project - EIP-AGRI Operational Group

Forest assestment: biomass as energy resource - Faber
Forest assestment: biomass as energy resource - Faber

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Completed | 2020 - 2023 Italy
Completed | 2020 - 2023 Italy
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Contexte

A sustainable forest management and the use of woody biomass to produce renewable energy and byproducts represent the most important contribution of forest ecosystems to reduce greenhouse gases (GHG).
To manage the complexity of forest system, in accordance with Kyoto Protocol and with the national guidelines for the reduction of GHG emissions, it is necessary to introduce new forms of monitoring and forest inventory.
The project FABER will develop an integrated system of forest management that will increase its sustainability. On one side, the use of new forms of monitoring (LIDAR data, aerial-photogrammetry and multispectral data) will enhance the level of the information of main forest parameters (volume, biomass, species, carbon stocks). Such information will help to improve the evaluation of the forest system and implementing forest management plans to make these more efficient and environmentally sustainable.
On the other hand, in accordance with the directions of circular economy, it will improve the management and processing of the forest industry residues with the introduction of an innovative and patented system for the carbonization of waste and the generation of energy and biochar as byproduct.

Objectives

• Development of monitoring technologies (LIDAR) for forest resources assessment and collection of real-time data on the productivity of forest biomass;
• Improved planning and integrated management of the forest-wood-energy value chain for increased sustainability of resources;
• Introduction of an innovative and patented system for the carbonization of the forest woody wastes and the subsequent use of biochar as soil improvement, with benefits for environment and climate;
• Carbon sequestration in a stable form in the soil, through carbonization of plant biomass (thermochemical decomposition), to favour a decrease in mineralization and in the loss of organic matter by leaching.

Objectives

• Sviluppo di metodologie per il monitoraggio (LIDAR), l’inventariazione  in tempo reale sulla produttività delle risorse forestali;
• Miglioramento della pianificazione e gestione integrata della filiera foresta-legno-energia, finalizzata all’aumento della sostenibilità delle risorse;
• Introduzione di un sistema innovativo e brevettato per la carbonizzazione degli scarti ed il successivo utilizzo del biochar come ammendante, con ricadute ambientali e climatiche;
• Sequestro del carbonio nel suolo attraverso la carbonificazione della biomassa vegetale, favorendo così una riduzione della mineralizzazione e riducendo la perdita per dilavamento della sostanza organica.

Activities

• Acquisition and processing of remote sensing data (LIDAR, multispectral). Construction and management of databases / inventories
• Ground monitoring to verify and integrate remote sensing data.
• Cutting of forest biomass and collection of the wood residues;
• Carbonization of the woody waste to produce biochar (soil improver) and syngas (fuel);
• Evaluation of biochar effects on forest soils.

Activities

• Acquisizione ed elaborazione dei dati telerilevati (LIDAR, multispettrali). Costruzione e gestione di database / inventari
• Monitoraggio a terra per verificare ed integrare i dati telerilevati.
• Taglio della biomassa forestale e raccolta dei residui di lavorazione
• Carbonizzazione dei residui legnosi per la produzione di biochar (ammendante) e syngas (carburante);
• Valutazione dell'effetto di biochar come ammendante su suoli forestali.

Project details
Main funding source
Rural development 2014-2020 for Operational Groups
Rural Development Programme
2014IT06RDRP003 Italy - Rural Development Programme (Regional) - Emilia-Romagna
Emplacement
Main geographical location
Parma
Other geographical location
Piacenza

EUR 175 879.00

Total budget

Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.

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6 Practice Abstracts

The LCA analysis showed the following results:

• Gross emissions produced (consider emissions from forest operations, biomass chipping, pyro-gasification process, biochar distribution on forest area and material transports): the SPANNER pyro gasifier produces higher gross emissions than the IRIDENERGY prototype system.

• Smoke composition: the SPANNER system has a content of air-conditioning gases more than twice that measured in the IRIDENERGY system. This can be put in correlation with the different pyro-gasification technology and the yield in terms of biochar production, much higher in the IRIDENERGY system.

