The soil organic carbon (SOC) decline and the soil erosion by water are two of the soil threats most frequent in Sicily. But to what extent it is possible to counteract them, modifying the human activities, and particularly the agricultural ones? The PhD research activity came to the result that minimum tillage compared to ploughing led to a significative increment of SOC in the first 40 cm depth, in agricultural soils of the western Sicily, meanly equal to 0,3762 dag/kg. Conversely deep ploughing (>30 cm of depth), compared to shallow ploughing (<30 cm of depth), had a significant positive effect on total nitrogen content (N) on the same soils, meanly equal to 0,2841 g/kg. Fertilizing, either chemically, organically or in a mixed manner, led to a significant increment of SOC, compared to no fertilizing. SOC resulted significantly directly correlated to N. The chemical fertilization had a significant negative effect on the humic and fulvic fraction of SOC. Concerning the soil erosion risk, the PhD research activity regarded the calibration and validation of the USLE model in the entire Sicilian territory. The most exact formula to calculate the R erosivity factor, for the Sicilian climate, was found to be the one elaborate by Ferro et al. in 1999. C factors for 9 great groups of land uses were calibrated with an innovative calibration method, based on field data of evidence of soil erosion by water absence. Vineyards were the less protective land use, with a C factor of 0,542, followed by other orchards, arable land crops, shrublands, hay and pastures and finally woods. The results of the validation on the final map of soil erosion by water in Sicily, gave a positive bayesian predictivity of 81,5 % and a negative bayesian predictivity of 61 %.

Il declino della sostanza organica e l’erosione idrica sono due fattori di rischio di degrado del suolo fra i più diffusi in Sicilia. In che misura è possibile contrastarli modificando le attività antropiche ed in particolare quelle in ambito agricolo? Lo scopo della presente ricerca di dottorato è stato quello di mettere a punto dei modelli che permettessero di spiegare le relazioni esistenti fra le azioni dell’uomo in ambito agricolo con la sostanza organica e con l’erosione idrica nei suoli siciliani, tenendo conto anche del clima. Le due indagini sono state svolte separatamente, in parallelo, in aree agricole della Sicilia occidentale per la sostanza organica, sull’intero territorio siciliano e su tutti gli usi per l’erosione idrica. I dati di carbonio organico (SOC) relativi agli orizzonti di suolo dei primi 40 cm di profondità sono stati raccolti per 52 profili pedologici, relativi ad un arco temporale che andava dal 1995 al 2008, per 15 dei quali era presente anche l’analisi dell’azoto totale (N), e sono stati integrati con le analisi di SOC e di N effettuate su ulteriori 22 siti di campionamento, situati in aree agricole della Sicilia occidentale. In 12 siti dei 22 campionati è stato effettuato anche il frazionamento del carbonio organico per la determinazione del contenuto di acidi umici e fulvici (HA+FA). Per i suoli dei 74 siti è stato determinato il regime udometrico sulla base delle caratteristiche climatiche dell’area in esame e delle caratteristiche di tessitura dei suoli indagati. È stata effettuata, inoltre, una indagine agronomica per determinare il tipo di gestione dei suoli in termini di: lavorazione del suolo, fertilizzazione, rotazioni, operazioni di impianto, eventuale irrigazione, sistemazioni idrauliche agrarie, eventuali misure protettive in atto e eventuale adesione alle misure agro-ambientali promosse dalla Regione Siciliana. L’indagine agronomica per i 52 profili della banca dati è stata effettuata in relazione all’anno di prelevamento del campione. L’effetto del regime udometrico, dell’uso del suolo e delle diverse categorie di gestione agronomica su SOC, N e HA+FA è stato valutato tramite il t-test, per le variabili normalmente distribuite (N e HA+FA), oppure tramite il Mann-Whitney U test, per le variabili non