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

Metodi: tier 1 e 2, fattore di emissione 0.0125 kg N-N2O 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 wasn’t 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.”

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 NELL’INVETATIRO DI GHS DA SUOLI AGRICOLI

• Passaggio da Tier 1-2 a Tier 3

• Includere le variazioni degli stock di C nel suoloPotenzialità di alcune pratiche agricole di sequestrare carbonio - minina o non lavorazione, interramento residui, miglioramento delle rotazioni, riciclo delle biomasse ecc. sono elegibile secondo l’art. 3.4 del protocollo di kyoto

National Registry for Carbon sinks’ has been instituted by a Ministerial Decree on 1st April 2008

Al fine di migliorare la stima dell’emissioni 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 dall’uso del suolo agricolo a mais e frumento

• Quale modello è stato scelto e testato

Carbo-Italy network

Materiali e metodi

• Data set and GIS

• Calibrazione del modello

Database del SUOLO

Risoluzione - griglia 1 x 1 km

Argilla, SOC, pH, densità apparente

(range min, max)

JRC - SPADE DATABASE

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 m2 day-1)

Elaborazione da dati satellitari MSG (Meteosat Second Generation)

b.gioli@ibimet.cnr.it

USO DEL SUOLO

CAPRI (base on satellite image processing)

Risoluzione - griglia 1 x 1 km

Copertura 29 colture/griglia

Pratiche colturaliFertilizzazioni, lavorazioni, irrigazioni, semina,

ecc.

103 Province

Generazione dei file di input

1 x 1km = 100 Ha

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 (CO2, N2O e CH4),

6 ha

6 ha

Grassland

Maize

Eddy station 1

Eddy station 2

Borgo Cioffi Castellaro (PV)Rocca Respampani (VT)

Beano (UD)

DNDC calibrato con dati di flusso di CO2 da stazioni Eddy in sistemi colturali a mais

NEE (tonsC ha-1 day-1)

-0.20

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

18

/04

/20

07

08

/05

/20

07

28

/05

/20

07

17

/06

/20

07

07

/07

/20

07

27

/07

/20

07

16

/08

/20

07

05

/09

/20

07

25

/09

/20

07

ton

sC

ha

-1 d

ay

-1

Measured Modelled

-6000

-4000

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

2007 2008

kg C

ha-1

simulated

measuredNE E - eddy

s oil res piration- c amerette

-200

-150

-100

-50

0

50

100

mar-07 mag-07 lug-07 set-07 nov-07 gen-08 mar-08 apr-08 giu-08 ago-08 ott-08 dic-08 feb-09 apr-09 giu-09 ago-09

C (k

g/h

a)

NEE_mis NEE_dndc

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400

mar-07 mag-07 lug-07 set-07 nov-07 gen-08 mar-08 apr-08 giu-08 ago-08 ott-08 dic-08 feb-09 apr-09 giu-09 ago-09

N-N

2O

(g

/ha

)

N-N2O misurati

2.4 2.7 3.2

2007 2008 2009

N-N2O (kg/ha)

0.009 0.006Ef = N-N2O/N fert 0.007

Modelizzazioni di N-N2O: tier 3 vs metodi di ordine inferiore (IPCC 0.0125 kg N-N2O kg N)

Combinazione dei risultati con pesando i relativi usi del suolo

Mais Frumento

[Rate]= y1 y2 ynw1 w2 wn

wi = Hai /ΣHan

+ + …W

Prato Coltura arborea

GranellaCeroso

Irriguo Non irr. Non irr.Irriguo

Rimozione residui

Lavorazione ridotta

Rimozione residui

Interramento residui

w2w1

w5

w4w3

w6w7 w8

C residui colturali

Respirazione suolo

RISULTATI - bilancio del Cuso suolo e mais e frumento

NBP ( SOC)

Aree irrigue

N2O (kg N2O-N ha-1) CH4 (kg CH4-C ha-1)

26-nov

28-ago

29-giu

24-mag

18-mag

12-mag

30-apr

31-mar

30-gen

Flussi giornalieri di N2O (kg N2O-N griglia g-1)

Ha simulati: 3.2 Mha ≈ 30% SAU

Bilancio dei GHG nell’uso del suolo a mais e frumento

Valori ≈ equilibrio non contabilizzabili perché non dovuti a “induced human change”

Mais Frumento

GranellaCeroso

Irriguo Non irr. Non irr.Irriguo

Rimozione residui

Lavorazione ridotta

Rimozione residui

Interramento residui

Mais Frumento

GranellaCeroso

Irriguo Non irr. Non irr.Irriguo

Rimozione residui

Lavorazione ridotta

Rimozione residui

Interramento residui

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

Grazie per l’attenzione