Balanço de Carbono aplicação do modelo CASA

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1 Curso de Engenharia do Ambiente, FCT-UNL Monitorização de Sistemas Ambientais, 2006/7 Balanço de Carbono aplicação do modelo CASA Carlos Netto < >; Pedro Baptista < > (Nº de horas de trabalho/aluno: 14) Introdução Os fluxos de carbono entre a biosfera, hidrosfera, atmosfera e litosfera, assim como o stock em cada um destes elementos, constituem o que se denomina por ciclo do carbono. O seu estudo reveste-se de especial importância dado o potencial de efeito de estufa do dióxido de carbono. Medir os fluxos e compreender o balanço global do carbono permite monitorizar o desenvolvimento do processo das alterações climáticas. Os actuais modelos para previsão dos impactes das alterações climáticas incluem a simulação do ciclo global do carbono. No contexto do Protocolo de Quioto, cada Parte do Anexo I tem que submeter inventários nacionais do balanço dos gases de efeito de estufa, incluindo aqueles que são assimilados pelos ecossistemas terrestres. Não obstante, as obrigações de Quioto são uma preocupação recente. Os estudos do ciclo do carbono foram iniciados com alguma consistência há mais tempo. Apesar de ter sido Arrhenius, em 1896, a chamar a atenção para importância do ciclo do carbono (Bice, s/data), a modelação é uma área que apenas se começa a desenvolver no fim da década de 50 (Bolin et al, 1979). Dois pioneiros, Revelle e Keeling, viriam a ser cruciais com o projecto de monitorização de dióxido de carbono em Mauna Loa (Havai). Este trabalho tem por objectivo calcular a quantidade de dióxido de carbono assimilada pela vegetação florestal em Portugal, usando o modelo CASA, para o ano de Pretende também concluir se essa quantidade é suficiente para contra-balançar as emissões desse mesmo ano. O modelo CASA O dióxido de carbono assimilado pela vegetação pode ser calculado através da produtividade primária líquida (NPP). A NPP é a diferença entre a produtividade primária bruta, i.e., o dióxido carbono fixado pelas plantas através da fotossíntese, e a respiração das plantas. O modelo CASA (Carnegie Ames Stanford Approach) é um modelo biofísico terrestre desenvolvido por Christopher Potter. O modelo CASA permite calcular a NPP e a produtividade líquida do ecossistema (NEP), utilizando como dados de entrada o NDVI (vegetação), a radiação solar, a temperatura, a precipitação e as propriedades do solo (Figura 1).

2 Figura 1. Diagrama explicativo do modelo CASA (adaptado de Potter (1998)). Metodologia A metodologia utilizada para calcular a quantidade de CO 2 recorre ao modelo CASA. No entanto, este modelo apenas será utilizado para determinar o NPP. Uma alteração efectuada ao modelo é relativa ao modo como é tratada a precipitação. No presente trabalho, foi assumido que não haveria stress hídrico. A Figura 2 apresenta toda metodologia realizada, com recurso ao Sistema de Informação Geográfica IDRISI, para o cálculo do NPP. Os inputs e parâmetros usados foram os seguintes: - Radiação solar (SLRD); - Fracção da radiação fotossinteticamente activa absorvida pela vegetação (FPAR); - Coeficiente de conversão entre unidades de SLRD e IPAR (radiação fotossinteticamente activa interceptada/absorvida pela vegetação) para uma determinada resolução temporal (δt) (SLRk); - Taxa de eficiência máxima de utilização da luz (ε*); - Parâmetros a, b e c para o cálculo de T ε1 e parâmetros A, B e T opt para o cálculo de T ε2 ; - T c foi calculado por intermédio da fórmula de T ε2 para quando T = T opt correspondendo a um stress mínimo da temperatura sobre a NPP, i.e., correspondendo a um T ε2 = 1; - Temperatura do ar (T).

3 (NPP = IPAR. LUE) (NPPano = NPPmes) mask Figura 2. Fluxograma da metodologia realizada. Após o cálculo da NPP anual, comparou-se esse valor com o das emissões de CO 2 sem a contabilização da alteração do uso do solo e florestas. A informação utilizada para as emissões de CO 2 foi a submetida por Portugal à United Nations Framework Convention for Climate Change (UNFCC). Resultados e Discussão Analisando a variabilidade espacial do NPP (Figura 3) salientam-se os seguintes pontos: - Pouca floresta no interior do Alentejo, distritos de Lisboa, Guarda, Bragança e Vila Real; - Os maiores valores de NPP registam-se principalmente nos distritos de Aveiro, Coimbra, Leiria e Faro; - O distrito de Santarém é considerado como floresta em grande parte do seu território embora não apresente um elevado NPP para a respectiva área.

