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Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste F. Magnani, A. Nolè, C. Cassano, S. Dezi, M. Borghetti Dip. Colture Arboree, Università

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Presentazione sul tema: "Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste F. Magnani, A. Nolè, C. Cassano, S. Dezi, M. Borghetti Dip. Colture Arboree, Università"— Transcript della presentazione:

1 Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste F. Magnani, A. Nolè, C. Cassano, S. Dezi, M. Borghetti Dip. Colture Arboree, Università di Bologna Dip. Scienze dei Sistemi Colturali, Forestali e dell'Ambiente, Università della Basilicata Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste F. Magnani, A. Nolè, C. Cassano, S. Dezi, M. Borghetti Dip. Colture Arboree, Università di Bologna Dip. Scienze dei Sistemi Colturali, Forestali e dell'Ambiente, Università della Basilicata Progress Meeting Roma, Ottobre 2009

2 Carbo-Italy - Linea 1 Attività 4 Modellistica applicata alla previsione dei flussi di CO 2 L'attività modellistica verrà impiegata nell'ambito del progetto, in combinazione con dati sperimentali e strati informativi di varia natura e con reti neurali, per produrre un bilancio del carbonio della vegetazione su scala nazionale. Il bilancio del carbonio verrà stimato direttamente attraverso la combinazione di modelli di processo di dettaglio con sistemi informativi territoriali, dati telerilevati e database gestionali Verranno utilizzati diversi modelli per le tre diverse tipologie di LU: I.Foreste: 3PG e HYDRALL, forcing dei modelli da RS (LAI e fAPAR, V cmax ovvero o, dati meteo). Forcing del modello RothC+GENDEC semplificato da mappe di C nel suolo (UNIBO, UNIBAS) II.Pascoli e praterie: PASIM, C e N del suolo basato su CENTURY, inclusione degli effetti di pascolo e gestione (UNITUS) III.Coltivi: NPP da modelli semi-empirici (CROP-SYS) o statistiche di produzione su base provinciale. R h simile a II (UNIUD)

3 Modelli bilancio del C delle foreste combinazione di modelli, dati telerilevati e GIS Mappe di flussi di CO 2 a scala regionale Modelli digitali del terreno Carte della vegetazione, CORINE Level 4 Pedologia, C suolo da JRC-SPADBE Dati LAI, potenzialità fotosintetiche da immagini MODIS Dati ambientali (Rg, T, P) da immagini Eumetsat, Meteosat Remote sensing Modello a base funzionale (3PG, HYDRALL)

4 Lago Pradaccio (PR): modificazioni Disequilibrio del C del suolo ceduazione, pascolo, agricoltura e lenta ripresa degli ecosistemi In Italia, quasi tutti gli ecosistemi hanno una storia di gestione intensiva fino al e di depauperamento del C del suolo.

5 Disequilibrio del C del suolo ecosistemi in equilibrio o memoria del recente passato? steady-state, no management coppice, 15-yr Lapplicazione del modello dinamico HYDRALL-CEN ha dimostrato che lassunzione di condizioni stazionarie per linizializzazione del C nel suolo può risultare in forti errori.

6 Criticità #1 memoria del passato, effetti del disequilibrio La maggior parte dei nostri ecosistemi si trovano in condizioni lontane dallequilibrio, a causa degli usi del suolo passati In particolare si osserva spesso un lento accumulo di carbonio nei suoli forestali Sono disponibili informazioni sul contenuto di C totale dei suoli, ma non sulla sua ripartizione fra frazioni dinamiche e stabili (tempo di residenza > 100 anni) La ripartizione del C del suolo fra le due componenti ha un forte impatto sulla respirazione del suolo

7 GPPRa Litter surf structural Litter surf metabolic Litter soil metabolic Litter soil structural Soil active pool Soil slow pool NPP CuCmCnCv Ca Cs CfCwCr LeafLeaf WoodWood RootRoot Rh Modelli bilancio del C delle foreste schema generale fast pools, steady-state slow soil pools, forcing from soil C maps RS forcing

