Växter och vegetation spelar en avgörande roll för att stödja livet på jorden, men det finns fortfarande mycket osäkerhet i vår förståelse av exakt hur de påverkar den globala kolcykeln och ekosystemtjänsterna. En ny IIASA-ledd studie utforskade de viktigaste organiseringsprinciperna som kontrollerar vegetationsbeteende och hur de kan användas för att förbättra vegetationsmodeller.

Vi litar på att växterna som utgör vår planets ekosystem släpper ut syre i atmosfären, ta upp koldioxid (CO ₂ ), och tillhandahåller livsmiljöer och mat åt vilda djur och människor. Dessa tjänster är avgörande för den framtida hanteringen av klimatförändringar, speciellt när det gäller CO ₂ upptag och frigöring, men på grund av de många komplexa, interagerande processer som påverkar vegetationens förmåga att tillhandahålla dessa tjänster, de är fortfarande svåra att förutsäga.

I ett IIASA-ledt perspektiv publicerat i tidskriften Natur Växter , ett internationellt team av forskare försökte ta itu med detta problem genom att utforska metoder för att bemästra denna komplexitet och förbättra vår förmåga att förutsäga vegetationsdynamik. De undersökte viktiga organiseringsprinciper som styr dessa processer – specifikt, naturligt urval; självorganisering (kontrollera kollektivt beteende bland individer); och entropimaximering (kontrollera resultatet av ett stort antal slumpmässiga processer). I allmänhet, en organiserande princip bestämmer eller begränsar hur komponenter i ett system, såsom olika växter i ett ekosystem eller olika organ i en växt, bete sig tillsammans. Matematiskt, en sådan princip kan ses som en ytterligare ekvation som läggs till ett ekvationssystem, att låta en eller flera tidigare okända variabler i systemet bestämmas och därigenom minska osäkerheten i lösningen.

Mycket forskning har gått till att förstå och förutsäga hur växtprocesser kombineras för att bestämma dynamiken hos vegetation i större skala. Att integrera processförståelse från olika discipliner, dynamiska vegetationsmodeller (DVM) har utvecklats som kombinerar element från växtbiogeografi, biogeokemi, växtfysiologi, och skogsekologi. DVM har använts i stor utsträckning inom många områden, inklusive bedömning av effekterna av miljöförändringar på växter och ekosystem; markförvaltning; och återkopplingar från vegetationsförändringar till regionala och globala klimat. Dock, tidigare försök att förbättra vegetationsmodeller har främst fokuserat på att förbättra realismen genom att inkludera fler processer och mer data. Detta har inte lett till den förväntade framgången eftersom varje ytterligare process kommer med osäkra parametrar, vilket i sin tur har orsakat en ansamling av osäkerhet och därför opålitliga modellförutsägelser.

"Trots den ständigt ökande tillgängligheten av data, och det faktum att vegetationsvetenskap, som många andra vetenskapliga områden, drar nytta av ökad tillgång till stora datamängder och ny observationsteknik, vi måste också förstå styrande principer som evolution för att förstå big data. Nuvarande modeller kan inte på ett tillförlitligt sätt förutsäga långsiktiga vegetationssvar, " förklarar huvudförfattaren Oskar Franklin, en forskare inom IIASA Ecosystems Services and Management Program.

Studien fann att genom att representera evolutionens principer, självorganisation, och entropimaximering i modeller, de kunde bättre förutsäga komplexa växtbeteende och resulterande vegetation som ett framväxande resultat av miljöförhållanden. Även om var och en av dessa principer tidigare hade använts för att förklara en viss aspekt av vegetationsdynamiken, deras kombinerade implikationer förstods inte helt. Detta tillvägagångssätt innebär att mycket komplex variation och beteende på olika skalor, från löv till landskap, kan nu förutspås bättre utan ytterligare förståelse för underliggande detaljer eller fler mätningar.

Författarna förväntar sig att förutom att leda till bättre verktyg för att förstå och hantera biosfären, det föreslagna "nästa generationens synsätt" kan resultera i olika banor av förväntade klimatförändringar som både politiken och allmänheten skulle behöva hantera.