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Hacia una nueva generación de modelos de vegetación


por el Instituto Internacional de Análisis de Sistemas Aplicados


Las plantas y la vegetación desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la vida en la Tierra, pero todavía hay mucha incertidumbre en nuestra comprensión de cómo afectan exactamente el ciclo global del carbono y los servicios del ecosistema.


Un nuevo estudio dirigido por IIASA exploró los principios organizativos más importantes que controlan el comportamiento de la vegetación y cómo pueden usarse para mejorar los modelos de vegetación.

Confiamos en las plantas que componen los ecosistemas de nuestro planeta para liberar oxígeno a la atmósfera, absorber dióxido de carbono (CO 2 ) y proporcionar hábitat y alimento para la vida silvestre y los humanos. Estos servicios son críticos en la gestión futura del cambio climático, especialmente en términos de absorción y liberación de CO 2 , pero debido a los muchos procesos complejos e interactivos que afectan la capacidad de la vegetación para proporcionar estos servicios, siguen siendo difíciles de predecir.

En una perspectiva dirigida por IIASA publicada en la revista Nature Plants, un equipo internacional de investigadores se esforzó por abordar este problema mediante la exploración de enfoques para dominar esta complejidad y mejorar nuestra capacidad de predecir la dinámica de la vegetación. Exploraron los principios organizativos clave que rigen estos procesos, específicamente, la selección natural; autoorganización (control del comportamiento colectivo entre individuos); y maximización de entropía (control del resultado de una gran cantidad de procesos aleatorios). En general, un principio de organización determina o restringe la forma en que los componentes de un sistema, como las diferentes plantas en un ecosistema o los diferentes órganos de una planta, se comportan juntos. Matemáticamente, dicho principio puede verse como una ecuación adicional agregada a un sistema de ecuaciones, que permite determinar una o más variables previamente desconocidas en el sistema y, por lo tanto, reduce la incertidumbre de la solución.

Se han realizado muchas investigaciones para comprender y predecir cómo se combinan los procesos de las plantas para determinar la dinámica de la vegetación a escalas más grandes. Para integrar la comprensión del proceso desde diferentes disciplinas, se han desarrollado modelos dinámicos de vegetación (DVM) que combinan elementos de biogeografía de plantas, biogeoquímica, fisiología de plantas y ecología forestal. Los DVM se han utilizado ampliamente en muchos campos, incluida la evaluación de los impactos del cambio ambiental en las plantas y los ecosistemas; gestion de tierras; y retroalimentaciones de cambios de vegetación a climas regionales y globales. Sin embargo, los intentos anteriores para mejorar los modelos de vegetación se han centrado principalmente en mejorar el realismo al incluir más procesos y más datos. Esto no ha llevado al éxito esperado porque cada proceso adicional viene con parámetros inciertos,

«A pesar de la disponibilidad cada vez mayor de datos, y el hecho de que la ciencia de la vegetación, como muchos otros campos científicos, se está beneficiando de un mayor acceso a grandes conjuntos de datos y nuevas tecnologías de observación, también necesitamos comprender los principios rectores como la evolución para dar sentido a los grandes datos. Los modelos actuales no pueden predecir de manera confiable las respuestas a largo plazo de la vegetación «, explica el autor principal Oskar Franklin, investigador del Programa de Servicios y Gestión de Ecosistemas de IIASA.

El estudio encontró que al representar los principios de evolución, autoorganización y maximización de entropía en los modelos, podrían predecir mejor el comportamiento complejo de la planta y la vegetación resultante como resultado emergente de las condiciones ambientales. Aunque cada uno de estos principios se había utilizado previamente para explicar un aspecto particular de la dinámica de la vegetación, sus implicaciones combinadas no se entendían completamente. Este enfoque significa que ahora se puede predecir mejor una gran cantidad de variaciones y comportamientos complejos a diferentes escalas, desde hojas hasta paisajes, sin una comprensión adicional de los detalles subyacentes o más mediciones.

Los autores esperan que, además de conducir a mejores herramientas para comprender y gestionar la biosfera, el «enfoque de próxima generación» propuesto puede dar como resultado diferentes trayectorias del cambio climático proyectado que tanto la política como el público en general tendrían que enfrentar.


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