Uma nova abordagem de modelagem para avaliar os efeitos das mudanças climáticas na diversidade funcional da Floresta Amazônica

• Processo: 23/10503-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 21 de janeiro de 2024
• Data de Término da vigência: 20 de janeiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
• Pesquisador responsável: David Montenegro Lapola
• Beneficiário: Bárbara Aparecida Pereira da Rocha Cardeli
• Supervisor: Thomas Hickler
• Instituição Sede: Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (CEPAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Senckenberg - Leibniz Institution for Biodiversity and Earth System Research, Alemanha
• Vinculado à bolsa: 22/00194-9 - Diversidade Funcional e provisão de Serviços Ecossistêmicos: Uma análise da Floresta Amazônica frente às mudanças climáticas, BP.DR
• Assunto(s): Ecossistema tropical Amazônia Mudança climática Biodiversidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Amazon Rainforest | Climate Change | Functional diversity | vegetation modeling | Modelagem de Vegetação

Resumo

As mudanças climáticas está impactando todas as regiões do mundo, especialmente os ecossistemas tropicais como a Floresta Amazônica. A Floresta Amazônica, sendo a maior floresta tropical do mundo, desempenha um papel crucial atuando como um sumidouro de carbono e mitigando os efeitos da mudança climática. No entanto, estudos indicam que os crescentes níveis de CO2 na atmosfera podem prejudicar a capacidade dos ecossistemas de funcionarem como sumidouros eficazes de carbono. Ouso de modelos de vegetação, conhecidos como modelos dinâmicos de vegetação global (DGVMs), tem se tornado cada vez mais frequente na compreensão do impacto da mudança climática na vegetação, por meio de simulações computacionais de processos ecológicos e fisiológicos. Alguns modelos DGVMs, chamados modelos de vegetação trait-based, também permitem a representação de diferentes estratégias funcionais de plantas em uma unidade ecológica. Estudos recentes mostram que os modelos de vegetação trait-based podem explorar o papel de várias componentes da diversidade funcional das plantas no funcionamento dos ecossistemas. Dada a imensa influência de ecossistemas mega diversos como a Floresta Amazônica no ciclo global do carbono e nas concentrações de CO2 na atmosfera, é crucial estudar as conexões entre o funcionamento do ecossistema florestal e a mudança climática. Nesta pesquisa, propomos uma abordagem inovadora chamada modelagem inversa. Abordagens convencionais de modelagem de vegetação tratam os atributos funcionais como parâmetros (ou seja, variáveis independentes) e o armazenamento de carbono e a produtividade como resultados (ou seja, variáveis dependentes). No entanto, nesta proposta, inverteremos essa disposição por meio da modelagem inversa. Assim, através do desenvolvimento de um quadro de modelagem inversa para DGVMs, nosso objetivo é identificar a combinação de atributos funcionais que melhor mantêm a capacidade da floresta Amazônica como sumidouro de carbono e garantem processos essenciais, como a evapotranspiração, que impacta as chuvas e o ciclo da água ao nível local. Essa análise nos ajudará a compreender como as mudanças climáticas previstas podem alterar o funcionamento dos ecossistemas e a diversidade funcional das plantas. Investigando as relações entre o funcionamento do ecossistema, a mudança climática e os atributos funcionais das plantas, esta pesquisa contribuirá para as discussões sobre técnicas eficazes de manejo e restauração. Além disso, explorará o potencial dos DGVMs para melhorar nossa compreensão de sistemas ecológicos complexos e os impactos da mudança climática na Floresta Amazônica, destacando a importância dos atributos funcionais das plantas na sustentação do funcionamento e da resiliência dos ecossistemas. (AU)