Metsien hiilitaseet muuttuvassa ilmastossa Climforisk-hankkeen loppuseminaari, 9.12.2014 Mikko Peltoniemi, Annikki Mäkelä, Tuomo Kalliokoski, Aleksi Lehtonen, Sanna Härkönen, ym. www.metla.fi/life/climforisk LIFE09 ENV/FI/000571 Climate change induced drought effects on forest growth and vulnerability (Climforisk, www.metla.fi/life/climforisk)
Taustaa Aiemmin on ennustettu että metsien NPP ja hiilivarastot kasvavat tulevaisuudessa Pohjoisessa enemmän +80-100% kuin E-Suomessa, +10-62% E-suomessa Kokonaishiilivarat +15% ja +45 (E- ja P-Suomi) Kuusen kasvu voi vähetä E-Suomessa (kuivuus), mänty ja koivu hyötyvät kaikkialla Laskennoissa useita epävarmoja oletuksia joita on syytä tarkastella tarkemmin Ilmastomallien ennusteiden hajontaa ei ole huomioitu
Hiilitaseketju GPP NPP Karike Puustobiomassa Maaperä Bruttoprimäärituotos = Gross primary production GPP ilmaisee vasta ilmaston luoman kasvun muutoksien potentiaalin. Nettoprimäätituotos = Net primary production = biomassakasvu Kasvupotentiaalia rajoittaa erityisesti ravinteiden saatavuus. Karikkeen hajoamisen mallinnus vaatii maaperän mallinnuksen. CO2, vesi, Vapautuva N Maaperä: T,
Tavoite: Arvioida miten GPP ja hiilivarastot muuttuvat tulevaisuudessa 1. Laatia malli GPP:n laskemiseksi 2. Skenaariot metsien hiilitasemuuttujista Ovatko GPP-muutokset varmoja? Mikä on nousevan hiilidioksidipitoisuuden rooli? Mikä on maaperän kosteuden rooli? Mikä on typen rooli hiilivarastoille?
1. Malli bruttoprimäärituotoksesta (GPP) Metsikön GPP ja yksinkertaistettu vesitase Malli (PRELES*) vaatii lähtötiedoikseen tiedon yhteyttävästä lehtipintaalasta ja perussäätiedoista Vahvuudet: Kalibroitu koko malli yhdellä kertaa kaasuvuodatoihin ja vesimittauksiin T, VPD, säteily, sadanta - vasteet Yksinkertaista mallia ja oletuksia on selkeä tulkita Voidaan soveltaa suurilla alueilla nopeasti CO 2 -riippuvuus tuotu detaljista latvustason SPP-mallista +CO2 + GPP +CO2 - Haihdutus. *Peltoniemi et al., Boreal Environment Research. In press + CO2
Testivuodet Kalibrointivuosia Malli vs. data Hyytiälästä Vuotuinen GPP-ero, SD 4%
Lisätietoa mallin luotettavuudesta Minunno et al. (in prep) Hyytiälässä tehty kalibrointi yhtä hyvä kuin kalibrointi 10 koealan tiedoilla Vuotuisen GPP:n virhe satunnaisella koealalla satunnaisena vuonna n. 18% mitatusta (residuaalien hajonta). Systemaattinen virhe oli 3%
2. Skenaariot metsien hiilitasemuuttujista ILMASTOSKENAARIOT: SRES B1, A1B ja A2 Muutokset 30 v. periodeittain päivittäisissä Keskilämpötilassa Sadannassa VPD:ssä Säteilyssä 10 x 10 km hila Kahdeksan ilmastomallia GCM SRES B1 SRES A1B SRES A2 bccr_bcm2_0 X X X cccma_cgm3_1 X X X cnrm_cm3 X X X csiro_mk3_5 X X X giss_model_e_r X X X inmcm3_0 X X X ipsl_cm4 X X X miroc3_2_medres X X X
KESKILÄMPÖTILA SADANTA
Simuloinnit 1. Kaikki efektit (T, CO2, VPD, sadanta) 2. - CO2 3. - kuivuuden vaikutus Esimerkikkimetsiköt: - Mänty, kuusi-kostea, koivu-kostea Verrattiin ennusteita muuttuvassa ilmastossa vastaaviin vertailujakson simulointeihin Kaikilla skenaario-ilmastomalli -kombinaatioilla Kalliokoski, Peltoniemi, Mäkelä, manuscript: Sensitivity of gross primary production of boreal forests to climate change scenario uncertainties and assumptions of tree water use efficiency
GPP + mallihajonta kasvaa A2-skenaario 2011-2040 2041-2070 2071-2100 E-SUOMI +62% (46-75%) P-SUOMI +58% (41-86%) Männikkö
Myös B1-skenaarion osalta kaikki mallit ennustavat kasvua GPP:ssä 2011-2040 2041-2070 2071-2100 E-SUOMI +32% (24-41%) P-SUOMI Männikkö +35% (21-53%)
Kaikki ilmastotekijät MUUTOS P: 62% (41-86%) E: 58% (46-75%) KUUSI
Kaikki ilmastotekijät - kuivuusvaikutus P: 59% (37-85%) E: 48% (34-65%)
Kaikki ilmastotekijät - CO2-vaikutus P: 23% (6-47%) E: 15% (4-31%)
Kaikki tekijät GPP kasvaa MUUTOS P: 62% (41-86%) E: 58% (46-75%) - CO2 P: 23% (6-47%) E: 15% (4-31%) kuivuus- vaikutus P: 59% (37-85%) E: 48% (34-65%)
Kokonaishiilivarastot GPP NPP Kasvaa kaikissa skenaarioissa (ilmastomalleista ja mallioletuksista riippumatta), keskimäärin A2: 61% / 20% (-CO2) B1: 35% / 16% Karike Typen saatavuus säätelee: NPP ja Biomassa-allokaatio muuttuu karikejakauma muuttuu Lisää seuraavassa esitelmässä Puustobiomassa Maaperä Yasso07 CO2 OLETUKSET: 1. Default: Typen hajotusnopeutus kasvaa T ja R funktiona 2. Rich: + varastoitunutta typpeä vapautuu, i.e. priming, tai N laskeuma 3. Poor Ei muutoksia hajotusnopeudessa
SRES A2, mänty, maaperä, kgc/m2 Kahdeksan ilmastonmallin syötteen keskiarvo
Kokonaishiilivarasto, kgc/m2 Kahdeksan ilmastonmallin syötteen keskiarvo
MUUTOS HERKKÄ OLETUKSELLE TYPEN VAPAUTUMISESTA ILMAN CO2:ta:
Yhteenveto Metsien GPP kasvaa kaikilla skenaarioilla, ilmastomalleilla ja hiilitaselaskennan oletuksilla GPP-mallin epävarmuus (säätekijät) pieni CO2-vaikutus suurin efekti (A2) ja epävarmempi Metsien kokonaishiilivarastot kasvavat pitkällä aikavälillä, jos ravinteita vapautuu riittävästi Mikäli CO2-kasvulisäys jää pieneksi, maaperä voi ollakin lähde Ilmastonmuutoksen vaikutus on kasvupaikkakohtainen
kiitos Kuva: Essi Puranen, Metla