Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste

Presentazione sul tema: "Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste"— 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 Progress Meeting Roma, Ottobre 2009

2 Carbo-Italy - Linea 1 Attività 4
Modellistica applicata alla previsione dei flussi di CO2 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: Foreste: 3PG e HYDRALL, forcing dei modelli da RS (LAI e fAPAR, Vcmax ovvero o, dati meteo). Forcing del modello RothC+GENDEC semplificato da mappe di C nel suolo (UNIBO, UNIBAS) Pascoli e praterie: PASIM, C e N del suolo basato su CENTURY, inclusione degli effetti di pascolo e gestione (UNITUS) Coltivi: NPP da modelli semi-empirici (CROP-SYS) o statistiche di produzione su base provinciale. Rh simile a II (UNIUD)

3 Modelli bilancio del C delle foreste
combinazione di modelli, dati telerilevati e GIS Dati LAI, potenzialità fotosintetiche da immagini MODIS Dati ambientali (Rg, T, P) da immagini Eumetsat, Meteosat Remote sensing Modelli digitali del terreno Carte della vegetazione, CORINE Level 4 Pedologia, C suolo da JRC-SPADBE Modello a base funzionale (3PG, HYDRALL) Mappe di flussi di CO2 a scala regionale

4 Disequilibrio del C del suolo
  ceduazione, pascolo, agricoltura e lenta ripresa degli ecosistemi Lago Pradaccio (PR): modificazioni 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 L’applicazione del modello dinamico HYDRALL-CEN ha dimostrato che l’assunzione di condizioni stazionarie per l’inizializzazione del C nel suolo può risultare in forti errori. coppice, 15-yr steady-state, no management coppice, 15-yr

6 Criticità #1 memoria del passato, effetti del disequilibrio
La maggior parte dei nostri ecosistemi si trovano in condizioni lontane dall’equilibrio, 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 Modelli bilancio del C delle foreste
schema generale GPP Ra Rh NPP Leaf Wood Root Cf Cw Cr Litter surf structural Litter soil metabolic Litter soil structural Cu Litter surf metabolic Cm Cn Cv Ca Soil active pool Cs Soil slow pool “fast” pools, steady-state “slow” soil pools, forcing from soil C maps RS forcing

8 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) pool “slow” del suolo verrà stimato come differenza fra il C derivato da database JRC e C a steady-state nei pool “fast” EUROPEAN SOIL DATABASE - JRC SPADBE (SOIL PROFILE ANALYTICAL DATA BASE OF EUROPE)

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 14C. 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 BIO RPM HUM Pool “fast” Pool “slow” frazione costante del SOC IOM 10

11 ROTH-C (Rothamsted Carbon Model)
breve descrizione del modello: soluzione analitica allo steady-state Sistema di equazioni differenziali che descrive il modello: C’ (t) = ρ (t) A C(t) + B(t) 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 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 all’equilibrio!!). Una soluzione analitica esiste se sono costanti nel tempo ρ e B In tal caso tale soluzione è data da: C(t) = A-1 [eAt (AC0+B)-B] La soluzione è stata verificata in MATLAB, implementata in Fortran90 e verificata contro simulazioni numeriche 11

12 RothC, inizializzato all’equilibrio (soluzione analitica)
ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) breve descrizione del modello: combinazione con dati osservati di Csoil DPMSS DPMSS RothC, inizializzato all’equilibrio (soluzione analitica) RPMSS RPMSS BIOSS BIOSS HUMSS HUM IOMSS IOM Il modello è fatto andare fino all’equilibrio, ottenendo un valore attendibile per i pool veloci I pool lenti vengono stimati per differenza fra Csoil totale misurato e pool veloci (all’equilibrio) Database JRC-SPADBE di Csoil 12

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

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

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

16 ROTH-C (Rothamsted Carbon Model)
calcolo dell’input di lettiera Mappa di NPP annua, 2006 (da 3PG) Palmroth et al. (PNAS, 2006) A partire da mappe di NPP generate dal modello 3PG, l’input 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

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

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

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

20 ROTH-C (Rothamsted Carbon Model)
analisi territoriale: stima dello scambio netto dell’ecosistema 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) L’effetto delle dverse strategie di inizializzazione si riflette specularmente sulle stime di NEP. La strategia #3 fornisce valori intermedi

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

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

23 Definizione del problema
apporti di azoto sugli ecosistemi naturali Deposizioni atmosferiche di NOX (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 l’effetto sia positivo, di stimolo a crescita e immobilizzazione di C. 1860 1990 2050 da Galloway et al. 2004

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

25 Criticità #2 effetti delle deposizioni di azoto
E’ stata dimostrata a scala globale l’importanza dell’integrazione fra ciclo dell’N e fissazione di C. Questo è legato in primo luogo all’effetto 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 l’Italia 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