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 la organización más importanteprincipios que controlan el comportamiento de la vegetación y cómo se pueden usar para mejorar los modelos de vegetación.
Confiamos en las plantas que conforman los ecosistemas de nuestro planeta para liberar oxígeno a la atmósfera, absorber dióxido de carbono CO2 y proporcionar hábitat y alimento para la vida silvestre y los humanos. Estos servicios son críticos en el manejo futuro del cambio climático, especialmenteen términos de CO 2 absorción y liberación, 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 principios organizativos clave que rigen estos procesos- específicamente, 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 organizador determina o restringe cómo los componentes de un sistema, talescomo diferentes plantas en un ecosistema u diferentes órganos de una planta, se comportan juntas. Matemáticamente, este principio puede verse como una ecuación adicional agregada a un sistema de ecuaciones, permitiendo determinar una o más variables previamente desconocidas en el sistema y por lo tantoreduciendo 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 la biogeografía de plantas,biogeoquímica, fisiología de las 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, el manejo de la tierra y los comentarios de los cambios de vegetación en los climas regionales y globales.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, lo que a su vez ha causado una acumulación de incertidumbre y, por lo tanto, predicciones de modelos poco confiables.
"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 hacersentido de 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 la 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 previamentePara explicar un aspecto particular de la dinámica de la vegetación, sus implicaciones combinadas no se entendieron completamente. Este enfoque significa que muchas variaciones complejas y comportamientos a diferentes escalas, desde hojas hasta paisajes, ahora se pueden predecir mejor sin una comprensión adicional de los detalles subyacentes o másmediciones.
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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Materiales proporcionado por Instituto Internacional de Análisis de Sistemas Aplicados . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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