Descrizione del progetto
Comprendere la risposta delle foreste miste alla siccità può aiutare a prevedere gli impatti dei cambiamenti climatici
Si prevede che gli episodi di siccità diventeranno sempre più frequenti e intensi in molte parti del mondo. Quando gli alberi muoiono durante la siccità, la quantità di carbonio conservata nelle foreste è minore, peggiorando così il cambiamento climatico. Pertanto, per far sì che gli scienziati siano in grado di prevedere gli impatti socio-economici ed ecologici dei cambiamenti climatici e fornire informazioni sulle strategie di conservazione, è necessario modellare le risposte delle foreste sulla siccità. Tuttavia, i modelli attuali si dimostrano inefficaci per le foreste miste data la presenza di specie e caratteristiche funzionali variegate. Per far fronte a questo problema, il progetto FORECAST, finanziato dall’UE, si propone di elaborare un modello per le foreste miste sulla base di limitazioni biofisiche note, caratteristiche funzionali delle piante e teorie di ottimizzazione. Il modello verrà inoltre utilizzato per guidare la conservazione della foresta mista mediterranea di Hayedo de Montejo, sito patrimonio dell’umanità.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinatore
28040 Madrid
Spagna