Planten en vegetatie spelen een cruciale rol bij het ondersteunen van het leven op aarde, maar er is nog steeds veel onzekerheid over ons begrip van hoe ze de wereldwijde koolstofcyclus en ecosysteemdiensten precies beïnvloeden. Een nieuwe door IIASA geleide studie onderzocht de belangrijkste organiserende principes die vegetatiegedrag beheersen en hoe ze kunnen worden gebruikt om vegetatiemodellen te verbeteren.

We vertrouwen op de planten die deel uitmaken van de ecosystemen van onze planeet om zuurstof in de atmosfeer af te geven, absorberen kooldioxide (CO ₂ ), en bieden leefgebied en voedsel voor dieren in het wild en mensen. Deze diensten zijn van cruciaal belang bij het toekomstige beheer van klimaatverandering, vooral op het gebied van CO ₂ opnemen en loslaten, maar door de vele complexe, op elkaar inwerkende processen die van invloed zijn op het vermogen van vegetatie om deze diensten te leveren, ze blijven moeilijk te voorspellen.

In een door IIASA geleid perspectief gepubliceerd in het tijdschrift Natuur Planten , een internationaal team van onderzoekers probeerde dit probleem aan te pakken door benaderingen te onderzoeken om deze complexiteit onder de knie te krijgen en ons vermogen om vegetatiedynamiek te voorspellen te verbeteren. Ze onderzochten de belangrijkste organisatieprincipes die deze processen beheersen, met name natuurlijke selectie; zelforganisatie (controleren van collectief gedrag tussen individuen); en entropiemaximalisatie (controleren van de uitkomst van een groot aantal willekeurige processen). In het algemeen, een organiserend principe bepaalt of beperkt hoe componenten van een systeem, zoals verschillende planten in een ecosysteem of verschillende organen van een plant, samen gedragen. wiskundig, zo'n principe kan worden gezien als een extra vergelijking toegevoegd aan een stelsel vergelijkingen, waardoor een of meer voorheen onbekende variabelen in het systeem kunnen worden bepaald en daardoor de onzekerheid van de oplossing wordt verminderd.

Er is veel onderzoek gedaan naar het begrijpen en voorspellen hoe plantprocessen samen de dynamiek van vegetatie op grotere schaal bepalen. Om procesbegrip uit verschillende disciplines te integreren, dynamische vegetatiemodellen (DVM's) zijn ontwikkeld die elementen uit de plantenbiogeografie combineren, biogeochemie, plantenfysiologie, en bosecologie. DVM's zijn op veel gebieden op grote schaal gebruikt, waaronder de beoordeling van de effecten van veranderingen in het milieu op planten en ecosystemen; landbeheer; en terugkoppelingen van vegetatieveranderingen naar regionale en mondiale klimaten. Echter, eerdere pogingen om vegetatiemodellen te verbeteren, waren vooral gericht op het verbeteren van het realisme door meer processen en meer gegevens op te nemen. Dit heeft niet geleid tot het verwachte succes omdat elk bijkomend proces onzekere parameters heeft, wat op zijn beurt een opeenstapeling van onzekerheid en dus onbetrouwbare modelvoorspellingen heeft veroorzaakt.

"Ondanks de steeds toenemende beschikbaarheid van data, en het feit dat vegetatiewetenschap, net als veel andere wetenschappelijke gebieden, profiteert van de toenemende toegang tot grote datasets en nieuwe observatietechnologieën, we moeten ook heersende principes zoals evolutie begrijpen om de big data te begrijpen. De huidige modellen zijn niet in staat om op lange termijn vegetatiereacties te voorspellen, " legt hoofdauteur Oskar Franklin uit, een onderzoeker in het IIASA Ecosystems Services and Management Program.

De studie vond dat door de principes van evolutie weer te geven, zelforganisatie, en entropiemaximalisatie in modellen, ze zouden het complexe gedrag van planten en de resulterende vegetatie beter kunnen voorspellen als een opkomend resultaat van omgevingscondities. Hoewel elk van deze principes eerder was gebruikt om een ​​bepaald aspect van vegetatiedynamiek te verklaren, hun gecombineerde implicaties werden niet volledig begrepen. Deze aanpak betekent dat veel complexe variatie en gedrag op verschillende schalen, van bladeren tot landschappen, kan nu beter worden voorspeld zonder extra begrip van onderliggende details of meer metingen.

De auteurs verwachten dat behalve dat dit leidt tot betere instrumenten voor het begrijpen en beheren van de biosfeer, de voorgestelde "next-generation approach" kan resulteren in verschillende trajecten van verwachte klimaatverandering waarmee zowel het beleid als het grote publiek te maken zouden krijgen.