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PubblicatoCarlo Di carlo Modificato 11 anni fa
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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 22-23 OTTOBRE 2009
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Metodi: tier 1 e 2, fattore di emissione 0.0125 kg N-N 2 O kg N (IPCC, 1997) ; 0.01 e 0.025 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 1990-2007 under investigation; therefore, as no management changes can be documented, resulting change in carbon stock has been reported as zero.
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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
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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
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Materiali e metodi Data set and GIS Calibrazione del modello
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Database del SUOLO Risoluzione - griglia 1 x 1 km Argilla, SOC, pH, densità apparente (range min, max) JRC - SPADE DATABASE
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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) b.gioli@ibimet.cnr.it
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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
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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
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2.4 2.73.2 200720082009 N-N 2 O (kg/ha) 0.0090.006 Ef = N-N 2 O/N fert 0.007 Modelizzazioni di N-N 2 O: tier 3 vs metodi di ordine inferiore (IPCC 0.0125 kg N-N 2 O kg N)
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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
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C residui colturali Respirazione suolo RISULTATI - bilancio del C uso suolo e mais e frumento NBP ( SOC) Aree irrigue
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N 2 O (kg N 2 O-N ha -1 ) CH 4 (kg CH 4 -C ha -1 )
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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 )
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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
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MaisFrumento GranellaCeroso IrriguoNon irr. Irriguo Rimozione residui Lavorazione ridotta Rimozione residui Interramento residui
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MaisFrumento Granella Ceroso IrriguoNon irr. Irriguo Rimozione residui Lavorazione ridotta Rimozione residui Interramento residui
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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
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Grazie per lattenzione
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