground carbon stocks across all agroforestry treatments. In Chapter IV, a structural equation modelling approach was developed to identify the drivers of cocoa growth and yield in agroforestry systems. Model's outputs showed improved cocoa establishment in certain designs of agroforestry systems compared with monoculture. However, stand characteristics (i.e. increase in the number and height of shade trees) had a negative effect on cocoa yield and growth via changes in cocoa tree morphology. In this sense, cocoa tree morphology was more important than the direct effects of stand characteristics, leaf area index, and soil volumetric water content in controlling cocoa growth and yield in agroforestry systems. In Chapter V, terrestrial laser scanning was used to quantify the 3D distribution of Plant Area Density (i.e. total one-sided total plant surface area within a given volume) and different canopy structural traits (Plant Area Index, light attenuation and transmittance) at different spatial resolutions. Results showed that species composition, rather than planting arrangement, notably influenced the vertical distribution of plant area density and canopy structural traits. Plant area index in the experimental plots ranged from 4.94 m2 m-2 to 22.31 m2 m-2, with these values slightly higher than those reported in tree forest ecosystems. Taken together, the findings within this research project constitute new information which not only furthers our understanding of cocoa production in agroforestry systems but will also aid in developing new guidelines for achieving a sustainable intensification of cocoa systems. This multidisciplinary approach could serve as the foundation for the future development of a Decision Support System (DSS) tailored to cocoa-based agroforestry systems. It would enable producers and managers to identify optimal management practices, evaluate climate change adaptation and mitigation strategies, and maximize the productivity and sustainability of the agroforestry system.

[es] La demanda futura de cacao se proyecta que aumentará significativamente debido al creciente consumo de chocolate y productos derivados del cacao, especialmente en mercados emergentes. La región de África Occidental es la principal área productora de cacao en el mundo, con países líderes como Costa de Marfil, Ghana, Camerún y Nigeria. El cacao se produce en plantaciones familiares de tamaño mediano. Aproximadamente dos millones de hogares dependen del cultivo de cacao en África Occidental. Sin embargo, los problemas económicos de los productores de cacao son amplios, e incluyen un acceso limitado al crédito, bajos beneficios e ingresos, y la volatilidad de los precios del mercado. Estos problemas, sumados a unas prácticas de manejo deficientes, contribuyen a la baja productividad por hectárea en esta región. Esta baja productividad y el aumento de la demanda de cacao presentan considerables desafíos en términos de sostenibilidad. La intensificación del cultivo para satisfacer las necesidades del mercado a menudo lleva a la expansión de las fronteras agrícolas, exacerbando la deforestación y contribuyendo al cambio climático. Por lo tanto, el conflicto entre productividad y sostenibilidad frente al cambio climático, la mitigación y la adaptación, así como los problemas socioeconómicos, requieren un uso de la tierra multifuncional que satisfaga las demandas de cacao, la protección ambiental y la diversificación de ingresos para los agricultores. La inclusión de árboles de sombra en las plantaciones de cacao - agroforestería- se propone frecuentemente como una estrategia efectiva para abordar los problemas mencionados de productividad y sostenibilidad. En las últimas décadas ha aumentado la información científica sobre el potencial de los sistemas agroforestales para la mitigación y adaptación al cambio climático. Aunque los resultados de los proyectos de investigación y desarrollo coinciden en que la agroforestería es el método más adecuado para lograr una producción sostenible de cacao, la adopción de sistemas agroforestales también presenta su propio conjunto de desafíos y barreras. Por ejemplo, la mayoría de los agricultores asocia las condiciones microclimáticas generadas en los sistemas agroforestales basados en cacao como una de las causas de menores rendimientos en comparación con los monocultivos, debido a las interacciones entre los componentes de los sistemas agroforestales con respecto a los cultivos principales. Sin embargo, se ha enfatizado repetidamente en la literatura sobre agroforestería que el éxito de estos sistemas depende en gran medida de la explotación de las interacciones entre los componentes. Por lo tanto, entender los factores que impulsan el crecimiento y rendimiento del cacao en sistemas agroforestales nos permitiría desarrollar recomendaciones de manejo efectivas e informadas