Transcript Vittrings

Vittrings- och försurningsprocesser i skogsmark
– jämförelse mellan mätdata och modeller
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*
Innehåll
 Bakgrund
 Syfte
 Tre metoder att kvantifiera/skatta vittring
 Resultat
 Sammanfattning
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.
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
Tre metoder att kvantifiera vittring
• Historisk vittring i markprofiler–
använda intern standard (Zr) och
jämföra med modermaterialet (Chorisonten)
• 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
Tre metoder att kvantifiera vittring
• Historisk vittring i markprofiler–
använda intern standard (Zr) och
jämföra med modermaterialet (Chorisonten) (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)
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)
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?)
(Warfvinge et al., 1995)
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?
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
Delstudie 1
2
Zr-method
BC (mekv/m /y)
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0
20 40 60 80 100 120 140 160
Profile
Delstudie 1
Ca (mekv/m2/y)
2
Mg (mekv/m /y)
60
40
Zr-method
Zr-method
50
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0
Profile
Profile
K (mekv/m2/y)
2
Na (mekv/m /y)
15
Zr-method
Zr-method
20
10
5
0
0
5
10
Profile
5 10 15 20 25 30 35 40 45
15
20
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45
Profile
Delstudie 1
Vittringens variationer på djupet i Stöde
0
PROFILE:
Djup (cm)
-20
-40
-60
-80
-100
-120
0
5
10
15
20
25
Ca vittringsintensitet (mekv/m3/år)
Ca
SITE1=Stöde PROFILE=132
Depth (cm)
Historisk
vittring (Zr):
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
0
10
20
Weathering intensity (mekv/m3/yr)
30
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 Zrmetoden 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.
Delstudie 2
Skattning av aktuell vittring genom
massbalanser i långliggande försök
Magnus Simonsson, Bengt Olsson, Johan
Bergholm, Stephen Hiller & Ingrid Öborn
Kvantitativ mineralogi
Baskatjonbalanser
Skogaby: kvantitativ mineralogi (<2mm)
2 profiler 0-1 m i kontrollen och 2 i NS-ledet
C24
NS19
Percent mineral
Amor-Fe
K-spar
Smec
Plag
Kaol
Verm
Hydro
Quartz
3
8
15
25
35 45 55 65
Depth (cm)
75
85
95
Bio/Phlo
g
Mus
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Amor-Fe
K-spar
Percent mineral
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Verm
Hydro
Quartz
8
15
25
Smec
Plag
Kaol
Verm
Hydro
Quartz
3
8
15 25
35 45 55 65
Depth (cm)
75 85
95
Bio/Phlo
g
Mus
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
35 45 55 65
Depth (cm)
NS7
75
85
95
Goethite
Amor-Fe
K-spar
Percent mineral
Percent mineral
K-spar
Bio/Phlog
Mus
3
Amor-Fe
Kaol
Plag
C3
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Smec
Smec
Kaol
Plag
Verm
Hydro
Quartz
3
8
15
25
35 45 55 65
Depth (cm)
Bio/Phlo
g
Mus
75
85
95
Goethite
Skogaby: kvantitativ mineralogi (<2mm)
2 profiler 0-1 m i kontrollen och 2 i NS-ledet
C24
NS19
Percent mineral
Amor-Fe
K-spar
Smec
Plag
Kaol
Verm
Hydro
Quartz
Bio/Phlog
3
8
15
25
35 45 55 65
Depth (cm)
75
85
95
Mus
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Amor-Fe
K-spar
Percent mineral
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Verm
Hydro
Quartz
8
15
25
Smec
Plag
Kaol
Verm
Hydro
Quartz
3
8
15 25
35 45 55 65
Depth (cm)
75 85
95
Bio/Phlo
g
Mus
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
35 45 55 65
Depth (cm)
NS7
75
85
95
Goethite
Amor-Fe
K-spar
Percent mineral
Percent mineral
K-spar
Bio/Phlog
Mus
3
Amor-Fe
Kaol
Plag
C3
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Smec
Smec
Kaol
Plag
Verm
Hydro
Quartz
3
8
15
25
35 45 55 65
Depth (cm)
Bio/Phlo
g
Mus
75
85
95
Goethite
Skogaby: kvantitativ mineralogi (<2mm)
2 profiler 0-1 m i kontrollen och 2 i NS-ledet
C24
NS19
14
12
Amor-Fe
Smec
Percent mineral
10
Kaol
8
Amor-Fe
6
4
Smec
Verm
Hydro
Mus
2
Bio/Phlog
Amphibole
Amor-Fe
10
Smec
Amor-Fe
Percent mineral
12
8
Kaol
Verm
6
4
Verm
Mus
Smec
Hydro
Bio/Phlog
2
Amphibole
Mus
0
3
8
15
25
35 45 55 65
Depth (cm)
75
85
95
0
3
8
15
25
45
55
65
75
85
95
Depth (cm)
NS7
C3
14
Amor-Fe
10
Amor-Fe
Smec
8
Kaol
Verm
6
Verm
Smec
4
Mus
2
Amphibole
Hydro
Bio/Phlog
Amor-Fe
12
Smec
Amor-Fe
10
Percent mineral
12
Percent mineral
35
Kaol
8
Verm
Verm
Hydro
Mus
Hydro
6
4
Smec
2
Bio/Phlog
Amphibole
0
0
3
8
15
25
35
45
55
Depth (cm)
65
75
85
95
3
8
15
25
35
45
55
Depth (cm)
65
75
85
95
Vittring genom katjonbalanser
samt skattning av variation och osäkerhet
• Skogaby, 4 kontrollrutor, 12 års data
• Vittring = bortförsel – tillförsel
• medelvärde ± osäkerhet
(rumslig variation + ”faktoriella fel”)
Pools: Average over plots
and years (kg/ha)
K
Mg
Ca
Needles
55
15
49
Living branches
37
10
45
Dead branches
2
2
14
Stem
67
18
82
Stump & roots
30
8
37
K
59
Mg
28
Ca
82
Exchangeable
Na
33
Summan av kardemumman
Soil balance:
Weathering + Depositional input = Increase in exch BC + Leaching + Uptake
Weathering
(kg/ha/yr)
Na
K
Mg
Ca
Average
-3
1.3
0.8
1.5
U (ca 95%)
±19
±2.5
±2.1
±3.7
Contribution to uncertainty
Na
K
Mg
Ca
Dep input
54%
21%
77%
26%
Exch BC
0%
4%
0%
1%
Leaching
46%
1%
16%
4%
Uptake
0%
74%
7%
70%
Slutsatser
• Låg vittring, stor osäkerhet
• Bias oundvikligt: Gör (system) jämförelser med
samma metod(er)!
