Escalar una montaña es un desafío. Por lo tanto, también es proporcionar la mejor información posible para planificar el impacto del cambio climático en la vegetación y la vida silvestre de las montañas. Comprender cómo las especies de plantas y animales en las zonas montañosas se verán afectadas por el cambio climático es complicado y difícil.
adentro PloS ONE , los científicos de la Universidad Estatal de Michigan MSU muestran que el uso de varias fuentes de mediciones climáticas al modelar las posibles distribuciones futuras de la vegetación y la vida silvestre de las montañas puede aumentar la confianza en los resultados del modelo y proporcionar una guía útil para la planificación de la conservación.
Las cadenas montañosas ocupan aproximadamente una cuarta parte de la superficie terrestre del mundo, son ricas en biodiversidad y son el hogar de muchos animales salvajes en peligro o en peligro de extinción, incluido el icónico panda gigante. Las montañas también tienen climas notoriamente complejos. Sus paisajes albergan microclimas, aire variadopatrones de circulación y elevaciones, y generalmente son demasiado remotos para tener muchas estaciones de observación meteorológica y climática
Comprender cómo el cambio climático puede afectar los hábitats de la vida silvestre es importante para los administradores de la conservación. El cambio climático podría hacer que los refugios de vida silvestre de hoy sean menos hospitalarios e incapaces de apoyar a las poblaciones de vida silvestre. El estudio "Incertidumbre de las proyecciones futuras de distribuciones de especies en regiones montañosas" señala que la mayoríade los investigadores que trabajan para crear modelos que predicen cambios en las distribuciones de especies a lo largo del tiempo han utilizado conjuntos de datos climáticos derivados de estaciones de observación convencionales.
El problema, señala Ying Tang, investigador asociado en el departamento de geografía de MSU y el Centro para la Integración y Sostenibilidad de Sistemas, es que la resolución de la red de estaciones en áreas remotas de montaña puede no capturar los climas complejos de las cadenas montañosas, lo que genera incertidumbreen proyecciones futuras de distribuciones de especies.
Para obtener una mejor lectura de los patrones climáticos de las regiones montañosas, Tang y sus colegas también profundizaron en el examen de un conjunto de datos recientemente compilado de mediciones de temperatura y precipitación detectadas a distancia obtenidas de sensores satelitales. Estas mediciones tienen una resolución más finay una cobertura espacial más continua que las redes convencionales de observación del clima. Modelaron las distribuciones futuras de especies de bambú en las montañas del suroeste de China que son esenciales para los esfuerzos de conservación de los pandas gigantes.
La combinación de los dos tipos de conjuntos de datos, dijo Tang, permite una mejor comprensión de la idoneidad del hábitat en áreas montañosas.
También es mucho más difícil de procesar. Tang y el grupo, bajo la dirección de la profesora de geografía Julie Winkler, pasaron unos dos años ejecutando varios millones de simulaciones para volver a examinar las proyecciones anteriores basadas solo en conjuntos de datos climáticos convencionales, quemando 20 terabytes dedatos.
El uso de los dos conjuntos de datos climáticos muy diferentes permite una mayor confianza en las proyecciones futuras para aquellas especies de bambú para las cuales los cambios proyectados fueron similares para los dos conjuntos de datos climáticos y proporciona una estimación del nivel de incertidumbre para aquellas especies para las cuales ellas proyecciones diferían
"Esta información es invaluable para la planificación de la conservación, lo que permite una toma de decisiones matizada y flexible", dijo Tang. "El uso de múltiples conjuntos de datos climáticos en el modelado de distribución de especies ayuda a garantizar que los planificadores de conservación en las regiones montañosas tengan la mejor información posible disponible paraellos."
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Michigan . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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