8 EUROPEAN SOIL DATABASE - JRC SPADBE (SOIL PROFILE ANALYTICAL DATA BASE OF EUROPE) Modelli bilancio del C dei suoli slow soil C pools, forcing da mappe di C nel suolo Fase 1 - Il contenuto di C nei pools fast del suolo verranno stimati facendo correre il modello fino a raggiungere condizioni stazionarie (attuali). Fase 2 - Il contenuto di C nel (singolo) poolslow del suolo verrà stimato come differenza fra il C derivato da database JRC e C a steady- state nei pool fast

9 Modelli bilancio del C dei suoli selezione del modello da applicare, inizializzazione Necessaria una giusta combinazione fra dettaglio e basso numero di pool slow (1 grado di libertà) Sono stati presi in considerazione diversi modelli per la simulazione dei flussi di C dal suolo: -ICBM – scarso dettaglio -CENTURY – dettaglio eccessivo (3 pools slow) -YASSO – dettaglio eccessivo (in YASSO 2001) o documentazione insufficiente (YASSO 2007, in press) -RothC + GENDEC (per lettiera) – giusta combinazione di dettaglio (pool inerte non dinamico). Utilizzato nel Australian National C Inventory Necessaria soluzione analitica per inizializzazione a condizioni di steady state per i pools fast (senza simulare anni per ogni pixel !!)

10 ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) breve descrizione del modello Modello per lo studio del turnover del C organico in suoli drenati che tiene conto del tipo di suolo, della temperatura, del contenuto di umidità e della copertura del suolo. ROTH-C utilizza uno step mensile per calcolare il carbonio organico totale (TOC), il carbonio della biomassa microbica e la variazione del 14 C. Il SOC (carbonio organico del suolo) è suddiviso in quattro gruppi attivi:DPM (decomposable plant material), RPM (resistant plant material), BIO (microbial biomass), HUM (humified organic matter), più un gruppo, IOM, di materia organica inerte che è resistente alla decomposizione. Si può assumere che uno solo dei quattro gruppi attivi sia da considerare slow Litter in GENDEC DPM RPM BIO HUM IOM Pool fast Pool slow frazione costante del SOC

11 Ricerca di una soluzione analitica che dia una relazione esplicita tra gli input e gli output del modello che comporterebbe un notevole risparmio di tempo di calcolo ( pixel forestali x anni allequilibrio!!). Una soluzione analitica esiste se sono costanti nel tempo ρ e B In tal caso tale soluzione è data da: ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) breve descrizione del modello: soluzione analitica allo steady-state Sistema di equazioni differenziali che descrive il modello: C= (DPM, RPM, BIO, HUM) T, (quantità di C nei rispettivi gruppi) A = matrice delle velocità di decomposizione B= input di carbonio al suolo ρ= fattore che dipende dai parametri ambientali C(t) = A -1 [e At (AC 0 +B)-B] C (t) = ρ (t) A C(t) + B(t) La soluzione è stata verificata in MATLAB, implementata in Fortran90 e verificata contro simulazioni numeriche

12 ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) breve descrizione del modello: combinazione con dati osservati di C soil RothC, inizializzato allequilibrio (soluzione analitica) Database JRC- SPADBE di C soil DPM SS RPM SS BIO SS HUM SS IOM SS DPM SS RPM SS BIO SS HUM IOM 1.Il modello è fatto andare fino allequilibrio, ottenendo un valore attendibile per i pool veloci 2.I pool lenti vengono stimati per differenza fra Csoil totale misurato e pool veloci (allequilibrio)

