1 / 30

Vittrings - och försurningsprocesser i skogsmark – jämförelse mellan mätdata och modeller

Vittrings - och försurningsprocesser i skogsmark – jämförelse mellan mätdata och modeller. Forskningsteam. Johan Stendahl 1 , Cecilia Akselson 2 *, Magnus Simonsson 1 , Bengt Olsson 3 , Ingrid Öborn 4

onan
Download Presentation

Vittrings - och försurningsprocesser i skogsmark – jämförelse mellan mätdata och modeller

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Vittrings- och försurningsprocesseriskogsmark – jämförelsemellanmätdata och modeller

  2. Forskningsteam Johan Stendahl1, Cecilia Akselson2*, Magnus Simonsson1, Bengt Olsson3,Ingrid Öborn4 1Mark och miljö (SLU), 2Naturgeografi (Lund), 3Ekologi (SLU), 4Växtproduktionsekologi (SLU) i samarbete med Per Arne Melkerud (SLU), Mats Olsson(SLU), Johan Bergholm (SLU), Harald Sverdrup (Lund), Salim Belyazid (Lund) & Stephen Hillier, James Hutton Institute, UK Projektet finansieras av SLU Foma Försurning och Naturvårdsverket*

  3. Innehåll • Bakgrund • Syfte • Tre metoder att kvantifiera/skatta vittring • Resultat • Sammanfattning

  4. Bakgrund Vi behöver kunna kvantifiera frigörelsen av baskatjoner från markens mineral för att bedöma: • Markens buffertförmåga mot försurning • Bärkraftigheten av olika produktionssystem– vilken näringslevererande förmåga kan man räkna med (hur mycket kan bortföras)? Biogeokemiska modeller används – simulera skogsmarkens kritiska belastningsgränser - bedömning av effekterna av ett intensifierat intensifierat skogsbruk. De är svåra att validera – integrerade processer, långsamma förlopp.

  5. Syfte • Att bättre kunna beskriva och kvantifiera mineralvittring i mark, framför allt med avseende på baskatjoner (Ca, K, Mg, Na) • Att med hjälp av mätdata från långliggande försök och övervakningsprogram skatta vittringens storlek, och • Att simulera vittring med PROFILE och analysera och jämföra modellsimuleringar med fältdata för att på sikt kunna förbättra förutsägelserna

  6. Tre metoder att kvantifiera vittring • Historisk vittring i markprofiler– använda intern standard (Zr) och jämföra med modermaterialet (C-horisonten) • Aktuell vittring genom massbalanser – beräkna inflöden, utflöden och förändringar i förråd i långa tidsserier. Differensen en skattning av vittringen. • Simuleringar av vittringen (steady state) med den biogeokemiska modellen PROFILE

  7. Tre metoder att kvantifiera vittring • Historisk vittring i markprofiler– använda intern standard (Zr) och jämföra med modermaterialet (C-horisonten) (Deltstudie 1, 2) • Aktuell vittring genom massbalanser – beräkna inflöden, utflöden och förändringar i förråd i långa tidsserier. Differensen en skattning av vittringen (Delstudie 2) • Simuleringar av vittringen (steady state) med den biogeokemiska modellen PROFILE (Delstudie 1, 2)

  8. Delstudie 1 Två olika metoder för att beräkna vittring – en jämförelse mellan koncept och beräknad vittring Johan Stendahl, Cecilia Akselsson, Per-Arne Melkerud, Salim Belyazid & Harald Sverdrup Två olika metoder har använts för regional kartläggning av vittring i Sverige… PROFILE Historiska vittringsmodellen (Zr-metoden)

  9. Delstudie 1 Två olika metoder för att beräkna vittring – en jämförelse mellan koncept och beräknad vittring Johan Stendahl, Cecilia Akselsson, Per-Arne Melkerud, Salim Belyazid & Harald Sverdrup • Hur förhåller sig framräknade vittringshastigheter (50 cm) med PROFILE resp. Zr-metoden till varann? • Hur borde de förhålla sig till varann (Historisk vittring i förhållande till ”steady state” vittring?) Vad kan skillnader på djupet lära oss? • Att fundera på: Kan vi använda oss av en kombination av de båda metoderna för att säga mer om hur vittringen varierar i tid och rum,samt hur det påverkas av förändring i ett förändrat klimat? (Warfvinge et al., 1995)

  10. Delstudie 1 17 ytor med mycket detaljerade markdata Väderdata och skoglig information: -temperatur, nederbörd, avrinning -medeltillväxt Markdata för ett antal skikt(5-8 skikt ner till 50 cm): -totalkemisk analys -kornstorleksfördelning -densitet -stenighet

