Modellistica applicata alla previsione dei flussi di C delle foreste F. Magnani, A. Nolè, C....

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 MeetingRoma, 22-23 Ottobre 2009

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:

I. 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)

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. Rh simile a II (UNIUD)

Modelli bilancio del C delle foreste combinazione di modelli, dati telerilevati e GIS

Mappe di flussi di CO2

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)

Lago Pradaccio (PR): modificazioni 1900-2000

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 1930-1950 e di depauperamento del C del suolo.

Disequilibrio del C del suolo ecosistemi in equilibrio o memoria del recente passato?

steady-state, no management

steady-state, no management

coppice, 15-yr

coppice, 15-yr

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.

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

GPP Ra

Litter surf structural

Litter surf metabolic

Litter soil metabolic

Litter soil structural

Soil active pool

Soil slow pool

NPP

Cu Cm Cn Cv

Ca

Cs

Cf Cw Cr

Leaf

Wood

Root

Rh

Modelli bilancio del C delle foreste schema generale

“fast” pools, steady-state

“slow” soil pools, forcing from soil C maps

RS forcing

EUROPEAN SOIL DATABASE - JRCSPADBE (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) pool “slow” del suolo verrà stimato come differenza fra il C derivato da database JRC e C a steady-state nei pool “fast”

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 15 000 anni per ogni pixel !!)

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

RPM

BIO

HUM

IOM

Pool “fast”

Pool “slow”

frazione costante del SOC

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 (120 000 pixel forestali x 10 000 anni all’equilibrio!!).

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 decomposizioneB= input di carbonio al suoloρ= fattore che dipende dai parametri ambientali

C(t) = A-1 [eAt (AC0+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

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) breve descrizione del modello: combinazione con dati osservati di Csoil

RothC, inizializzato all’equilibrio (soluzione analitica)

Database JRC-

SPADBEdi C soil

DPMSS

RPMSS

BIOSS

HUMSS

IOMSS

DPMSS

RPMSS

BIOSS

HUM

IOM1. Il modello è fatto andare fino all’equilibrio, ottenendo un valore attendibile per i pool veloci

2. I pool lenti vengono stimati per differenza fra Csoil totale misurato e pool veloci (all’equilibrio)

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 Albedo1 km

LAI maps 16 days

European soil database

JRC-SPADBE

Selected PFTs %

cover

CORINE Level 4 2006

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

AISF

AISF

AISF

AISF

UNIBAS

Daily Rg maps

IBIMET

Daily leaf

N%, o, Vmax

1. Stima della NPP

Level 3


(above- and below-

ground)


Daily LAI

Maps of soil

texture


Maps of soil depth


(Tmax, Tmin, Rg)



1km NDVI


(June-July)


LAI maps 16 days


JRC-SPADBE

Selected PFTs %

cover

CORINE Level 4 2006

Steady-state C

content of fast soil pools



Steady-state C



3PG (HYDRALL

)

Map of NPP

RothC (GENDEC)analytical

Maps of soil

texture

… final product


… model products

… from CORINE L4

… from RS


DTM



Model



Level 1

IBIMET

UNITUS

AISF

AISF

AISF

AISF

AISF

UNIBAS

Daily Rg maps

IBIMET

Daily leaf

N%, o, Vmax

2. Ripartizione del C del suolo al disequilibrio

Level 3

Level 4


(above- and below-

ground)


Daily LAI

Maps of soil

texture


Maps of soil depth


(Tmax, Tmin, Rg)



1km NDVI


(June-July)


LAI maps 16 days


JRC-SPADBE

Selected PFTs %

cover

CORINE Level 4 2006

Steady-state C




Steady-state C



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


… model products

… from CORINE L4

… from RS


DTM



Model



Level 1

IBIMET

UNITUS

AISF

AISF

AISF

AISF

AISF

UNIBAS

Daily Rg maps

IBIMET

Daily leaf

N%, o, Vmax

Level 5

Level 3

Level 4

3. Stima della NEP

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

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) calcolo dell’input di lettiera

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.

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) strategie di inizializzazione

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

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) disequilibrio del C del suolo

Strategia #1 (steady-state) Strategia #2 (input aggiustato) Strategia #3 (SS pool veloci)

Respirazione suolo 2006, simulazioni RothC

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

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) analisi territoriale: stima della respirazione del suolo

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

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) analisi territoriale: stima dello scambio netto dell’ecosistema

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

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) analisi territoriale: prima valutazione dei risultati

RothC + CAMFor RothC + GENDEC

da Paul & Polglase (2004)

ROTH-C (Rothamsted Carbon Model) sviluppi ulteriori: inclusione di un modulo per la lettiera

Deposizioni atmosferiche di NOX (mmol N m-

2 yr-1)

1860

1990

2050

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.

Definizione del problema apporti di azoto sugli ecosistemi naturali

da Galloway et al. 2004

Definizione del problema effetti delle deposizioni di azoto

Magnani et al. (2007)

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.

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

Criticità #2 effetti delle deposizioni di azoto: RS della concentrazione fogliare di N

Ollinger et al. (PNAS, 2008)

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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