Leaching, Na
• Hur extrapolerar vi över tiden?
35
14
Leaching, Na
30
12
70
20
600
50
6 500
10
40
5
30
0
20
2 200
10
0 100
400 0
-5
0
0
1988
4 400
300
100
1990
1992
200
1994
1996
Day No Year
300
1998
2000
Flux
800
8 700
60
15
900
2002
Plot 3
Runoff rate (mm/yr)
10
Concentration (mg/l)
80
25
Plot 3
Plot
15
Plot 15
Plot
18
Plot 18
Plot
Plot24
24
Runoff
Estimated K release rates based on annual
mass balance calculations (30-40 years data)
•
•
•
•
•
Loamy sand (Hög)
Silty clay (Vre)
Clay (Kun)
Loam (Eke)
Sandy loam (Fjä)
8±10 kg ha-1yr-1,
40± 8 kg ha-1yr-1
45±10 kg ha-1yr-1
51±12 kg ha-1yr-1
65 ± 7 kg ha-1yr-1
(40 years; Simonsson et al., 2007)
• Loamy sand, Countesswells, ~38 kg ha-1yr-1
(30 years; Öborn et al, 2010)
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
RESULTS
Total K g kg-1 (XRF) in surface soil (Ap-horizons)
40
Scottish soils
35
Swedish soils
25
20
‘Global span’
15
10
5
(Andrist Rangel, 2008)
ST
f
FD
f
ER
f
ER
p
SH
f
D
Lf
Fj
ä
FD
p
ol
l
B
f
AK
Ek
e
H
ög
ST
p
p
TH
f
nn
Ö
W
C
Vr
e
Lj
Ö
Ku
n
f
0
TH
TotalK XRF (g kg-1)
30
Quantitative mineralogical analysis
X-ray powder diffraction (XRPD)- random orientation
Sample preparation crucial!
Spray drying
3000
Counts
Spray dried
Prepared mixture of four
minerals 25% w/w each.
Milled in water, spray dried,
loaded/emptied/loaded,
3 operators, 6 times each
2000
1000
0
28.5
29
30
31
32
33
2Ø Co K-alpha
50 μm
(Hillier, 1999;2003)
34
35
36
FD
P
Ap
SH
F
Ap
B
C
DL
F
Soilass
B
C
Ap
B
C
B
Combining mineralogy
and geochemistry
C
The mineralogical speciation of K (g kg-1)
K in K-feldspar
K in M uscovite (di)
K in Illite (di)
K in M ixed layer(di)
K in Biotite (tri)
Phyllosilicates
K (g kg-1)
Ap
B
C
Ap
B
C
ERp
Ap
B
C
FDf
FD
F
Ap
B
C
FD
P
Ap
B
C
SH
F
Ap
B
C
DL
F
ERf
Ap
B
C
FDp
SHf
DLf
35
40
45
0-25
25-50
50-70
Önn
0-25
25-50
50-70
Hög
0-25
25-40
40-70
70-110
Ö nn
H ög
Eke
0-25
25-40
40-70
70-110
Boll
0-25
25-50
50-70
Fjä
Phyllosilicates
Scottish soils
K in K-feldspar
K in M uscovite
K in Illite
K in M L dioct
K in Biotite
0
ÖLj
Ö Lj
30
Eke
CW
F
TH
F
THp
TH
P
Ap
B
C
ER
F
THf
ER
P
Soilassociation,drainage class and horizon
Ap
B
C
25
B oll
CWf
20
Site and depth (cm )
Ap
B
C
15
Fja
AKf
STp
10
0-25
25-40
40-70
70-110
Vre
0-25
25-40
40-70
70-110
Kun
0-25
25-40
40-70
70-110
Vre
ST
P
Ap
B
C
STf
5
Kun
ST
F
Ap
B
C
AK
F
0
K (g kg-1)
Swedish soils
(Andrist Rangel, 2008)
5
10
15
20
25
30
35
PROFILE – biogeokemisk steady state modell
Sverdrup, Warfvinge m fl