La covariància de turbulències i la biometria en l’estimació dels balanços forestals de carboni (Ecologia mediterrània, 50/2016)

Les masses forestals són considerades un dels dos grans embornals (l’altre són els oceans) que poden pal·liar les emissions antropogèniques del CO2, en tant que un augment del CO2 atmosfèric té un efecte “fertilitzant” per a la vegetació. Els ecosistemes forestals, com la resta d’ecosistemes terrestres, realitza un bescanvi de CO2 amb l’atmosfera. D’una banda, la respiració de l’ecosistema suposa una aportació de CO2 cap a l’atmosfera. De l’altra banda, la producció primària bruta (fonamentalment, la fotosíntesi) s’acompanya d’una assimilació de CO2 atmosfèric. El balanç d’aquests dos components és la producció ecosistèmica neta, és a dir el resultat de restar a la producció primària bruta la respiració ecosistèmica. Són dues les metodologies principals utilitzades en l’estimació de la producció ecosistèmica neta. Una és metodologia clàssica de l’ecologia fonamentada en la biometria. L’altra és una metodologia meteorològica basada en la covariància de turbulències sobre els fluxos de gasos. Matteo Campioli, del Grup de Recerca d’Ecologia de Plantes i Vegetació (PLECO) de la Universitat d’Anvers, ha coordinat una recerca sobre aquestes dues metodologies aplicades a boscos. A escala global els dos mètodes condueixen a dades similars de respiració ecosistèmica i producció primària bruta. No obstant, la valoració de producció ecosistèmica neta varia: els mètodes biomètrics tendeixen a subestimar la producció primària neta i fan una sobreestimació de la respiració foliar. Aquesta discrepància és més elevada en els boscos boreals que no pas en el bosc mediterrani o en el bosc tropical. Campioli et al. consideren més fiable la metodologia de la covariància de turbulències, per bé que l’objectiu de la seva recerca es veure en quines condicions i de quina manera hom pot promoure la convergència de tots dos mètodes.

Cserhegy - Tihany

La producció ecosistèmica neta

La respiració ecosistèmica, entesa ací com a procés de catabolització del carboni orgànic en CO2, es pot dividir en els següents components:
1.- la respiració autotròfica, és a dir la realitzada pels productors primaris (organismes fotosintètics i quimiosintètics). La podem dividir en:
1.1.- respiració autotròfica aèria, és a dir la realitzada fonamentalment pel fullam.
1.2.- respiració autotròfica subterrània, és a dir la realitzada pels organismes autòtrofs del sòl (bacteris nitrificants, etc.).
2.- respiració heterotròfica, és a dir la realitzada per tots els altres organismes, de la qual els components més destacats són:
2.1- respiració heterotròfica edàfica: realitzada pels organismes heteròtrofs del sòl (descomponedors terminals).
2.2.- respiració heterotròfica de les restes llenyoses: realitzada per organismes heteròtrofs (descomponedors inicials).

De cadascun d’aquests components, se’n pot determinar, d’altra banda, la producció primària bruta, és a dir la quantitat de carboni fixat a partir del CO2 atmosfèric. La producció primària neta és el resultat de substraure a la producció primària bruta la respiració autotròfica. Per passa de producció primària neta a producció primària ecosistèmica hem de substraure, a més, la respiració heterotròfica.

La covariància de turbulències és una tècnica micro-meteorològica que fa una monitorització contínua d’un àrea de mostreig. La pertorbació generada per la mateixa tècnica és menor. Actualment, és la tècnica més utilitzada en l’estimació dels bescanvis ecosistèmica de CO2. És clar que s’ha advertit del risc de no detectar amb aquesta tècnica fluxos de CO2 quan la turbulència de l’aire és baixa, o de no oferir prou resolució en escales temporals reduïdes. D’altra banda, la covariància de turbulències ofereix una estimació directa de la producció ecosistèmica neta, però no pas de la producció primària bruta o de la respiració ecosistèmica.

Els mètodes biomètrics de l’ecologia forestal clàssica sí tenen presents els diferents components que integren la producció ecosistèmica neta. Ho fan a través de l’estimació de creixement de la vegetació, de canvis en la biomassa del sòl. A més, els mètodes biomètrics poden aplicar-se en un ventall més ampli de situacions. Ara bé, les mostres utilitzades pels mètodes biomètrics són més limitades, i llavors cal extrapolar les dades obtingudes per a unes poques fulles o branques.

Matteo Campioli, Sara Vicca, Ivan A. Janssens i Sebastiaan Luyssaert volgueren fer un estudi comparatiu de les dues tècniques. Campioli, Vicca i Janssens són del PLECO d’Anvers, mentre que Luyssaert és del Laboratori de Ciències del Clima i de l’Ambient (LSCE), de Gif-sur-Yvette (Illa de França). Campioli es va fer càrrec de la realització de les anàlisis. Juntament amb Yadvinder Malhi, de l’Institut de Canvi Ambiental de la Universitat d’Oxford, Campioli redactà un text. En la recerca participaren també Dario Papale, del Departament per la Innovació en els Sistemes Biològics, Agroalimentaris i Forestals (DIBAF) de la Universitat de Tuscia, de Viterbo, i del Centre Euro-Mediterrani sobre Canvis Climàtics, de Lecce; Josep Peñuelas, de la Unitat d’Ecologia Global de CREAF-CSIC-UAB, de Cerdanyola del Vallès; Markus Reichstein i Mirco Migliavacca, del Departament d’Integració Biogeoquímica de l’Institut Max Planck de Biogeoquímica, de Jena; i M. Altaf Arain, de l’Escola de Geografia i Ciències de la Terra de la McMaster University, de Hamilton (Ontàrio). El text redactat per Campioli i Malhi fou tramès a la revista Nature el 19 de maig del 2015. Hi seguí un dur procés de revisió, i no fou acceptat fins el passat 27 d’octubre.

