Si alguna vez ha cuidado un jardín o ha plantado una planta, conoce algunas verdades simples sobre las cosas verdes: requieren agua y nutrientes para sobrevivir y sus raíces son buenos indicadores de su salud general. Por lo tanto, regamos regularmenteprogramar, proporcionar crecimiento de raíces y agregar suelos ricos en nutrientes para garantizar una dieta equilibrada.
En la naturaleza, las plantas no reciben ese tipo de cuidado: es posible que no llueva con la suficiente frecuencia, la tierra puede carecer de nutrientes específicos y hay mucha otra vegetación compitiendo por los mismos recursos. Mientras que las hojas y las ramas alcanzan el cielo para capturarla energía del sol, las raíces trabajan duro, buscando esas fuentes vitales de agua y nutrientes.
Los científicos ambientales han utilizado durante mucho tiempo modelos informáticos para comprender esta dinámica de raíz a recurso, pero hasta hace poco, estos modelos simplificados empleaban un sistema fijo de raíces que no tiene en cuenta las variaciones en la estratificación de recursos o, para el caso, el activohabilidades de forrajeo y adaptación de raíces.
Un nuevo algoritmo de raíz desarrollado por Beth Drewniak, una científica asistente del clima del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. DOE, es uno de los primeros en arrojar más luz sobre la capacidad de las plantas para adaptarse a los cambios locales en el medio ambiente.
En un artículo publicado el 28 de enero en el Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Drewniak describe un modelo raíz dinámico que introdujo en el Modelo de Tierra del Sistema Terrestre de Energía Exascale ELM, un componente del Modelo de Sistema de Tierra Exascale de Energía E3SM más grande del DOE.
"El enfoque fijo ha sido popular en los modelos porque las raíces son difíciles de observar y estudiar, lo que las hace difíciles de entender", dice Drewniak. "Al agregar un componente dinámico del modelo de raíces, la simulación del crecimiento de la vegetación puede responder a los cambios en los recursos, aumentando la disponibilidad de esos recursos necesarios "
El modelo examina las raíces de toda la vegetación en ELM - árboles, arbustos, pastos y cultivos - en muchos ecosistemas y en diferentes estaciones. Donde los intentos previos de modelos dinámicos de raíces se enfocaron en maximizar la absorción de agua o la absorción de nitrógeno, Drewniak aborda ambas.
"Los ecosistemas deben responder a muchos tipos de estrés, incluidos los eventos a corto o largo plazo como la sequía o la carga de nutrientes", dice Drewniak. "Si una planta puede adaptarse a los cambios ambientales al aumentar su acceso a los recursos, entonces tieneuna mayor probabilidad de sobrevivir o, lo que es más importante, de prosperar "
Señala que, por ejemplo, los cambios en el clima regional podrían ocasionar menos precipitaciones o cambios en la frecuencia de precipitación. El modelo dinámico de raíces simula cómo las plantas pueden aclimatarse a la nueva distribución de agua en el suelo al asignar raíces a esas capas conmayor contenido de agua.
La nueva distribución de las raíces dentro del modelo está impulsada por el estrés hídrico: cuánta agua necesita una planta en comparación con la cantidad de agua disponible. Cuando el estrés hídrico es alto, la planta enfoca el crecimiento de las raíces donde el agua está presente en el suelo.la planta tiene abundante agua, el crecimiento de la raíz se concentra donde existe nitrógeno. Los cambios en la distribución de la raíz, señala Drewniak, afectan la absorción de agua de la planta, lo que puede afectar la evapotranspiración, la fotosíntesis, la productividad y otras dinámicas de la planta.
Para medir la precisión del modelo, Drewniak se centró en qué tan bien se desempeñó el modelo en comparación con las observaciones de la distribución de la raíz y el crecimiento de la vegetación, así como en la sensibilidad del modelo al estrés hídrico. En general, el modelo dinámico de la raíz pudo capturar la distribución vertical dearraiga bastante bien y mejora la productividad simulada de la vegetación en comparación con las observaciones satelitales.
Las regiones en las que al modelo no le va bien incluyen el Amazonas, los trópicos africanos y el sur de Asia durante sus estaciones secas, cuando las plantas generalmente dependen de raíces profundas para extraer agua, que ELM no captura bien.
Si bien el modelo dinámico de la raíz ya ha realizado pequeñas pero importantes mejoras en ELM, tiene el potencial de permitirle modelar una respuesta más dinámica de la raíz de la planta a eventos extremos, como la sequía, que puede tener un gran impacto en el carbono yEl ciclo del agua.
"La mayor lección aprendida en este estudio es que hay más trabajo por hacer", dice Drewniak. "El modelo mejora porque la vegetación puede responder a los cambios en el medio ambiente buscando agua y nitrógeno. Pero el estudio también revelóque hay otras piezas de desarrollo de modelos necesarias para capturar completamente la respuesta de la vegetación "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional de Argonne . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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