In this paper we present a methodology for the estimation of Gross Primary Production (GPP), Net Primary Production (NPP) and Net Ecosystem Production (NEP) for the main agricultural and forest ecosystems of the Lombardia Region (Italy). The MOD17 model was parameterized according to the different agro-forestry ecosystems and applied at regional scale by using satellite data with a spatial resolution of 250m. The high spatial resolution along with fine classification agro-forestry ecosystems has allowed to accurately analyze the carbon budget of an extremely fragmented and complex environment such as the Lombardia Region. Modeling results showed the role of the forests in the carbon budget at regional scale and represent important information layer for the spatial analysis and for inferring the inter-annual variability of carbon sequestration due to impacts of extreme events and recent climate change (
Negli ultimi decenni la comunità scientifica internazionale ha focalizzato l’attenzione sull’analisi del ciclo biogeochimico del carbonio degli ecosistemi forestali a causa della loro capacità di sequestrare una parte del carbonio di origine antropica emesso in atmosfera (
dove NPP (
La produttività degli ecosistemi terrestri, sia NPP che NEP, e la sua variabilità interannuale sono strettamente legate a fattori climatico-ambientali. Per questa ragione lo sviluppo di metodologie e tecniche per il monitoraggio e la modellistica a scala regionale e continentale del bilancio del carbonio delle diverse coperture agricole e forestali è di primaria importanza non solo ai fini di un’appropriata comprensione del comportamento degli ecosistemi terrestri in termini di emissione e assorbimento di CO2, ma anche per la valutazione dell’impatto dei cambiamenti climatici globali e di eventi estremi (siccità, ondate di calore, alluvioni) sui processi che regolano i flussi di carbonio.
Nonostante le misure puntuali, sia di scambi gassosi (ad es.,
Tra i modelli per la stima delle diverse componenti del ciclo del carbonio basati sull’utilizzo di dati satellitari, i modelli
Lo scopo della presente ricerca è la realizzazione di mappe delle componenti del ciclo del carbonio dei principali ecosistemi agricoli e forestali della regione Lombardia impiegando un modello LUE guidato da immagini satellitari. Il modello MOD17 (
La stima della produttività degli ecosistemi agro-forestali lombardi è stata realizzata impiegando il modello MOD17.v05 (
dove
dove εmax è il coefficiente di conversione luce-biomassa potenziale, quindi in assenza di limitazioni all’assimilazione.
Una volta calcolata la GPP giornaliera, il modello stima la fotosintesi netta giornaliera [
dove
La NEP annuale delle categorie forestali della regione Lombardia è stata infine stimata moltiplicando la GPP annuale (calcolata come somma dei valori di GPPd) per i valori tipici del rapporto tra GPP e NEP annuali relativi ai diversi tipi funzionali ricavati da
L’applicazione del modello a scala regionale richiede la conoscenza di numerosi parametri eco-fisiologici specie-specifici degli ecosistemi investigati, di mappe giornaliere di LAI e fAPAR delle coperture vegetali e di mappe giornaliere relative ai parametri meteorologici. I metodi impiegati per ricavare tali parametri sono presentati nelle sezioni successive.
Il modello MOD17 è stato applicato considerando 16 differenti categorie forestali, 4 categorie agricole rappresentative dell’uso del suolo nell’area lombarda e la categoria pascoli. In particolare, per le categorie forestali sono state considerate le categorie querco-carpineti, querceti, castagneti, ornio-ostrieti, aceri-frassineti, betuleti e corileti, faggete, mughete, piceo-faggete, abieteti, peccete, lariceti-cembrete, alneti, formazioni a pioppo, sorbo e maggiociondolo alpino, robinieti e pinete, mentre per quanto riguarda le aree agricole sono state considerate le classi mais, riso, cereali e colture foraggere.
Per quanto riguarda le aree forestali, la distribuzione spaziale delle diverse categorie è stata ricavata tramite aggregazione delle diverse tipologie forestali della Carta delle Tipologie Forestali ERSAF della Regione Lombardia (
Per ciascuna specie vegetale presente nelle diverse categorie, i dati relativi al coefficiente di conversione radiazione-biomassa εmax sono stati ricavati principalmente dagli studi di
I valori dei parametri eco-fisiologici relativi alle categorie forestali caratterizzate dalla significativa presenza di due o più specie sono stati successivamente calcolati come media dei parametri relativi a ciascuna specie presente, pesata in funzione della percentuale di copertura della specie stessa all’interno della categoria considerata. La composizione in specie di ciascuna categoria è stata ricavata da
Le mappe di temperatura dell’aria sono state ottenute a partire dai dati di temperatura misurati presso le stazioni automatiche di rilevamento meteorologico gestite da ARPA Lombardia, attraverso l’applicazione di un algoritmo di
Le mappe di VPD diurno giornaliero sono state realizzate a partire dalle mappe di temperatura, basandosi sull’assunzione secondo la quale il valore di temperatura minima giornaliera può essere considerato una buona approssimazione del valore della temperatura di
Infine, le mappe di PAR incidente sono state realizzate a partire da mappe di radiazione globale incidente (GRAD) giornaliera applicando una relazione empirica (PAR = 0.428 · GRAD -
Le mappe dei parametri fAPAR e LAI, necessarie per caratterizzare la dinamica della vegetazione sono state ottenute da serie temporali dell’indice di vegetazione
I valori di fAPAR per ciascuna categoria agro-forestale sono stati calcolati a partire dai valori di NDVI utilizzando la relazione empirica proposta da
dove
I risultati ottenuti dall’applicazione delle procedure sopra descritte sono stati utilizzati come
Il modello è stato applicato ai pixel delle immagini MODIS all’interno dei quali la percentuale di superficie occupata da una delle categorie agro-forestali risultava superiore al 75% del totale (pixel puri). Per i restanti pixel dell’immagine, la produzione primaria lorda e netta delle diverse categorie di superficie presenti sono state calcolate in base ai valori modellati in corrispondenza del pixel MODIS puro più vicino appartenente alla stessa categoria di superficie.
