Este diagrama representa 11 modelos de ecosistemas que se utilizan para predecir cómo los cambios ambientales podrían afectar procesos como la estratificación del dosel, vegetación, capas de suelo, raíces; carbono (C), ciclos del agua (W) y nitrógeno (N) y balance energético (E). Los científicos desarrollaron un nuevo método de índice de sensibilidad de procesos destinado a abordar la incertidumbre del modelo y hacer predicciones más precisas. Crédito:Laboratorio Nacional de Oak Ridge
Predecir cómo los ecosistemas podrían responder al cambio ambiental podría ser más preciso gracias a un nuevo método conocido como índice de sensibilidad de procesos desarrollado por el Laboratorio Nacional Oak Ridge. Florida State University y Pacific Northwest National Laboratory.
Los científicos usan simulaciones para predecir cómo una variedad de cambios ambientales podrían afectar a los bosques, pastizales hidrología y otros ecosistemas. Pero debido a que estos modelos complejos representan muchos subprocesos, pueden producir una amplia gama de predicciones.
El índice de sensibilidad del proceso puede escanear modelos computacionales existentes e identificar los procesos que causan la mayor incertidumbre. sugiriendo dónde la investigación adicional proporcionará el mayor beneficio.
Los investigadores demostraron su enfoque en modelos de aguas subterráneas, pero observan que el índice se puede aplicar a cualquier sistema modelado. Los resultados del estudio se publicaron en Investigación de recursos hídricos .
