En el contexto del cambio climático los bosques tropicales juegan un papel especial. Poder predecir cómo se desarrollarán con el tiempo podría ayudar a guiar el manejo y la recuperación de los puntos críticos de biodiversidad.

Sobre la base de un reciente estudio, científicos del Centro Alemán para la Investigación Integrativa de Biodiversidad, la Universidad de Leipzig y otras instituciones, desarrollaron un modelo que puede predecir cómo los bosques tropicales pueden cambiar durante décadas e incluso siglos.

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Pronósticos más precisos

Utilizando 34 años de datos recolectados de una selva tropical en Panamá, el equipo de investigación condensó 282 especies de plantas en cinco categorías clave que pueden alimentar a un modelo computacional para crear pronósticos más precisos para el desarrollo forestal.

El equipo se centró en un terreno de casi 125 acres en la isla de Barro Colorado en Panamá, que alberga uno de los bosques tropicales mejor estudiados del mundo. Al comparar simulaciones por computadora con datos del mundo real desde 1985 hasta 2010, los investigadores identificaron cinco tipos de plantas que ayudan a producir modelos más precisos.

Además de pronosticar el desarrollo de los bosques, los hallazgos ayudarán a determinar cuanta biomasa estará disponible para absorber el dióxido de carbono creado por las actividades humanas.

Los cinco tipos de plantas fueron identificados como gigantes rápidos, lentos, infértiles, enanos fértiles y un grupo intermedio.

Las plantas “rápidas” crecen y mueren rápidamente. Las especies “lentas” crecen lentamente y viven mucho tiempo. Los gigantes infértiles, o pioneros longevos, crecen rápidamente y viven mucho pero se reproducen menos. Los enanos fértiles, o criadores de corta duración, crecen y sobreviven pobremente, pero producen mucha descendencia. El grupo intermedio incluye plantas que crecen a un ritmo suave y se reproducen moderadamente.

Al tomar los resultados del crecimiento forestal simulado por computadora usando estos cinco grupos y compararlos con datos del mundo real, el equipo de investigación descubrió un enfoque para predecir con mayor precisión cómo se desarrollan los bosques con el tiempo.

Desarrollar estrategias sostenibles

Los hallazgos podrían ayudar a pronosticar cómo los bosques tropicales responderán al cambio climático con el tiempo y cuánta biomasa estará disponible para ayudar a absorber el dióxido de carbono creado por las actividades humanas, como la quema de combustibles fósiles. Además, el nuevo marco podría ayudar a desarrollar estrategias sostenibles para el manejo forestal y la extracción de madera.

Los hallazgos del estudio destacan la importancia de la protección de los bosques tropicales y la biodiversidad como estrategia para aliviar el calentamiento global.

Otro hallazgo sobresaliente del estudio fue descubrir el importante papel que juegan los gigantes infértiles en los bosques antiguos. En el bosque de la isla de Barro Colorado, los gigantes infértiles pueden tener cientos de años y crecer hasta 50 metros de alto y 3 metros de diámetro.

Se suponía que este tipo de árboles eran más valiosos en los bosques de mediana edad y que podrían desaparecer en los bosques antiguos, pero esa suposición se demostró errónea en este estudio. Los investigadores evidenciaron que los gigantes infértiles representan alrededor del 40 por ciento de la biomasa en este bosque.

Nuevo modelo permite predecir qué especies estarán en peligro de extinción

Los investigadores creen que esto es el resultado de una compensación entre la estatura y la reproducción. Estos árboles son capaces de poner más energía en producir biomasa que en producir descendencia, desempeñando un papel vital en el crecimiento y la salud de los bosques antiguos.

En conjunto, señalan los autores, los hallazgos del estudio destacan la importancia de la protección de los bosques tropicales y la biodiversidad como estrategia para aliviar el calentamiento global.

Referencia: Demographic trade-offs predict tropical forest dynamics. Science, 2020. https://doi.org/10.1126/science.aaz4797

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