Variazioni di carbonio organico nei suoli italiani dal 1979 al 2008

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Abstract

I suoli contengono circa tre volte la quantità di carboniodisponibile a livello mondiale nella vegetazione ecirca il doppio di quella presente in atmosfera. Tuttaviail carbonio organico del suolo (SOC) si è ridotto inmolte aree, mentre è stato rilevato un aumento dellaCO2 atmosferica. Ricerche recenti hanno dimostratoche sono stati i cambiamenti di uso e gestione del suoloa provocare le maggiori perdite di SOC nel recentepassato, piuttosto che le più alte temperature e i cambiamentidelle precipitazioni conseguenti il cambiamentoclimatico. Lo scopo principale di questo lavoroè quello di stimare le variazioni del contenuto di carbonioorganico dei suoli (carbon stock, CS) in Italiadurante le ultime 3 decadi (dal 1979 al 2008) e di legarloai cambiamenti di uso del suolo. Lo studio hacome fine anche quello di studiare le relazioni traSOC e i fattori della pedogenesi (pedoclima, morfologia,litologia e uso del suolo). La Banca Dati dei Suolid’Italia è stata la principale fonte di informazione. IlCS è stato calcolato a partire dai dati di SOC, densitàapparente e scheletro, i quali sono stati riferiti ai primi50 cm di suolo, ottenendo un solo valore per ogni osservazionepuntuale per mezzo della media pesata sullabase della profondità degli orizzonti. Una serie diattributi geografici sono stati utilizzati per spazializzarele informazioni puntuali, in particolare il DEM (100m) e le derivate classi morfologiche SOTER, le SoilRegion d’Italia (scala di riferimento 1:5.000000), igruppi litologici dei Sistemi di Terre Italiani (scala diriferimento 1:500.000), i regimi di umidità e temperaturadel suolo (mappe raster con pixel di 1 km), l’usodel suolo (progetto CORINE land cover, scala di riferimento1:100.000; CORINE 2009) a due date di riferimento1990 e 2000 e una carta di uso del suolo aggiornata al 2008 a partire da quella 2000, utilizzandopunti di osservazione a terra. Il metodo di interpolazioneutilizzato è stato quello della regressione multiplalineare (MLR), con il CS come variabile target egli attributi geografici come variabili predittive. Un’analisistatistica di base è stata realizzata per indagaresingolarmente le relazioni fra le variabili predittiveconsiderate e il CS. Infine è stato trovato un modellogenerale di regressione lineare multipla, considerandoinsieme tutte le variabili predittive. Le migliori variabilipredittive sono state selezionate con una step-wiseregression, utilizzando l’Akaike Information Criterion(AIC) come criterio di selezione delle migliorivariabili e del miglior modello finale. Il modello finaleottenuto considerava le seguenti variabili predittive:i) le decadi, ii) l’uso del suolo, iii) le classi morfologicheSOTER, iv) le Soil Region, v) i regimi di temperaturadel suolo, vi) i regimi di umidità del suolo, vii)i gruppi litologici dei Sistemi di Terre, viii) la temperaturadel suolo, ix) l’indice di aridità del suolo (giornidi suolo secco), e x) la quota. Nel modello è stataconsiderata anche l’interazione fra la decade e l’usodel suolo. I risultati indicano che il CS è altamentecorrelato con i principali raggruppamenti di uso delsuolo (foreste, pascoli, aree agricole), con i regimi diumidità e temperatura del suolo, con la litologia, conle classi morfologiche, ed è diminuito notevolmentenella seconda decade, mentre si è registrato un debolerecupero fra la seconda e la terza decade, passando da3,32 Pg, a 2,74 Pg e a 2,93 Pg rispettivamente.
Lingua originaleItalian
pagine (da-a)45-54
Numero di pagine10
RivistaBIOLOGI ITALIANI
Volume10
Stato di pubblicazionePublished - 2010

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