Interpretación de:
Large Variability in Simulated Response of Vegetation Composition and Carbon Dynamics to Variations in Drought‐Heat Occurrence
https://doi.org/10.1029/2022jg007332Tschumi, E., Lienert, S., Bastos, A., Ciais, P., Gregor, K., Joos, F., Knauer, J., Papastefanou, P., Rammig, A., van der Wiel, K., Williams, K., Xu, Y., Zaehle, S., Zscheischler, J., 2023: Large Variability in Simulated Response of Vegetation Composition and Carbon Dynamics to Variations in Drought‐Heat Occurrence, JGR Biogeosciences, https://doi.org/10.1029/2022jg007332
Intérprete
Gutierrez Villarreal Ricardo
Fecha de interpretación
12/09/2024
Resultados y conclusiones
A nivel global, las respuestas de la vegetación a distintas condiciones de olas de calor y sequías son sumamente variables, de acuerdo a un ensamble de 6 modelos de vegetación dinámica (DGVM) bajo distintas condiciones de eventos compuestos de olas de calor y sequías. No obstante, los DGVMs coinciden al simular disminuciones en la cobertura de árboles, aumentos en la cobertura de pastos, y disminuciones en el almacenamiento de carbono en la vegetación bajo co-ocurrencias de olas de calor y sequías. Las magnitudes de las señales de las 2 variantes del modelo ORCHIDEE usados son moderadas respecto de los demás. Los efectos de los eventos compuestos de olas de calor y sequías son mayores que cuando ocurren por separado. Sin embargo, cuando no suceden extremos, la divergencia en las señales de los modelos es elevada. Estas señales son más consistentes y robustas para regiones extratropicales, pero para la Amazonía las señales, o bien son débiles porcentualmente respecto del control, o bien existe alta divergencia en los DGVMs. La señal más fuerte en la Amazonía es de un incremento en la cobertura de pastos de no más de 5% en el ensemble de DGVMs, y una reducción en la cobertura de árboles perennes de no más del 2%.
Metodología y datos
Se diseñaron 6 experimentos bajo condiciones climáticas distintas de extremos de calor y sequías: control (100 años al azar de una simulación de EC-Earth), sin extremos, sin extremos, sin compuestos, extremos de calor, extremos de sequía y eventos compuestos de olas de calor y sequías. En el experimento sin extremos, se muestrean temperaturas y precipitación en el rango de los percentiles 40 y 60 de una simulación larga de EC-Earth. Fuera del control, en el resto de experimentos, en los 100 años, se toman 50 años al azar y 50 años bajo la condición climática del experimento, de una simulación larga de EC-Earth. Estos experimentos fueron repetidos para cada uno de los 6 DGVMs: LPX-Bern, CABLE-POP, JULES, LPJ-GUESS, ORCHIDEE-CN y ORCHIDEE-MICT.
Limitaciones de la investigación
Las simulaciones de EC-Earth tienen sesgos importantes en la temperatura y precipitación respecto de CRU (sesgos fríos y secos) y no han sido corregidos. Esto podría afectar a las simulaciones en términos absolutos, aunque los autores mostraron que en términos relativos al control no se desvían mucho en pixeles con sesgos cortos. El único DGVM que posee demografía forestal es CABLE-POP. Además, ORCHIDEE-MICT ha sido pensado para latitudes altas. Posiblemente ninguno de estos modelos posee parametrizaciones de la mortalidad por sequías, aunque algunos sí lo tienen para árboles boreales durante olas de calor. En general, todos los DGVMs usados tienen serias limitaciones en la representación de la dinámica de ecosistemas de bosques tropicales.
Adaptación: Bosques
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Global
Ámbito geográfico: Global
Palabras clave: Modelos de superficie, Intercomparación de modelos, Sequías, Olas de calor, Eventos compuestos, Balance de carbono, Cobertura de vegetación
Cita de la interpretación
Gutierrez Villarreal, Ricardo, 2024: Interpretación de Tschumi et al. (2023, doi:10.1029/2022jg007332), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9cfe2e73-7e85-4226-83bf-a7a4b6c08960