Melnikova, I., Hajima, T., Shiogama, H., Hayashi, M., Ito, A., Nishina, K., Tachiiri, K., Yokohata, T., 2025: Amazon dieback beyond the 21st century under high-emission scenarios by Earth System models, Commun Earth Environ, https://doi.org/10.1038/s43247-025-02606-5

Intérprete

Takahashi Guevara Ken

Fecha de interpretación

20/10/2025

Resultados y conclusiones

Nueve de doce Modelos de Sistema Tierra estudiados (6 modelos de CMIP6, 3 de CMIP5) simulan un colapso ("dieback") futuro del bosque amazónico, generalmente como cambios progresivos en el ecosistema, entre los siglos 21 y 23, alcanzando una reducción de la productividad primaria bruta del bosque de 80% o más con respecto al valor máximo. En seis de los nueve modelos con colapso, este empieza dentro del siglo 21, en promedio alrededor del año 2087. En promedio, la reducción del 80% de la productividad se alcanza alrededor del año 2195. Las áreas de las zonas de colapso varían entre 0.1 y 2 millones de km2 entre los modelos. El patrón espacial del colapso varía mucho entre los modelos, por ejemplo, solo los modelos IPSL-CM5A-LR (CMIP5) y CanESM5 (CMIP6) presentan colapso en la Amazonía occidental, mientras que la versión más actual de IPSL (IPSL-CM6A-LR de CMIP6) solo presenta colapso en el norte.

Metodología y datos

Estudiaron los cambios en el bosque amazónico sobre periodos largos, hasta el siglo 23, en contraste a otros estudios que se enfocaron en cambios rápidos y abruptos. Definieron el colapso del bosque amazónico como una reducción de al menos 80% en la productividad primaria bruta hacia el fin del siglo 23. El inicio del colapso se identifica como el inicio de la tendencia negativa de largo plazo. Analizaron datos de simulaciones largas con modelos de Sistema Tierra bajo escenarios pesimistas futuros de los proyectos CMIP5 (RCP8.5; 6 modelos) y CMIP6 (SSP5-8.5; 6 modelos) de la base de datos ESMF. Si bien las simulaciones históricas de algunos modelos presentaron diferencias con datos observaciones, no se excluyeron del análisis.

Limitaciones de la investigación

Los autores notaron que en los modelos no hay procesos de interacción ecológica directa entre puntos de grilla adyacentes y especulan que esta limitación podría llevar a una sobreestimación de la estabilidad de la Amazonía. También notan el sesgo cálido en algunos modelos, lo cual argumentan que reduce la confiabilidad de sus proyecciones. Para el intérprete, si bien este estudio es útil en cuanto a la descripción de las simulaciones, la interpretación de los resultados se basa en análisis complementarios un tanto problemáticos y es altamente especulativa. En particular, la fuerte relación entre la temperatura global y el tiempo, la cual es bastante similar entre modelos, exigiría separar los efectos de la temperatura y el tiempo, pero lo intentaron. Más generalmente, no se estableció un claro marco teórico para intentar entender los resultados. Además, no se buscó explicar por qué en los otros tres modelos no hubo colapso ni por qué incluso, en algunos modelos con colapso, amplias regiones presentaron aumento sustancial en la productividad.

Recomendaciones

Estos resultados aportan evidencia adicional de que la degradación del bosque amazónico con el cambio climático es un resultado general de las simulaciones futuras con modelos de Sistema Tierra, particularmente en la generación más reciente a la fecha (CMIP6). Sería importante analizar la próxima generación (CMIP7) también, así como intentar entender desde una perspectiva teórica mecanística las causas de las diferencias entre los modelos y las limitaciones que estos tienen.

Adaptación: Agua, Bosques

Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura

Escala: Regional

Ámbito geográfico: Amazonía,Perú,Loreto,Ucayali,Madre de Dios,Brasil,Colombia,Venezuela,Bolivia

Palabras clave: Colapso, Dieback, Tipping point, Amazonía, Sistema Tierra

Cita de la interpretación

Takahashi Guevara, Ken, 2025: Interpretación de Melnikova et al. (2025, doi:10.1038/s43247-025-02606-5), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/a029d389-cebd-42d2-bc1d-62128e752e18