Per ciascun pixel
dove
Per ciascuna categoria è stata successivamente calcolata la corrispondente produttività annuale a livello regionale come sommatoria dei valori di
Per alcune categorie agro-forestali le stime di NPP ottenute dal modello sono state confrontate con i valori di NPP stimata a terra partendo dai dati di incremento corrente dei Piani di Assestamento Forestale (PAF) della Regione Lombardia (NPPPAF). L’assorbimento annuale lordo di carbonio del comparto arboreo delle parcelle selezionate (tC ha-1 anno-1) è stato calcolato a partire dai dati di incremento corrente (ΔVPAF, m3 ha-1 anno-1) utilizzando la metodica consigliata nel rapporto IPCC
Per garantire la confrontabilità tra NPPPAF e le stime di NPP annuale ottenute dai dati satellitari è stato necessario sottrarre ai valori modellati gli assorbimenti legati alla crescita delle foglie e delle radici fini. Questi ultimi sono stati stimati sulla base dei rapporti di allocazione tra i diversi comparti della pianta utilizzati nel modello BIOME-BGC (
Il confronto tra NPPCOR e NPPPAF è stato realizzato considerando unicamente i dati relativi a particelle forestali caratterizzate da un’area basimetrica superiore a 30 m2 ha-1, come suggerito in
È stato inoltre condotto un confronto tra le stime di GPP e di NPP annuale ottenute dal modello MOD17 con i valori di GPP e NPP stimati a partire da misure
In
I valori medi di NPP stimati per le categorie agro-forestali nei tre anni considerati sono riportati in
Per quanto riguarda le superfici agricole, i valori massimi di NPP sono relativi alle aree coltivate a mais con valori medi pari a 0.79 KgC m-2 anno-1, mentre per le superfici forestali i valori massimi di NPP sono stati riscontrati per le latifoglie decidue dell’area prealpina. I valori massimi di NEP annuale sono stati osservati per gli acero frassineti (NEP = 0.55 KgC m-2 anno-1), mentre valori più ridotti di NEP sono stati stimati per le foreste di conifere della fascia montana e alpina (ad es., 0.20 KgCm-2 anno-1 per gli abieteti).
Analizzando la variabilità interannuale della produzione primaria stimata per le diverse categorie si può osservare una riduzione statisticamente significativa (
L’analisi a livello di parcella non ha evidenziato relazioni statisticamente significative tra le stime di produzione primaria modellata e misurata (dati non mostrati). I risultati riscontrati per le categorie forestali “peccete”, “abieteti” e “lariceti e cembrete”, aggregati a livello regionale, sono mostrati in
La stima di NPPCOR è affetta da numerose incertezze e in primo luogo dai coefficienti utilizzati per rimuovere l’influenza di foglie e radici fini a partire dalle stime del modello MOD17. Per i lariceti e le cembrete, NPPCOR può inoltre contenere un addizionale effetto legato al contributo del sottobosco erbaceo e arbustivo che altera la stima e ne riduce la variabilità spaziale. Infine, la risoluzione spaziale di NPPCOR comporta sovente l’esistenza di pixel misti che mal si prestano ad un confronto diretto con il valore di NPPPAF della parcella esaminata. Occorre inoltre considerare che le differenze tra gli anni di compilazione dei PAF (1990-2001) e gli anni di acquisizione dei dati satellitari (2002-2004) possono inficiare i risultati del confronto, in particolar modo per le parcelle che hanno subito incendi, valanghe, tagli o gestioni differenziate nel tempo. Occorre infine notare che anche la stima NPPPAF può essere affetta da errore a seguito dell’incertezza dei coefficienti BEF impiegati per convertire l’incremento volumetrico annuo nelle stime di NPPPAF.