normalmente distribuite (SOC). L’esistenza di una correlazione fra le variabili SOC, N e HA+FA è stata testata per mezzo di una Sperman Rank Order Correlation analysis. La variabile SOC è stata trasformata logaritmicamente e la trasformata SOC_LN è risultata normale. L’analisi dell’effetto complessivo del pedoclima, dell’uso del suolo e delle diverse categorie di gestione agronomica sulle variabili SOC_LN, N e HA+FA è stata realizzata tramite una Multiple Linear Step Wise Regression. Il risultati indicano che le arature, sia superficiali che profonde, hanno un significativo effetto negativo sul SOC, con una diminuzione in media di 0,3762 dag/kg passando da lavorazioni minime ad arature. Le arature profonde hanno un significativo effetto positivo, viceversa, sull’N, con un significativo incremento medio di 0,2841 g/kg passando da arature superficiali a profonde. Altre pratiche agricole che nelle indagini univoche non hanno dato effetti significativi sulle variazioni di SOC e N sono risultate invece significative dalla Multiple Linear Step Wise Regression. Con la fertilizzazione (cioè nel confronto fra suoli fertilizzati e non fertilizzati) si è trovato un incremento significativo del SOC_LN e dell’N, ma non si è riscontrato una significativa differenza nell’effetto dei diversi tipi di fertilizzazione (chimica, biologica e mista). Si è trovato un significativo effetto negativo dello scasso sull’N. Il risultati dalla Multiple Linear Step Wise Regression hanno indicano, inoltre, che il SOC è direttamente correlato al N, e che l’inaridimento del suolo ha un significativo effetto negativo sul SOC. Le altre variabili agronomiche non hanno portato a variazioni significative del SOC_LN e dell’N. Per quanto riguarda gli HA+FA l’indagine ha riguardato solo l’effetto di rotazioni e fertilizzazioni e in relazione a SOC_LN ed N e i risultati hanno dato una significativa relazione diretta con il SOC_LN e un significativo effetto negativo della fertilizzazione chimica. Il modello USLE (Universal Soil Loss Equation) è stato calibrato e validato sull’intero territorio siciliano, isole minori comprese. Per la calibrazione del modello USLE sono stati raccolti dati misurati pubblicati di intensità delle piogge relativi a 5 stazioni meteorologiche, dati di precipitazioni medie mensili su una griglia a maglia regolare a 32 km su tutta la Sicilia, la carta dei suoli della Sicilia, il DEM, modello digitale del terreno, a 20 m, il Corine land cover del 2006, la carta dell’uso del suolo della Sicilia del 1994, la carta delle categorie e dei tipi forestali della Sicilia del 2010, 6150 dati puntuali georeferenziati sulla presenza (4224) o assenza (1926) di erosione idrica del suolo derivati dal database dei suoli della Sicilia, da carte geomorfologiche pubblicate e dal progetto LUCAS, la carta delle aree terrazzate della Sicilia. Per la validazione sono stati raccolti dati pubblicati di erosione idrica misurata, relativi a 3 stazioni georeferenziate, le carte dell’erosione idrica del suolo elaborate dai progetti PESERA, USLE e MESALES del JRC. La formula per la stima del fattore R di erosività delle piogge più esatta per il clima siciliano è stata individuata confrontando i risultati di 5 diversi modelli di stima con le misure di erosività misurate nelle 5 stazioni meteorologiche distribuite in tutta la Sicilia. La formula con il minor Root Mean Squared Error, quella proposta da Ferro et al. (1999), è stata scelta ed usata per calcolare il fattore R per tutto il territorio siciliano. Per il fattore K di erodibilità si sono usati i dati di tessitura, sostanza organica, pietrosità e rocciosità superficiale derivati dalla carta dei suoli della Sicilia (Fantappiè et al., 2011a) e i valori indicati da Stone and Hilborn (2000), oltre che la formula di riduzione che tiene conto della presenza di pietrosità e rocciosità, proposta da Poesen et al. nel 1994. In corrispondenza dei suoli vulcanici è stato assegnato un fattore di K pari a 0,08 come proposto da Van der Knijff et al. (1999). I fattori L e S sono stati ottenuti