bajo un clima cambiante, apoyar prácticas agrícolas sostenibles y maximizar los beneficios ecológicos obtenidos de los sistemas agroforestales. En esta tesis doctoral, se evaluó la capacidad potencial de los sistemas agroforestales para la mitigación y adaptación al cambio climático. Además, se investigaron los efectos de las interacciones biofísicas en el crecimiento y rendimiento del cacao en sistemas agroforestales a través de un ensayo de campo. Como enfoque, se combinaron datos observacionales y diferentes técnicas de modelado para estudiar i) la vulnerabilidad de los sistemas agroforestales basados en cacao al cambio climático y su capacidad de adaptación, ii) el potencial de los sistemas agroforestales basados en cacao para la mitigación del cambio climático mediante la captura y almacenamiento de carbono, iii) las interacciones biofísicas en sistemas agroforestales basados en cacao y sus efectos en el crecimiento y rendimiento del cacao, y iv) la capacidad de la tecnología de escaneo láser terrestre para cuantificar características estructurales del dosel en tipologías representativas de sistemas agroforestales. En el Capítulo II, se desarrollaron diferentes modelos de distribución de especies para identificar especies de árboles de sombra mejor adaptadas a las condiciones climáticas futuras en África Occidental. Los modelos proyectaron un aumento de hasta un 6% del área potencialmente adecuada para el cacao para 2060 en comparación con su área adecuada actual en África Occidental. Además, el área adecuada se redujo considerablemente (14.5%) al considerar solo el uso de suelo disponible que no contribuya a la deforestación. En cuanto a los árboles de sombra, se proyecta que el 50% de las 37 especies modeladas experimentarán una disminución en su extensión geográfica para 2040 en África Occidental, y el 60% para 2060. En el Capítulo III, se utilizó una combinación de ecuaciones alométricas y modelos de crecimiento empíricos para prever la captura de carbono en sistemas agroforestales basados en cacao. Los resultados mostraron que los diseños innovadores pueden ofrecer beneficios relevantes de captura de carbono en comparación con otros sistemas de cacao más tradicionales. Las reservas de carbono en el ensayo variaron de 37.2 a 40.5 Mg C ha−1 a los 20 años, con cambios bruscos debido a las actividades de manejo durante el período de estudio. Los árboles maderables almacenaron más del 45% de las reservas de carbono aéreo en todos los tratamientos agroforestales. En el Capítulo IV, se desarrolló un modelo de ecuaciones estructurales para identificar los factores que afectan el crecimiento y rendimiento del cacao en sistemas agroforestales. Los resultados del modelo mostraron un mejor establecimiento del cacao en ciertos diseños de sistemas agroforestales en comparación con el monocultivo. Sin embargo, las características del rodal (es decir, el aumento en el número y altura de los árboles de sombra) tuvieron un efecto negativo en el rendimiento y crecimiento del cacao debido a cambios en la morfología del árbol de cacao. En este sentido, la morfología del árbol de cacao fue más importante que el efecto directo de las características del rodal, el índice de área foliar y el contenido volumétrico de agua en el suelo para controlar el crecimiento y rendimiento del cacao en sistemas agroforestales. En el Capítulo V, se utilizó el escaneo láser terrestre para cuantificar la distribución 3D de la Densidad de Área de Plantas (i.e. superficie total de planta en un volumen determinado) y diferentes características estructurales del dosel (Índice de Área de Plantas, atenuación y transmisión de la luz) a diferentes resoluciones espaciales. Los resultados mostraron que la composición de especies, más que la disposición de la plantación, influyó notablemente en la distribución vertical de la densidad de área de plantas y las características estructurales del dosel. El índice de área de plantas en las parcelas experimentales varió de 4.94 m2 m⁻2 a 22.31 m2 m⁻2, con valores ligeramente superiores a los reportados en ecosistemas forestales de árboles. En conjunto, los hallazgos de este proyecto de investigación constituyen nueva información que no solo amplía nuestra comprensión de la producción de cacao en sistemas agroforestales, sino que también ayudará en el desarrollo de nuevas directrices para lograr una intensificación sostenible de los sistemas de cacao. Este enfoque multidisciplinario podría constituir la base para el futuro desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones (Decision Support System, DSS) específico para sistemas agroforestales basados en el cacao, que permitiría a productores y gestores identificar prácticas óptimas de manejo, evaluar estrategias de adaptación y mitigación al cambio climático y maximizar la productividad y sostenibilidad del sistema agroforestal.