• Compensatory effect of CO2 sequestration (as a result of distribution of biochar on the forest area): the IRIDENERGY system (thanks to the increased production of biochar per unit of biomass) detects a negative carbon footprint of about 40 kgCO2e/t biomass (or the potential for CO2 sequestration is sufficient to compensate for emissions produced along the supply chain). In contrast, the high emissions from the pyro gasification process combined with a low biochar yield leave the SPANNER system with a positive carbon footprint of 448 kgCO2e/t biomass.

• Net CO2 emissions: negative carbon footprint for both systems: -447 kgCO2e/t for SPANNER and -868 kgCO2e/t for IRIDENERGY.

L’analisi LCA ha evidenziato i seguenti risultati:

• Emissioni lorde prodotte (considerano le emissioni prodotte dalle operazioni in bosco, dalla cippatura della biomassa, dal processo di piro-gassificazione, dalla distribuzione del biochar su area forestale e dai trasporti di materiale): il pirogassificatore SPANNER produce emissioni lorde maggiori del sistema prototipale IRIDENERGY.

• Composizione fumi: l’impianto SPANNER presenta un contenuto di gas climalteranti pari a più del doppio di quelli misurati nel sistema IRIDENERGY. Questo dato può essere messo in correlazione con la differente tecnologia di pirogassificazione e al rendimento in termini di produzione di biochar, molto più elevato nel sistema IRIDENERGY.

• Effetto compensativo del sequestro di CO2 (a seguito di distribuzione del biochar sulla superficie forestale): il sistema IRIDENERGY (grazie alla maggiore produzione di biochar per unità di biomassa) rileva una carbon footprint negativa di circa 40 kgCO2e/t biomassa (ovvero il potenziale di sequestro di CO2 è sufficiente per compensare le emissioni prodotte lungo la filiera). Al contrario, le elevate emissioni del processo di pirogassificazione combinate ad una bassa quota di biochar ottenuto, lasciano il sistema SPANNER con una carbon footprint positiva pari a 448 kgCO2e/t biomassa.

• Emissioni di CO2 nette: carbon footprint negativa per entrambi i sistemi: -447 kgCO2e/t per SPANNER e -868 kgCO2e/t per IRIDENERGY.

Visible mushroom reliefs in the forest: no variation influenced by treatments with different types of biochar.

Soil analysis: Soil analysis

• pH: increased in plots treated with biochar, but only in beech, from 4.5 to 6 (not in chestnut which remained at 5.2).

• Electrical conductivity: unchanged after treatment with biochar. The conductivity, higher in beech, increases in some cases with the Spanner char - but not consistently

• Organic matter: does not increase significantly, regardless of the type of biochar (it is still higher in beech).

• Heavy metals: fluctuations in values over time appear to be independent of the type of treatment (increases have been observed over time for most metals at both test sites. There is a higher presence of chromium and lead in the soil of the beech. In chestnut groves lead and chromium increase in concentration after addition of char.

Analysis of fungal colonies

• Number of colonies (after growth in the plate from soil samples): increased in plots treated with biochar.

• Taxonomic/morphological diversity: increased in plots with biochar.

• Estimated number of fungi: significant increase in biochar treated soils, especially in beech.

Rilievi funghi visibili in bosco: nessuna variazione influenzata dai trattamenti con i vari tipi di biochar.

Analisi del suolo:

• pH: è aumentato nelle parcelle trattate con biochar, ma solo nella faggeta, da 4,5 a 6 (non nel castagneto che è rimasto a 5,2).

• Conducibilità elettrica: non è variata in seguito ai trattamenti con biochar. La conducibilità, più alta nella faggeta, aumenta in alcuni casi con il char Spanner – ma non in modo costante

• Sostanza organica: non aumenta in modo significativo, indipendentemente dal tipo di biochar (è comunque più alto nella faggeta).

