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    <dc:date>2013-05-19T05:29:03Z</dc:date>
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    <title>Stima dei flussi di carbonio degli ecosistemi forestali italiani attraverso dati telerilevati ed ancillari</title>
    <link>http://hdl.handle.net/2067/2294</link>
    <description>Title: Stima dei flussi di carbonio degli ecosistemi forestali italiani attraverso dati telerilevati ed ancillari
Authors: Chirici, Gherardo; Chiesi, Marta; Pasqui, Massimiliano; Corona, Piermaria; Salvati, Riccardo; Barbati, Anna; Lombardi, Fabio; Maselli, Fabio
Abstract: Le foreste rivestono un ruolo fondamentale nell’ambito dei cicli bio-geo-chimici di molti elementi&#xD;
quali, tra gli altri, azoto e carbonio. In particolare possono svolgere l’importante funzione di assorbitori di carbonio, sottraendo CO2 dall’atmosfera. Per questo, ed in vista dei cambiamenti climatici in atto sul nostro pianeta, un obiettivo importante è quello di quantificare l’effettivo accumulo di carbonio stoccato nelle foreste italiane. A questo ambisce il progetto FIRB&#xD;
C_FORSAT finanziato dal MIUR fino al 2013.&#xD;
Tra le metodologie proposte per raggiungere tale scopo (tecniche di eddy covariance, immagini da satellite e modelli bio-geochimici), quelle basate sull’impiego di modelli di simulazione&#xD;
dell’ecosistema unite all’utilizzo di dati telerilevati risultano le più promettenti. Esse infatti uniscono la possibilità offerta dai modelli di stimare tutti i processi dell’ecosistema (GPP, NPP ed&#xD;
NEE) basandosi sulla conoscenza delle specie analizzate e dell’ambiente in cui si trovano con quella di ottenere informazioni su vasta scala spaziale e con alto grado di ripetizione grazie all’uso&#xD;
di dati tele rilevati.&#xD;
A questo scopo il modello bio-geochimico BIOME-BGC opportunamente calibrato e validato per le&#xD;
principali classi forestali italiane appare particolarmente utile. L’utilizzo del modello in forma&#xD;
spazializzata su base nazionale richiede però la disponibilità di una vasta disponibilità di strati&#xD;
informativi. Tra questi i dati meteorologici giornalieri sono particolarmente critici, in quanto non&#xD;
risultano ancora disponibili sul territorio nazionale. Il contributo richiama brevemente la&#xD;
metodologia utilizzata nel progetto e si sofferma in particolare sull’approccio individuato per la&#xD;
generazione della banca dati meteo spazializzata ed il suo utilizzo per simulare il comportamento&#xD;
della macchia mediterranea.; Forests play an important role within numerous bio-geo-chemical cycles among which those of&#xD;
nitrogen and carbon. In particular, forests can behave as carbon sink by removing CO2 from the&#xD;
atmosphere. For this reason, and in view of global climate changes, it is important to quantify the&#xD;
amount of carbon stocked within Italian forest ecosystems. This is the objective of the FIRB project&#xD;
C_FORSAT financed by MIUR up to 2013.&#xD;
Among the available methodologies (eddy-covariance, remote sensing and bio-geo-chemical&#xD;
models), those based on the combined use of ecosystem simulation model and remotely sensed data&#xD;
are the most promising. They in fact enable to estimate all ecosystem processes (GPP, NPP and&#xD;
NEE) based on the knowledge of the species and the environment in which these live. Moreover,&#xD;
they offer the possibility to obtain spatial information with a high temporal frequency.&#xD;
The model BIOME-BGC is particularly useful to this aim after proper calibration and validation for&#xD;
the main Italian forest types. It requires numerous data layers, among which daily meteorological data are the most difficult to obtain for the whole national territory. This contribution summirezes&#xD;
the main methodological steps and focuses on the creation of a daily meteorological database,&#xD;
which is utilized to drive the simulation of Mediterranean macchia.
Description: La pubblicazione è disponibile all'indirizzo http://www.attiasita.it/ASITA2011/indice_atti.html</description>
    <dc:date>2010-12-31T23:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/2067/2349">
    <title>Modeling primary production using a 1 km daily meteorological data set</title>
    <link>http://hdl.handle.net/2067/2349</link>
    <description>Title: Modeling primary production using a 1 km daily meteorological data set
Authors: Maselli, Fabio; Pasqui, Massimiliano; Chirici, Gherardo; Chiesi, Marta; Fibbi, Luca; Salvati, Riccardo; Corona, Piermaria
Abstract: The availability of daily meteorological data extended over wide areas is a common&#xD;
requirement for modeling vegetation processes on regional scales. The present paper investigates&#xD;
the applicability of a pan-European data set of daily minimum and maximum temperatures and&#xD;
precipitation, E-OBS, to drive models of ecosystem processes over Italy. Daily meteorological data&#xD;
from a 10 yr period (2000 to 2009) were first downscaled to 1 km spatial resolution by applying&#xD;
locally calibrated regressions to a digital elevation model. The original and downscaled E-OBS&#xD;
maps were compared with meteorological data collected at 10 ground stations representative of&#xD;
different eco-climatic conditions. Additional tests were performed for the same sites to evaluate&#xD;
the effects of driving a model of vegetation processes, BIOME-BGC, with measured and estimated&#xD;
weather data. The tests were carried out using 10 BIOME-BGC versions characteristic for local&#xD;
vegetation types (Holm oak, other oaks, chestnut, beech, plain/hilly conifers, mountain conifers,&#xD;
Mediterranean macchia, olive trees, and C3 and C4 grasses). The experimental results indicate&#xD;
that the applied downscaling performs best for maximum temperatures, which is the most decisive&#xD;
factor for driving BIOME-BGC simulation of vegetation production. The downscaled data set is&#xD;
particularly suitable for the modeling of forest ecosystem processes, which could be further&#xD;
improved by the use of information obtained from remote sensing imagery.
Description: L'articolo è disponibile sul sito dell'editore www.int-res.com. Periodo di embargo: 5 anni.</description>
    <dc:date>2011-12-31T23:00:00Z</dc:date>
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