Wunderling, 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 Salazar Nolverto

Fecha de interpretación

06/06/2024

Revisor

Calderon Martha S.

Resultados y conclusiones

El estudio reveló una conexión entre las anomalías climáticas y el aumento de terrenos inclinados en la región amazónica entre 2003 y 2014, especialmente durante las sequías más intensas. Se señaló que los efectos en cadena de la red de reciclaje de humedad atmosférica pueden ser significativos, especialmente durante sequías extremas. Las áreas más susceptibles se encontraron en el sureste y suroeste de la Amazonía, donde incluso pequeños cambios pueden afectar considerablemente la red de humedad atmosférica y, por ende, la evapotranspiración del bosque. Estos hallazgos resaltan la importancia de entender y monitorear la dinámica de la humedad atmosférica para prever y abordar los impactos del cambio climático en la estabilidad a largo plazo de la selva amazónica.

Metodología y datos

El estudio utilizó simulaciones que rastreaban la humedad atmosférica basadas en observaciones recientes y el modelo hidrológico PCR-GLOBWB, alimentado con datos ERA-Interim, para estimar la transpiración de los árboles. Se validaron los resultados con datos reales de precipitación y evapotranspiración de ERA5 y FLDAS. Se empleó un modelo lagrangiano para seguir las trayectorias del flujo de transpiración con una resolución vertical de 50 hPa (hectopascales) durante 30 días o hasta que menos del 5% de la humedad original permaneciera. Esto proporcionó una visión detallada del movimiento y la distribución de la humedad dentro del ecosistema forestal amazónico.

Limitaciones de la investigación

Una limitación importante de este estudio radica en la parametrización de las transiciones de estado en un dominio geográfico extenso con una amplia variedad de climas, composiciones de especies y condiciones del suelo. Estos detalles de parametrización pueden influir significativamente en los resultados del modelado. Por lo tanto, la precisión y la representación adecuada de estas parametrizaciones son un desafío crucial. Para abordar esta cuestión, se sugiere la necesidad de realizar más investigaciones en el futuro para mejorar la comprensión y la precisión de estos aspectos en los modelos utilizados.

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: Agricultura, Agua

Mitigación: Agricultura

Escala: Regional

Ámbito geográfico: Selva de la Amazonía, América del Sur

Palabras clave: Adaptación, Amazonas, atmosférica, bosque-clima, cambio, condiciones, humedad, inflexión, umbrales.

Cita de la interpretación

Salazar Salazar, Nolverto, 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/9c3831e1-7349-4572-af3c-497cd4360a2c