Variazioni di carbonio organico nei suoli italiani dal 1979 al 2008

I suoli contengono circa tre volte la quantità di carbonio disponibile a livello mondiale nella vegetazione e circa il doppio di quella presente in atmosfera. Tuttavia il carbonio organico del suolo (SOC) si è ridotto in molte aree, mentre è stato rilevato un aumento della CO2 atmosferica. Ricerche recenti hanno dimostrato che sono stati i cambiamenti di uso e gestione del suolo a provocare le maggiori perdite di SOC nel recente passato, piuttosto che le più alte temperature e i cambiamenti delle precipitazioni conseguenti il cambiamento climatico. Lo scopo principale di questo lavoro è quello di stimare le variazioni del contenuto di carbonio organico dei suoli (carbon stock, CS) in Italia durante le ultime 3 decadi (dal 1979 al 2008) e di legarlo ai cambiamenti di uso del suolo. Lo studio ha come fine anche quello di studiare le relazioni tra SOC e i fattori della pedogenesi (pedoclima, morfologia, litologia e uso del suolo). La Banca Dati dei Suoli d’Italia è stata la principale fonte di informazione. Il CS è stato calcolato a partire dai dati di SOC, densità apparente e scheletro, i quali sono stati riferiti ai primi 50 cm di suolo, ottenendo un solo valore per ogni osservazione puntuale per mezzo della media pesata sulla base della profondità degli orizzonti. Una serie di attributi geografici sono stati utilizzati per spazializzare le informazioni puntuali, in particolare il DEM (100 m) e le derivate classi morfologiche SOTER, le Soil Region d’Italia (scala di riferimento 1:5.000000), i gruppi litologici dei Sistemi di Terre Italiani (scala di riferimento 1:500.000), i regimi di umidità e temperatura del suolo (mappe raster con pixel di 1 km), l’uso del suolo (progetto CORINE land cover, scala di riferimento 1:100.000; CORINE 2009) a due date di riferimento 1990 e 2000 e una carta di uso del suolo aggiornata al 2008 a partire da quella 2000, utilizzando punti di osservazione a terra. Il metodo di interpolazione utilizzato è stato quello della regressione multipla lineare (MLR), con il CS come variabile target e gli attributi geografici come variabili predittive. Un’analisi statistica di base è stata realizzata per indagare singolarmente le relazioni fra le variabili predittive considerate e il CS. Infine è stato trovato un modello generale di regressione lineare multipla, considerando insieme tutte le variabili predittive. Le migliori variabili predittive sono state selezionate con una step-wise regression, utilizzando l’Akaike Information Criterion (AIC) come criterio di selezione delle migliori variabili e del miglior modello finale. Il modello finale ottenuto considerava le seguenti variabili predittive: i) le decadi, ii) l’uso del suolo, iii) le classi morfologiche SOTER, iv) le Soil Region, v) i regimi di temperatura del suolo, vi) i regimi di umidità del suolo, vii) i gruppi litologici dei Sistemi di Terre, viii) la temperatura del suolo, ix) l’indice di aridità del suolo (giorni di suolo secco), e x) la quota. Nel modello è stata considerata anche l’interazione fra la decade e l’uso del suolo. I risultati indicano che il CS è altamente correlato con i principali raggruppamenti di uso del suolo (foreste, pascoli, aree agricole), con i regimi di umidità e temperatura del suolo, con la litologia, con le classi morfologiche, ed è diminuito notevolmente nella seconda decade, mentre si è registrato un debole recupero fra la seconda e la terza decade, passando da 3,32 Pg, a 2,74 Pg e a 2,93 Pg rispettivamente.