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(6) Istituto di Biometeorologia, CNR di Bologna;
Identificazione di indicatori precoci del danno da ozono sulla vegetazione mediante tecniche radiometriche R. Colombo(1), M. Meroni(1), C. Panigada(1), M. Rossini(1), S. Cogliati(1), V. Picchi(2), C, Nali(2), G. Lorenzini(2), G. Gerosa(3), R. Marzuoli(3), F. Faoro(4), M. Iriti(4), F. Bussotti(5), E. Gatti(6), A. Ballarin-Denti(3), A. Tagliaferri(7) (1) Università degli Studi di Milano-Bicocca, Lab. Telerilevamento Dinamiche Ambientali, DISAT; (2) Università di Pisa, Dipartimento di coltivazione e difesa delle specie vegetali G. Scaramuzzi; (3) Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano, sede di Brescia, Dipartimento di Fisica Ambientale; (4) Istituto di Patologia Vegetale, Università di Milano e Istituto di Virologia Vegetale; (5) Università degli Studi di Firenze, Dipartimento di Biologia Vegetale; (6) Istituto di Biometeorologia, CNR di Bologna; (7) Ente regionale per i Servizi all’Agricoltura e alle Foreste, Regione Lombardia.
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Contesto e obiettivi della ricerca
Progetto INFOGESO (INfluenza dell’Ozono sulla GEstione SOstenibile del sistema agricolo e forestale lombardo), DG Agr RL : stime attendibili per valutare il danno reale e potenziale dell’ozono sulla vegetazione agricola e forestale Sviluppo di una tecnica di telerilevamento per individuare/monitorare/mappare il danno a distanza (e.g. terra, elicottero, aereo) individuazione del danno da ozono mediante indici ottici tradizionali legati a parametri biofisici; individuazione di indicatori precoci tramite tecniche innovative legati a processi fisiologici: i) attivazione di meccanismi di fotoprotezione e ii) misura passiva della fluorescenza.
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Indice della presentazione
Misure di radianza riflessa e parametri biofisici; Telerilevamento dei processi; Risultati da esperimenti a livello fogliare e di canopy; Conclusioni.
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Misure di radianza riflessa e firma spettrale
Credit: Zilioli et al., 2001 Analisi nel tempo di rl Credit: Gamon et al, 2006
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Regioni spettrali e parametri fogliari
Variazioni di rl a diversi contenuti di clorofilla (modello Prospect) g/cm2 ! Influenza della struttura e del LAI a livello di canopy!
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Regioni spettrali e parametri fogliari
Variazioni di rl a diversi contenuti di clorofilla (modello Prospect) ! Influenza della struttura e del LAI a livello di canopy! g/cm2
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Regioni spettrali e parametri fogliari
Variazioni di rl a diversi contenuti di clorofilla (modello Prospect) ! Influenza della struttura e del LAI a livello di canopy! g/cm2
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Regioni spettrali e parametri fogliari
Variazioni di rl a diversi contenuti di acqua (modello Prospect) ! Influenza della struttura e del LAI a livello di canopy! g/cm2
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Regioni spettrali e parametri fogliari
Variazioni di rl a diversi contenuti di acqua (modello Prospect) ! Influenza della struttura e del LAI a livello di canopy! g/cm2
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Regioni spettrali e parametri fogliari
Variazioni di rl a diversi contenuti di acqua (modello Prospect) ! Influenza della struttura e del LAI a livello di canopy! g/cm2
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Stima dei parametri biofisici
0 - 1 1 - 2 2 - 3 3 - 4 LAI [m2/m2] Chl a+b [µg/cm2] Stato di salute Biomassa e sequestro CO2 Contenuto idrico, biomassa combustibile Meroni et al., 2004 Panigada et al., 2003 Colombo et al., 2006 EWTcanopy [g/m2] 30-100 > 392 Foglie di pioppo caratterizzate da diverso grado di danno da ozono asintomatica danno medio danno grave Lunghezza d’onda (nm)
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Indicatori dello stato fisiologico delle piante
Riflessa (6-12%) Calore (75-97%) Fluorescenza (3-5%) Assorbita (48-94%) Fotochimica (0-20%) PAR incidente Trasmessa (0-40%) Interazione radiazione-foglia (% della incidente) Dissipazione dell’energia assorbita (% dell’assorbita)
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Indicatori dello stato fisiologico delle piante
Calore (75-97%) Fluorescenza (3-5%) Riflessa (6-12%) Assorbita (48-94%) Fotochimica (0-20%) PAR incidente Trasmessa (0-40%) Interazione radiazione-foglia (% della incidente) Dissipazione dell’energia assorbita (% dell’assorbita)
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Telerilevamento dei processi
Dissipazione calore (NPQ) Viola Antera Zeaxantina (depossidazione crescente = NPQ crescente) Photochemical Reflectance Index NPQ Lu = ρ Ld + Fs Flusso emergente (Lu): fluorescenza riflesso Ld 1-5% di Lu Fluorescenza della clorofilla (Fs) [naturalmente indotta dal sole e misurata in modo passivo]
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Misura della fluorescenza
Radianza incidente F-687 F-760 Fraunhofer lines dovute all’ossigeno atmosferico (760 e 687 nm) Spettro di emissione in fluorescenza
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Metodologia sperimentale
Utilizzo di sistemi sperimentali per l’esposizione (ERSAF/Università di Brescia, Curno, OTC; Università di Pisa, camere di fumigazione): Utilizzo misure fisiologiche tradizionali (Fluorescenza attiva, Gas exhange) per la quantificazione degli effetti dell’esposizione; Utilizzo di sistemi spettroradiometrici tradizionali di prossimità per il segnale ottico. Riusciamo a utilizzare indici spettrali a supporto delle misure fisiologiche per la valutazione del danno? Sviluppo/utilizzo di tecniche e di sistemi ottici innovativi per misure telerilevate non tradizionali. Riusciamo a determinare in modo remoto il danno da ozono prima della comparsa dei sintomi visivi?
