Eftersom effekterna av klimatförändringarna i allt högre grad påverkar invånarnas dagliga liv i flera länder, inklusive Brasilien, har skogarnas motståndskraft, särskilt tropiska som Amazonas, blivit ett frekvent forskningsämne. Förutom att studera olika faktorer som påverkar hur vegetation reagerar på global uppvärmning, försöker forskare förbättra vegetationsmodeller – verktyg som spelar en avgörande roll för att förstå och hantera ekosystem, vilket bidrar till bevarande av biologisk mångfald och hållbar utveckling.
Och det är just denna kombination som beskrivs i forskning publicerad i tidskriften Earth System Science Data av en grupp associerad med brasilianska institutioner. Arbetet resulterade i en serie kartor som mer exakt beskriver mängden av de olika kemiska formerna av fosfor i Amazonas jord. "Byggt" med en ny metod baserad på artificiell intelligens bekräftar kartorna att regionen har en mycket låg koncentration av mineralet.
Effekten av detta är att brist på fosfor påverkar arternas tillväxtcykel och kan till exempel hindra träd från att reagera på ökningen av koldioxid i samband med klimatförändringar.
"När vi arbetade med vegetationsmodeller för att förstå klimatbeteendet i Amazonas insåg vi att det fanns specifik information om mängden fosfor i marken. Normalt sett använde dessa kartor i tidigare metoder bara jordtyper [klasser] som prediktorer för mineralet Vi såg att det skulle vara nödvändigt att inkludera andra miljöegenskaper, så vi utvecklade en ny statistisk teknik baserad på maskininlärning från befintliga data”, förklarar João Paulo Darela Filho, som för närvarande är postdoktor vid Münchens tekniska universitet. (Tyskland).
Darela Filho började arbeta med projektet under sin doktorandstudie, som avslutades 2021.
Vid den tiden var hans fokus på att i Caetê-modellen införliva data om kretslopp av näringsämnen som kväve och fosfor, som är viktiga för att förstå beteendet hos trädtillväxt. Caetê, som betyder "urskog" på Tupi-Guarani-språket, är en algoritm som kan projicera framtiden för Amazonas vegetation genom att presentera scenarier för skogsomvandling.
Den första i sitt slag som uteslutande är brasiliansk, kommer från akronymen Carbon and Ecosystem functional-Trait Evaluation model.
Caetê utvecklades av ett team från Earth System Science Laboratory vid State University of Campinas (UNICAMP), koordinerat av professor David Montenegro Lapola, som också är författare till artikeln med Darela Filho.
"Kartorna som tagits fram under João Darelas ledning är ett oumbärligt steg för att förbättra vår förståelse av hur tropiska skogar, som i allmänhet är fosforbegränsade, kommer att reagera på klimatförändringar och andra mänskliga störningar," sa Lapola till Agência FAPESP.
Forskarna använde data från 108 platser i Amazonas. De använde ett tillvägagångssätt baserad på slumpmässiga skogsregressionsmodeller som hade tränats och testats för att förutsäga olika former av fosfor – totalt, tillgängligt, organiskt, oorganiskt och ockluderat (när det är bundet till andra ämnen). De använde också information från referensjordtyperna och andra egenskaper som geolokalisering, kväve- och kolhalter, terränghöjd och lutning, markens pH, genomsnittlig årlig nederbörd och temperatur.
Skogsregressionsmodellerna visade genomsnittliga noggrannhetsnivåer på över 64 %, beroende på formen av fosfor. För det totala mineralet nådde noggrannheten 77,3%.
Resultaten av forskningen visade att den genomsnittliga koncentrationen av totalt fosfor som hittades i den analyserade datamängden var 284,13 milligram per kilogram jord (mg kg −1 ). Denna mängd anses vara låg jämfört med det globala genomsnittet – 570 mg kg −1 . När man analyserade kartorna fann man att de platser som är rikast på fosfor ligger på gränsen mellan Anderna och Amazonas, i motsats till de äldsta jordarna i Amazonas lågland, som ligger i den östra regionen.
Forskarna tror att de nya kartorna kan vara användbara för att parametrisera och utvärdera terrestra ekosystemmodeller och till och med kunna ge svar om förhållandet mellan jord och vegetation i Amazonasregionen.
"Maskininlärning, med användning av artificiell intelligens, kommer att tillämpas allt mer inom vetenskapen, särskilt för framtida projektioner. Våra kartor kan användas av andra forskare för att förstå hur Amazonas kommer att reagera på klimatförändringarna", tillägger Darela Filho.
En internationell studie ledd av ett team inklusive Lapola och med på omslaget till februarinumret av Nature visade att nästan hälften av Amazonas är på väg mot en point of no return år 2050, vilket betyder att skogen sannolikt kommer att förlora sin motståndskraft mot extrem torka och avskogning.
Den studien uppskattade att mellan 10 % och 47 % av regionens områden kommer att utsättas för störningar och hot som kan utlösa "oväntade" övergångar i ekosystem och förvärra regionala klimatförändringar. Ackumulerad avskogning, global uppvärmning, mängden årlig nederbörd i biomen, regnperiodens intensitet och torrperiodens längd ansågs stressiga situationer. Risken är omvandlingen av biomet till savannområden som inte kan uppfylla rollen som kolbindning.
Mer information: João Paulo Darela-Filho et al, Referenskartor över markfosfor för pan-Amazon-regionen, Earth System Science Data (2024). DOI:10.5194/essd-16-715-2024
Journalinformation: Earth System Science Data , Natur
Tillhandahålls av FAPESP