I risultati del confronto tra GPP modellizzata e quella ricavata alle stazioni di misura dei flussi nei due siti di pianura sono mostrati in
In
Nel complesso riteniamo che questi risultati evidenzino il notevole potenziale offerto dalle tecniche di telerilevamento ai fini della stima della produzione primaria degli ecosistemi agricoli e forestali. È necessario tuttavia migliorare alcuni deficit nella struttura del modello e effettuare una esaustiva validazione dei risultati per comprendere la reale bontà delle stime. Nuove valutazioni sull’accuratezza potrebbero essere condotte sfruttando in modo congiunto i dati relativi ai recenti inventari forestali nazionali e valori di BEF maggiormente rappresentativi delle tipologie locali. Ulteriori attività di validazione potrebbero essere condotte per valutare anche le stime delle produzioni agricole, che in questo studio non sono state affrontate. Per verificare appieno l’affidabilità delle stime sarebbe inoltre necessario ampliare la rete di misura dei flussi di carbonio nel territorio regionale, che consentirebbe di ottenere preziose stime sulla capacità di sequestro dei diversi ecosistemi agro-forestali.
Il contributo percentuale di ciascuna categoria forestale rispetto alla NEP complessiva regionale è mostrato in
L’analisi delle mappe di produzione primaria totale mostra come le superfici forestali presentino complessivamente una NPP di circa 5 Mt C anno-1, cui corrisponde una NEP stimata in circa 2.4 Mt C anno-1 (8.76 MtCO2 anno-1). Queste stime forniscono preziose indicazioni sull’incidenza potenziale delle foreste lombarde nel bilancio del carbonio a scala regionale. A fronte di circa 93 MtCO2 equivalente di origine antropica emesse in un anno nella regione Lombardia, il comparto forestale lombardo è in grado di sequestrarne potenzialmente circa un decimo. Va tuttavia precisato che questa capacità di sequestro è da considerarsi potenziale, in quanto la NEP non considera il contributo dei disturbi e delle utilizzazioni nel bilancio del carbonio. Per poter fornire informazioni relative alle effettive capacità di
In questo studio sono state stimate le principali componenti del ciclo del carbonio degli ecosistemi agricoli e forestali della regione Lombardia mediante l’applicazione del modello LUE MOD17 appositamente parametrizzato per l’area di studio. Sono state realizzate mappe di produttività primaria lorda, netta e della produttività ecosistemica netta a scala regionale con risoluzione spaziale pari a 250m relativamente al periodo 2002-2004. Sfruttando l’elevata risoluzione spaziale dei dati a disposizione (tipologie forestali, superfici meteorologiche e dati satellitari) il modello ha permesso di ottenere mappe di dettaglio e che hanno consentito di analizzare quantitativamente un territorio estremamente frammentato quale quello della regione Lombardia. I risultati hanno consentito di comprendere, seppur preliminarmente, il contributo delle foreste lombarde nel bilancio del carbonio a scala regionale e costituiscono una preziosa base per analisi spaziali e temporali e per la valutazione dell’impatto degli eventi estremi sugli ecosistemi terrestri a scala regionale.
Ulteriori attività di perfezionamento dei modelli e del processo di validazione risultano comunque necessari per aver conferma della reale attendibilità del metodo proposto in vista di un suo utilizzo come strumento di monitoraggio del ciclo del carbonio degli ecosistemi agro-forestali a scala regionale.
Questa ricerca è stata condotta nell’ambito del Progetto Kyoto Lombardia (http://www.kyotolombardia.org). Gli autori desiderano ringraziare: la Dott.ssa Mita Lapi (Fondazione Lomabardia per l’Ambiente), il Dott. D. Fasolini (ERSAF), il Dott. F. Monzani (Regione Lombardia), il Dott. C. Lussana (ARPA Lombardia), il Dott. L. Wald (Ecole des Mines de Paris) e il Dott. M. Cappellini (JRC-IES) per la disponibilità a fornire le basi informative. Gli autori ringraziano inoltre i revisori per gli utili suggerimenti apportati alla prima versione del manoscritto.
Mappe di NPP annuale (KgC m-2 anno-1) delle categorie “Faggete” e “Mais” per l’anno 2002 (fonte:
Valori di NPP stimati per le categorie agro-forestali (a) e di NEP stimati per le categorie forestali nei tre anni analizzati (b). I valori riportati si riferiscono alla media ± 1 dev. st.
Differenze tra NPP stimata per l’anno 2003 e la media dei tre anni considerati relativamente alle aree forestali (a) e alle aree agricole e ai pascoli (b).
Confronto tra i valori di GPP annuale (in alto) e di NPP annuale (in basso) derivati da misure di
Porzione della NEP totale per le diverse categorie forestali. Tra parentesi sono riportate le estensioni a livello regionale.
Confronto tra dati di assorbimento di carbonio medi ricavati dai PAF (NPPPAF) e quelli stimati dal modello (NPPCOR) per le tre categorie forestali considerate.
Categorie forestali | Assorbimento annuale misurato (NPPPAF, tC ha-1 anno-1) | Assorbimento annuale stimato (NPPCOR, tC ha-1 anno-1) |
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Peccete | 2.29(± 0.82) | 2.59(± 0.20) |
Lariceti-cembrete | 1.90(± 1.26) | 3.09(± 0.37) |
Abieteti | 2.44(± 0.89) | 1.85(± 0.19) |