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Esperimenti condotti Esperimenti 1,2 Esperimenti 3,4
In camere di fumigazione In Open Top Chambers 3) Leaf level: Faggio (2005) Superamento livello critico il 20 giugno e comparsa danno il 24 luglio (AOT ppb.h) 9 cicli di misura night/day dal 31 May al 20 Oct 2005 1) Leaf level: Pioppo (2005) 26 giorni consecutivi f.c. (10 Sept-15 Oct 2005) fino a 80 ppb 5h; 4 cicli di misura daily (0, 9, 16, 26) (meteo, fisiologia, radiometria); 2) Canopy level: Trifoglio (2006) 21 giorni consecutivi f.c. (19 Sept-10 Oct) fino a 80 ppb 5h; 6 cicli daily (meteo, fisiologia, radiometria); 4) Leaf level: Fagiolo (2006) Data di comparsa delle foglie trilobate: 22 luglio (DOY 203) Data di comparsa sintomi (su 1 foglia): 27 luglio AOT (208) 5 campionamenti diurni (radiometria e CF-PAM2000) dal 24 luglio a 8 agosto
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Esperimento 1: fumigazione cronica a livello fogliare
2 spettrometri OO (HR2000) con risoluzione elevata (FWHM=0.13 nm) per indagare le 2 F-lines * = ( Li + F)/Li Meroni & Colombo, RSE (2006)
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E1: andamenti giornalieri Efficienza in Fluorescenza
capacità di Fs e PRI (processi) rispetto Indici ottici (parametri) PAR incidente Riflessa / Trasmessa T C bassa PAR Assorbita NPQ, PRI Efficienza in Fluorescenza Fotochimica, LUE = fotoprotezione
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E1: evoluzione temporale (midday)
Misure fisiologiche C RS processi Day 26, comparsa differenze in Fv/Fm (Fluorescenza attiva) e sintomi visibili
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E2: fumigazione cronica a livello di canopy
Misure fisiologiche T C RS processi Gli Indici ottici tradizionali non sono in grado di differenziare precocemente i trattamenti! Day 9, comparsa sintomi visibili 10-15%
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E3: foglie di faggio cresciute in OTC
Misure fisiologiche Esposizione all’O3 anticipa senescenza nel NF Luglio 2005 RS processi Luglio 2005 DOY 204, 24 luglio, sintomi visibili
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E4: foglie di fagiolo cresciute in OTC
Misure fisiologiche RS processi
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MISSIONI SPAZIALI ESA: FLEX (FLuorescence EXplorer)
Attività future Telerilevamento dei processi e stato di salute MISSIONI SPAZIALI ESA: FLEX (FLuorescence EXplorer) “3rd International Workshop on Remote Sensing of Vegetation Fluorescence”
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Considerazioni conclusive
Esiste un segnale relativo alla fluorescenza e che può essere misurato in modo passivo!; Questo segnale, insieme alla riflettanza a 531 nm permette di fare un nuovo tipo di telerilevamento, legato alle vie di dissipazione dell’energia; Abbiamo verificato che esiste un link tra queste misure radiometriche e misure tradizionali di parametri fisiologici impiegati nella valutazione del danno; Sia a livello di foglia sia a livello di canopy sembra che questi indicatori sono precoci e pertanto utili nella fase pre-sintomatica (early detection); ciò nonostante bisognerebbe fare dei test da aereo prima di un up-scaling a scala di paesaggio.
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Grazie per l’attenzione
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TELERILEVAMENTO E OZONO
Sommario TELERILEVAMENTO E OZONO Continuazione delle ricerche per early detection: individuazione del danno nella fase pre sintomi visivi; Superamento dose sostenibile: misure spettroradiometriche in continuo in siti equipaggiati per la misura dei flussi di ozono. Upscaling: parametri distribuiti (spazio e tempo, e.g. LAI) come input per modelli di dose;
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