Interpretación de:
Recurrent droughts increase risk of cascading tipping events by outpacing adaptive capacities in the Amazon rainforest
https://doi.org/10.1073/pnas.2120777119Wunderling, N., Staal, A., Sakschewski, B., Hirota, M., Tuinenburg, O., Donges, J., Barbosa, H., Winkelmann, R., 2022: Recurrent droughts increase risk of cascading tipping events by outpacing adaptive capacities in the Amazon rainforest, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., https://doi.org/10.1073/pnas.2120777119
Intérprete
Salazar Hoyos Doverty Rafael
Fecha de interpretación
28/05/2024
Revisor
Calderon Martha S.
Resultados y conclusiones
El estudio examina la vulnerabilidad de la selva amazónica ante condiciones de sequía inducidas por anomalías en la humedad del suelo y los efectos de cascada en la red de reciclaje de la humedad atmosférica. Se encuentra que las sequías severas, como las de 2005, 2007 y 2010, podrían causar un área considerablemente mayor de la selva amazónica a colapsar. Los efectos de cascada podrían aumentar esta vulnerabilidad, especialmente en áreas ya afectadas por sequías intensas. Se observa que el índice de anomalía de humedad del suelo es un predictor más fuerte de los eventos de colapso que el índice de anomalía de precipitación, y que la región sureste de la Amazonía es particularmente vulnerable. Además, se revela que la mayoría de los eventos de colapso son inducidos directamente por la sequía del suelo, con un porcentaje menor causado por efectos de cascada en la red de reciclaje de humedad atmosférica.
Metodología y datos
El estudio construyó un modelo de red para simular los flujos de humedad atmosférica en la región amazónica utilizando datos de simulaciones de seguimiento de la humedad atmosférica, transpiración de árboles e interpolaciones de datos climáticos entre 2003 y 2014. Se utilizó el modelo hidrológico global PCR-GLOBWB para estimar la transpiración de árboles y se simuló la trayectoria atmosférica de la humedad utilizando un modelo lagrangiano. Además, se incluyó la evaporación por interceptación de dosel de árboles y se ajustaron los datos por la deforestación. Se realizaron análisis de sensibilidad para evaluar el impacto de diferentes valores de suministro de humedad en los eventos de cambio abrupto. Se calcularon índices como el MCWD y el Z Score para evaluar las condiciones climáticas y se determinaron valores críticos de adaptación local para identificar puntos de inflexión potenciales en el bosque amazónico. Se construyó un ensamble de simulaciones para evaluar los efectos de la adaptación local en la vulnerabilidad del bosque amazónico a eventos climáticos extremos. Se utilizó un enfoque de ecuaciones diferenciales no lineales para modelar las interacciones entre las celdas del bosque y su estabilidad hidrológica.
Limitaciones de la investigación
Las limitaciones del estudio mencionadas en el texto incluyen la falta de consideración de otros efectos como incendios forestales, cambios extremos de temperatura u otras formas de degradación que podrían afectar adversamente al bosque amazónico. Además, se reconoce que el modelo utilizado no cuantifica estos efectos adicionales y se centra específicamente en la inestabilidad inducida por la sequía.
Recomendaciones
Para futuras investigaciones, es importante explorar los efectos de adaptación local de los árboles a medida que se obtengan estimaciones de campo. Además, se recomienda abordar el desafío de parametrizar las transiciones de estado en áreas geográficas diversas, lo que podría mejorar la precisión de los modelos utilizados. Esto permitirá una comprensión más sólida de los procesos y una mejor predicción de los cambios en los ecosistemas forestales.
Adaptación: Agua, Bosques
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: América del Sur, Selva de la Amazonía
Palabras clave: Adaptación , Amazonas, atmosférica, bosque-clima, cambio, humedad, inflexión, umbrales
Cita de la interpretación
Salazar Hoyos, Doverty Rafael, 2024: Interpretación de Wunderling et al. (2022, doi:10.1073/pnas.2120777119), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9c27057c-0093-401d-94b6-73973109fa61