Le piante e la vegetazione svolgono un ruolo fondamentale nel sostenere la vita sulla Terra, ma c'è ancora molta incertezza nella nostra comprensione di come esattamente influenzano il ciclo globale del carbonio e i servizi ecosistemici. Un nuovo studio condotto da IIASA ha esplorato i principi organizzativi più importanti che controllano il comportamento della vegetazione e come possono essere utilizzati per migliorare i modelli di vegetazione.

Facciamo affidamento sulle piante che compongono gli ecosistemi del nostro pianeta per rilasciare ossigeno nell'atmosfera, assorbire anidride carbonica (CO ₂ ), e fornire habitat e cibo per la fauna selvatica e gli esseri umani. Questi servizi sono fondamentali nella futura gestione del cambiamento climatico, soprattutto in termini di CO ₂ assorbimento e rilascio, ma a causa dei molti complessi, processi interagenti che influenzano la capacità della vegetazione di fornire questi servizi, rimangono difficili da prevedere.

In una prospettiva guidata da IIASA pubblicata sulla rivista piante naturali , un team internazionale di ricercatori ha cercato di affrontare questo problema esplorando approcci per padroneggiare questa complessità e migliorare la nostra capacità di prevedere le dinamiche della vegetazione. Hanno esplorato i principi organizzativi chiave che governano questi processi, in particolare, selezione naturale; auto-organizzazione (controllo del comportamento collettivo tra gli individui); e la massimizzazione dell'entropia (controllando l'esito di un gran numero di processi casuali). Generalmente, un principio organizzativo determina o vincola il modo in cui i componenti di un sistema, come diverse piante in un ecosistema o diversi organi di una pianta, comportarsi insieme. Matematicamente, tale principio può essere visto come un'equazione aggiuntiva aggiunta a un sistema di equazioni, consentendo di determinare una o più variabili precedentemente sconosciute nel sistema e riducendo così l'incertezza della soluzione.

Molte ricerche sono state dedicate alla comprensione e alla previsione di come i processi vegetali si combinano per determinare le dinamiche della vegetazione su scala più ampia. Per integrare la comprensione dei processi da diverse discipline, sono stati sviluppati modelli di vegetazione dinamica (DVM) che combinano elementi della biogeografia vegetale, biogeochimica, fisiologia vegetale, ed ecologia forestale. I DVM sono stati ampiamente utilizzati in molti campi, inclusa la valutazione degli impatti dei cambiamenti ambientali su piante ed ecosistemi; gestione del territorio; e feedback dai cambiamenti della vegetazione ai climi regionali e globali. Però, i precedenti tentativi di migliorare i modelli di vegetazione si sono concentrati principalmente sul miglioramento del realismo includendo più processi e più dati. Ciò non ha portato al successo atteso perché ogni processo aggiuntivo ha parametri incerti, che a sua volta ha causato un accumulo di incertezza e quindi previsioni del modello inaffidabili.

"Nonostante la sempre maggiore disponibilità di dati, e il fatto che la scienza della vegetazione, come molti altri campi scientifici, sta traendo vantaggio da un maggiore accesso ai grandi set di dati e alle nuove tecnologie di osservazione, abbiamo anche bisogno di comprendere principi governativi come l'evoluzione per dare un senso ai big data. I modelli attuali non sono in grado di prevedere in modo affidabile le risposte della vegetazione a lungo termine, " spiega l'autore principale Oskar Franklin, un ricercatore nell'IIASA Ecosystems Services and Management Program.

Lo studio ha scoperto che, rappresentando i principi dell'evoluzione, auto-organizzazione, e massimizzazione dell'entropia nei modelli, potrebbero prevedere meglio il comportamento complesso delle piante e la vegetazione risultante come risultato emergente delle condizioni ambientali. Sebbene ciascuno di questi principi fosse stato precedentemente utilizzato per spiegare un aspetto particolare della dinamica della vegetazione, le loro implicazioni combinate non sono state completamente comprese. Questo approccio significa che molte variazioni complesse e comportamenti a diverse scale, dalle foglie ai paesaggi, ora può essere meglio previsto senza un'ulteriore comprensione dei dettagli sottostanti o più misurazioni.

Gli autori si aspettano che, oltre a portare a strumenti migliori per comprendere e gestire la biosfera, l'"approccio di prossima generazione" proposto può portare a diverse traiettorie del previsto cambiamento climatico che sia la politica che il pubblico in generale dovrebbero affrontare.