I suoli contengono circa tre volte la quantit\ue0 di carbonio
disponibile a livello mondiale nella vegetazione e
circa il doppio di quella presente in atmosfera. Tuttavia
il carbonio organico del suolo (SOC) si \ue8 ridotto in
molte aree, mentre \ue8 stato rilevato un aumento della
CO2 atmosferica. Ricerche recenti hanno dimostrato
che sono stati i cambiamenti di uso e gestione del suolo
a provocare le maggiori perdite di SOC nel recente
passato, piuttosto che le pi\uf9 alte temperature e i cambiamenti
delle precipitazioni conseguenti il cambiamento
climatico. Lo scopo principale di questo lavoro
\ue8 quello di stimare le variazioni del contenuto di carbonio
organico dei suoli (carbon stock, CS) in Italia
durante le ultime 3 decadi (dal 1979 al 2008) e di legarlo
ai cambiamenti di uso del suolo. Lo studio ha
come fine anche quello di studiare le relazioni tra
SOC e i fattori della pedogenesi (pedoclima, morfologia,
litologia e uso del suolo). La Banca Dati dei Suoli
d\u2019Italia \ue8 stata la principale fonte di informazione. Il
CS \ue8 stato calcolato a partire dai dati di SOC, densit\ue0
apparente e scheletro, i quali sono stati riferiti ai primi
50 cm di suolo, ottenendo un solo valore per ogni osservazione
puntuale per mezzo della media pesata sulla
base della profondit\ue0 degli orizzonti. Una serie di
attributi geografici sono stati utilizzati per spazializzare
le informazioni puntuali, in particolare il DEM (100
m) e le derivate classi morfologiche SOTER, le Soil
Region d\u2019Italia (scala di riferimento 1:5.000000), i
gruppi litologici dei Sistemi di Terre Italiani (scala di
riferimento 1:500.000), i regimi di umidit\ue0 e temperatura
del suolo (mappe raster con pixel di 1 km), l\u2019uso
del suolo (progetto CORINE land cover, scala di riferimento
1:100.000; CORINE 2009) a due date di riferimento
1990 e 2000 e una carta di uso del suolo aggiornata al 2008 a partire da quella 2000, utilizzando
punti di osservazione a terra. Il metodo di interpolazione
utilizzato \ue8 stato quello della regressione multipla
lineare (MLR), con il CS come variabile target e
gli attributi geografici come variabili predittive. Un\u2019analisi
statistica di base \ue8 stata realizzata per indagare
singolarmente le relazioni fra le variabili predittive
considerate e il CS. Infine \ue8 stato trovato un modello
generale di regressione lineare multipla, considerando
insieme tutte le variabili predittive. Le migliori variabili
predittive sono state selezionate con una step-wise
regression, utilizzando l\u2019Akaike Information Criterion
(AIC) come criterio di selezione delle migliori
variabili e del miglior modello finale. Il modello finale
ottenuto considerava le seguenti variabili predittive:
i) le decadi, ii) l\u2019uso del suolo, iii) le classi morfologiche
SOTER, iv) le Soil Region, v) i regimi di temperatura
del suolo, vi) i regimi di umidit\ue0 del suolo, vii)
i gruppi litologici dei Sistemi di Terre, viii) la temperatura
del suolo, ix) l\u2019indice di aridit\ue0 del suolo (giorni
di suolo secco), e x) la quota. Nel modello \ue8 stata
considerata anche l\u2019interazione fra la decade e l\u2019uso
del suolo. I risultati indicano che il CS \ue8 altamente
correlato con i principali raggruppamenti di uso del
suolo (foreste, pascoli, aree agricole), con i regimi di
umidit\ue0 e temperatura del suolo, con la litologia, con
le classi morfologiche, ed \ue8 diminuito notevolmente
nella seconda decade, mentre si \ue8 registrato un debole
recupero fra la seconda e la terza decade, passando da
3,32 Pg, a 2,74 Pg e a 2,93 Pg rispettivamente
