Chiti T 1, Smith P2, Dalmonech D1, Yeluripaty J2, Matteucci G3, Rodeghiero M 4, Valentini R1, Papale D1

Dip. di Scienze dell’Ambiente Forestale e delle sue Risorse (Disafri), Università della Tuscia, Viterbo 2

Institute of Biological & Environmental Sciences, University of Aberdeen; 3Istituto per i Sistemi Agricoli e Forestali del Mediterraneo – CNR; 4Fondazione Edmund Mach, Centro di Ecologia Alpina Trento

D ISA F R ID ISA F R IDepartment of Forest Environment and Resources

Dipartimento di Scienze dell’Ambiente Forestale e delle sue Risorse

VARIAZIONI DI CONTENUTO DI CARBONIO ORGANICO DEL SUOLO DURANTE I COMMITMENT PERIODS DEL PROTOCOLLO DI KYOTO. APPLICAZIONE DEL MODELLO CENTURY ALLE FORESTE.

IntroduzioneIntroduzione

11stst e 2 e 2ndnd Commitment periods Commitment periods (2008-2012: 2013-2017)(2008-2012: 2013-2017)

1.1. soil organic carbonsoil organic carbon

2.2. above ground biomassabove ground biomass

3.3. below ground biomassbelow ground biomass

4.4. litterlitter

5.5. dead wooddead wood

C pools eleggibiliC pools eleggibili

Article 3.3 and 3.4 of the Kyoto protocolArticle 3.3 and 3.4 of the Kyoto protocol

IntroduzioneIntroduzione

Stimare variazioni di SOC in 5 anniStimare variazioni di SOC in 5 anni

Utilizzo dei modelli Utilizzo dei modelli

ObbiettiviObbiettivi

Valutare la performance di CenturyValutare la performance di Century

Prevedere variazioni di SOC durante il 1 e 2 CPPrevedere variazioni di SOC durante il 1 e 2 CP

Valutare l’entità delle variazioniValutare l’entità delle variazioni

Materiali e MetodiMateriali e Metodi

6 siti eddy covariance forestali:6 siti eddy covariance forestali:

4 Foreste Mediterranee

Castelporziano

Rocca 1

Rocca 2

San Rossore

1 Foresta Alpina Lavarone

1 Foresta Appenninica Collelongo

Materiali e MetodiMateriali e Metodi

Parametri specifici per i siti Parametri specifici per i siti (tessitura, bulk density)(tessitura, bulk density)

Serie climatiche storiche Serie climatiche storiche (stazione meteo più vicina)(stazione meteo più vicina)

Simulazione Simulazione (dati meteo del sito eddy)(dati meteo del sito eddy)

IPCC scenarios IPCC scenarios

A1F1A1F1””world markets-fossil fuel world markets-fossil fuel intensive”intensive”

B2 B2 ‘‘global sustainability”‘‘global sustainability”

Materiali e MetodiMateriali e Metodi

Comparazione tra dati misurati e modellizzatiComparazione tra dati misurati e modellizzati

Rapporto Rh/total SR con valori da letteraturaRapporto Rh/total SR con valori da letteratura

SOC SON NPP GPP*0.47

(Wearing et al., 1998)

NPP misurata

Materiali e MetodiMateriali e Metodi

Errore quadratico medio (RMSE)Errore quadratico medio (RMSE) Efficienza del Modello (EF)Efficienza del Modello (EF) Coefficiente di determinazione (CD)Coefficiente di determinazione (CD) Errore relativo (E)Errore relativo (E) Errore medioErrore medio (MD) (MD)

Come definiti da: Come definiti da: Smith et al., 1997; Moffat et Smith et al., 1997; Moffat et al., 2007; Smith & Smith, 2007al., 2007; Smith & Smith, 2007

