Projektbeschreibung
Folgen des Klimawandels vorhersagbar machen: anhand von Reaktionen des Mischwalds auf Dürre
Die Forschung geht davon aus, dass es in vielen Teilen der Welt häufiger und intensiver zu Dürren kommen wird. Sterben Bäume in so einer Dürrephase, wird in den Wäldern weniger Kohlendioxid gespeichert, was den Klimawandel weiter vorantreibt. Damit die Wissenschaft also die sozioökonomischen und ökologischen Folgen des Klimawandels vorhersagen und entsprechende Schutzmaßnahmen empfehlen kann, müssen die Reaktionen der Wälder auf Dürren in Modellen dargestellt werden. Doch gängige Modelle eignen sich nicht für Mischwälder mit ihrer Artenvielfalt und verschiedenen funktionellen Eigenschaften. Darum will das EU-finanzierte Projekt FORECAST ein Modell für Mischwälder entwickeln, das auf biophysikalischen Beschränkungen, funktionellen Eigenschaften von Pflanzen und Optimierungstheorie beruht. Das Modell wird außerdem zum Schutz des mediterranen Mischwalds Hayedo de Montejo genutzt werden können, der als Weltnaturerbe gelistet ist.
Ziel
The frequency and intensity of droughts are expected to increase in many regions of the world due to global climate change. Droughts can lead to widespread tree mortality, leading to a loss of carbon stored in forests that will feedback to exacerbate climate change. Thus, modelling forest responses to drought is critical for predicting climate change socio-economic and ecological impacts and informing conservation strategies. However, current models are not capable of adequately representing forest responses to drought, especially for mixed forests due to their diversity in species and functional traits. The proposed research intends to solve this problem by developing a model for mixed forests based on known biophysical constraints, plant functional traits and optimization theory. The model’s performance will be evaluated with (1) detailed measurements at Hayedo de Montejo (HM), a mixed Mediterranean forest with diverse functional traits, (2) data from a network of eddy-covariance towers that measure ecosystem fluxes, and (3) mortality data from two national forest inventories that span a wide range of forest types. Next, the model will be used for forecasting the vulnerability of HM to different climate change scenarios for guiding the conservation of this World Heritage Site.
I will develop this project at Universidad Politécnica de Madrid, one of Europe’s leading academic institutions. A secondment at Centro de Investigación Ecológica y Aplicaciones Forestales (Barcelona) will allow me to learn new modelling approaches, gain access to global plant databases, and establish new collaborations. A secondment at Dirección General de Medio Ambiente y Sostenibilidad de la Comunidad de Madrid, a non-academic institution in charge of HM’s management, will ensure intersectoral transfer of knowledge among scientists, educators, managers and policy makers. This MSCA will facilitate my return to Europe and enhance my chances of obtaining a permanent position in Europe.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
28040 Madrid
Spanien