• Metalli pesanti: si notano nel tempo oscillazioni dei valori che sembrano indipendenti dal tipo di trattamento (in particolare sono stati riscontrati degli aumenti nel corso del tempo per la maggior parte dei metalli, in entrambi i siti sperimentali. Si nota una maggiore presenza di cromo e piombo nel terreno della faggeta. Nei castagneti piombo e cromo aumentano in concentrazione dopo aggiunta di char.

Analisi delle colonie fungine

• Numero colonie colonie fungine (dopo crescita in piastra a partire da estratti di campioni di suolo): aumentate nelle parcelle trattate con biochar.

• Diversità tassonomica/morfologica: aumentata nelle parcelle con biochar.

• Numeri di funghi stimati: aumento significativo nei suoli trattati con biochar, soprattutto nelle faggete.

Analysis of biochar for its use as a soil improver: the phytotoxicity and growth tests in vivo have not shown phytotoxic effects on the plant organisms tested (Lactuca sativa and Hordeum vulgare). In particular, the phytotoxicity test on Lactuca sativa showed no significant changes in the relative growth index, thus showing the suitability of the 4 char analyzed for agricultural use.

The phytotoxicity test on Hordeum vulgare showed a stimulating effect, characterized by an increase in vegetative biomass compared to control organisms, starting from the char dose of 0.5%, for chestnut and beech char produced in the Spanner plant; In the case of char produced in the Iridenergy plant, on the other hand, a slight increase in biomass was observed only for char obtained from beech, starting from the char dose of 1%.

Analisi sul biochar per il suo utilizzo come ammendante: i test di fitotossicità e di accrescimento in vivo non hanno evidenziato effetti fitotossici sugli organismi vegetali testati (Lactuca sativa e Hordeum vulgare). In particolare il test di fitotossicità su Lactuca sativa non ha mostrato variazioni significative dell’indice di crescita relativa, evidenziando quindi l’idoneità dei 4 char analizzati all’utilizzo agricolo.

Il test di fitotossicità su Hordeum vulgare ha mostrato un effetto stimolante, caratterizzato da un aumento della biomassa vegetativa rispetto agli organismi di controllo, a partire dalla dose di char pari a 0.5%, per i char di castagno e di faggio prodotti nell’impianto Spanner; nel caso dei char prodotti nell’impianto Iridenergy, invece, si è osservato un lieve aumento della biomassa solo per il char ottenuto da faggio, a partire dalla dose di char pari a 1%.

Within the sample areas identified in chestnut and beech trees, subject to LIDAR surveys, experimental plots were set up with treatments based on the 2 types of biochar, from COMUNALIE CARBONIZER originated from "good quality" chips and with biochar from CARBONIZZATOTORE PROTOTIPALE originated from wood chips of "worse quality".

Stuard staff carried out periodic site surveys with observations of the presence of macroscopic/visible fungi (without finding significant influences from treatments performed) and soil sampling, which was subjected to analysis.

All’interno delle aree campione individuate nei cedui di castagno e faggio, oggetto dei rilevamenti LIDAR, sono state allestite delle parcelle sperimentali con trattamenti basati sui 2 tipi di biochar, da CARBONIZZATORE COMUNALIE originato da cippato di “buona qualità” e con biochar da CARBONIZZATOTORE PROTOTIPALE originato da cippato di “peggiore qualità”.

Il personale di Stuard ha effettuato sopralluoghi periodici con rilievi sulla presenza di funghi macroscopici/visibili (senza riscontrare influenze significative dei trattamenti effettuati) e campionamenti di terreno, sottoposti ad analisi.

The activity has provided for the pyro-gasification of forest biomass, divided into 2 types subjected to diversified treatments:

• Best quality wood chips derived from beech and chestnut logs, used for the production of biochar in the Spanner plant in Borgo Val di Taro.

• Material of lesser quality (ramaglia), also derived from the chestnut and beech coppice used for the production of biochar in the IridEnergy c/o University of Parma.

The biochar obtained from the two differentiated processes was distributed in the experimental plots in the woods, and it has been subjected to appropriate analysis.