4 Figura 3. NPP anual em t CO2.km-2.ano (resolução espacial de 1 km). No que toca à variabilidade temporal do NPP anual do país, observa-se que os valores dos meses mais quentes (de Abril a Setembro) são bastante maiores que nos restantes meses (Figura 4). No entanto, estes resultados não são realistas. Como clima mediterrâneo, Portugal tem precipitação nos meses mais frios, tendo depois stress hídrico nos meses quentes. Assim, não é de esperar uma grande produtividade nos meses de Verão. Esta componente do stress hídrico não foi contabilizada no trabalho por isso se obtiveram valores tão altos nos meses quentes. Se as florestas receberem mais radiação têm uma maior produtividade, desde que tenham água, o que não acontece em Portugal. Conclui-se, portanto, que os resultados de NPP obtidos deverão estar sobrestimados. NPP mensal NPP (10^6 t CO2) Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Mês Figura 4. Variabilidade temporal do NPP à escala mensal.

5 Por fim comparou-se o NPP anual com as emissões de CO 2 (excluindo as alterações do uso do solo e florestas). O valor de NPP anual obtido com a aplicação do modelo CASA foi de 240,2 Mt CO 2. Numa primeira comparação com as emissões de CO 2 de 84,5 Mt CO 2 pode-se julgar que Portugal apresenta um saldo positivo no balanço do CO 2. Mas esta conclusão é incorrecta por duas questões essenciais: - Pelas razões atrás descritas, espera-se que o valor de NPP esteja sobrevalorizado; - A comparação entre o NPP e as emissões de CO 2 não permite tirar conclusões relevantes, dado que se devia estar a comparar com a NEP. A NEP entra com uma parcela de grande relevância em termos numéricos a respiração do solo. O modelo CASA também permite modelar esta componente, mas tal não foi feito neste trabalho. A metodologia utilizada apresenta algumas limitações que decorrem dos pressupostos do modelo CASA e da simplificação feita para este exercício. É natural que a produtividade primária líquida seja diferente da NPP real. Neste trabalho, foi assumido que não existiria stress hídrico, daí o valor de W e =1. Contudo, é bastante óbvio, ainda por cima tendo em conta as condições de escassez de água no Verão no território nacional, que a NPP esteja a ser sobrestimada por esta razão. Existem uma crítica importante a fazer ao valor de NPP para efeitos de comparação com as emissões. Como apenas se está a contabilizar a floresta, grande parte dos outros compartimentos do ciclo do carbono foram ignorados. Assim, apenas se teve em conta a floresta, mas outros tipos de uso do solo também colaboram como sumidouros (mato, áreas agrícolas, pastagens, etc.). Por outro lado, a respiração heterotrófica do solo também não foi englobada. Por outro lado, a simplificação do modelo não permite ter em conta a variabilidade interespecífica da taxa de assimilação de carbono. A metodologia assume que um carvalho cresce, i.e., assimila carbono, ao mesmo ritmo que um eucalipto. A mesma questão se aplica na utilização de uma temperatura óptima indiferenciada. Por fim, existe ainda a questão da qualidade dos dados de entrada. Toda a informação considerada de entrada (radiação solar, FPAR, temperatura e cobertura do solo) tem associado um erro que, ao longo das operações, pode ser propagado e magnificado (cascading). Logo, seria imperativo ter uma ideia do erro que está associado ao resultado final. Referências Bice, D., s/d, The Global Carbon Cycle; Disponível em: ments /GEOL/DaveSTELLA/Carbon/carbon_intro.htm; Acedido a: 13 de Novembro de 2006; Bolin, B., Degens, E., Duvigneaud, P., Kempe, S., 1979, The Global Biogeochemical Carbon Cycle, SCOPE 13; Disponível em: scope13/chapter01.html; Acedido a: 13 de Novembro de 2006; Potter, C., Davidson, E., Klooster, S., Nepstad, D., De Negreiros, G., Brooks, V., 1998, Regional application of an ecosystem production model for studies of biogeochemistry in Brazilian Amazónia, Global Change Biology, 4, ;