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Modelli dinamici e contabilizzazione dei flussi di gas ad effetto serra nei suoli agricoli

Modelli dinamici e contabilizzazione dei flussi di gas ad effetto serra nei suoli agricoli. Michel Zuliani. Udine 27 marzo 2008 Giornata di studio Ruolo dei suoli agricoli e forestali nella mitigazione dell’effetto serra. Analisi del sistema. Dato Sperimentale. Modelli. Dato indipendente.

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Presentation Transcript


  1. Modelli dinamici e contabilizzazione dei flussi di gas ad effetto serra nei suoli agricoli Michel Zuliani Udine 27 marzo 2008 Giornata di studio Ruolo dei suoli agricoli e forestali nella mitigazione dell’effetto serra

  2. Analisi del sistema Dato Sperimentale Modelli Dato indipendente Simulazioni ValidazioneConfronto tra dato simulato e dato sperimentale Dato Simulato Procedura di simulazione

  3. Modelli e strategie per la simulazione dei flussi di gas serra In ambito Agricolo rimane fondamentale la possibilità di poter gestire le operazioni colturali all’interno delle simulazioni. Modelli dinamici Modelli “regressivi” Modelli Ecologici Modelli Agronomici WNMM DNDC Daycent Sim Cycle LPJ Biome-BGC 3-PGS Roth-C CSS CropSyst DSSAT CERES Modular Models Reichstein Model Reti Neurali Capacità predittive Modelli Data Driven Monitoraggio Modis

  4. Poligoni, dato anche non uniformemente distribuito, ogni poligono collegabile al completo dataset di input Celle omodimensionali , dato uniformemente distribuito se esiste, uno strato per ogni dato di input Spazializzazione dei risultati delle simulazioni Modelli ecologici Modelli agronomici Modelli regressivi Vettoriale Raster Modelli data driven

  5. Input sito 1 Output sito 1 Input sito n Misure sito 1 Output sito n Misure sito n Input spazializzato Output spazializzato Strategie per la spazializzazione degli output • Ma quando di fatto è accettabile la spazializzazione ?? • Numerosità dei siti • Rappresentatività • Disponibilità dati • Omogeneità dei dati Modello Stimato o Reale?? Validazione ?????

  6. I dati ?! Perché quindi usare i modelli dinamici?? • Sono l’unico strumento con capacità previsionale (magari errata ma tant’è) • Consentono lo studio del sistema in situazioni non riproducibili, soprattutto su larga scala • Consentono confronti in termini relativi • In futuro potrebbe aumentare la disponibilità di dati per la validazione

  7. tC d-1 unit-1 (unit = cell x % maize surf.) Beano Un esempio Spazializzazione tramite modello DNDC dei flussi di CO2 in agricolo coltivato a mais intensivo nella pianura del F.V.G

  8. I dati di input Riproducibile Migliorabile Scala nazionale Qualità • Uso del suolo Capri 1 km x 1 km ISPRA JRC • Dati meteo OSMER F.V.G. spazializzati con poligoni di Tiessen sulle stazioni • Carta dei suoli database SPADE • Carta dei sistemi irrigui Consorzi di Bonifica No Si + No Si + - Si Si No No +

  9. I dati per la validazione Stazioni Carboitaly su Agricolo 3 siti sul territorio nazionale Non rappresentativi dell’intero territorio nazionale ne per caratteristiche ne per colture allo studio. Disomogeneità dei dataset. Necessità di verifica degli strumenti utilizzati per le misure. Ma sono disponibili in realtà altre misure???

  10. Esperimenti Agronomici di lungo termine Possono solo parzialmente rispondere alle necessità dei modelli per la simulazione dei gas serra ma sono un buon punto di partenza

  11. Progettazione Implementazione Base ontologica per la raccolta e la condivisione del dato ? Network di dati disponibili per la spazializzazione dei risultati dei modelli

  12. Discussione

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