L’attività ha previsto la piro-gassificazione della biomassa forestale, distinta in 2 tipologie sottoposte a trattamenti diversificati:

• cippato di migliore qualità derivato dai tronchi dall’area di faggio e dell’area di castagno, impiegato per la produzione del biochar nella centrale Spanner di Borgo Val di Taro.

• materiale qualitativamente meno pregiato (ramaglia), anch’essa derivata dal ceduo di castagno e faggio, impiegato per la produzione del biochar nella centrale IridEnergy c/o Università di Parma.

Il biochar ottenuto dai 2 processi differenziati è stato distribuito nelle parcelle sperimentali in bosco, oltre ad essere stato sottoposto ad opportune analisi.

For each of the two situations, one with chestnut and the other with beech, a circular test area with a radius of 15 metres (about 700 square metres) was delimited in which dendrometric surveys were carried out and then the two areas were cut to size. During the cutting, the actual heights of the individual plants culled were taken and divided into 4-metre patches in which diameters were measured in order to provide a more precise data for LIDAR surveys. The processing of the remote sensing data (aerial flight) has made it possible to obtain for the area concerned the digital terrain model (DTM), the digital tree cover model (CHM), and the estimate, through proprietary advanced modelling techniques, of tree biomass. Remote sensing LIDAR has estimated forest biomass with an error of about 13% (understated). It is certainly possible to improve this margin of error in 3 ways: 1. by increasing the number of sample areas (in literature at least 10 sample areas are used, appropriately distributed on the study area);

2. sample area shape: since all GIS processing calculations on raster databases are performed at pixel level, whatever the spatial resolution associated with it, and since by definition it is square, test areas should be square in fact, for a real 1:1 comparison;

3. GWD (green wood density) value: the green wood density and mass value used here has been derived from literature, in particular from a study carried out in North America, It is obvious that this value should be appropriately parameterized according to local conditions.

Per ognuna delle due situazioni, una a ceduo di castagno e l’altra a ceduo di faggio, è stata delimitata un’area di saggio circolare con raggio 15 metri (quindi circa 700 mq)in cui sono stati effettuati rilievi dendrometrici poi le due aree sono state tagliate a raso. Durante il taglio si sono prese le altezze effettive delle singole piante abbattute, suddividendole in toppi di 4 metri nei quali sono stati misurati i diametri al fine di fornire un dato maggiormente preciso per i rilievi LIDAR. L’elaborazione dei dati telerilevati (volo aereo) ha consentito di ottenere per l’area interessata il modello digitale del terreno (DTM), il modello digitale della copertura arborea (CHM, Canopy Height Model), e la stima, attraverso tecniche di modellizzazione avanzata proprietaria, della biomassa arborea. Il telerilevamento LIDAR  ha consentito di stimare la biomassa forestale con un errore pari a circa il 13% (sottostimato). E' certamente possibile migliorare tale margine di errore in 3 modi: 1. aumentando il numero di aree campione (in letteratura si utilizzano almeno 10 aree campione, opportunamente distribuite sull’area di studio);

2. forma delle aree campione: essendo che tutti calcoli di elaborazione GIS sui database raster sono effettuati a livello di pixel, qualunque sia la risoluzione spaziale associata, e che per definizione esso è quadrato, le aree test dovrebbero essere di fatto quadrate, per una reale comparazione 1:1;

3. valore GWD (green wood density): il valore di densità e massa del legno verde utilizzato qui è stato desunto dalla letteratura, in particolare da uno studio effettuato in Nord America, è palese che questo valore dovrebbe essere opportunamente parametrizzato in accordo alle condizioni locali.

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Contacts

Project coordinator

  • Azienda Agraria Sperimentale Stuard

    Project coordinator

Project partners

  • CINSA - Consorzio Interuniversitario Nazionale per le Scienze Ambientali

    Project partner

  • Centro di Formazione Vittorio Tadini

    Project partner

  • Consorzio Comunalie Parmensi

    Project partner

  • Fire Pack di Rossi Fabio

    Project partner

  • Firewood di Questa Nicola

    Project partner