  11. Delstudie 1

  12. Delstudie 1

  13. Delstudie 1 Vittringens variationer på djupet i Stöde PROFILE: Historiskvittring (Zr):

  14. Delstudie 1 Några svar på frågorna… • Hur förhåller sig framräknade vittringshastigheter (50 cm) med PROFILE resp. Zr-metoden till varann?Ingen systematisk skillnad för summa BC, Ca och K. Na lägre och Mg högre med Zr-metoden. • Hur borde de förhålla sig till varann (Historisk vittring i förhållande till ”steady state” vittring? Historisk vittring (Zr-metoden) förväntades vara högre än vittring modellerad med PROFILE. • Vad kan skillnader på djupet lära oss? PROFILE säger att det vittrar ganska mycket långt ner medan det med Zr-metoden avstannar på ett visst djup. PROFILE överskattar troligtvis vittringen på djupet, medan det finns risk att Zr-metoden underskattar den. • Att fundera på: Kan vi använda oss av en kombination av de båda metoderna för att säga mer om hur vittringen varierar i tid och rum,samt hur det påverkas av förändring i ett förändrat klimat? Kombinationen användbar, vi hoppas fortsätta med detta.

  15. Delstudie 2 Skattning av aktuell vittring genom massbalanser i långliggande försök Magnus Simonsson, Bengt Olsson, Johan Bergholm, Stephen Hiller & Ingrid Öborn

  16. Kvantitativ mineralogi Baskatjonbalanser

  17. Skogaby: kvantitativ mineralogi (<2mm)2 profiler 0-1 m i kontrollen och 2 i NS-ledet

  18. Skogaby: kvantitativ mineralogi (<2mm)2 profiler 0-1 m i kontrollen och 2 i NS-ledet

  19. Skogaby: kvantitativ mineralogi (<2mm)2 profiler 0-1 m i kontrollen och 2 i NS-ledet

  20. Vittring genom katjonbalanser samt skattning av variation och osäkerhet Skogaby, 4 kontrollrutor, 12 års data Vittring = bortförsel – tillförsel medelvärde ± osäkerhet(rumslig variation + ”faktoriella fel”)

  21. Summan av kardemumman Soil balance: Weathering + Depositional input = Increase in exch BC + Leaching + Uptake

  22. Slutsatser • Låg vittring, stor osäkerhet • Bias oundvikligt: Gör (system) jämförelser med samma metod(er)! • Hur extrapolerar vi över tiden?

  23. Estimated K release rates based on annual mass balance calculations (30-40 years data) • Loamy sand (Hög) 8±10 kg ha-1yr-1, • Silty clay (Vre) 40± 8 kg ha-1yr-1 • Clay (Kun) 45±10 kg ha-1yr-1 • Loam (Eke) 51±12 kg ha-1yr-1 • Sandy loam (Fjä) 65 ± 7 kg ha-1yr-1 (40 years; Simonsson et al., 2007) • Loamy sand, Countesswells, ~38kgha-1yr-1 (30 years; Öborn et al, 2010)

  24. Sammanfattning • Jämförelse mellan historisk vittring (Zr-metoden)och vittringshastigheter från PROFILE simuleringar på 17 olika lokaler. Resultaten var oftast i samma storleksordning (arbetet klart; publicering på väg) • Skogaby; Aktuell vittring skattad genom massbalanser och historisk vittring med Zr-metoden. Kvantitativ mineralogi analyserat för markprofiler. PROFILE skall köras (publicering på väg). • Styrka att använda flera oberoende metoder på samma lokaler. Metoderna beräknar dock inte samma sak; (i) historisk vittring sen istiden (Zr), (ii) steady state vittring (med nuvarande markförhållanden) (PROFILE), (iii) aktuell vittring (massbalanser) • Kombinationen fältdata, modellering och olika kompetenser i gruppen en styrka. Karaktärisering och kvantifiering av mineralogin med ny teknik ger bättre förutsättningar att estimera vittringshastighet och dynamik

  25. RESULTS Total K g kg-1 (XRF) in surface soil (Ap-horizons) Scottish soils Swedish soils ‘Global span’ (Andrist Rangel, 2008)

  26. X-ray powder diffraction (XRPD)- random orientation Quantitative mineralogical analysis Sample preparation crucial! Spray dried Spray drying 50 μm (Hillier, 1999;2003)

  27. STf ÖLj STp Önn AKf Hög CWf THf Eke THp Boll ERf ERp Fjä FDf FDp Vre SHf Kun DLf Combining mineralogy and geochemistry The mineralogical speciation of K (g kg-1) Scottish soils Swedish soils (Andrist Rangel, 2008)

  28. PROFILE – biogeokemisk steady state modell Sverdrup, Warfvinge m fl

More Related