Opis projektu
Lepsze przewidywanie skutków zmiany klimatu dzięki zrozumieniu reakcji lasów mieszanych na suszę
Wszystko wskazuje na to, że coraz bardziej intensywne susze będą coraz częściej zagrażać wielu częściom świata. Wywołane suszą wymieranie drzew oznacza, że lasy magazynują mniej węgla, a to z kolei przyspiesza zmiany klimatyczne. Potrzebne jest zatem zaprojektowanie modeli reakcji lasów na suszę, co pomoże naukowcom lepiej przewidywać społeczno-gospodarcze i ekologiczne skutki zmiany klimatu oraz opracować strategie ochrony „zielonych płuc świata”. Istnieją już specjalne modele, ale nie są zbyt skuteczne dla oceny zmian w lasach mieszanych, które charakteryzują się ogromną różnorodnością gatunków i cech funkcjonalnych. W odpowiedzi na to wyzwanie zespół finansowanego przez UE projektu FORECAST zamierza stworzyć model dla lasów mieszanych w oparciu o znane ograniczenia biofizyczne, cechy funkcjonalne rośli oraz teorię optymalizacji. Model zostanie wykorzystany do zaplanowania ochrony mieszanego lasu strefy śródziemnomorskiej, Hayedo de Montejo, wpisanego na listę światowego dziedzictwa UNESCO.
Cel
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.
Dziedzina nauki
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- social scienceseducational sciencesdidactics
- social sciencessociologydemographymortality
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabases
- natural sciencesbiological sciencesecologyecosystems
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
28040 Madrid
Hiszpania