dal DEM a 20 m, utilizzando le formule proposte da McCool et al. nel 1987 e 1989. Moltiplicando R, K, L ed S si è ottenuta l’erosione potenziale della Sicilia, potendo così attribuire un valore di erosione potenziale ad ognuno dei 1926 punti di assenza di erosione. Un fattore C medio per 9 raggruppamenti di uso del suolo è stato calcolato dividendo 2 t ha-1 y-1 (considerato come valore reale di erosione nel caso in cui non ci sono segni visibili di erosione in campo) per il valore medio di erosione potenziale per ognuno dei 9 tipi di uso del suolo. I vigneti sono risultati l’uso del suolo meno protettivo rispetto all’erosione idrica con un fattore C pari a 0,542, seguiti da oliveti, frutteti, colture agrarie legnose e piantagioni di eucalipto. Gli usi del suolo più protettivi sono risultati, invece, i boschi, seguiti dai pascoli, dagli arbusteti e dalle aree incendiate. A livello intermedio come proiettività sono risultati i seminativi e le aree agricole eterogenee. A partire dalla carta delle aree terrazzate è stato ottenuto il fattore P. Moltiplicando erosione potenziale per C e P si è ottenuta l’erosione reale della Sicilia in t ha-1 y-1. Una validazione quantitativa dell’errore del modello USLE calibrato, a confronto col PESERA e USLE del JRC, è stata fatta calcolando la differenza fra valori stimati e valori misurati nelle 3 stazioni georeferenziate. Una validazione qualitativa è stata fatta calcolando la predittività positiva e negativa con il teorema di Bayes, utilizzando i 6150 punti georeferenziati di presenza/assenza di erosione. Sia nella validazione quantitativa che in quella qualitativa il modello USLE calibrato è risultato il migliore, rispetto ai modelli PESERA, USLE e MESALES del JRC. I modelli peggiori sono risultati il PESERA e il MESALES. In questa maniera si è dimostrato che un modello empirico come la USLE, quando ben calibrato, può dare risultati migliori rispetto a modelli concettuali o fisicamente basati. Dividendo il raster della quantità di suolo utile (cioè le t ha-1 di suolo fino alla profondità utile) per il raster dell’erosione reale, è stata ottenuta una carta di rischio di erosione idrica, espressa in termini di anni possibilmente sufficienti ad avere la perdita totale di suolo utile.

Fantappie', .Elaborazione e validazione di modelli dell’impatto antropico e dei cambiamenti climatici sulle qualità dei suoli in Sicilia, con particolare attenzione riguardo al rischio di declino della sostanza organica e al rischio di erosione idrica.

Elaborazione e validazione di modelli dell’impatto antropico e dei cambiamenti climatici sulle qualità dei suoli in Sicilia, con particolare attenzione riguardo al rischio di declino della sostanza organica e al rischio di erosione idrica

FANTAPPIE', Maria

Abstract

Il declino della sostanza organica e l’erosione idrica sono due fattori di rischio di degrado del suolo fra i più diffusi in Sicilia. In che misura è possibile contrastarli modificando le attività antropiche ed in particolare quelle in ambito agricolo? Lo scopo della presente ricerca di dottorato è stato quello di mettere a punto dei modelli che permettessero di spiegare le relazioni esistenti fra le azioni dell’uomo in ambito agricolo con la sostanza organica e con l’erosione idrica nei suoli siciliani, tenendo conto anche del clima. Le due indagini sono state svolte separatamente, in parallelo, in aree agricole della Sicilia occidentale per la sostanza organica, sull’intero territorio siciliano e su tutti gli usi per l’erosione idrica. I dati di carbonio organico (SOC) relativi agli orizzonti di suolo dei primi 40 cm di profondità sono stati raccolti per 52 profili pedologici, relativi ad un arco temporale che andava dal 1995 al 2008, per 15 dei quali era presente anche l’analisi dell’azoto totale (N), e sono stati integrati con le analisi di SOC e di N effettuate su ulteriori 22 siti di campionamento, situati in aree agricole della Sicilia occidentale. In 12 siti dei 22 campionati è stato effettuato anche il frazionamento del carbonio organico per la