La construcció d’una base de dades

Campioli et al. feren una recol·lecció de dades de covariància de turbulència, a través de ISI-Web i de les bases de dades “forest C cycle”, “FLUXNET” i “European Flux Database Cluster”. De cada entrada es prenien les estimacions (i incerteses) de fluxos anuals per a la producció ecosistèmica neta (NEP, en l’acrònim anglès), la respiració ecosistèmica (Reco) i la producció primària bruta (GPP), així com dades sobre la tècnica de mesura i de l’àrea estudiada (complexitat topogràfica, índex d’àrea foliar, perennifòlia/caducifòlia, acicufòlia/planifòlia, boreal/temperada/tropical, temperatura i precipitació mitjanes anual, fertilitat del sòl). Calia tindre present com determinen, a partir de l’estimació de NEP, la Reco i la GPP: 1) per mètodes basats en dades nocturnes; 2) per mètodes basats en dades diürnes; 3) per mètodes basats en les dades de respiració durant i després de l’ocàs.

Les dades biomètriques són força més heterogènies, i Campioli et al. feren un esforç per harmonitzar-les. Tan sols així les van poder creuar, bo i considerant la variabilitat metodològica, amb les dades de covariància de turbulència.

La comparació entre les dades biomètriques i de covariància de turbulència

Comptat i debatut, la base de dades de Campioli et al. conté:
– 31 localitats amb estimacions de NEP, que van des de valors negatius de -110 gC·m-2·any-1 a valors positius de 830.
– 25 localitats amb estimacions de Reco basada en dades biomètriques, que van de 460 a 3300 gC·m-2·any-1.
– 18 localitats amb estimacions de GPP, que van de 600 a 3600 gC·m-2·any-1.

De totes aquestes dades la majoria procedeixen de zones temperades (60-70%), i és menor la presència de zones boreals (20-25%) i, particularment, de zones tropicals (10-15%).

De mitjana, la respiració ecosistèmica consisteix en 55% de respiració edàfica, un 28% de respiració foliar, un 15% de respiració llenyosa aèria i un 5% de respiració heterotròfica de restes llenyoses caigudes.

De les variables comparades troben que:
– la NEP estimada pels dos mètodes correlaciona bé, amb una sobreestimació relativament constant quan se la determina per covariància de turbulència. Aquesta sobreestimació és especialment acusada en les zones boreals.
– la Reco correlaciona també entre els dos mètodes. És en els boscos boreals on apareix una sobreestimació de la respiració amb els mètodes biomètrics.
– la GPP també correlaciona entre els dos mètodes. En aquest cas, ni tan sols en els boscos boreals apareixen discrepàncies notables.

Conclusions

Campioli et al. considera que les estimacions de producció ecosistèmica neta obtingudes per covariància de turbulència són generalment fiables. Amb les correccions que hom aplica a aquesta tècnica, resulta prou robusta fins i tot en terrenys complexos (amb variabilitat de pendents, etc.).

Pel que fa a l’estimació biomètrica de la respiració edàfica basada en cambres, Campioli et al. considera més fiable l’ús de cambres dinàmiques tancades que no pas l’ús de cambres estàtiques. Quant a la respiració foliar, és rellevant tindre present l’efecte inhibidor de la llum.

En els boscos boreals on més discrepància hi ha entre les dues metodologies. Així, si en l’estimació biomètrica, els boscos boreals de la base da dades presenten una producció ecosistèmica neta negativa (-60 gC·m-2·any-1), és a dir que serien donadors nets de CO2 a l’atmosfera, en l’estimació per covariància de turbulència els valors són positius (110 gC·m-2·any-1), de manera que sí actuarien com a embornals per al CO2 atmosfèric. La font d’aquesta discrepància sembla trobar-se en una subestimació de la producció primària neta en els mètodes biomètrics, possiblement deguda a una subestimació de la producció associada a micorrizes i de la producció vinculada a la renovació de branques. També hi poden contribuir altres components menors (1-4%) de la producció primària, de difícil detecció, com són l’exudació de les arrels, l’acumulació neta de carbohidrats de reserva (midó, etc.), la producció de compostos orgànics volàtils; o de components que segresten una part d’aquesta producció primària, com és el consum que en fan els animals herbívors

Lligams:

Evaluating the convergence between eddy-covariance and biometric methods for assessing carbon budgets of forests. M. Campioli, Y. Malhi, S. Vicca, S. Luyssaert, D. Papale, J. Peñuelas, M. Reichstein, M. Migliavacca, M. A. Arain, I. A. Janssens. Nature Communications 7, 13717 (2016).

Plant & Vegetation Ecology – University of Antwerp.

Arxivat a Ciència i Tecnologia
%d bloggers like this: