Data-driven models of forest drought vulnerability and resilience across spatial and temporal scales- application to the Spanish climate change adaptation strategy (DARE, RTI2018-096884-B-C32).
El proyecto DARE (“Modelos empíricos de la vulnerabilidad y resiliencia de los bosques a la sequía a diferentes escalas espacio- temporales: aplicación a la estrategia española de adaptación al cambio climático”) tiene como objetivo identificar mecanismos clave (desde el individuo al ecosistema) que subyacen a la resiliencia de los bosques frente a sequias extremas, y cuantificar la vulnerabilidad y riesgo para diferentes tipos de bosque. Utilizaremos una combinación de modelos correlacionales y de proceso para comprobar hipótesis sobre los mecanismos que confieren estabilidad frente a la sequía (resistencia y resiliencia) a diferentes niveles de organización, con énfasis en el papel desempeñado por los legados y la “memoria” del sistema. A escala de árbol, la propuesta se centra en investigar cómo diferentes dendro-fenotipos modulan la respuesta de los individuos a eventos climáticos extremos, así́ como su base genética. Utilizaremos el concepto de umbrales de vulnerabilidad como un indicador de alerta temprana para evaluar de forma retrospectiva los episodios de sequía y la muerte provocada por golpes de calor. Estos episodios pueden modificar la composición del rodal y provocar la contracción local de la distribución de las especies salvo que mecanismos demográficos compensatorios amortigüen estos impactos. Por este motivo desarrollaremos un modelo de dinámica forestal que integra el crecimiento con otros parámetros poblaciones -reclutamiento, mortalidad e interacciones entre individuos - y que utilizaremos para identificar mecanismos que controlan la resiliencia de la comunidad. Utilizaremos modelos jerarquizados bayesianos para constreñir el modelo con datos de diferentes niveles de organización e incluiremos variables clave identificadas en los modelos de antecedente estocásticos (SAM). Usaremos el simulador forestal para investigar las reglas de ensamblaje de especies a lo largo de gradientes de aridez, la existencia de memoria y la importancia de los legados en la dinámica forestal y en la resiliencia. Se utilizará un enfoque basado en rasgos funcionales para investigar la dominancia y la estabilidad de diferentes tipos funcionales después de la sequía y reducir la complejidad del modelo. Finalmente, desarrollaremos modelos estocásticos analíticos simples para investigar cómo se propagan los efectos de la memoria a lo largo del tiempo. A nivel del ecosistema, describiremos la estabilidad de la productividad forestal a través de modelos correlacionales calibrados con observaciones de sensores remotos. Se proporcionará una caracterización espaciotemporal de la heterogeneidad estructural más detallada que la de los inventarios de campo y se investigará la existencia de mecanismos compensatorios a nivel de ecosistema y, esta información se utilizará para constreñir los modelos de simulación forestal. Finalmente, integraremos las series de datos previas y los resultados del modelo en un Análisis de Riesgos Probabilístico a múltiples escalas que nos permita llevar a cabo predicciones de riesgo, incluido un análisis de errores, para las principales formaciones forestales ibéricas. Estableceremos un protocolo de transferencia de la evaluación de riesgos a las partes interesadas para llevar establecer categorías de vulnerabilidad y riesgo para las principales formaciones forestales, desarrollar indicadores de proceso y priorizar recursos en adaptación.