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Estratégias de produção foliares em florestas secas sazonais: a importância da variabilidade da precipitação

Processo: 18/23845-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2019
Vigência (Término): 30 de abril de 2019
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Botânica - Fisiologia Vegetal
Pesquisador responsável:Leonor Patricia Cerdeira Morellato
Beneficiário:Desirée Marques Ramos
Supervisor no Exterior: Anne Verhoef
Instituição-sede: Instituto de Biociências (IB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro, SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Reading, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:17/17380-1 - Fenologia remota próxima e atributos foliares de vegetações sazonais, BP.PD
Assunto(s):Caatinga   Fenologia

Resumo

Os padrões temporais de produção de folhas em comunidades de florestas secas sazonais são influenciados por fatores climáticos, como a quantidade e distribuição da precipitação. Os padrões de trocas foliares estão diretamente assiciados às trocas gasosas e de água, influenciando o sequestro de carbono por plantas e, consequentemente, a produtividade de biomas sazonais como a Caatinga. Assim, o objetivo deste projeto é determinar os gatilhos climáticos dos padrões foliares de três florestas secas sazonais em um gradiente de seca associado à variabilidade de precipitação. Este projeto vai contribuir para o entendimento de processos ecosistêmicos por meio de revelar os determinantes das respostas das plantas nestes ambientes estressantes, e além disso, integrando a fenologia foliar como um componente importante da modelagem de fluxo de carbono, água e fluxo de energia da Caatinga. Este projeto usa abordagem e tecnologias avançadas, como phenocâmeras para estudar fenologia e torres com sistema eddy-covariance para medidas de fluxos de gás e energia, ambos em escalas temporais finas. Especificamente, nós vamos acessar indicadores biológicos da produção e senescência de folhas por meio de técnicas de fenologia remota-próxima, usando imagens digitais sequenciais para estimar a produtividade primária derivadas de torres de eddy-covariance. Além disso, este projeto é um esforço integrado de dois grupos interdisciplinares de São Paulo (BR) e Reading (UK) com experiência em fenologia, fluxo de carbono e modelagem de ecossistemas.