determinazione del contenuto di acidi umici e fulvici (HA+FA). Per i suoli dei 74 siti è stato determinato il regime udometrico sulla base delle caratteristiche climatiche dell’area in esame e delle caratteristiche di tessitura dei suoli indagati. È stata effettuata, inoltre, una indagine agronomica per determinare il tipo di gestione dei suoli in termini di: lavorazione del suolo, fertilizzazione, rotazioni, operazioni di impianto, eventuale irrigazione, sistemazioni idrauliche agrarie, eventuali misure protettive in atto e eventuale adesione alle misure agro-ambientali promosse dalla Regione Siciliana. L’indagine agronomica per i 52 profili della banca dati è stata effettuata in relazione all’anno di prelevamento del campione. L’effetto del regime udometrico, dell’uso del suolo e delle diverse categorie di gestione agronomica su SOC, N e HA+FA è stato valutato tramite il t-test, per le variabili normalmente distribuite (N e HA+FA), oppure tramite il Mann-Whitney U test, per le variabili non normalmente distribuite (SOC). L’esistenza di una correlazione fra le variabili SOC, N e HA+FA è stata testata per mezzo di una Sperman Rank Order Correlation analysis. La variabile SOC è stata trasformata logaritmicamente e la trasformata SOC_LN è risultata normale. L’analisi dell’effetto complessivo del pedoclima, dell’uso del suolo e delle diverse categorie di gestione agronomica sulle variabili SOC_LN, N e HA+FA è stata realizzata tramite una Multiple Linear Step Wise Regression. Il risultati indicano che le arature, sia superficiali che profonde, hanno un significativo effetto negativo sul SOC, con una diminuzione in media di 0,3762 dag/kg passando da lavorazioni minime ad arature. Le arature profonde hanno un significativo effetto positivo, viceversa, sull’N, con un significativo incremento medio di 0,2841 g/kg passando da arature superficiali a profonde. Altre pratiche agricole che nelle indagini univoche non hanno dato effetti significativi sulle variazioni di SOC e N sono risultate invece significative dalla Multiple Linear Step Wise Regression. Con la fertilizzazione (cioè nel confronto fra suoli fertilizzati e non fertilizzati) si è trovato un incremento significativo del SOC_LN e dell’N, ma non si è riscontrato una significativa differenza nell’effetto dei diversi tipi di fertilizzazione (chimica, biologica e mista). Si è trovato un significativo effetto negativo dello scasso sull’N. Il risultati dalla Multiple Linear Step Wise Regression hanno indicano, inoltre, che il SOC è direttamente correlato al N, e che l’inaridimento del suolo ha un significativo effetto negativo sul SOC. Le altre variabili agronomiche non hanno portato a variazioni significative del SOC_LN e dell’N. Per quanto riguarda gli HA+FA l’indagine ha riguardato solo l’effetto di rotazioni e fertilizzazioni e in relazione a SOC_LN ed N e i risultati hanno dato una significativa relazione diretta con il SOC_LN e un significativo effetto negativo della fertilizzazione chimica. Il modello USLE (Universal Soil Loss Equation) è stato calibrato e validato sull’intero territorio siciliano, isole minori comprese. Per la calibrazione del modello USLE sono stati raccolti dati misurati pubblicati di intensità delle piogge relativi a 5 stazioni meteorologiche, dati di precipitazioni medie mensili su una griglia a maglia regolare a 32 km su tutta la Sicilia, la carta dei suoli della Sicilia, il DEM, modello digitale del terreno, a 20 m, il Corine land cover del 2006, la carta dell’uso del suolo della Sicilia del 1994, la carta delle categorie e dei tipi forestali della Sicilia del 2010, 6150 dati puntuali georeferenziati sulla presenza (4224) o assenza (1926) di erosione idrica del suolo derivati dal database dei suoli della Sicilia, da carte geomorfologiche pubblicate e dal progetto LUCAS, la carta delle aree terrazzate della Sicilia. Per la validazione sono stati raccolti dati pubblicati di erosione idrica misurata, relativi a 3 stazioni georeferenziate, le carte dell’erosione idrica del suolo elaborate dai progetti PESERA, USLE