Stock di Carbonio Attuale - Biomassa Sotterranea (BGB)

Stock di Carbonio Attuale — Biomassa Sotterranea (BGB)

Panoramica

Il layer Stock di Carbonio Attuale — Biomassa Sotterranea (BGB) quantifica il carbonio immagazzinato nei sistemi radicali al di sotto della superficie del suolo, espresso in tonnellate di carbonio per ettaro (tC/ha). La biomassa sotterranea comprende tutto il tessuto radicale vivente, incluse radici grossolane (> 2 mm di diametro), radici fini, rizomi e reti micorriziche associate.

Sebbene meno visibile della biomassa aerea, la BGB svolge un ruolo cruciale nel ciclo globale del carbonio. Il carbonio radicale costituisce tipicamente il 20-30% della biomassa vivente totale nelle foreste temperate e fino al 40-60% nelle praterie e negli arbusteti, dove l'allocazione radicale e proporzionalmente maggiore. La BGB e essenziale per una contabilita accurata del carbonio totale della biomassa, poiche omettere le radici puo sottostimare il carbonio della biomassa vivente del 20-40%. Il dataset deriva da Walker et al. (2022), con il pool BGB isolato e raffinato tramite regressione Random Forest con variabili satellitari.

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Metodologia di Calcolo

Pipeline di downscaling Random Forest per l'estrazione BGB:

1. Estrazione baseline — Il raster BGB di Walker et al. 2022 viene caricato da S3 e ritagliato
2. Feature engineering — NDVI (Sentinel-2), copertura del suolo (Dynamic World), elevazione (SRTM)
3. Training — Regressore Random Forest addestrato sui valori BGB baseline
4. Predizione — Il modello predice la densita BGB a ~200 m
5. Validazione — Metriche di cross-validazione (R-quadro, RMSE)

Unita di output: tC/ha (solo pool BGB)

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Fonti dei Dati

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Note Tecniche

• La stima della BGB si basa fortemente su rapporti allometrici radice:parte aerea, poiche le radici non possono essere osservate direttamente dai sensori satellitari
• Il turnover delle radici fini e rapido (mesi-anni), quindi la BGB rappresenta un'istantanea del carbonio radicale piuttosto che la produzione cumulativa
• La BGB di praterie e arbusteti puo essere proporzionalmente maggiore rispetto all'AGB
• L'incertezza nella stima della BGB e generalmente piu alta rispetto all'AGB

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Riferimenti

1. Walker, W.S. et al. (2022). PNAS, 119(23), e2111312119.
2. Spawn, S.A. et al. (2020). Scientific Data, 7, Article 112.
3. Breiman, L. (2001). "Random Forests". Machine Learning, 45(1), pp. 5-32.

Responsible: Claudio Barbieri