13 Map of litter production (above- and below- ground) Daily maps of meteo data Daily LAI Maps of soil texture Functional parameters for selected PFTs Maps of soil depth Eumetsat images, Landsaf dataset (Tmax, Tmin, Rg) Meterosat images (P) MODIS/Terra MOD13A2 16 days 1km NDVI MODIS Albedo products 0.1 deg (June-July) Resampled Albedo 1 km LAI maps 16 days European soil database JRC-SPADBE Selected PFTs % cover CORINE Level Maps of soil C content 3PG (HYDRALL ) Map of NPP … final product … from soil database … model products … from CORINE L4 … from RS Rasterized resampled DTM Level 0Level 2 (internal pre-processing) Digital Terrain Model Rg corrected for terrain (½ hourly meteo data) Level 1 IBIMET UNITUS AISF UNIBAS Daily Rg maps IBIMET Daily leaf N%, o, Vmax 1. Stima della NPP Level 3

14 Map of litter production (above- and below- ground) Daily maps of meteo data Daily LAI Maps of soil texture Functional parameters for selected PFTs Maps of soil depth Eumetsat images, Landsaf dataset (Tmax, Tmin, Rg) Meterosat images (P) MODIS/Terra MOD13A2 16 days 1km NDVI MODIS Albedo products 0.1 deg (June-July) Resampled Albedo 1 km LAI maps 16 days European soil database JRC-SPADBE Selected PFTs % cover CORINE Level Steady- state C content of fast soil pools Daily maps of meteo data Maps of soil C content Steady- state C content of fast soil pools Maps of soil C content 3PG (HYDRALL ) Map of NPP RothC (GENDEC) analytical Maps of soil texture … final product … from soil database … model products … from CORINE L4 … from RS Rasterized resampled DTM Level 0Level 2 (internal pre-processing) Digital Terrain Model Rg corrected for terrain (½ hourly meteo data) Level 1 IBIMET UNITUS AISF UNIBAS Daily Rg maps IBIMET Daily leaf N%, o, Vmax 2. Ripartizione del C del suolo al disequilibrio Level 3 Level 4

15 Map of litter production (above- and below- ground) Daily maps of meteo data Daily LAI Maps of soil texture Functional parameters for selected PFTs Maps of soil depth Eumetsat images, Landsaf dataset (Tmax, Tmin, Rg) Meterosat images (P) MODIS/Terra MOD13A2 16 days 1km NDVI MODIS Albedo products 0.1 deg (June-July) Resampled Albedo 1 km LAI maps 16 days European soil database JRC-SPADBE Selected PFTs % cover CORINE Level Steady- state C content of fast soil pools Daily maps of meteo data Maps of soil C content Steady- state C content of fast soil pools Maps of soil C content 3PG (HYDRALL ) Map of NPP Maps of soil texture Daily maps of meteo data RothC (GENDEC) dynamic Map of NEP Map of soil respiration RothC (GENDEC) analytical Maps of soil texture … final product … from soil database … model products … from CORINE L4 … from RS Rasterized resampled DTM Level 0Level 2 (internal pre-processing) Digital Terrain Model Rg corrected for terrain (½ hourly meteo data) Level 1 IBIMET UNITUS AISF UNIBAS Daily Rg maps IBIMET Daily leaf N%, o, Vmax Level 5 Level 3 Level 4 3. Stima della NEP

16 Mappa di NPP annua, 2006 (da 3PG) Palmroth et al. (PNAS, 2006) A partire da mappe di NPP generate dal modello 3PG, linput di lettiera (A+B) è stato stimato assumendo una allocazione alle foglie costante (Litton et al. GCB 2007) e decrescente alle radici (Palmroth et al. PNAS 2006) e condizioni stazionarie ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) calcolo dellinput di lettiera

17 Dimostrazione degli effetti del disequilibrio per la stima dellaccumulo di carbonio nei suoli. Lassunzione di steady-state (Strategia #1) sovrastima la Rh, imponendo un accumulo nullo nel suolo. Il forcing dellinput di lettiera sulla base del C osservato (Strategia #2) sottostima fortemente la Rh se ce stato un recente cambiamento di regime. Lassunzione di steady-state nei soli pool rapidi (Strategia #3) risulta in stime realistiche di Rh e accumulo di C nel suolo. ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) strategie di inizializzazione

