Las plantas y la vegetación desempeñan un papel fundamental en el sustento de la vida en la Tierra, pero todavía hay mucha incertidumbre en nuestra comprensión de cómo afectan exactamente el ciclo global del carbono y los servicios de los ecosistemas. Un nuevo estudio dirigido por IIASA exploró los principios organizativos más importantes que controlan el comportamiento de la vegetación y cómo se pueden utilizar para mejorar los modelos de vegetación.

Dependemos de las plantas que componen los ecosistemas de nuestro planeta para liberar oxígeno a la atmósfera, absorber dióxido de carbono (CO ₂ ), y proporcionar hábitat y alimento para la vida silvestre y los seres humanos. Estos servicios son fundamentales en la gestión futura del cambio climático, especialmente en términos de CO ₂ captación y liberación, pero debido a los muchos complejos, procesos interactivos que afectan la capacidad de la vegetación para proporcionar estos servicios, siguen siendo difíciles de predecir.

En una perspectiva liderada por IIASA publicada en la revista Plantas de la naturaleza , un equipo internacional de investigadores se esforzó por abordar este problema mediante la exploración de enfoques para dominar esta complejidad y mejorar nuestra capacidad para predecir la dinámica de la vegetación. Exploraron los principios organizativos clave que gobiernan estos procesos, específicamente, seleccion natural; autoorganización (control del comportamiento colectivo entre individuos); y maximización de la entropía (controlando el resultado de un gran número de procesos aleatorios). En general, un principio organizador determina o restringe cómo los componentes de un sistema, como diferentes plantas en un ecosistema u diferentes órganos de una planta, comportarse juntos. Matemáticamente, tal principio puede verse como una ecuación adicional agregada a un sistema de ecuaciones, permitiendo determinar una o más variables previamente desconocidas en el sistema y reduciendo así la incertidumbre de la solución.

Se han realizado muchas investigaciones para comprender y predecir cómo se combinan los procesos de las plantas para determinar la dinámica de la vegetación a mayor escala. Para integrar la comprensión de procesos de diferentes disciplinas, Se han desarrollado modelos dinámicos de vegetación (DVM) que combinan elementos de la biogeografía vegetal, biogeoquímica, Fisiología de las plantas, y ecología forestal. Los DVM se han utilizado ampliamente en muchos campos, incluida la evaluación de los impactos del cambio ambiental en las plantas y los ecosistemas; gestion de tierras; y retroalimentaciones de los cambios de la vegetación a los climas regionales y globales. Sin embargo, Los intentos anteriores de mejorar los modelos de vegetación se han centrado principalmente en mejorar el realismo mediante la inclusión de más procesos y más datos. Esto no ha llevado al éxito esperado porque cada proceso adicional viene con parámetros inciertos, lo que a su vez ha provocado una acumulación de incertidumbre y, por tanto, predicciones de modelos poco fiables.

"A pesar de la disponibilidad cada vez mayor de datos, y el hecho de que la ciencia de la vegetación, como muchos otros campos científicos, se beneficia de un mayor acceso a grandes conjuntos de datos y nuevas tecnologías de observación, también necesitamos comprender los principios rectores como la evolución para dar sentido a los macrodatos. Los modelos actuales no pueden predecir de manera confiable las respuestas de la vegetación a largo plazo, "explica el autor principal, Oskar Franklin, investigador del Programa de Gestión y Servicios de Ecosistemas de IIASA.

El estudio encontró que al representar los principios de la evolución, autoorganización, y maximización de entropía en modelos, podrían predecir mejor el comportamiento complejo de las plantas y la vegetación resultante como resultado emergente de las condiciones ambientales. Aunque cada uno de estos principios se había utilizado previamente para explicar un aspecto particular de la dinámica de la vegetación, sus implicaciones combinadas no se entendieron completamente. Este enfoque significa que una gran cantidad de variaciones y comportamientos complejos a diferentes escalas, de hojas a paisajes, ahora se puede predecir mejor sin una comprensión adicional de los detalles subyacentes o más mediciones.

Los autores esperan que, además de generar mejores herramientas para comprender y gestionar la biosfera, El "enfoque de próxima generación" propuesto puede resultar en diferentes trayectorias de cambio climático proyectado que tanto las políticas como el público en general tendrían que afrontar.