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    Un mapa global para comprender los bosques cambiantes

    La Iniciativa Global de Biodiversidad Forestal desarrolló el primer mapa de simbiosis global de árboles. El mapa ayudará a responder preguntas sobre los impactos ambientales asociados con los cambios forestales, manejo forestal y conservación biológica. Crédito:Leonhard Steinacker

    Una colaboración internacional de cientos de científicos, liderada en parte por el Laboratorio de Computación Avanzada e Inteligencia Artificial Forestal (FACAI) en el Departamento de Silvicultura y Recursos Naturales de Purdue, ha desarrollado el primer mapa global de simbiosis de árboles del mundo. El mapa es clave para comprender cómo están cambiando los bosques y el papel que juega el clima en estos cambios.

    Los resultados, informó hoy en la revista Naturaleza , provienen de la Iniciativa Global de Biodiversidad Forestal (GFBI), un consorcio de científicos y profesionales forestales del cual el Laboratorio FACAI es un eje clave y un centro global. Jingjing Liang, un profesor asistente de ecología forestal cuantitativa de la Universidad de Purdue, es co-supervisor del Laboratorio FACAI, coordinador y cofundador del GFBI y coautor principal del artículo. Mo Zhou, un profesor asistente de Purdue de economía y gestión forestal, es un autor principal del artículo, co-supervisor del laboratorio FACAI y economista principal del GFBI.

    El laboratorio FACAI de Purdue emplea inteligencia artificial y aprendizaje automático para estudiar global, ordenación de los recursos forestales regionales y locales y conservación de la biodiversidad. Para esta investigación, La FACAI recopiló datos de abundancia de especies de 55 millones de registros de árboles en 1,2 millones de parcelas de muestra de bosques que abarcan 110 países. La organización de los datos fue parte integral del desarrollo del mapa global.

    "El mapa y la base de datos del inventario forestal mundial subyacente servirán como base para la investigación sobre los impactos ambientales de los cambios forestales, conservación biológica y ordenación forestal, "Dijo Liang.

    El mapa identifica los tipos de hongos micorrízicos asociados con árboles en un bosque en particular. Estos hongos se adhieren a las raíces de los árboles, extender la capacidad de un árbol para alcanzar agua y nutrientes mientras el árbol proporciona el carbono necesario para la supervivencia de los hongos. Los dos tipos más comunes de micorrizas son arbusculares, que crecen dentro de los tejidos de las raíces de los árboles y están asociados con especies de árboles como el arce, fresno y álamo amarillo, y ectomicorrízico, que viven en el exterior de las raíces y están asociados con especies de árboles como el pino, roble, nogal y haya.

    Esas asociaciones son importantes porque las micorrizas afectan la capacidad de los árboles para acceder a los nutrientes, secuestrar carbono y resistir los efectos del cambio climático.

    "Gestión de los bosques para la mitigación del cambio climático y el desarrollo sostenible, por lo tanto, debe ir mucho más allá de gestionar solo árboles, "Dijo Zhou.

    Los autores encontraron que el clima es el factor más importante que afecta la distribución de micorrizas. Un clima cálido está reduciendo la abundancia de especies de árboles ectomicorrízicos hasta en un 10 por ciento. Ese cambio está alterando la huella ecológica y económica de los bosques, especialmente a lo largo del ecotono boreal-templado, las áreas fronterizas entre bosques más fríos y más cálidos. Las pérdidas de especies ectomicorrízicas tienen implicaciones para el cambio climático, ya que estos hongos aumentan la cantidad de carbono almacenado en el suelo.

    "Conocer la composición de especies en el área boscosa de todo el mundo es un comienzo importante, "Dijo Liang." Hay muchas preguntas fundamentales y socioeconómicas que podemos responder ahora con datos de GFBI y técnicas de aprendizaje automático de vanguardia ".

    El laboratorio de FACAI está desarrollando colaboraciones para explorar cuestiones sobre ecología y economía, incluyendo modelos forestales de autoaprendizaje, enfoques innovadores para la valoración de la biodiversidad, localización de recursos forestales desconocidos y exploración espacial.


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