e MESALES del JRC. La formula per la stima del fattore R di erosività delle piogge più esatta per il clima siciliano è stata individuata confrontando i risultati di 5 diversi modelli di stima con le misure di erosività misurate nelle 5 stazioni meteorologiche distribuite in tutta la Sicilia. La formula con il minor Root Mean Squared Error, quella proposta da Ferro et al. (1999), è stata scelta ed usata per calcolare il fattore R per tutto il territorio siciliano. Per il fattore K di erodibilità si sono usati i dati di tessitura, sostanza organica, pietrosità e rocciosità superficiale derivati dalla carta dei suoli della Sicilia (Fantappiè et al., 2011a) e i valori indicati da Stone and Hilborn (2000), oltre che la formula di riduzione che tiene conto della presenza di pietrosità e rocciosità, proposta da Poesen et al. nel 1994. In corrispondenza dei suoli vulcanici è stato assegnato un fattore di K pari a 0,08 come proposto da Van der Knijff et al. (1999). I fattori L e S sono stati ottenuti dal DEM a 20 m, utilizzando le formule proposte da McCool et al. nel 1987 e 1989. Moltiplicando R, K, L ed S si è ottenuta l’erosione potenziale della Sicilia, potendo così attribuire un valore di erosione potenziale ad ognuno dei 1926 punti di assenza di erosione. Un fattore C medio per 9 raggruppamenti di uso del suolo è stato calcolato dividendo 2 t ha-1 y-1 (considerato come valore reale di erosione nel caso in cui non ci sono segni visibili di erosione in campo) per il valore medio di erosione potenziale per ognuno dei 9 tipi di uso del suolo. I vigneti sono risultati l’uso del suolo meno protettivo rispetto all’erosione idrica con un fattore C pari a 0,542, seguiti da oliveti, frutteti, colture agrarie legnose e piantagioni di eucalipto. Gli usi del suolo più protettivi sono risultati, invece, i boschi, seguiti dai pascoli, dagli arbusteti e dalle aree incendiate. A livello intermedio come proiettività sono risultati i seminativi e le aree agricole eterogenee. A partire dalla carta delle aree terrazzate è stato ottenuto il fattore P. Moltiplicando erosione potenziale per C e P si è ottenuta l’erosione reale della Sicilia in t ha-1 y-1. Una validazione quantitativa dell’errore del modello USLE calibrato, a confronto col PESERA e USLE del JRC, è stata fatta calcolando la differenza fra valori stimati e valori misurati nelle 3 stazioni georeferenziate. Una validazione qualitativa è stata fatta calcolando la predittività positiva e negativa con il teorema di Bayes, utilizzando i 6150 punti georeferenziati di presenza/assenza di erosione. Sia nella validazione quantitativa che in quella qualitativa il modello USLE calibrato è risultato il migliore, rispetto ai modelli PESERA, USLE e MESALES del JRC. I modelli peggiori sono risultati il PESERA e il MESALES. In questa maniera si è dimostrato che un modello empirico come la USLE, quando ben calibrato, può dare risultati migliori rispetto a modelli concettuali o fisicamente basati. Dividendo il raster della quantità di suolo utile (cioè le t ha-1 di suolo fino alla profondità utile) per il raster dell’erosione reale, è stata ottenuta una carta di rischio di erosione idrica, espressa in termini di anni possibilmente sufficienti ad avere la perdita totale di suolo utile.
soil organic carbon decline risk; soil erosion by water risk; conservative agriculture, Universal Soil Loss Equation, bayesian validation
rischio di declino del carbonio organico dei suoli; rischio di erosione idrica dei suoli; agricoltura conservativa, validazione bayesiana
Fantappie', .Elaborazione e validazione di modelli dell’impatto antropico e dei cambiamenti climatici sulle qualità dei suoli in Sicilia, con particolare attenzione riguardo al rischio di declino della sostanza organica e al rischio di erosione idrica.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
tesi_dottorato_fantappiè.pdf

accesso aperto

Dimensione 1.57 MB
Formato Adobe PDF
1.57 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10447/105495
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact