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Application of the 3-PGS model to assess carbon accumulation in forest ecosystems at a regional level

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In this study we assessed carbon sequestration by Italian forest ecosystems at a regional level. We applied a monthly time-step process-based model (3-PGS), coupled with a modified soil respiration model, to predict both gross primary production (GPP3-PGS) and net ecosystem production (NEP3-PGS). To evaluate the general reliability of model estimates, we compared, at five different forest sites, monthly and annual GPP3-PGS, NEP3-PGS, and predicted total ecosystem respiration (TER3-PGS) with averages of monthly and annual eddy covariance (EC) measures of GPPEC, NEPEC, and TEREC. A strong correlation was found between annual GPP3-PGS and annual GPPEC (r2 = 0.77, RMSE = 1.28 MgC·ha–1·year–1), and monthly (r2 = 0.85, RMSE = 35 gC·m–2·month–1), as well as between NEP3-PGS and annual NEPEC (r2 = 0.76, RMSE= 0.21 MgC·ha–1·year–1), and monthly (r2 = 0.78, RMSE = 18 gC·m–2·month–1). The TER3-PGS also showed a high correlation with annual TEREC (r2 = 0.93). Furthermore, a sensitivity analysis showed that GPP3-PGS was highly sensitive to the satellite greenness index (normalized difference of vegetation index) and to the vapor pressure deficit. With general confidence in the models, we established a 30 year average meteorological grid of 8 km× 8km resolution across Italy and created a map representing annual NEP3-PGS across Italian forests, based on the remotely sensed CORINE Land Cover forest classification.

Dans cette étude, nous avons évalué la séquestration du carbone à l’échelle régionale par les écosystèmes forestiers en Italie. Nous avons appliqué un modèle basé sur les processus au pas de temps mensuel (3-PGS) couplé à un modèle modifié de respiration du sol pour prédire la production primaire brute (PPB3-PGS) et la production nette de l’écosystème (PNE3-PGS). Pour évaluer la fiabilité générale des estimations des modèles, nous avons, dans cinq stations forestières différentes, comparé les valeurs mensuelles et annuelles de la PPB3-PGS et de la PNE3-PGS, ainsi que la valeur prédite de la respiration totale de l’écosystème (RTE3-PGS), avec les moyennes mensuelles et annuelles des mesures de la PPBCT, de la PNECT et de la RTECT par la méthode de corrélation turbulente (CT). Il y avait une étroite corrélation entre la PPB3-PGS annuelle et les PPBCT annuelle (r2 = 0,77, EQM = 1,28 Mg C·ha–1·an–1) et mensuelles (r2 = 0,85, EQM = 35 g C·m–2·mois–1), ainsi qu’entre la PNE3-PGS et les PNECT annuelle (r2 = 0,76, EQM = 0,21 Mg C·ha–1·an–1) et mensuelles (r2 = 0,78, EQM = 18 g C·m–2·mois–1). La RTE3-PGS était également étroitement corrélée à la RTECT annuelle (r2 = 0,93). De plus, une analyse de sensibilité a montré que la PPB3-PGS était très sensible à l'indice de végétation par différence normalisée et au déficit de pression de vapeur. Avec une confiance générale dans les modèles, nous avons établi un quadrillage météorologique des moyennes de 30 ans avec une résolution de 8 km × 8 km dans l’ensemble de l’Italie et nous avons généré une carte représentant la PNE3-PGS annuelle des forêts italiennes basée sur la classification des forêts de la base de données CORINE Land Cover obtenue par télédétection.

Document Type: Research Article

Publication date: September 1, 2009

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