Aperfeiçoamento da relação hidrologia-solo em um modelo de vegetação baseado em atributos funcionais

• Processo: 19/13173-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
• Pesquisador responsável: David Montenegro Lapola
• Beneficiário: Gabriel Banstarck Marandola
• Instituição Sede: Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (CEPAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 15/02537-7 - AmazonFACE/ME: projeto de integração Modelagem-Experimento do Amazon-FACE - o papel da biodiversidade e feedbacks climáticos, AP.PFPMCG.JP
• Assunto(s): Hidrologia Solos Vegetação Ciclo hidrológico Atributos funcionais de plantas Evapotranspiração
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Caetê | Dgvm | Hidrologia dos solos | trait-based | Modelagem de vegetações baseada em atributos funcionais

Resumo

O desenvolvimento de modelos de vegetação que representem os padrões edáficos e sua relação com o ciclo hidrológico de maneira mais fidedigna é de grande relevância para o estudo dos impactos das mudanças climáticas nos ecossistemas terrestres, especialmente em regiões nas quais o ciclo hidrológico apresenta impacto além da sua própria área, como é o caso da Bacia Amazônica. Assim, o presente trabalho propõe o aperfeiçoamento da simulação do ciclo hidrológico no modelo trait-based de vegetação CAETÊ (Carbon and Ecosystem functional Trait Evaluation model). Para tal melhoria, as texturas dos solos de todo o globo serão incluídas através de um mapa de referência, além da inclusão de múltiplas camadas de solo. Com uma boa representação das camadas, pode-se explorar os atributos funcionais incluídos no modelo de formas novas, chegando a distribuições de vegetação mais precisas. Posteriormente, será realizada uma análise de sensibilidade do modelo à seca, a partir da redução de 50% da precipitação, em que será possível comparar a versão desenvolvida com dados anteriores e experimentais através de variáveis como NPP, GPP, biomassa, água no solo e evapotranspiração.