Emissioni di gas serra dai suoli agricoli italiani: applicazione spaziale di un modello biogeochimico a scala 1km x 1km Lugato E. a, Zuliani M. a, Delle.

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Emissioni di gas serra dai suoli agricoli italiani: applicazione spaziale di un modello biogeochimico a scala 1km x 1km Lugato E. a, Zuliani M. a, Delle Vedove G. a, Alberti G. a, Peressotti A. a a DIPARTIMENTO DI SCIENZE AGRARIE E AMBIENTALI – Università di Udine ROMA OTTOBRE 2009

Metodi: tier 1 e 2, fattore di emissione kg N-N 2 O kg N (IPCC, 1997) ; 0.01 e per emissioni indirette -10,960 Gg dalla categoria Cropland remaing Cropland (solo variazione della biomassa di colture perenni) It wasnt possible to point out different sets of relative stock change factors [FLU (land use), FMG (management), FI (input factor)] for the period under investigation; therefore, as no management changes can be documented, resulting change in carbon stock has been reported as zero.

At Tier 3, higher order methods are used, including models and inventory measurement systems tailored to address national circumstances, repeated over time, and driven by high-resolution activity data and disaggregated at sub-national level SVILUPPI FUTURI NELLINVETATIRO DI GHS DA SUOLI AGRICOLI Passaggio da Tier 1-2 a Tier 3 Includere le variazioni degli stock di C nel suolo Potenzialità di alcune pratiche agricole di sequestrare carbonio - minina o non lavorazione, interramento residui, miglioramento delle rotazioni, riciclo delle biomasse ecc. sono elegibile secondo lart. 3.4 del protocollo di kyoto National Registry for Carbon sinks has been instituted by a Ministerial Decree on 1st April 2008

Al fine di migliorare la stima dellemissioni di gas serra in campo agricolo è stata costruita una piattaforma di simulazione integrando DNDC-GIS Quali database e informazioni sono state utilizzate Risultato riguardante le emissioni di GHG dalluso del suolo agricolo a mais e frumento Quale modello è stato scelto e testato Carbo-Italy network

Materiali e metodi Data set and GIS Calibrazione del modello

Database del SUOLO Risoluzione - griglia 1 x 1 km Argilla, SOC, pH, densità apparente (range min, max) JRC - SPADE DATABASE

Database METEOROLOGICO CNR - IBIMET (Instituto di Biometeorologia) Risoluzione - griglia 5 x 5 km Data meteorologici per il 2007: Temperatura giornaliera max and min (°C) Precipitatazione giornaliera (cm) Radiazione (MJ m 2 day -1 ) Elaborazione da dati satellitari MSG (Meteosat Second Generation)

USO DEL SUOLO CAPRI (base on satellite image processing) Risoluzione - griglia 1 x 1 km Copertura 29 colture/griglia Pratiche colturali Fertilizzazioni, lavorazioni, irrigazioni, semina, ecc. 103 Province Generazione dei file di input 1 x 1km = 100 Ha

Si è deciso di utilizzare il modello biogeochimico DNDC (Li et al. 2001), in grado di simulare il bilancio del carbonio e dell' azoto e i corrispondenti gas ad effetto serra (CO 2, N 2 O e CH 4 ), Borgo CioffiCastellaro (PV) Rocca Respampani (VT) Beano (UD) DNDC calibrato con dati di flusso di CO 2 da stazioni Eddy in sistemi colturali a mais

N-N 2 O (kg/ha) Ef = N-N 2 O/N fert Modelizzazioni di N-N 2 O: tier 3 vs metodi di ordine inferiore (IPCC kg N-N 2 O kg N)

Combinazione dei risultati con pesando i relativi usi del suolo MaisFrumento [Rate]= y1 y2yn w1w2 wn w i = Ha i /ΣHa n + + … W Prato Coltura arborea GranellaCeroso IrriguoNon irr. Irriguo Rimozione residui Lavorazione ridotta Rimozione residui Interramento residui w2w1 w5 w4w3 w6 w7w8

C residui colturali Respirazione suolo RISULTATI - bilancio del C uso suolo e mais e frumento NBP ( SOC) Aree irrigue

N 2 O (kg N 2 O-N ha -1 ) CH 4 (kg CH 4 -C ha -1 )

26-nov 28-ago 29-giu 24-mag 18-mag 12-mag 30-apr 31-mar 30-gen Flussi giornalieri di N 2 O (kg N 2 O-N griglia g -1 )

Ha simulati: 3.2 Mha 30% SAU Bilancio dei GHG nelluso del suolo a mais e frumento Valori equilibrio non contabilizzabili perché non dovuti a induced human change

MaisFrumento GranellaCeroso IrriguoNon irr. Irriguo Rimozione residui Lavorazione ridotta Rimozione residui Interramento residui

MaisFrumento Granella Ceroso IrriguoNon irr. Irriguo Rimozione residui Lavorazione ridotta Rimozione residui Interramento residui

CONCLUSIONI Alta potenzialità e flessibilità della piattaforma creata Dati di campo, derivati dalla rete di sperimentazione, per la calibrazione del modello Futuri miglioramenti con la simulazione delle altre colture Possibilità di analisi di sceario

Grazie per lattenzione