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Integrazioni di scala, approcci e metodi per una valutazione dei reali
effetti dell’ozono sulle foreste
Università di Siena
Marco Ferretti
TerraData Enviromentrics, Siena, Italy
Ozono e vegetazione: il contributo della ricerca italiana, San Piero a Grado (Pi), 24.11.2006
Quale problema?
La questione non è più se l’ozono causa effetti dannosi sulla vegetazione
Né se è possibile determinare relazioni dose-risposta in condizioni controllate
La questione è: cosa succede, ammesso che succeda qualcosa, ai nostri boschi in condizioni reali?
Università di Siena
Wisconsin, USA, Aspen FACE
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Wisconsin, USA, Aspen FACEWisconsin, USA, Aspen FACE
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Hadley, UK
Rhinelander, Wis. USA
Cala Violina (Gr), Italia
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Università di Siena
In termini specifici
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1. “C’è un problema ozono?”
Disporre di adeguati indicatori di effetti
2. “Quanto è grave e come si sviluppa?”
Saper quantificare lo stato ed i cambiamenti
3. “Come evolverà?”Saper comprendere e
prevedere i processi
Università di Siena
Metodi di studio coinvolti Indicatori
Ricerca: sviluppo su indicatori sufficientemente specifici e pratici
Monitoraggio: applicazione in campo Quantificazione
Ricerca: relazioni dose risposta “estrapolabili” fuori dagli esperimenti
Monitoraggio: osservazione ed inferenza su base statistica della risposta e dello stressor
Modellistica: osservazione ed estrapolazione su base di algoritmi non necessariamente legati al disegno statistico
Comprensione e previsione Ricerca per la comprensione dei meccanismi e
delle reazioni Ricerca sulla migliore modellistica Monitoraggio della effettiva risposta e
validazione modelli
Ricerca e monitoraggio in Italia
Ricerca in condizioni controllate: OTC, camere di fumigazioni, branch enclosures, Free Air systems (?),..
Ricerca in condizioni di campagna: flux towers, ad-hoc sites.
Monitoraggio: indagini su base probabilistica (non ancora equipaggiate per osservazioni sugli effetti dell’ozono); indagini sulla base di casi di studio
Modellistica: livelli di ozono, flussi stomatici e non-stomatici, accrescimenti, relazioni idriche,….
Sito OzoneFlux a Cala Violina (GR)
Università di Siena
Situazione
Esperimenti Monitoraggio terrestre
Materiale Piante giovani, poche specie Tutte le classi di età, molte specie
Esposizione Più o meno realistica Realistica per definizione
Indicatori di
risposta
Accrescimenti, sintomi fogliari, attributi morfologici, biochimici ed ecofisiologici
Accrescimenti, chioma, sintomi fogliari (altri attributi morfologici, biochimici ed ecofisiologici meno favoriti)
Condizioni Uno o pochi stressor Molti stressor
Scala temporale
Settimane o mesi,
in alcuni casi anni
Anni e decenni
Scala spaziale
Singoli siti (<<101 ha) Popolazioni di ecosistemi (>106 ha)
Scala ecologica
Più spesso foglie ed individui Popolazioni e comunità
“A deliberate link between controlled, manipulative experiments, intensive process/cycle studies and monitoring implies that:
• experiments and surveys investigate the same stressors • on similar target populations and • use - at least a minimum set of - same response indicators.”
(Ferretti, Bytnerowicz and Percy, in preparation)
Risultato: experiments cannot always be extrapolated to the field (Manning, 2005)
Università di Siena
106 pixels
103 plots
102 plots
101 sites
Long-term Intensive plots formally tied to large-scale p-survey
Long-termexperiments (e.g. FAs), conceptually tied to intensive plots and p-survey
Remote sensing
Basic information on coarse indicators
Ground truth data and diagnosis; quantitative
estimates; data for upscaling
Statistical relationships and model validation; data for
upscaling
Process-level understanding; indicator development and
response modelling
Large-scale p-based survey connected with forest inventory
Type and nature of observation
Role and aim of observation
Nature and number of observation
elements
(after Ferretti, Bytnerowicz and Percy, in prep.)
Università di Siena
Università di Siena
OTC, ~5-10 sites
Field ad-hoc, 101 sites
Field purposive, 102 sites/plots (e.g. ICP-Forests Level II)
Field P-based, 103 plots (e.g. ICP-Forests Level I)
FAs, towers, 1-5 sites
(local trees, modelled O3, modelled meteo, defoliation (growth?))
(local trees and clones, meas. (passive) O3, meas. meteo, modelled flux, defoliation, growth, stable isotopes, symptoms)
(e.g., clones S-R, provenances, EDU, meas. (active) O3, meas. meteo, meas. flux, defoliation, growth, physiology, symptoms)
(e.g., clones S-R, provenances, EDU, meas. (active) O3, meas. meteo, meas. flux, defoliation, growth, physiology, symptoms)
(e.g., local trees, meas. (active) O3, meas. meteo, meas. flux, defoliation, growth, physiology, symptoms)
Un possibile concetto…
Remotely sensed information
“..Experiments: designed with field representative plant material and realistic treatments.
Intensive studies should test confirmation of experimental results by validating experimental results at test sites.
Surveys should provide estimates of the expected response on a sound statistical basis”.
(Ferretti, Bytnerowicz and Percy, in prep.)
Research
Forest population
(Sub) Leaf
Monitoring
… per un progetto cooperativo..
P-based survey
Intensive sites
OTCs,experiments
FAsTowers
No. of sites
Res
earc
h in
tens
ity
Same species, same response indicators
Individual Working Packages
Integration activity (modelling)
Università di Siena
Whole project
P-based survey
Intensive sites
OTCs,experiments
FAs
Towers
Spe
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Research, monitoring
and modelling
Università di Siena
…ed integrato
Università di Siena
Conclusioni Occorre fornire risposta a questioni
concrete di gestione dell’ambiente: che effetti produce l’ozono sulle nostre foreste nelle nostre condizioni attuali (e future)?
Solo una stretta cooperazione tra ricerca e monitoraggio è in grado di farlo
Possiamo trovare una visione unificante
Abbiamo competenze, esperienza ed infrastrutture che renderebbero possibili programmi cooperativi
Abbiamo anche la volontà di farlo? Abbiamo interlocutori istituzionali in
grado di recepire e sostenere iniziative di medio e lungo termine?
Come possiamo coinvolgerli?
Sequoia NP, Ca, USAGenerale Sherman, ca. 2500 anni(Foto: Bussotti)