18 Mappa del C nei suoli (JRC-SPADEB)C nel suolo a steady-state (3PG+RothC) Il confronto fra le simulazioni di C nel suolo allequilibrio e i dati del database JRC-SPADEB dimostra il forte disequilibrio dei suoli forestali italiani (a causa di sovrasfruttamento o semplice gestione forestale) Lassunzione di condizioni stazionarie porta ad una forte sovrastima del C nei suoli ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) disequilibrio del C del suolo

19 Strategia #1 (steady-state)Strategia #2 (input aggiustato)Strategia #3 (SS pool veloci) Respirazione suolo 2006, simulazioni RothC Laggiustamento del solo pool slow di C (Strategia #3) porta ad una leggera riduzione della respirazione stimata. Laggiustamento degli input di lettiera (Strategia #2) sottostima fortemente la respirazione, assumendo una riduzione anche dei pool veloci ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) analisi territoriale: stima della respirazione del suolo

20 Net ecosystem production (g C m -2 yr -1 ), anno 2006, simulazioni RothC Strategia #1 (steady-state)Strategia #2 (input aggiustato)Strategia #3 (SS pool veloci) Leffetto delle dverse strategie di inizializzazione si riflette specularmente sulle stime di NEP. La strategia #3 fornisce valori intermedi ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) analisi territoriale: stima dello scambio netto dellecosistema

21 In attesa di una validazione contro i dati NEP dei siti eddy (da completare entro la fine del progetto), una stima della bontà dellapproccio viene da un confronto con dati di letteratura. RothC, inizializzato con la strategia #2 (soli pool veloci allequilibrio) fornisce valori coerenti coi dati di letteratura I valori simulati sono stati raccolti in 20 classi di GPP crescente e uguale numerosità ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) analisi territoriale: prima valutazione dei risultati

22 RothC + CAMForRothC + GENDEC da Paul & Polglase (2004) ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) sviluppi ulteriori: inclusione di un modulo per la lettiera

23 Deposizioni atmosferiche di NO X (mmol N m -2 yr -1 ) Le attività atropiche (industria, trasporti, agricoltura intensiva) hanno determinato una forte emissione in atmosfera di ossidi di azoto (NOx). Questo azoto ricade poi sugli ecosistemi naturali sotto forma di deposizioni secche e umide, determinando una fertilizzazione (eutrofizzazione). Le deposizioni azotate sono una delle componenti delle piogge acide (legate però soprattutto agli ossidi di zolfo, oggi fortemente ridotti nei Paesi occidentali). Nella maggior parte dei casi, però, sembra che leffetto sia positivo, di stimolo a crescita e immobilizzazione di C. Definizione del problema apporti di azoto sugli ecosistemi naturali da Galloway et al. 2004

24 Definizione del problema effetti delle deposizioni di azoto Magnani et al. (2007) Misure a scala globale confermano le predizioni del modello teorico. La capacità dellecosistema di sequestrare carbonio dallatmosfera (NEP) è strettamente correlata alle deposizioni atmosferiche di azoto.

25 Criticità #2 effetti delle deposizioni di azoto E stata dimostrata a scala globale limportanza dellintegrazione fra ciclo dellN e fissazione di C. Questo è legato in primo luogo alleffetto della disponibilità di N su potenzialità fotosintetiche ed efficienza di uso della luce nella fotosintesi Spesso non abbiamo stime affidabili nè per le deposizioni azotate, nè per il contenuto di N nei suoli. E certamente il caso per lItalia Il problema viene spesso aggirato nei modelli assumendo dovunque una fertilità media, ma questo porta a forti errori

26 Criticità #2 effetti delle deposizioni di azoto: RS della concentrazione fogliare di N Ollinger et al. (PNAS, 2008)

27 Criticità #2 effetti delle deposizioni di azoto: RS della concentrazione fogliare di N AlbMap_BS_c004_v2_0_00- 04_209_0_858


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