Interpretación de:
Soil moisture dominates the severe decline in gross primary productivity during a 2023–2024 compound heatwave-drought event over the Amazon
https://doi.org/10.1088/1748-9326/adb0e1Yang, T., Chen, B., Wang, S., Xu, X., Artaxo, P., Li, T., Peng, H., Yu, X., 2025: Soil moisture dominates the severe decline in gross primary productivity during a 2023–2024 compound heatwave-drought event over the Amazon, Environ. Res. Lett., 20, 034024, https://doi.org/10.1088/1748-9326/adb0e1
Intérprete
Gutierrez Villarreal Ricardo
Fecha de interpretación
13/03/2025
Resultados y conclusiones
El periodo setiembre 2023-enero 2024 constituyó, para la Amazonía, un evento extremo de olas de calor y sequías en conjunto. Estas condiciones se asociaron con déficits en la humedad del suelo extremadamente notables, los cuales explican una reducción de 530 millones de toneladas de carbono (o 530 TgC) en la producción primaria bruta del bosque, lo que sucedió principalmente entre diciembre-enero de acuerdo al producto satelital usado. La caída de la fotosíntesis es el resultado de, principalmente, el déficit en la humedad del suelo, particularmente notable en regiones de bosques perennes, con una mitigación mínima por parte de la mayor disponibilidad de radiación solar.
Metodología y datos
Se utilizaron datos de reanálisis de ERA5Land de temperatura del aire, humedad del suelo, precipitación y radiación solar. La climatología fue desde 2001 al 2024. Producción primaria bruta (GPP) fue obtenida de FluxSat. La reflectancia cercana al infrarroja de la vegetación terrestre fue derivada de MODIS, así como las coberturas de uso de suelo. Se construyó un método de descomposición para cuantificar los impactos de las anomalías de las variables en las anomalías de GPP, en un modelo similar a una regresión lineal múltiple.
Limitaciones de la investigación
El reanálisis ERA5Land posee diversos sesgos a la horade representar la precipitación y sus anomalías interanuales en la Amazonía, lo que se extiende a las demás variables. La radiación solar modelada puede que no sea representativa del oscurecimiento causado por los incendios forestales, por lo que es posible que las anomalías de esta variable hayan sido sobreestimadas. La estimación satelital de GPP posee múltiples incertidumbres y solo se utilizó uno de tantos productos, por lo que además estas incertidumbres pueden extenderse a la cuantificación de anomalías interanuales. El modelo de descomposición para cuantificar impactos de anomalías de diversas variables, entre ellas la temperatura del aire, asume relaciones lineales con datos de años anteriores. Sin embargo, es posible que las altas temperaturas del aire se asocien con altas temperaturas de la hoja, dañando o limitando a la fotosíntesis. Estos impactos no son bien representados y podrían ser una razón por la cual las anomalías de temperatura del aire constituyen un aumento en la GPP de acuerdo al modelo que construyeron los autores.
Recomendaciones
Deberían utilizarse productos de las variables meteorológicas analizadas que hayan sido observadas por lo menos, a través de satélites. Los mecanismos detrás de la caída de la producción primaria bruta podrían ser cuantificados a partir de modelos de vegetación dinámica, como los de TRENDY.
Adaptación: Bosques, Agua
Mitigación: ---
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Amazonía
Palabras clave: Amazonía, Olas de calor, Sequías, Impactos de sequías, Fotosíntesis
Cita de la interpretación
Gutierrez Villarreal, Ricardo, 2025: Interpretación de Yang et al. (2025, doi:10.1088/1748-9326/adb0e1), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9e6d0499-55d1-420c-8987-60ff5102d5ff