Sviluppo di un modello dinamico ecologico-forestale per foreste a struttura complessa

Abstract

Le foreste rivestono un importante ruolo sia dal punto di vista socio-economico che dal punto di vista ambientale. Queste rientrano in un delicato equilibrio che coinvolge non solo la stessa componente vegetazionale ma anche i cicli bio-geochimici e il clima al livello regionale nonché globale. Le foreste rappresentano inoltre un importante serbatoio di biodiversità per l'intero pianeta, partecipano attivamente al ciclo del carbonio e sono considerate un importante elemento di mitigazione dell'effetto serra. La conoscenza della quantità di anidride carbonica assorbita e convertita in biomassa dagli ecosistemi forestali rappresenta quindi una preziosa informazione per la loro gestione sostenibile anche e soprattutto nell’ambito dei cambiamenti climatici. Negli ultimi anni la modellistica in ambito forestale si è dimostrata essere un valido aiuto a tal proposito. Il lavoro presentato in questa tesi ha avuto come scopo lo sviluppo di un modello predittivo e dinamico su scala ecosistemica che, tramite parametri eco-fisiologici che possono essere facilmente sia misurati che calcolati, fornisce come output numerose informazioni utili alla conoscenza dei processi che governano la dinamica forestale e la sua gestione come la produttività primaria lorda e netta al livello ecosistemico e l'evoluzione della fisionomia della foresta. Il modello 3D-CMCC presentato in questo lavoro, si basa sul concetto dell'efficienza di utilizzo della luce (Light Use Efficiency) a livello di chioma lungo un gradiente verticale. E' noto infatti come la mutua interazione tra la crescita forestale e le condizioni di luce, causino nella foresta una differenziazione sia orizzontale che verticale della struttura fisionomica. Il codice logico del modello è stato creato considerando la singola cella di rappresentazione all'interno di una struttura tridimensionale con differenti piani variabili a seconda della tipologia di foresta da simulare. Tale struttura logica permette di lavorare su foreste multi-specie, multi-strato e disetanee partendo da una risoluzione minima della cella di un ettaro per scale temporali mensili. La versione multi-layer è il risultato dell'implementazione e dello sviluppo della legge di Lambert-Beer per la stima della luce intercettata, assorbita e trasmessa attraverso i differenti strati che compongono una foresta. Il modello è quindi in grado di stimare, per ciascun piano, il valore di PAR (Photosynthetic Active Radiation) a partire da variabili come l'indice di area fogliare LAI (Leaf Area Index), il coefficiente di estinzione della luce specie-specifico e la copertura percentuale del pixel usando l'approccio della “Big Leaf” nonché l'evapotraspirazione, anch'essa strettamente legata alla luce ricevuta da ogni piano, e l'evaporazione dal suolo. La posizione di una classe di età di una determinata specie in un determinato piano nella struttura verticale della foresta, determina la quantità di luce ricevuta e utilizzabile per i processi di fotosintesi. Inoltre la densità di popolamento rappresenta un indice di competizione nella determinazione della struttura stessa e delle dimensioni della chioma di un albero all'interno di un popolamento. Il modello riesce a stimare, in funzione della densità di copertura dei vari piani, la struttura della chioma del singolo albero, sia verticalmente che orizzontalmente, riportandola a tutto il popolamento. Lo spessore delle chiome e la percentuale di copertura orizzontale costituiscono infatti un indice di competizione per la luce che determina il partizionamento e l'allocazione dinamica tra i vari comparti (tronchi, radici, foglie e comparto riproduttivo) della biomassa prodotta nell’anno precedente a quello di simulazione. La copertura vegetale dello strato dominante di una foresta si riflette poi sulla presenza o meno di uno o più strati dominati, sulla loro produttività lorda, sulla loro capacità di immagazzinare carbonio e quindi sul bilancio lordo e netto di assorbimento di CO2 dell'intero ecosistema. Tramite i risultati ottenuti dal modello 3D-CMCC è possibile inoltre simulare gli effetti che la gestione selvicolturale ha sulla produttività del bosco e quindi valutare, il miglior intervento sul sito preso in esame. Il modello è stato validato con una simulazione di medio termine (10 anni) su una foresta multi-strato, disetanea e pluri-specifica con prevalenza di cerro (Q. cerris L.) nella stazione di “La Torre di Feudozzo” (AQ). I risultati ottenuti dalla simulazione risultano in ottimo accordo con i dati misurati.

Forests are important both for socio-economic and for environmental aspects. Forests changes affect a delicate balance that involves not only vegetation components but also bio-geochemical cycles and global climate and they play an important role in biodiversity conservation. Hence the knowledge of the amount of Carbon sequestered for carbon cycle by forests, represents precious information for their sustainable management in the framework of climate changes. The aim of the present work is the development of a forest dynamic model, generic, hybrid on ecosystem spatial scale able to obtain useful predictive information for the knowledge of the process at the base of forest dynamic and forest management using ecophysiological parameters easy to be assessed and to be measured. The 3D-CMCC Forest Model is based on light use efficiency (LUE) approach at the canopy level. It's well documented that the mutual interaction of forest growth and light conditions cause vertical and horizontal differentiation in the natural forest mosaic. Only eco-physiological parameters which can be either directly measured or estimates with reasonable certainty, are used. The model has been created considering a tridimensional cell structure with different vertical layers depending on the forest type that has to be simulated. The 3D-CMCC Forest Model is able to work on multi-layer and multi-species forests type from one hectare cell resolution and at monthly time-step for the typical Italian forest species. The multi-layer version is the result of the implementation and development of Lambert-Beer law for the estimation of intercepted, absorbed and transmitted light through different storeys of the forest in a new logic structure. It is possible estimates, for each storey, a PAR value (Photosynthetic Active Radiation) through Leaf Area Index (LAI), Light Extinction Coefficient and cell Canopy Cover using a “Big Leaf” approach and the evapotraspiration rate, itself closely linked to the light intercepted, for each layer and the evaporation from soil. Hence, the presence of a cohort in a storey determines the amount of light received for the photosynthetic processes. The population density (numbers of trees per cell) represents a good competition index for determining the tree crown structure and tree crown dimension within a forest population. The model assesses the structure of the tree crown both vertically and horizontally on the base of the population density and it upscale the result to the whole stand. The canopy depth and the percentage of horizontal coverage determines moreover a crowding competition index that lead to a specific biomass partitioning-allocation ratio among the different tree components (foliage, roots, stem and fruits) and especially for the stem affecting Height-Diameter (at breast height) ratio hence modeling the forest dynamic. In this model, Height-Diameter ratio is used as an alternative competition index in determining the vigour and the strength of competition on free growth status of trees. The forest dominant vegetative cover affects moreover the presence of a dominated layer, it influences its yield and its carbon stocking capacity and thereby the forest ecosystem CO2 carbon balance. Using this model it is possible to simulate the impact of climate change on forests as a result of productivity decrement or in some cases increment as well as the feedback of one or more dominated layers in terms of CO2 uptake in a forest stand and the effects of forest management activities for the next years. The model has been applied in an explanatory investigation to compute the medium-term (10 years) development of a multi-layer, multi-age and multi-species turkey oak forest (Q. cerris L.). The results obtained agree with measured data.