San Rossore

2000

4000

6000

8000

10000

1970 1980 1990 2000 2010

g m

-2

Rocca 1

2000

4000

6000

8000

10000

1970 1980 1990 2000 2010

g m

-2

Rocca 2

2000

4000

6000

8000

10000

1970 1980 1990 2000 2010

g m

-2

Castelporziano

2000

4000

6000

8000

10000

1970 1980 1990 2000 2010

g m

-2

RisultatiRisultati

RisultatiRisultati

Lavarone

2000

4000

6000

8000

10000

1970 1980 1990 2000 2010

g m

-2

Collelongo

2000

4000

6000

8000

10000

1970 1980 1990 2000 2010

g m

-2

2000

4000

6000

8000

10000

2000 4000 6000 8000 10000

Century SOC g m-2

Mea

sure

d S

OC

g m

-2

Lavarone Collelongo Rocca1San Rossore Rocca 2 Castelporziano

R2= 0.95

RisultatiRisultati

0

200

400

600

800

1000

0 200 400 600 800 1000Century SON g m-2

Mea

sure

d SO

N g

m-2

Lavarone Collelongo Rocca 1

San Rossore Rocca 2 Castelporziano

R2 = 0.81

RisultatiRisultati

400

600

800

1000

1200

400 600 800 1000 1200

Century NPP g m-2

Tow

er N

PP

g m-2

Rocca 1 San Rossore Rocca 2

Castelporziano Lavarone Collelongo

R2 = 0.4375

R2 = 0.8964

RisultatiRisultati

SOC NPP SON

RMSE 587a 159a 113.4a EF 0.9 0.6 0.8

R2 0.95* 0.39* 0.81* CD 0.8 0.7 1.0 E -5.7 5.5 -3.5

BIAS 373a -43.0a 0.1a

RisultatiRisultati

Rocca 1

-10

-5

0

5

10

15

2010 2020 2030 2040 2050 2060

%

C 2012 = +0.2 +0.2 Mg ha-1

C 2017 = +1.7 +1.7 Mg ha-1

C 2050 = +8.3 -9.1 Mg ha-1

C 2100 = +7.8 -11.6 Mg ha-1

SOC(2008) = 60.6 Mg ha-1

end of 1st

and 2nd

Commitment Periods

B2A1F1

San Rossore

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

2010 2020 2030 2040 2050 2060

%

end of 1st

and 2nd

Commitment Periods

C 2012 = -0.5 +1.0 Mg ha-1

C 2017 = -1.6 +1.1 Mg ha-1

C 2050 = -8.0 -3.2 Mg ha-1

C 2100 = -25 -13.2 Mg ha-1

SOC(2008) = 48.8 Mg ha-1

B2

A1F1

Rocca 2

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

2010 2020 2030 2040 2050 2060

%

C 2012 = +0.9 +0.9 Mg ha-1

C 2017 = +1.8 +1.8 Mg ha-1

C 2050 = +3.7 +4.5 Mg ha-1

C 2100= +1.9 +5.7 Mg ha-1

SOC(2008) = 69.9 Mg ha-1

end of 1st

and 2nd

Commitment Periods

B2A1F1

Castelporziano

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

2010 2020 2030 2040 2050 2060

%C 2012 = -2.4 -2.4 Mg ha

-1

C 2017 = +0.5 +0.5 Mg ha-1

C 2050 = +4.3 +5.4 Mg ha-1

C 2100 = -2.8 +6.5 Mg ha-1

SOC(2008) = 36.9 Mg ha-1

end of 1st

and 2nd

Commitment Periods

B2A1F1

RisultatiRisultati

Lavarone

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

2010 2020 2030 2040 2050 2060

%

SOC(2008) = 88.3 Mg ha-1

C 2012 = +2.3 +2.1 Mg ha-1

C 2017 = +7.1 +6.7 Mg ha-1

C 2050 = +9.4 +4.3 Mg ha-1

C 2100 = -2.5 -1.9 Mg ha-1

end of 1st

and 2nd

Commitment Periods

B2A1F1

Collelongo

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

2010 2020 2030 2040 2050 2060%

C 2012 = +0.4 +0.4 Mg ha-1

C 2017 = +2.0 +2.0 Mg ha-1

C 2050 = +4.0 +4.8 Mg ha-1

C 2100 = -0.7 -5.9 Mg ha-1

SOC(2008) = 97.0 Mg ha-1

end of 1st

and 2nd

Commitment Periods

B2A1F1

RisultatiRisultati

ConclusioniConclusioni

Buona correlazione tra dati misurati e modellatiBuona correlazione tra dati misurati e modellati

Limitazioni nel predirre la variabilità intra-annuale Limitazioni nel predirre la variabilità intra-annuale della NPPdella NPP

ConclusioniConclusioni

Variazioni alla fine del 1Variazioni alla fine del 1stst CP (2012) CP (2012)

• <100g nelle foreste Mediterranee<100g nelle foreste Mediterranee

• comprese tra 38g e 200g nelle foreste montanecomprese tra 38g e 200g nelle foreste montane

Variazioni alla fine del 2Variazioni alla fine del 2ndnd CP (2017) CP (2017)

• ~ >100g per le foreste Mediterranee~ >100g per le foreste Mediterranee

•200g e 650g per le foreste montane200g e 650g per le foreste montane

ConclusioniConclusioni

La capacità di stoccare SOC diminuisce per La capacità di stoccare SOC diminuisce per periodi di simulazione lunghi (2100)periodi di simulazione lunghi (2100)

San Rossore – Castelporziano -- LavaroneSan Rossore – Castelporziano -- Lavarone

da sink a sourceda sink a source

ConclusioniConclusioni

Modelli come valido strumento per la stima Modelli come valido strumento per la stima

futura delle variazioni di SOCfutura delle variazioni di SOC

Utile strumento per Kyoto reportingUtile strumento per Kyoto reporting

Grazie per l’attenzioneGrazie per l’attenzione