Description du projet
Comprendre la réponse des forêts mixtes à la sécheresse pourrait aider à prédire les impacts du changement climatique
Les estimations annoncent une recrudescence des sécheresses, ainsi que l’augmentation de leur intensité dans de nombreuses parties du monde. Lorsque les arbres meurent durant une période de sécheresse, les forêts stockent moins de carbone, ce qui aggrave le changement climatique. Par conséquent, pour que les scientifiques puissent prédire les impacts socioéconomiques et écologiques du changement climatique et proposer des stratégies de conservation, il convient de modéliser les réponses des forêts à la sécheresse. Toutefois, les modèles actuels s’avèrent inefficaces pour les forêts mixtes en raison des espèces différentes qu’elles abritent et de la diversité des traits fonctionnels. Pour répondre à ce problème, le projet FORECAST, financé par l’UE, vise à développer un modèle pour les forêts mixtes, sur la base de contraintes biophysiques connues, des traits fonctionnels des plantes et de théories d’optimisation. Le modèle sera également utilisé pour piloter la conservation de la forêt mixte méditerranéenne de Hayedo de Montejo, un site classé au patrimoine mondial.
Objectif
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.
Champ scientifique
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
- social scienceseducational sciencesdidactics
- social sciencessociologydemographymortality
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabases
- natural sciencesbiological sciencesecologyecosystems
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
28040 Madrid
Espagne